Quantifying Trailing Edge Flap Control Capability on Wind Turbines in a Controlled Environment
Notice bibliographique
Résumé
As wind turbine diameters continue to increase, the cyclic loading experienced by the turbine blade due to wind shear and yaw misalignment increases dramatically hindering the development of larger more efficient turbines. Based on current literature, controlling a section of the trailing edge of the turbine blade was found to reduce cyclic loading. To quantify the load control capability of a trailing edge flap (TEF), an experimental rig was designed to evaluate a TEF on a 3.5-m-diam wind turbine operating under different tip speed ratios, yaw angles, and blade pitch angles inside a large wind generation facility. The TEF was tested at two different spanwise locations [Formula: see text] and 0.82. The instrumented blade was capable of measuring rotor torque, flapwise/edgewise blade root bending moment, and normal force coefficient at two different spanwise locations [Formula: see text] and 0.82. The experimental results show that the use of a TEF was capable of manipulating the normal force coefficient by 40% and the flapwise bending moment by 20%. The relationship between the TEF angle and both blade bending moment and normal force coefficient was linear for all the cases tested. The results also show that when the TEF was centered at [Formula: see text] it could control the turbine loading more effectively. The results presented here prove that the TEF is capable of reducing cyclic loading on wind turbine blades.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».