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Enregistrement W4312127458 · doi:10.3390/en15249365

Self-Starting Characteristics and Flow-Induced Rotation of Single- and Dual-Stage Vertical-Axis Wind Turbines

2022· article· en· W4312127458 sur OpenAlexafffund
Muhammad Saif Ullah Khalid, David Wood, Arman Hemmati

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTurbineWind powerWakeRotor (electric)MechanicsRotation (mathematics)Flow (mathematics)Vertical axis wind turbineVortexAngular velocityWind shearVertical axisTurbine bladeAerospace engineeringWind speedEnvironmental sciencePhysicsMeteorologyEngineeringMechanical engineeringGeometryClassical mechanicsElectrical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite offering promising opportunities for wind energy harvesting in urban environments, vertical axis wind turbines face limitations in terms of poor starting characteristics. In this study, we focus on analyzing improvements offered by dual-stage turbines for a range of wind velocities. Numerical simulations are performed for different phase angles between the rotors (a measure of relative angular positions of the blades in the two rotors) to quantify the response time for their starting behavior. These simulations rely on a through sliding mesh technique coupled with flow-induced rotations. We find that for U∞=4m/s, the phase angles of 30∘ and 90∘ substantially reduce starting time in comparison to a single-stage turbine. Dual-stage turbines with a phase angle of 90∘ exhibit similar or better starting behavior for other wind speeds. The phase angle of 0∘ in double-rotor turbines shows the poorest starting response. Moreover, it is revealed that stabilization of shear layers generated by the blades passing through the windward side of the turbine, vortex-entrapment by these rotating blades, and suppressing of flow structures in the middle of the wake enhance the capacity of VAWTs to achieve faster steady angular speed.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,398

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,210
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

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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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