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Enregistrement W2896121531 · doi:10.1109/irsec.2017.8477247

Comparison of BEM and Full Navier-Stokes CFD Methods for Prediction of Aerodynamics Performance of HAWT Rotors

2017· article· en· W2896121531 sur OpenAlexaff
Abdelhamid Bouhelal, Arezki Smaïli, Ouahiba Guerri, Christian Masson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesMinistère de l'Education Nationale, de l'Enseignement Superieur et de la Recherche
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsComputational fluid dynamicsAerodynamicsRotor (electric)Wind tunnelMechanicsFlow (mathematics)Reynolds numberComputer scienceAerospace engineeringMarine engineeringEngineeringMechanical engineeringPhysicsTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essential contribution of this study consists of comparing between two radically different aerodynamic methods which were applied to predict the aerodynamic performance of horizontal axis wind turbines (HAWTs). The classical blade element momentum theory (BEM) and full rotor geometry computational fluid dynamics (CFD) based on the Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) approach were used in order to discover their strengths and weaknesses for a range of wind speeds where the flow over the rotor varied from fully attached flow to massively separated flow (i.e. Tip Speed Ratio, TSR = 4-10). New MEXICO measurements (Model rotor EXperiments In COntrolled conditions) from German-Dutch wind tunnel (DNW) which were recently carried out between June and July 2014 are used for validating and testing the both BEM and CFD codes. In general, it was founded that, RANS-CFD simulations give good agreements with uniform accuracy level in all studied cases, whereas BEM calculations give reasonable results only at low wind speeds and it fails at higher wind speeds due to the separated flow conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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