Vertical Axis Wind Turbine Cfd Simulation: with OpenFOAM and Salome
Bibliographic record
Abstract
[ES] Esta memoria presenta la versión final del proyecto final de carrera "Simulación CFD de una turbina eólica de eje vertical", realizado en el laboratorio de aerogeneradores del departamento de ingeniería mecánica en l'École Polytechnique de Montréal (Canadá), de mayo a agosto de 2013. La memoria comienza con una introducción a las turbinas eólicas de eje vertical y sus diferentes modelos, y una breve introducción a los programas open source utilizados. Luego, después de una breve sección dedicada a la geometría del modelo a analizar, explicaremos el mallado utilizado, como ha sido generado y todas sus características. A continuación, la configuración del programa principal (OpenFOAM) será explicada, en esta sección presentaremos toda la información de los diferentes algoritmos, condiciones iniciales y otras utilidades empleadas. A esta sección la sigue la explicación de cómo se ha realizado el post-processing, y el análisis de los diferentes resultados obtenidos. Finalmente, una pequeña conclusión es seguida por una serie de recomendaciones para un trabajo futuro sobre el mismo proyecto. En anexo se muestran la mayoría de los archivos utilizados para configurar la simulación con OpenFOAM
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".