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Enregistrement W4412550549 · doi:10.1016/j.cma.2025.118194

Consistent reduced order modeling for wind turbine wakes using variational multiscale method and actuator line model

2025· article· en· W4412550549 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueComputer Methods in Applied Mechanics and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueModel Reduction and Neural Networks
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversitat Politècnica de CatalunyaAlberta InnovatesScuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati
Mots-clésActuatorTurbineLine (geometry)Control theory (sociology)MechanicsAerospace engineeringPhysicsComputer scienceMathematicsEngineeringGeometryControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a consistent ALM-VMS-ROM framework for the efficient and accurate reduced-order modeling (ROM) of wind turbine wakes. The method leverages a finite element discretization with a POD-Galerkin approach for constructing ROM. A reduced basis space includes the projection of VMS stabilization terms, ensuring numerical stability without requiring additional stabilization techniques. To further enhance computational efficiency, we implement a mesh-based hyper-reduction technique for predicting the wake behavior behind the NREL 5 MW wind turbine, where the rotor is modeled using the Actuator Line Method (ALM). Using fine-mesh snapshots, the wake dynamics are accurately reconstructed with only 10 POD modes, while employing a coarse mesh in both the reconstruction and prediction phases. The proposed framework achieves a computational speed-up of nearly 13×compared to the fine-mesh full-order model (FOM), while maintaining high accuracy in power production and wake deficit predictions up to 7D downstream.

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.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,763

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,296 · 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