A review of aeroelastic instabilities and resonance effects in wind turbine blade dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Over the years, wind turbine blades have become increasingly larger and more flexible to achieve higher efficiency and lower energy costs, which brings more issues related to forced resonance and aeroelastic instabilities because of higher dynamic loads and complex inflow conditions. The manuscript systematically reviews the literature, covering experimental versus computational studies, reduced-order models (ROM), machine learning (MI) based aeroelastic models, Euler-Bernoulli beam models, Timoshenko beam models, geometrically exact beam formulations, and computational fluid dynamics (CFD) models coupled with structural dynamics models to investigate primary and internal resonances and dynamic stalls for National Renewable Energy Laboratory (NREL) 5-MW and International Energy Agency (IEA) 15-MW wind turbines. The article also addresses vibration mitigation techniques, including passive, active, and semi-active control, to resolve aeroelastic instabilities. Most studies have assumed linear aeroelastic models and isotropic blade material for initial structural dynamics analysis. The higher mode frequencies computed using the Euler-Bernoulli model differ by approximately 5.23%, those using the Timoshenko model by 3.13%, and those through the Rayleigh model by 3.4% from the geometrically exact formulations employed. Euler-Bernoulli models significantly overestimated flutter speeds compared to the geometrically exact beam model for the NREL 5-MW blades. A key takeaway is that modern, prolonged, flexible blades are sensitive to flutter instabilities, where aerodynamic damping can drop significantly at certain operational speeds. The Euler-Bernoulli beam model proved to be a valuable tool at the initial design stage due to its simplicity and computational efficiency. Future research on managing forced resonance and dynamic stalls in ultra-large blades should focus on integrating nonlinear modeling, cutting-edge materials and structures, artificial intelligence (AI)-powered digital twins, and exploring targeted active control techniques.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».