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Enregistrement W2982197854 · doi:10.3390/jmse7110379

Ocean Energy Systems Wave Energy Modelling Task: Modelling, Verification and Validation of Wave Energy Converters

2019· article· en· W2982197854 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWave and Wind Energy Systems
Établissements canadiensDynamic Systems Analysis (Canada)
Organismes subventionnairesNational Renewable Energy LaboratorySandia National LaboratoriesEnergistyrelsenNational Nuclear Security AdministrationEnergiteknologisk udviklings- og demonstrationsprogramOffice of Energy EfficiencyWater Power Technologies OfficeWind Energy Technologies OfficeScience Foundation IrelandEngineering and Physical Sciences Research CouncilEnergimyndighetenEnergi-, Forsynings- og KlimaministerietOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésFroude numberNonlinear systemWind waveComputer scienceEnergy (signal processing)Code (set theory)Power (physics)SimulationMarine engineeringFlow (mathematics)MechanicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The International Energy Agency Technology Collaboration Programme for Ocean Energy Systems (OES) initiated the OES Wave Energy Conversion Modelling Task, which focused on the verification and validation of numerical models for simulating wave energy converters (WECs). The long-term goal is to assess the accuracy of and establish confidence in the use of numerical models used in design as well as power performance assessment of WECs. To establish this confidence, the authors used different existing computational modelling tools to simulate given tasks to identify uncertainties related to simulation methodologies: (i) linear potential flow methods; (ii) weakly nonlinear Froude–Krylov methods; and (iii) fully nonlinear methods (fully nonlinear potential flow and Navier–Stokes models). This article summarizes the code-to-code task and code-to-experiment task that have been performed so far in this project, with a focus on investigating the impact of different levels of nonlinearities in the numerical models. Two different WECs were studied and simulated. The first was a heaving semi-submerged sphere, where free-decay tests and both regular and irregular wave cases were investigated in a code-to-code comparison. The second case was a heaving float corresponding to a physical model tested in a wave tank. We considered radiation, diffraction, and regular wave cases and compared quantities, such as the WEC motion, power output and hydrodynamic loading.

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.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,154 · 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