系统设计与运行:基于可靠性与控制的海洋可再生能源协同设计

项目领导: 汤玉飞，博士.D.
附属家庭校园: 波卡拉顿
所属部门: 计算机与电气工程与计算机科学

项目

海洋可再生能源(MRE)涡轮机仍处于起步阶段, 例如, 为了捕捉洋流, 流体流速小，密度大, 导致边界层早分离和高扭矩. 此外，腐蚀性的海洋环境增加了生命周期成本. 传统的序贯水轮机设计范式忽略了水动力之间的强耦合, 动力输出(PTO), 控制系统, 以及这些设备的可维护性, 这通常会导致次优设计. 该REU项目旨在使用人工智能(AI)建立集成设计范式的方法, 通过测试一种新的基于可靠性的控制协同设计方法，创建了一个相互有效的PTO和MRE捕获结构，显著提高了效率, 增加功率输出, 并降低操作和维护成本.

该项目将为参与者提供一个有意义的经验，同时有助于博士. 唐博士在这一领域正在进行的工作(见Dr. 唐的研究网站 http://faculty.eng.softlawinternationale.net/tangy/). 选定的参与者将开发与海洋可再生能源发电相关的工程技能, 数据分析, 还有机器学习. 当开发数值技术时，这些技能将被运用, 同时向学生介绍新兴的海洋可再生能源领域. 学生将学习机器学习和数据挖掘，因为该项目将专门用于评估先进的人工智能算法，用于正向和逆向设计. 在这次实习中，通过准备一份总结他们的研究和发现的最终报告，将提高他们的软技能, 通过开发和交付一个或多个演示文稿, 而且很可能是通过会议/期刊出版物的发展. 本项目是在唐宇飞教授的指导下，由多名本科研究人员在REU网站上继续开展的工作(详见本网站2018-2021年“项目及参与者”)。.