Numerical Study using RANS model to Predict Loading of a Wind Turbine Blade with a Trailing Edge Flap
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A numerical study was conducted with a 3D steady state Computational Fluid Dynamics (CFD) model using k-ω SST at SATP conditions for air. The mesh geometry is based on a S833 airfoil with a trailing edge flap to predict the lift and moment loads. This airfoil is representative of a wind turbine blade. A set of static CFD simulation cases were conducted with a free stream velocity of 29 m/s at an angle of attack (α) between -4° and 20°. A trailing edge flap is also present on the airfoil which was operated between an angle (αf) of -20° and 20°. The airfoil has a chord of 178 mm with the trailing edge flap covering 20% of the length and chord-based Reynolds number of 350,000. The CFD results were compared against an experimental study performed in a closed-loop wind tunnel at the University of Waterloo. The wind tunnel has a contraction ratio of 9:1 and a cross section of 0.61 m square. The experimental data showed that lift forces increased at a larger angle of attack and larger downward flap angle up until stall. Moment on the blade is relatively constant regardless of the angle of attack, however, increases significantly with upward flap angle. The CFD results showed very similar results in both the lift and moment coefficient, with all angle configurations having over 90% agreeability excluding α near +/- 20°.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».