Department of Mechanical and Industrial Engineering Concordia University, Montreal, QC, Canada H3G 1M8;
Bombardier Aerospace St. Laurent, QC, Canada;
ANN: Artificial Neural Networks; GA: Genetic Algorithm; LE: Leading Edge; MD: Minor Diameter; MRATD: Modified Rapid Axial Turbine Design Model; PR: Pressure Ratio; PS: Blade Pressure Side; RANS: Reynolds Average Navier Stokes; RSM: Response Surface Metho;
机译:风力涡轮机叶片的空气动力学形状优化,以最大限度地减少冰电
机译:通过腔体形状优化提高风力涡轮机叶片的空气动力学性能
机译:使用雷诺平均Navier-Stokes模型和伴随方法对风力涡轮机叶片进行空气动力学形状优化
机译:基于设计参数的形状表示的涡轮叶片空气动力学形状优化
机译:基于微分演化方法的三维燃气轮机叶片气动形状优化。
机译:基于克里格模型的高速列车流线型多目标气动优化
机译:通过使用小型风力涡轮机叶片计算流体动力学分析的参数研究综述空气动力学优化
机译:风力机叶片不同叶尖形状的数值研究。空气动力学和气动声学方面