Opis projektu
Rewolucja w analizie i projektowaniu morskich turbin wiatrowych
Najnowsze szacunki wskazują, że osiągnięcie celów Europejskiego Zielonego Ładu będzie wymagało znacznego zwiększenia liczby morskich turbin wiatrowych. Jednak obecne metody projektowania i analizy takich konstrukcji osiągnęły swoje granice, a nowe rozwiązanie jeszcze nie powstało. Aby temu zaradzić, finansowany przez ERBN projekt DATA-DRIVEN OFFSHORE ma na celu zrewolucjonizowanie symulacji aero-hydro-elastycznych wykorzystywanych w badaniach i rozwoju turbin wiatrowych. Zespół chce bezpośrednio zintegrować dane eksperymentalne z tymi symulacjami. Umożliwi to odkrycie ukrytych informacji zawartych w danych, które mogą pomóc w przezwyciężeniu obecnych wyzwań w projektowaniu nowej generacji morskich turbin wiatrowych.
Cel
A massive upscaling of offshore wind turbines is necessary to reach the goals of the European Green Deal. However, current methodologies for analysis and design are at their limits. One of the major bottlenecks is that it is so far not possible to directly integrate experimental data into aerohydroelastic simulations of offshore wind turbines. By and large, including these data into the aerohydroelastic analysis is indirectly accomplished through the offline adjustment of those parameters that define instances of existing models. Although such a practice can reasonably improve the short-time predictive capability, the underlying models remain unmodified. Thus, further physics available in the data remains inaccessible. In the numerical simulation context, this represents a main challenge to taking advantage of the experimental data in their entirety. In this context, DATA-DRIVEN OFFSHORE proposes to simultaneously integrate these highly-valuable data into aerohydroelastic simulations through data-driven computational mechanics. Such an approach is one of the most advanced computing frameworks, and relies on the reformulation of classical boundary and initial value problems in solid and fluid mechanics such that constitutive models, boundary conditions and/or applied loads are directly replaced by some form of experimental data. DATA-DRIVEN OFFSHORE will thus enable for the first-time investigation of the aerohydroelastic behavior of an offshore wind turbine relying truly on experimental data, capturing the hidden features that these contain. This will greatly improve the predictive capabilities with respect to existing models, allow the conception of less-conservative designs, and enable upscaling beyond 20 MW of rated power, increasing the efficiency while reducing the cost per unit of power produced. Thus, it will contribute to triggering a change of paradigm for future generations of offshore wind turbines.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Klasyfikacja tego projektu została potwierdzona przez zespół projektowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Klasyfikacja tego projektu została potwierdzona przez zespół projektowy.
Słowa kluczowe
Program(-y)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Temat(-y)
System finansowania
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstytucja przyjmująca
5020 Bergen
Norwegia