Efficient Modeling of Blades via Beam Element in the Multi-Objective Optimization of Small Wind Turbine Blades
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A study is conducted to propose an efficient structural analysis method to be included in the multi-objective optimization of small wind turbine (SWT) blades. For this purpose, initially aerodynamic optimization of a SWT blade is performed utilizing a multi-objective function including the power output and the starting time. Structural analyses of the aerodynamically optimized blade are performed utilizing different fidelity finite element models for justifying the use of the reduced-order finite element (FE) model with beam elements. As a reference, higher fidelity three-dimensional (3-D) FE analyses of the blade are performed and alternative 1-D beam-blade models are evaluated utilizing the results of 3-D FE solutions. In this respect, tapered and multi-section non-tapered 1-D beam-blade model alternatives are evaluated as potential lower fidelity reduced-order models to be employed as efficient structural solvers in a future multi-objective optimization of the small wind turbine (SWT) blade. It is shown that multi-section non-tapered beam-blade FE model of the SWT blade is a robust model which handles unsmooth section transitions, which are encountered in meta-heuristic optimization of blades, effectively unlike the tapered beam-blade model and it can be used in a future constrained optimization involving structural metrics as constraints and/or objective functions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».