Turbulence Distortion Effect on Leading Edge Noise from Wind Turbine Blades
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».