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垂直轴风力涡轮机应用的脉冲环流控制俯仰翼型的气动响应
垂直轴风力涡轮机 (VAWT) 在城市、偏远地区和海上应用的开发中重新引起了人们的兴趣。过去的研究表明，在能量捕获效率方面，VAWT 无法与水平轴风力涡轮机 (HAWT) 竞争。在低叶尖速比 () 下，VAWT 性能受到动态失速 (DS) 效应的困扰，其中每个叶片每转一圈都会超过静态失速多次。此外，对于 <2，叶片在超过 70% 的旋转期间在失速之外运行。但是，VAWT 具有许多优势，例如全向操作、发电机靠近地面、更低的噪音排放以及使用寿命更长的非悬臂叶片。因此，减轻动态失速并改善 VAWT 叶片的空气动力学性能以提高功率效率是近年来的热门研究课题，也是本研究的方向。西弗吉尼亚大学过去的研究重点是增加循环控制 (CC) 技术以改善 VAWT 空气动力学并扩大操作范围。通过增强 NACA0018 翼型以包含 CC 功能，生成了一种新颖的叶片设计。收集了一系列稳定喷射动量系数 (0.01≤C ≤0.10) 的静态风洞数据，用于分析涡流模型性能预测。开发了控制策略以优化整个旋转过程中的 CC 喷射条件，从而提高了 2≤≤5 的功率输出。但是，产生稳定 CC 喷射所需的泵送功率使增强涡轮机的净功率增益降低了约 15%。这项工作的目的是研究脉冲 CC 喷射驱动，以匹配稳定喷射性能和降低的质量流量要求。迄今为止，尚未完成任何实验研究来分析俯仰翼型上的脉冲 CC 性能。本文描述的研究详细介绍了关于稳定和脉冲喷射 CC 对俯仰 VAWT 叶片空气动力学影响的首次研究。实施了数值和实验研究，改变了 Re 、k 和 ± 以匹配典型的 VAWT 操作环境。根据先前流动控制翼型研究的有效范围，分析了一系列降低的喷射频率 (0.25≤St≤4) 和不同的 C 。由于动态失速效应，发现翼型俯仰将基线升阻比 (L/D) 提高高达 50%。当 C =0.05 时，动态失速对稳定 CC 翼型性能的影响更大，在正攻角时 L / D 增加 115%。脉冲驱动可匹配或改善稳定喷气升力性能，同时将所需质量流量减少高达 35%。从数值流可视化来看，脉冲驱动可降低 DS 期间尾流涡度的大小和强度，从而导致相对于基线和稳定驱动情况的轮廓阻力较低。编制了一个俯仰翼型测试数据库，包括气动系数 (C l 、C d) 的过冲和滞后，以改进分析模型输入，从而更新 CCVAWT 性能预测，其中将直接反映上述 L / D 改进。相对于年功率输出为 1 MW 的传统 VAWT，WVU 之前的工作证明，增加稳定喷气 CC 可以将总输出提高到 1.25 MW。但是，产生连续喷气的泵送成本将 CCVAWT 的年度净收益降低到 1.15 MW。目前的研究表明，由于质量流量要求降低，脉冲 CC 喷射可以回收 4% 的泵送需求，从而将 CCVAWT 的年净发电量提高到 1.19 MW，相对于传统涡轮机提高了 19%。
垂直轴风力涡轮机应用中采用脉冲环量控制的俯仰翼型的气动响应
垂直轴风力涡轮机 (VAWT) 在城市、偏远地区和海上应用的开发中重新引起了人们的兴趣。过去的研究表明，在能量捕获效率方面，VAWT 无法与水平轴风力涡轮机 (HAWT) 竞争。在低叶尖速比 () 下，VAWT 性能受到动态失速 (DS) 效应的困扰，其中每个叶片每转一圈都会超过静态失速多次。此外，对于 <2，叶片在超过 70% 的旋转期间在失速之外运行。但是，VAWT 具有许多优势，例如全向操作、发电机靠近地面、更低的噪音排放以及使用寿命更长的非悬臂叶片。因此，减轻动态失速并改善 VAWT 叶片的空气动力学性能以提高功率效率是近年来的热门研究课题，也是本研究的方向。西弗吉尼亚大学过去的研究重点是增加循环控制 (CC) 技术，以改善 VAWT 空气动力学性能并扩大操作范围。通过增强 NACA0018 翼型以包含 CC 功能，生成了一种新颖的叶片设计。收集了一系列稳定喷射动量系数 (0.01≤C ≤0.10) 的静态风洞数据，用于分析涡流模型性能预测。开发了控制策略以优化整个旋转过程中的 CC 喷射条件，从而提高了 2≤≤5 的功率输出。但是，产生稳定 CC 喷射所需的泵送功率使增强涡轮机的净功率增益降低了约 15%。这项工作的目的是研究脉冲 CC 喷射驱动，以匹配稳定喷射性能和降低的质量流量要求。迄今为止，尚未完成任何实验研究来分析俯仰翼型上的脉冲 CC 性能。本文描述的研究详细介绍了关于稳定和脉冲喷射 CC 对俯仰 VAWT 叶片空气动力学影响的首次研究。实施了数值和实验研究，改变了 Re 、k 和 ± 以匹配典型的 VAWT 操作环境。根据先前流动控制翼型研究的有效范围，分析了一系列降低的喷射频率 (0.25≤St≤4) 和不同的 C 。由于动态失速效应，发现翼型俯仰将基线升阻比 (L/D) 提高高达 50%。当 C =0.05 时，动态失速对稳定 CC 翼型性能的影响更大，在正攻角时 L / D 增加 115%。脉冲驱动可匹配或改善稳定喷气升力性能，同时将所需质量流量减少高达 35%。从数值流可视化来看，脉冲驱动可降低 DS 期间尾流涡度的大小和强度，从而导致相对于基线和稳定驱动情况的轮廓阻力较低。编制了一个俯仰翼型测试数据库，包括气动系数 (C l 、C d) 的过冲和滞后，以改进分析模型输入，从而更新 CCVAWT 性能预测，其中将直接反映上述 L / D 改进。相对于年功率输出为 1 MW 的传统 VAWT，WVU 之前的工作证明，增加稳定喷气 CC 可以将总输出提高到 1.25 MW。但是，产生连续喷气的泵送成本将 CCVAWT 的年度净收益降低到 1.15 MW。目前的研究表明，由于质量流量要求降低，脉冲 CC 喷射可以回收 4% 的泵送需求，从而将 CCVAWT 的年净发电量提高到 1.19 MW，相对于传统涡轮机提高了 19%。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。