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Enregistrement W3212841372 · doi:10.1063/5.0102388

A survey of two analytical wake models for crosswind kite power systems

2022· article· en· W3212841372 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerospace Engineering and Energy Systems
Établissements canadiensConcordia UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCrosswindWakeKiteAerodynamicsComputational fluid dynamicsPhysicsAerospace engineeringFlow (mathematics)Wind powerMechanicsMarine engineeringMeteorologyApplied mathematicsClassical mechanicsMathematicsEngineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents two novel analytical wake models for crosswind kite power systems. One is developed based on the continuity equation, and the other is based on both the continuity and momentum equations. For each model, equations for the wake flow speed and the wake shape are obtained through a rigorous theoretical approach. Wake models for crosswind kites provide a first step in the understanding of the effects of kite-to-kite aerodynamic interactions on prospective wind energy kite farms. Despite a fair number of computational studies on these wakes, few studies have attempted to provide a concrete analytical solution. The primary motivation of this study comes from the fact that analytical models are simple in form and require very little computational power when being solved. The results from the two analytical models are compared with each other and are verified against computational results. Bearing several assumptions, these models are meant to simply offer a preliminary insight that will hopefully see many improvements with added complexity in the near future.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,638

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,219 · 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