Effect of tip speed ratio on the aerodynamic noise of a small wind turbine: An optimization study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A dual-objective optimization study was carried out to illuminate how the tip speed ratio of a small wind turbine affects the aerodynamic noise as well as the blade geometry. A 0.75 kW three-bladed small horizontal axis wind turbine was selected as the case study. Two important goals were considered in the study: maximization of the output power and the minimization of the aerodynamic noise. The former was calculated by the well-known blade-element momentum theory while a validated semi-empirical model was adopted for the computation of the latter. A combination of these goals defined the objective function and the weighted-sum approach was employed to find the optimal values for the design variables of the optimization including the distributions of the chord and the twist angle along the blade together with the tip speed ratio. The extracted power was calculated at the rated wind speed of 10 m/s while the noise was computed at lower wind speeds of 5 and 7.5 m/s. The genetic algorithm technique was adopted for the muti-objective optimization. The results revealed the importance of the blade tip region in producing the emitted aerodynamic noise. Specifically, an increase in the chord and twist values near the tip results in the reduction in the emitted noise. Results also show that a good compromise between the two goals is achievable such that a noticeable reduction in the emitted aerodynamic noise is attainable in exchange for a very small drop in the power coefficient. The optimization results also indicated that the noise could be adequately reduced at the smaller value of the tip speed ratio without a large reduction in output power which is due to the decrease in the rotational speed of the turbine.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».