Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "di Prátula, Horacio"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 2 of 2
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • Thumbnail Image
    Item
    Aerodynamic performance of straight-bladed vertical axis wind turbines : a practical open source implementation
    (2017-10-18) Vitale, Alejandro; Genchi, Sibila; Rossi, Andrea; Guillermo, Eduardo; di Prátula, Horacio
    This study presents a practical open source implementation that uses double-multiple streamtube model for the aerodynamic performance prediction of straight-bladed vertical axis wind turbines, particularly, the power coefficient (Cp) and tip speed ratio (λ) relationship. To improve the analytical capability of the proposed implementation, important aspects of performance such as dynamics stall and, fixed/variable pitch blade were added. In addition, a fast convergence method for finding the axial induction factor was adopted, giving simplicity to the implementation. Simulated Cp(λ) curves were compared with the experimental data (wind tunnel and field) reported in the literature. The mean absolute error of the simulated Cp(λ) curves, in terms of efficiency, was 0.06, with a mean maximum of 0.078 and a mean minimum of 0.047. The good agreement in combination with the low computing time, suggests that the proposed implementation provides a useful tool for predicting aerodynamic properties of the straight-bladed vertical axis wind turbines and, therefore, for its design. The implementation can be carried out successfully by using GNU-Octave
  • Thumbnail Image
    Item
    IV Congreso de investigación y transferencia tecnológica en ingeniería eléctrica CITTIE 2022
    (edUTecNe, 2023-12-04) Lippi, Gianfranco; Canzian, Adrián M.; di Prátula, Horacio; Hernandez, Luis H.; et al
    El Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Tecnológica Nacional Facultad Regional Delta, con el apoyo de la Secretaria de Ciencia, Tecnología y Posgrado, organizo el IV° Congreso de Investigación y Transferencia Tecnológica en Ingeniería Eléctrica (IV° CITTIE 2022) en la Sede de nuestra Regional. El CITTIE promueve el diálogo multisectorial y la participación de instituciones nacionales e internacionales, públicas y privadas, investigadores, docentes, estudiantes, empresas y ONG relacionadas con temas de Ingeniería Eléctrica y avances en materia energética, también tiene por objetivo fundamental brindar un espacio de difusión donde se desarrollarán conferencias, paneles y exposición de desarrollos y/o tecnologías innovadoras en el ámbito Eléctrico, exponer trabajos vinculados con las diferentes áreas temáticas, y realizar conferencias plenarias de expertos invitados del ámbito multisectorial. El Congreso es una oportunidad para crear lazos, efectivizar acuerdos interinstitucionales, potenciar el rol del ingeniero en la profesión y constituir un espacio de divulgación académico, científico y técnico.

 

UTN | Rectorado

Sarmiento 440

(C1041AAJ)

Buenos Aires, Argentina

+54 11 5371 5600

SECRETARÍAS
  • Académica
  • Administrativa
  • Asuntos Estudiantiles
  • Ciencia y Tecnología
  • Consejo Superior
  • Coordinación Universitaria
  • Cultura y Extensión Universitaria
  • Igualdad de género y Diversidad
  • Planeamiento Académico y Posgrado
  • Políticas Institucionales
  • Relaciones Internacionales
  • TIC
  • Vinculación Tecnológica
  • Comité de Seguridad de la Información
ENLACES UTN
  • DASUTeN
  • eDUTecNe
  • APUTN
  • ADUT
  • FAGDUT
  • FUT
  • SIDUT
ENLACES EXTERNOS
  • Secretaría de Educación
  • CIN
  • CONFEDI
  • CONEAU
  • Universidades