MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2887080891 · doi:10.1002/we.2260

The development of a flatback wind turbine airfoil family

2018· article· en· W2887080891 sur OpenAlexaff
Michael S. Miller, Kenny Lee Slew, Edgar Matida

Notice bibliographique

RevueWind Energy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilLift coefficientChord (peer-to-peer)AerodynamicsTurbineTrailing edgePitching momentTurbine bladeStructural engineeringAerodynamic centerAerospace engineeringEngineeringMarine engineeringAngle of attackComputer sciencePhysicsMechanicsReynolds number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flatback airfoils show several potential benefits in the design of wind turbine blades. Structurally, the increased trailing‐edge thickness offers high resistance to flapwise bending, while aerodynamically, a higher maximum coefficient of lift, as well as better roughness insensitivity, may be achieved. In this work, the design of a flatback airfoil family is performed with a high degree of attention to the appropriate selection of design constraints and objectives. Through the analysis of other airfoils available in the literature, and through sensitivity analyses of several design parameters, the CU‐W1‐XX airfoil family is designed. The optimization tool used in this work consists of a genetic algorithm in which the airfoil shapes are altered using Bézier curve parameterization. The aerodynamic performance is evaluated using XFOIL while the structural performance is evaluated from the sectional moment of inertia about the chord. In several metrics such as sectional moment of inertia, roughness insensitivity, and lift‐to‐drag ratio, the CU‐W1‐XX family is shown to have equal or superior performance as compared with other airfoils, thus proving the capability of the airfoil optimization tool and, more importantly, the value of proper design constraints and objectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWind EnergyMême sujetWind Energy Research and DevelopmentTravaux en français237 207