MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281741960 · doi:10.1088/1742-6596/2265/3/032068

Model-free control of the dynamic lift of a wind turbine blade section: experimental results

2022· article· en· W4281741960 sur OpenAlexaff
Loïc Michel, Ingrid Neunaber, Rishabh Mishra, Caroline Braud, Franck Plestan, Jean‐Pierre Barbot, Xavier Boucher, Cédric Join, Michel Fliesś

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLift (data mining)AerodynamicsWind tunnelTurbine bladeTurbineEngineeringTrailing edgeControl theory (sociology)Computer scienceMarine engineeringMechanical engineeringStructural engineeringAerospace engineeringControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work addresses the problem of developing control algorithms for the control of the aerodynamic lift of wind turbine blades using air injection, taking into account disturbances caused by turbulent perturbations. For this, a test bench is used where the lift of a 2D blade section in a wind tunnel can be controlled by a set of micro-jets close to the trailing edge. Through a continuous, local identification of the lift variations a model-free control that does not need any prior knowledge of the system is proposed. It allows the control of the flow of the micro-jets and stabilizes the lift around a tracking reference. The ability of the proposed control algorithm to track the lift reference when subjected to external perturbations, i.e., gusts, is discussed. In particular, this work demonstrates that the lift can be set to particular values using the proposed control strategy, and can be re-stabilized to pre-gust lift conditions. Experimental results illustrate globally the feasibility of such a control.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,415

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Physics Conference SeriesMême sujetFluid Dynamics and Turbulent FlowsTravaux en français237 207