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Enregistrement W3088300146 · doi:10.1088/1742-6596/1618/3/032031

Experimental load measurement on a yawed wind turbine and comparison to FAST

2020· article· en· W3088300146 sur OpenAlexaff
Farid Samara, David A. Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineStall (fluid mechanics)TorqueAerodynamicsTip-speed ratioWakeAirfoilAzimuthWind powerRotor (electric)Marine engineeringMechanicsEnvironmental sciencePhysicsAerospace engineeringEngineeringMechanical engineeringElectrical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Current interest in unsteady aerodynamics of yawed turbines for wake redirection and cyclic load alleviation requires a clear understanding of turbine load fluctuation with azimuth position. To that end, an experimental 3.5 m diameter wind turbine rig was designed to measure rotor torque, flapwise/edgewise blade root bending moment, and normal force coefficient at r/R=0.66 and 0.82. The turbine was tested inside a large scale wind generation facility with a blockage ratio of 7%. Simultaneously and in time-resolved fashion, measurements were collected to produce phase-averaged performance parameters that are presented versus azimuth while the turbine is operating at different tip speed ratios and yaw angles. The NREL FAST code predictions were then compared to experimental data under the same conditions. It was found that in non-yawed conditions, FAST predictions were accurate but discrepancies start to emerge when the turbine is yawed and operating in dynamic stall conditions. In non-yawed cases, the discrepancy between experimental and FAST data is less than 7% when the flow is attached and increases to 22% when the flow is stalled. One of the main sources of discrepancy found is in the process of correcting the airfoil coefficients to account for 3D flow effects using AirfoilPrep.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,153
Score d'incertitude au seuil0,430

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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