Evaluation of Reduced Order Models for an Initial Assessment of Floating Wind Turbine Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The technical development of Floating Offshore Wind Turbines (FOWTs) relies on understanding their dynamics under critical environmental conditions. Unlike other types of floating offshore units, for which the limiting loading cases are usually related to extreme environmental conditions, FOWTs may face additional challenges due to the rotor thrust, which can result in critical loadings even in operational conditions. Therefore, during a FOWT design it is necessary to assess a broad range of environmental conditions typically based on extensive time-domain simulations. In this context, the present study investigates the accuracy of frequency-domain and reduced-order models in estimating the dynamic responses of FOWTs hull and mooring system tensions, comparing the results with those obtained from time-domain simulations and model scale experimental data. More specifically, the performance is assessed in terms of mooring loads, maximum platform offsets and nacelle’s accelerations. The case-study is based on a semitaut moored semisubmersible FOWT supporting the RWT IEA15MW in a water depth of 2000m. Time-independent models adopted for mooring characterization and platform’s offset estimation are based on analytical formulation, while the floater dynamics is evaluated in the frequency-domain from estimated RAOs. Time-domain simulations were performed in OpenFAST for more than 300 environmental conditions, and the model-scale data were obtained through a dedicated experimental campaign for a selected set of environmental conditions. Results indicate that time-independent models may offer significant advantages during the early design stages, allowing faster analysis, optimization and identification of environmental conditions that can lead to critical loadings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».