Turbulence Modeling of Iced Wind Turbine Airfoils
Notice bibliographique
Résumé
Icing is a severe problem faced by wind turbines operating in cold climates. It is affected by various fluctuating parameters. Due to ice accretion, a significant drop in the aerodynamic performance of the blades’ airfoils leads to productivity loss in wind turbines. When ice accretes on airfoils, it leads to a geometry deformation that seriously increases turbulence, particularly on the airfoil suction side at high angles of attack. Modeling and simulation are indispensable tools to estimate the effect of icing on the operation of wind turbines and gain a better understanding of the phenomenon. This paper presents a numerical study to assess the effect of surface roughness distribution, along with the effect of two turbulence models on estimating wind turbine airfoils’ aerodynamic performance losses in the presence of ice. Aerodynamic parameter estimation was performed using ANSYS FLUENT, while ice accretion was simulated using ANSYS FENSAP-ICE. The results using the adopted modeling approaches and the simulation tools were compared with another numerical study and validated against experimental data. The validation process demonstrated the model’s accuracy when considering roughness distribution via the beading model available in ANSYS FENSAP-ICE. The two turbulence models examined (Spalart–Allmaras and k-ω SST) gave comparable results except for the drag at high angles of attack. The k-ω SST model was more efficient in replicating turbulence at high angles of attack, leading to higher accuracy in aerodynamic loss estimation.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».