3、达里厄斯垂直轴风力涡轮机用于废气能量提取的计算分析

达里厄斯垂直轴风力涡轮机用于废气能量提取的计算分析

1. 引言

在过去几十年里,由于化石燃料资源的枯竭和温室气体排放,对各种可再生能源技术的研究和应用需求日益增长。随着技术的进步,风能已被证明是最有前途的可再生、绿色和可持续能源技术之一。目前,许多研究是针对露天条件进行的,但对引导和受限气流条件(如废气能量提取)的研究却很少。垂直轴风力涡轮机(VAWT),特别是基于升力的达里厄斯涡轮机,因其低成本,可能是受限区域应用的一个很好的解决方案。

1.1 可再生能源背景

太阳能和风能是免费、不易损耗且在全球范围内容易获取的能源。它们不仅是化石燃料能源的经济替代方案,还有助于改善全球大气和气候。2017 年,全球新增太阳能提取装置装机容量 98GW,累计容量达到 402GW;到 2019 年,风能系统新增 52GW,累计容量达 539GW。

1.2 马来西亚风能情况

马来西亚的风速相对较低,低海拔地区平均风速为 1.5 - 4.5m/s,高海拔地区为 9 - 11m/s。而风力涡轮机达到最佳输出通常需要 8.5 - 10.99m/s 的风速。不过,马来西亚东海岸的沙巴和砂拉越州有时能达到 15.4m/s 的强风速,这表明该地区有很大的风能开发潜力。因此,研究其他创新的风能收集方法很有必要。

1.3 垂直轴风力涡轮机优势

许多研究人员关注 VAWT,它在稳定风速的开阔区域具有较高的发电效率。涡轮机的展向长度是计算输出功率的重要因素,其功率计算基于欧拉涡轮方程。此外,研究表明 VAWT 噪音小、占地少、不依赖风向且成本较低。

1.4 达里厄斯风力涡轮机类型

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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