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dc.contributor.author
Albanesi, Alejandro Eduardo
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dc.contributor.author
Roman, Nadia Denise
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dc.contributor.author
Bre, Facundo
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dc.contributor.author
Fachinotti, Victor Daniel
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dc.date.available
2019-10-17T20:57:40Z
dc.date.issued
2018-06
dc.identifier.citation
Albanesi, Alejandro Eduardo; Roman, Nadia Denise; Bre, Facundo; Fachinotti, Victor Daniel; A metamodel-based optimization approach to reduce the weight of composite laminated wind turbine blades; Elsevier; Composite Structures; 194; 6-2018; 345-356
dc.identifier.issn
0263-8223
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/86223
dc.description.abstract
In wind turbine blades, the complex resultant geometry due to the aerodynamic design cannot be modified in the successive mechanical design stage. Hence, the reduction of the weight and manufacturing costs of the blades while assuring appropriate levels of structural stiffness, integrity and reliability, require a composite material layout that must be optimally defined. The aim of this work is to present a metamodel-based method to optimize the composite laminate of wind turbine blades. This methodology combines a genetic algorithm (GA) with an artificial neural network (ANN) in order to reduce the computational cost of the optimization procedure. Therefore, at first, representative samples were built to train and validate the ANN model, and then, the ANN model is coupled with GA to find the optimal structural blade design. As an actual case study, the method was applied to redesign a medium-power 40-kW wind turbine blade to reduce its mass while structural and manufacturing constrained are fulfilled. The results indicated that is possible to save of up to 20% of laminated mass compared to a reference design. Furthermore, a 40% reduction of the computational cost was achieved in contrast with the typical simulation-based optimization approach.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
dc.subject
COMPOSITE MATERIALS
dc.subject
GENETIC ALGORITHM
dc.subject
OPTIMIZATION
dc.subject
WIND TURBINE BLADE
dc.subject.classification
Mecánica Aplicada
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dc.subject.classification
Ingeniería Mecánica
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.subject.classification
Compuestos
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dc.subject.classification
Ingeniería de los Materiales
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
A metamodel-based optimization approach to reduce the weight of composite laminated wind turbine blades
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2019-10-16T19:29:12Z
dc.journal.volume
194
dc.journal.pagination
345-356
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Albanesi, Alejandro Eduardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales. Universidad Nacional del Litoral. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Roman, Nadia Denise. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales. Universidad Nacional del Litoral. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Bre, Facundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales. Universidad Nacional del Litoral. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales; Argentina
dc.description.fil
Fil: Fachinotti, Victor Daniel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales. Universidad Nacional del Litoral. Centro de Investigaciones en Métodos Computacionales; Argentina
dc.journal.title
Composite Structures
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263822318301879
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2018.04.015
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