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Enregistrement W2891883243 · doi:10.1139/tcsme-2017-0137

VAWT versus HAWT: a comparative performance study of 2–6 MW rated capacity turbines

2018· article· en· W2891883243 sur OpenAlexaffvenue
Ion Paraschivoiu, Sami Ammar, Farooq Saeed

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWind powerRotor (electric)Marine engineeringAerodynamicsVertical axisOffshore wind powerSoftware deploymentComputer scienceEnvironmental scienceParametric statisticsRange (aeronautics)Automotive engineeringEngineeringAerospace engineeringMechanical engineeringMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing quantities of low-cost wind power still require predictable, supportive regulatory environments and appropriate market designs. The challenge of integrating greater amounts of variable wind power into the grid is a growing concern that must be addressed. For offshore wind — still at early stages of the deployment journey — much remains to be accomplished to develop and integrate large-scale systems and to reduce costs. In this study, aerodynamic performance and feasibility of multi-megawatt vertical axis wind turbines (VAWTs) is compared to existing, similarly rated horizontal axis wind turbines. Two types of three-bladed VAWTs have been designed, one with the Darrieus (H-type) and the other with the Troposkien (Φ-type) rotor configuration, in the 2, 4, and 6 MW rated capacity range based on an optimal parametric study. This comparative performance study shows that VAWTs are not only characterized by superior performance but also exhibit a very simple design that is cost effective from both manufacturing and maintenance perspectives.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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