Microcylinder and Slot Combination for Flow Separation Control Over a Wind Turbine Airfoil
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study explores a novel passive flow control strategy combining a microcylinder and slot configuration to mitigate flow separation over an S809 wind turbine airfoil under stall conditions at a Reynolds number of 10 6 . Numerical simulations are conducted using the Reynolds‐averaged Navier–Stokes (RANS) approach. The primary objectives are to (i) reduce or eliminate the flow separation region, (ii) enhance aerodynamic performance, and (iii) assess the effectiveness of combining two passive control techniques. The study evaluates the effects of microcylinder diameter, relative position to the leading edge, and the gap‐to‐diameter ratio (G/D). Results indicate that placing the microcylinder too close to the suction surface can harm aerodynamic performance. However, an optimized microcylinder position effectively suppresses flow separation and improves aerodynamic coefficients for angles of attack (AoA) between 16° and 24°. When combined with strategically positioned slots, the optimized configuration achieves a 97.47% reduction in the separation region and a 16.83% improvement in lift‐to‐drag ratio compared to the microcylinder alone at 24° AoA. The study also highlights the underlying flow control mechanisms contributing to separation suppression. Although this method proves effective at high AoAs, it incurs a drag penalty at lower AoAs, leading to a reduced lift‐to‐drag ratio compared to the baseline airfoil. These findings demonstrate the potential and limitations of the proposed microcylinder‐slot combination for aerodynamic performance enhancement in wind turbine applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».