Numerical simulations of a passive flapping-hydrofoil turbine with a freesurface
Notice bibliographique
Résumé
The flapping-hydrofoil turbine concept is a very promising technology to extract renewable energy from fluid flows and generate green electricity.Some of this turbine's advantages are that its geometry is well suited for shallow river flows and that its working principle depends solely on the interactions between the fluid, the structure, and the electrical generator.Indeed, to avoid complex mechanical coupling systems that are prone to friction, the blade is simply held by springs and interacts directly with the generator.As such, the pitching and heaving motions of the hydrofoil can be very sensitive to operating conditions and flow perturbations.Our previous work has shown that the passive flapping-hydrofoil turbine is a viable concept in a controlled environment, but the turbine has not been studied in real-life conditions.In particular, the interaction between the free surface and the turbine needs to be studied to ensure a proper behavior of the turbine in shallow water.To solve the fluid-structure interaction equations, a finite volume flow solver is used in which the motion of the body is governed by a two-degree-of-freedom solid body model.Broyden's algorithm is used to ensure stable and efficient fluid-solid coupling.This quasi-Newton algorithm allows problems with very strong interactions to be tackled without stability restrictions.This method has proven to be reliable in the past and the proposed work builds upon this methodology to incorporate the free-surface modelling to the passive flapping-hydrofoil turbine model.This presentation thus details the validation and verification process of this numerical methodology.Preliminary results regarding the effect of the free surface proximity on the turbine's performance and stability will also be presented.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».