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Enregistrement W4396526658 · doi:10.47176/jafm.17.7.2404

An Engineering Approach to Improve Performance Predictions for Wind Turbine Applications: Comparison with Full Navier-Stokes Model and Experimental Measurements

2024· article· en· W4396526658 sur OpenAlexaff
Mohammed Nadjib Hamlaoui, Abdelhamid Bouhelal, Arezki Smaïli, Hachimi Fellouah

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Fluid Mechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbineMarine engineeringEnvironmental scienceAerospace engineeringComputer scienceMeteorologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate predictions of aerodynamic performance and near wake expansion around Horizontal Axis Wind Turbine (HAWT) rotors is pivotal for studying wind turbine wake interactions and optimizing wind farm layouts. This study introduces a novel engineering model centered on stall delay correction to enhance the precision of the Actuator Disk Method (ADM) predictions in both aerodynamic performance and near wake expansion around HAWT rotors. The model is developed based on a comprehensive study of the 3D lift coefficient evolution over the rotor blade, incorporating a shift parameter that considers both stall angle detection and radial decrement. The proposed approach demonstrates remarkable agreements, showcasing discrepancies as low as 7% for both loads and axial wake predictions. These quantifiable results underscore the effectiveness of the model in capturing intricate aerodynamic phenomena. Looking forward, the success of this approach opens avenues for broader applications, guiding future research in wind energy towards improved simulation accuracy and optimized wind farm designs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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