Lessons learned from 10 years of wind tunnel tests on small wind turbines designed by students
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article discusses results from an international contest, open for university student teams (bachelor and master), involving the design, construction, and testing of small wind turbines in a large wind tunnel. The wind tunnel has an outlet of 2.85 x 2.85 m allowing a maximum rotor swept area of 2 m 2 without significant tunnel effects. Both horizontal and vertical axis wind turbines are part of the competition. The turbines are evaluated by an external jury of industry experts based on criteria such as Annual Energy Production, cut-in wind speed, innovations, design, and sustainability. Although the contest has been initiated in 2013 with an educational focus, it has also evolved into a valuable database for scientific purposes by providing a decade worth of performance measurements for roughly 9-10 various turbine concepts each year. The collected data may serve as a unique validation resource for assessing the accuracy of design codes in modelling diverse turbine concepts thanks to detailed design reports with model descriptions accompanying each turbine (such turbine descriptions are often considered confidential for field measurements). The paper aims to explore the scientific value of this database by comparing calculations with measurements, offering explanations where possible, and reporting intriguing findings on unconventional concepts’ performance. Even though not all observations could be explained fully they provide food for thought. Recommendations are provided for both students to enhance their designs and for contest organizers to elevate the scientific value of the measurements in future contests.
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 | 0,000 |
| 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 ».