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Enregistrement W4386632098 · doi:10.1109/peds57185.2023.10246613

Prediction of Mechanical Stresses on Wind Turbine Drivetrain due to the Power Converters System

2023· article· en· W4386632098 sur OpenAlexaff
Simon Pierre Betoka-Onyama, Joseph Song‐Manguelle, P. M. Lingom, Jean-Maurice Nyobe-Yome, Alphonse Mbock Singock, Mamadou Lamine Doumbia

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrivetrainConvertersTurbineTorqueWind powerInertiaPower (physics)EngineeringStiffnessPermanent magnet synchronous generatorAutomotive engineeringControl theory (sociology)MagnetStructural engineeringMechanical engineeringElectrical engineeringComputer scienceVoltagePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wind turbine drivetrain is often subject to multiple early failures, which generate high maintenance costs and significant production losses. These failures may be due to the multiple stresses to which the mechanical components of the shaft are exposed. This paper shows that the power converters used for speed variation are one of the primary sources of these mechanical stresses. Furthermore, it highlights the method of reconstructing mechanical stresses of mechanical components from electrical quantities, mainly currents. The airgap torque components in a permanent magnet synchronous generator are analytically evaluated when it supplies power to the power electronic converters. The locations of the airgap torque components at different operating speeds are shown in the form of a Campbell diagram for an easy understanding of their interference with the shaft's natural frequencies. The induced torsional stresses have been evaluated analytically. The turbine shaft is a nodal interconnection of five moments of inertia linked with stiffness constants and damping factors. Numerical simulations are performed to support the accuracy of the theoretical developments. Finally, sampled simulation results are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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