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Enregistrement W6987797096

Turbulence Distortion Effect on Leading Edge Noise from Wind Turbine Blades

2023· article· en· W6987797096 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerodynamics and Acoustics in Jet Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGandhi Institute of Technology and Management
Mots-clésTurbulence kinetic energyTurbulenceDistortion (music)Noise (video)AerodynamicsLeading edgeK-epsilon turbulence modelTurbineK-omega turbulence model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turbulence distortion is a potential source for production of flow induced noise and rely on the turbulence properties of aerodynamic flow field. Particularly in wind energy applications, the broadband leading-edge noise from rotating blades becomes significant when the turbulence intensity (TI) and integral length scale factors vary with mean flow velocity and rms velocity fluctuations. The inflow noise generated at leading edge of blade also varies significantly with turbulence characteristics of velocity spectrum that describes the turbulent kinetic energy envelope. Although previous studies on flow induced noise that includes turbulence distortion have accounted for symmetric and cambered airfoils, it has not been investigated for rotating blades as found in wind turbines. In this work, leading edge noise predicted by modified rapid turbulence distortion (RDT) model proposed by Faria et al (2022) is applied and compared with noise levels predicted by Moriarty model for a 2MW model wind turbine blade. For low frequencies in sound spectra, 50Hz < f < 200Hz the sound power predicted by both models agreed within 2-5% with experiment data of a SWT 2.3MW wind turbine blade which has tip speed of ~83 m/s. However, for mid-band frequencies 250Hz < f < 1kHz, the modified rapid distortion model scales the turbulence properties in velocity spectrum more accurately leading to better estimation of noise levels. The modified RDT model has also been tested for different turbulence intensities and found that as turbulence intensity increased, the standard error for noise predicted by modified RDT model reduced by 1% in low frequency region of sound spectrum. This trend is not observed in case of Moriarty model and on contrary noise levels were found to increase.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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