Development of Computational and Experimental Benchmark Data for Wind Turbine Aeroelastic Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Efficient wind turbines with high power to cost ratio require rotor blades of high quality.This requires a comprehensive ability to predict a blade's aerodynamic performance and structural response when exposed to a variety of air flow conditions.Aeroelastic algorithms that are able to achieve this efficiently and rapidly as a tool for preliminary design stages are an ongoing concern for the professional practitioners.These aeroelastic algorithms require validation data upon which their accuracy can be determined.To this end, a validation process was investigated and applied to determine the accuracy of the Preliminary Aeroelastic Analysis of Wind Turbine (PAAC-WTB) algorithm, an algorithm that was recently developed in the Advanced Dynamic Research gtoup.A preliminary wind tunnel test was performed on a 3D-printed reduced scale model of the National Renewable Energy Laboratory (NREL) S809 blade, and experimental results were obtained to compare against algorithm results.The results I would like to thank and extend my sincere appreciation for my thesis supervisors, Professors Fred F. Afagh and Robert G. Langlois for their support and patience throughout the project.Their wisdom on all matters pertaining to this project was invaluable and I was fortunate to have them as my supervisors.Thanks and appreciation as well to my colleague and friend Alex McFarlane, a very talented and hard working individual and the main component for this project.May you always traverse difficult elements with fluidity.Major thanks and appreciation as
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».