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Enregistrement W4400887958 · doi:10.1063/5.0214081

Unsteady numerical simulation of wind turbine with bio-inspired wing-tip modification

2024· article· en· W4400887958 sur OpenAlexafffund
Khashayar RahnamayBahambary, Alexandra Komrakova, Brian A. Fleck

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésPhysicsWingAerospace engineeringTurbineComputational fluid dynamicsMechanicsMarine engineeringEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study evaluates the effects of a novel winglet design on the aerodynamics of the 10 MW Denmark Technical University wind turbine. The unsteady Reynolds-averaged Navier–Stokes (URANS) and the detached eddy simulation (DES) are used to numerically simulate the physics of both the baseline turbine (i.e., no winglet included) and a wingletted turbine under the rated operating condition. The results show that the addition of the winglet alters both the structure of the wing-tip vortex and the vorticity distribution in the wake, leading to lower levels of average vorticity. Moreover, the wingletted wind turbine increases the torque of the turbine by 6.3% while only increasing the drag by 2.5%. Although the URANS formulation performs well at calculating the power and force distribution at the turbine, it falls short of providing an accurate description of the flow field of the wake, failing to calculate the unsteady scales captured by the DES model.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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