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Enregistrement W2977546386 · doi:10.1002/ese3.438

Numerical investigations of a novel vertical axis wind turbine using Blade Element Theory‐Vortex Filament Method (<scp>BET</scp>‐<scp>VFM</scp>)

2019· article· en· W2977546386 sur OpenAlexaff
Doma Hilewit, Edgar Matida, Amin Fereidooni, Hamza Abo El Ella, Fred Nitzsche

Notice bibliographique

RevueEnergy Science & Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVertical axis wind turbineAerodynamicsAerospace engineeringVortexComputational fluid dynamicsTurbineFinite element methodWind powerStructural engineeringEngineeringMarine engineeringPhysicsMeteorologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The aerodynamic performance of three different configurations of vertical axis wind turbines (VAWT), namely: (a) conventional Darrieus troposkein VAWT (based on turbines designed by Sandia National Laboratories), (b) novel 50% STS‐VAWT (50% shifted‐troposkein‐shaped STS‐VAWT), and (c) novel 100% STS‐VAWT were investigated numerically. An in‐house code, which combined the blade element theory (BET) and the vortex filament method (VFM), was used. The main purpose of this work was to develop an aerodynamic code to predict the performance of conventional VAWT as well as assess the novel 50% and 100% STS‐VAWT configurations. Simulation results (power coefficients) were verified and then validated against experimental data available from the literature (2‐, 5‐, and 17‐m conventional troposkein VAWT measured by Sandia National Laboratories). Additional numerical results showed that the 50% STS‐VAWT outperformed both the conventional VAWT and the 100% STS‐VAWT by up to 14% (peak power), within the range of rotation and turbine sizes that were investigated in the present work.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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