Aerodynamic performance improvement of 3-PB VAWT using blades with optimized tilted angles
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, a new configuration of the three-part blade (3-PB) Vertical Axis Wind Turbine (VAWT) is introduced. This new configuration is designed to further improve the aerodynamic performance of the 3-PB VAWT by tilting all three parts of every single blade along its central chord line. An optimization process is conducted to find the best tilt angle of blade parts in order to maximize the average total torque coefficient. The optimization process is applied to reference 3-PB VAWT with the help of a Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) using the solutions of three-dimensional Reynolds averaged Navier-Stokes (RANS) equations at wind speed of 7 m/s and tip speed ratios from 0.44 to 1.77. Having analyzed different sets of tilt angles, a configuration with tilt angles of 30°, 31° , and 30° with respect to part 1, 2, and 3 was detected to be the best choice. The tilted 3-PB VAWT shows promising improvements in most tip speed ratios. Among them, a maximum improvement of 42.99% on the average of the total torque coefficient occurred at tip speed ratio of 0.89. • 3D numerical simulations are conducted at TSRs from 0.44 to 1.77 • An optimization algorithm is implemented to determine the best configuration. • Optimized configuration produces average torque higher than the untilted turbine. • Tilt angle increases the performance of 3-PB VAWT mostly in the downwind region. • Tilted blades produce higher average torque at lower TSRs.
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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 | 0,000 |
| 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 ».