MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4235484756 · doi:10.29252/jafm.11.01.28074

Numerical Investigation of Turbulent Flow around a Recent Horizontal Axis Wind Turbine using Low and High Reynolds Models

2018· article· en· W4235484756 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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Fluid Mechanics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReynolds-averaged Navier–Stokes equationsTurbulenceAerodynamicsComputational fluid dynamicsMechanicsTurbineReynolds numberPhysicsMeteorologyAerospace engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of different Reynolds Averaged Navier Stokes (RANS) turbulence models on two near-wall approaches using high and low Reynolds models on predicting performance of horizontal axis wind turbines (HAWTs) were studied for a range of wind conditions where flow over the rotor varied from fully attached to massively separated flow. This paper's main contribution is in establishing which RANS models can produce quantitatively reliable numerical predictions of turbulent flow around wind turbine rotors. The authors used measurements done by the new MEXICO (Model rotor EXperiments In COntrolled conditions) project in the German Dutch wind tunnels (DNW) in order to validate and test CFD (Computational Fluid Dynamic) codes. Four different RANS turbulence models were considered: Spalart-Allmaras; k-ε (RNG); k-ω SST; and the transition γ-Reθ model. At low wind speeds, it was found that all four models were good predictors of aerodynamic performance, and at high wind speeds, where the swirl effect was modeled using wall function corrections in both equations, the k-ε model was considered to be the best model: it was the most accurate within a reasonable computational time.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,577

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,196 · 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