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Enregistrement W3041513377 · doi:10.1002/we.2544

Vibration suppression for monopile and spar‐buoy offshore wind turbines using the structure‐immittance approach

2020· article· en· W3041513377 sur OpenAlexaff
YY Li, Semyung Park, Jason Zheng Jiang, Matthew A. Lackner, Simon A. Neild, Ian Ward

Notice bibliographique

RevueWind Energy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of BristolEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Scholarship CouncilDr. Robert C. and Veronica Atkins Foundation
Mots-clésTurbineImmittanceEngineeringOffshore wind powerVibrationLimit state designStructural engineeringStiffnessMarine engineeringMechanical engineeringAcousticsElectronic engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Offshore wind turbines have the potential to capture the high‐quality wind resource. However, the significant wind and wave excitations may result in excessive vibrations and decreased reliability. To reduce vibrations, passive structural control devices, such as the tuned mass damper (TMD), have been used. To further enhance the vibration suppression capability, inerter‐based absorbers (IBAs) have been studied using the structure‐based approach, that is, proposing specific stiffness‐damping‐inertance elements layouts for investigation. Such an approach has a critical limitation of being only able to cover specific IBA layouts, leaving numerous beneficial configurations not identified. This paper adopts the newly introduced structure‐immittance approach, which is able to cover all network layout possibilities with a predetermined number of elements. Linear monopile and spar‐buoy turbine models are first established for optimisation. Results show that the performance improvements can be up to 6.5% and 7.3% with four and six elements, respectively, compared with the TMD. Moreover, a complete set of beneficial IBA layouts with explicit element types and numbers have been obtained, which is essential for next‐step real‐life applications. In order to verify the effectiveness of the identified absorbers with OpenFAST, an approach has been established to integrate any IBA transfer functions. It has been shown that the performance benefits preserve under both the fatigue limit state (FLS) and the ultimate limit state (ULS). Furthermore, results show that the mass component of the optimum IBAs can be reduced by up to 25.1% (7,486 kg) to achieve the same performance as the TMD.

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 enseignants0,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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