Flow Separation Control and Aeroacoustic Effects of a Leading-Edge Slat over a Wind Turbine Blade
Notice bibliographique
Résumé
To enable wind energy to surpass fossil fuels, the power-to-cost ratio of wind turbines must be competitive. Increasing installation capacities and wind turbine sizes indicates a strong trend toward clean energy. However, larger rotor diameters, reaching up to 170 m, introduce stability and aeroelasticity concerns and aerodynamic phenomena that cause noise disturbances. These issues hinder performance enhancement and social acceptance of wind turbines. A critical aerodynamic challenge is flow separation on the blade’s suction side, leading to a loss of lift and increased drag, ultimately stalling the blade and reducing turbine performance. Various active and passive flow control techniques have been studied to address these issues, with passive techniques offering the advantage of no external energy requirement. High-lift devices, such as leading-edge slats, are promising in improving aerodynamic performance by controlling flow separation. This study explores the geometric parameters of slats and their effects on wind turbine blades’ aerodynamic and acoustic performance. Using an adequate turbulence model at Re = 106 for angles of attack from 14° to 24°, 77 slat configurations were evaluated. Symmetric slats showed superior performance at high angles of attack, while slat chord length was inversely proportional to aerodynamic improvement. A hybrid method was employed to predict noise, revealing slat-induced modifications in eddy topology and increased low- and high-frequency noise. This study’s main contribution is correlating slat-induced aerodynamic improvements with their acoustic effects. The directivity reveals a 10–15 dB reduction induced by the slat at 1 kHz, while the slat induces higher noise at higher frequencies.
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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 ».