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Enregistrement W4405331233 · doi:10.1080/01430750.2024.2439441

Enhancing aerodynamic efficiency: shape modification of airfoils

2024· article· en· W4405331233 sur OpenAlexaff
Hossein Seifi Davari, Ruxandra Mihaela Botez, Mohsen Seify Davari, Harun Chowdhury

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ambient Energy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilStall (fluid mechanics)Lift coefficientAerodynamicsDrag coefficientAerospace engineeringLift-to-drag ratioAngle of attackRenewable energyCamber (aerodynamics)Environmental scienceWind powerReynolds numberMarine engineeringDragEngineeringMechanicsPhysicsTurbulenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small wind turbines (SWTs) are essential for harnessing renewable energy, particularly in developing regions where energy demands are significant. They provide a sustainable solution to meet the critical energy needs of these areas. However, the low Reynolds number (Re) airflow characteristics can pose challenges, making optimising airfoil shapes essential for enhancing aerodynamic performance and energy capture. This study offers a thorough analysis of six different airfoil profiles within a Re range of 50k to 500k. Modifications to the thickness-to-camber ratio (t/c) were strategically targeted to improve aerodynamic efficiency and structural viability. Using QBLADE software, we evaluated these design alterations to optimise the lift coefficient (CL), drag coefficient (CD), stall angle of attack (αstall) and lift-to-drag coefficient ratio (L/D). The analysis revealed significant improvements in the maximum power coefficient (Cp.max), with the modified BW-3 airfoil achieving a Cp.max of 0.441 at a Re of 500k – a remarkable 40.5% increase over baseline values. This consistent enhancement across various Re emphasises the essential impact of aerodynamic design in enhancing energy capture and reinforcing the feasibility of SWT applications across diverse operating conditions, along with material savings that lead to lighter wind turbine (WT) blades.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,297

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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