Advanced Numerical Simulations of Point Absorber Wave Energy Converters: A New Approach with OpenFOAM
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 39، شماره: 7
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 162
فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-39-7_005
تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1404
چکیده مقاله:
This study presents an advanced numerical modeling framework for simulating a point absorber wave energy converter based on the Wavestar device using OpenFOAM v۲۲۱۲. A CFD-based numerical wave tank is developed incorporating the k-ω SST turbulence model, refined meshing strategies, and a custom spring–damper power take-off model. The float’s motion is constrained to heave, and wave-structure interaction is simulated under regular wave conditions. The numerical model is validated against ۱:۵ scale physical experiments conducted in a wave basin. For the critical test case, the developed model achieves a normalized root mean square error of ۴.۹۶% in power take-off force and <۶.۲% in displacement, showing a clear improvement over previous numerical results. Mesh independence analysis confirms convergence near ۱۸۰,۰۰۰ cells. Flow field analysis reveals counter-rotating vortex pairs and backflow cores near the float’s upper surface. The improved solver configuration and mesh resolution demonstrably enhance simulation fidelity, contributing a validated, efficient tool for wave energy converter design optimization.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M. Ahmadi-Mousavi
Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran
M. Kolahdoozan
Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran
B. Khorsandi
Department of Civil and Environmental Engineering, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic), Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :