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垂直轴风力涡轮机应用的脉冲环流控制俯仰翼型的气动响应
垂直轴风力涡轮机 (VAWT) 在城市、偏远地区和海上应用的开发中重新引起了人们的兴趣。过去的研究表明，在能量捕获效率方面，VAWT 无法与水平轴风力涡轮机 (HAWT) 竞争。在低叶尖速比 () 下，VAWT 性能受到动态失速 (DS) 效应的困扰，其中每个叶片每转一圈都会超过静态失速多次。此外，对于 <2，叶片在超过 70% 的旋转期间在失速之外运行。但是，VAWT 具有许多优势，例如全向操作、发电机靠近地面、更低的噪音排放以及使用寿命更长的非悬臂叶片。因此，减轻动态失速并改善 VAWT 叶片的空气动力学性能以提高功率效率是近年来的热门研究课题，也是本研究的方向。西弗吉尼亚大学过去的研究重点是增加循环控制 (CC) 技术以改善 VAWT 空气动力学并扩大操作范围。通过增强 NACA0018 翼型以包含 CC 功能，生成了一种新颖的叶片设计。收集了一系列稳定喷射动量系数 (0.01≤C ≤0.10) 的静态风洞数据，用于分析涡流模型性能预测。开发了控制策略以优化整个旋转过程中的 CC 喷射条件，从而提高了 2≤≤5 的功率输出。但是，产生稳定 CC 喷射所需的泵送功率使增强涡轮机的净功率增益降低了约 15%。这项工作的目的是研究脉冲 CC 喷射驱动，以匹配稳定喷射性能和降低的质量流量要求。迄今为止，尚未完成任何实验研究来分析俯仰翼型上的脉冲 CC 性能。本文描述的研究详细介绍了关于稳定和脉冲喷射 CC 对俯仰 VAWT 叶片空气动力学影响的首次研究。实施了数值和实验研究，改变了 Re 、k 和 ± 以匹配典型的 VAWT 操作环境。根据先前流动控制翼型研究的有效范围，分析了一系列降低的喷射频率 (0.25≤St≤4) 和不同的 C 。由于动态失速效应，发现翼型俯仰将基线升阻比 (L/D) 提高高达 50%。当 C =0.05 时，动态失速对稳定 CC 翼型性能的影响更大，在正攻角时 L / D 增加 115%。脉冲驱动可匹配或改善稳定喷气升力性能，同时将所需质量流量减少高达 35%。从数值流可视化来看，脉冲驱动可降低 DS 期间尾流涡度的大小和强度，从而导致相对于基线和稳定驱动情况的轮廓阻力较低。编制了一个俯仰翼型测试数据库，包括气动系数 (C l 、C d) 的过冲和滞后，以改进分析模型输入，从而更新 CCVAWT 性能预测，其中将直接反映上述 L / D 改进。相对于年功率输出为 1 MW 的传统 VAWT，WVU 之前的工作证明，增加稳定喷气 CC 可以将总输出提高到 1.25 MW。但是，产生连续喷气的泵送成本将 CCVAWT 的年度净收益降低到 1.15 MW。目前的研究表明，由于质量流量要求降低，脉冲 CC 喷射可以回收 4% 的泵送需求，从而将 CCVAWT 的年净发电量提高到 1.19 MW，相对于传统涡轮机提高了 19%。
垂直轴风力涡轮机应用中采用脉冲环量控制的俯仰翼型的气动响应
垂直轴风力涡轮机 (VAWT) 在城市、偏远地区和海上应用的开发中重新引起了人们的兴趣。过去的研究表明，在能量捕获效率方面，VAWT 无法与水平轴风力涡轮机 (HAWT) 竞争。在低叶尖速比 () 下，VAWT 性能受到动态失速 (DS) 效应的困扰，其中每个叶片每转一圈都会超过静态失速多次。此外，对于 <2，叶片在超过 70% 的旋转期间在失速之外运行。但是，VAWT 具有许多优势，例如全向操作、发电机靠近地面、更低的噪音排放以及使用寿命更长的非悬臂叶片。因此，减轻动态失速并改善 VAWT 叶片的空气动力学性能以提高功率效率是近年来的热门研究课题，也是本研究的方向。西弗吉尼亚大学过去的研究重点是增加循环控制 (CC) 技术，以改善 VAWT 空气动力学性能并扩大操作范围。通过增强 NACA0018 翼型以包含 CC 功能，生成了一种新颖的叶片设计。收集了一系列稳定喷射动量系数 (0.01≤C ≤0.10) 的静态风洞数据，用于分析涡流模型性能预测。开发了控制策略以优化整个旋转过程中的 CC 喷射条件，从而提高了 2≤≤5 的功率输出。但是，产生稳定 CC 喷射所需的泵送功率使增强涡轮机的净功率增益降低了约 15%。这项工作的目的是研究脉冲 CC 喷射驱动，以匹配稳定喷射性能和降低的质量流量要求。迄今为止，尚未完成任何实验研究来分析俯仰翼型上的脉冲 CC 性能。本文描述的研究详细介绍了关于稳定和脉冲喷射 CC 对俯仰 VAWT 叶片空气动力学影响的首次研究。实施了数值和实验研究，改变了 Re 、k 和 ± 以匹配典型的 VAWT 操作环境。根据先前流动控制翼型研究的有效范围，分析了一系列降低的喷射频率 (0.25≤St≤4) 和不同的 C 。由于动态失速效应，发现翼型俯仰将基线升阻比 (L/D) 提高高达 50%。当 C =0.05 时，动态失速对稳定 CC 翼型性能的影响更大，在正攻角时 L / D 增加 115%。脉冲驱动可匹配或改善稳定喷气升力性能，同时将所需质量流量减少高达 35%。从数值流可视化来看，脉冲驱动可降低 DS 期间尾流涡度的大小和强度，从而导致相对于基线和稳定驱动情况的轮廓阻力较低。编制了一个俯仰翼型测试数据库，包括气动系数 (C l 、C d) 的过冲和滞后，以改进分析模型输入，从而更新 CCVAWT 性能预测，其中将直接反映上述 L / D 改进。相对于年功率输出为 1 MW 的传统 VAWT，WVU 之前的工作证明，增加稳定喷气 CC 可以将总输出提高到 1.25 MW。但是，产生连续喷气的泵送成本将 CCVAWT 的年度净收益降低到 1.15 MW。目前的研究表明，由于质量流量要求降低，脉冲 CC 喷射可以回收 4% 的泵送需求，从而将 CCVAWT 的年净发电量提高到 1.19 MW，相对于传统涡轮机提高了 19%。
战略招聘计划
2020 - 2025年入学率管理的战略招聘计划年度入学和招聘计划是组织概念，是一套系统的活动，使学院和大学能够对他们的入学人数产生更大的影响。由战略规划研究组织，并在机构研究，入学管理活动的支持下，涉及学生学院的选择，向大学，学生保留和学生成果的过渡。对这些过程的研究指导了校园实践，招募，父母关系，外部奖学金，保留率，经济援助以及与入学率相关的其他领域。西弗吉尼亚大学帕克斯堡的愿景将成为该地区的主要学院，以高质量的教育，授权学生权能，劳动力合作和社区参与而受到认可。制定招生和招聘管理计划已被确定为帕克斯堡西弗吉尼亚大学（WVU-P）的战略计划目标。该战略招聘计划（SRP）的基础是该学院对其愿景的奉献精神和建立强大的入学基金会的奉献精神，并支持对新大学范围的新战略计划的支持，以作为此过程的下一步制定，并在最终确定后从本文档中流动。目的该SRP的目的是创建一种系统的方法来稳定过去十年中长期下降的入学率下降，这一下降将在长期以来对机构造成毁灭性的损害，并开始在入学人数中建立可持续的增长。2019年秋季和2020年春季的入学数据表明，稳定入学的强烈趋势是根据早期大学的成功而发生的，因此该SRP将基于短期成功，同时意识到该机构必须专注于招募和招募更多全职（FTE）。该SRP将概述要采取的具体步骤，以建立校园范围内的招聘和保留心态的基础，以改善入学率和社区关系，并进入2020 - 2025年战略计划的实施。* *这是一份活生生的文件，可以根据与大学需求保持一致的修正和更新。指导原则以下原则是该战略招聘计划的根源，并与当前的WVU-P的使命，愿景和哲学保持一致。这些指导原则将在实施SRP的实施中很明显，因为它代表了对WVU Parkersburg的学生和学生成功的承诺。
金融技术采用：墨西哥无现金支付的网络外部性
* 西北大学凯洛格管理学院金融系（电子邮件：sean.higgins@kellogg.northwestern.edu）。埃丝特·迪弗洛 (Esther Duflo) 是本文的共同编辑。 I am Grateful to Paul Gertler, Ulrike Malmendier, Fred Finan, and David Sraer for Guidance and Support, As Bibek Adhikari, David Atkin, Pierre Bachas, Giorgia Barboni, Matteo Benetton, Josh Blumenstock, zerek brat-gold, Ben Charoenwong ( Discussant ) , Anthony Defusco, Carola Frydman, Virginia Gianinazzi ( Discussant ) Sylvan Herskowitz, Bob Hunt , Seema Jayachandran, John Loeser, Nora Lustig, Ted Miguel, luu Nguyen, Waldo Ojeda, Jacopo Prabby ( Dis- Cussant , Michael nt ) , Betty Sadoulet, Emmanuel Saez, Discusant , Gabriel Zucman, and Seminar Partipants, Atlanta Fed, Bank of Israel, Bocconi, Cambridge, Cepr, Dartmouth, GSU-RFS, idas, , Inter-American Development Bank, Illinois, London School of Economics, neudc, northwestern, Nyu, Penn, Princeton, Princeton, Sfs Cavalcade, Stanford, UC Diego , UNC, University of San Francisco, UT Austin, Wfa, World Bank, Wvu, and Yale y-rise for comments that helply improve the paper.我感谢 Saul Knight、Arthur Charleston、Nils Lieber、Jora Li、Xinghuan Luo、Eric Molina、Anah Kings、Carlos Restituyo 和 Angelyna Ye 提供的研究协助。我感谢墨西哥以下机构的官员提供数据访问并回答问题。墨西哥银行：Marco Acosta、Biliana Alexandrova、Sara Castellanos、Miguel Angel Diaz、Lorenza Martinez、Othon Moreno、Samuel Navarro、Axel Vargas 和 Rafael Villar。 Bansefi: Virgil Andrade, Benjamin Chacon, Miguel Angel Lara, Oscar Moreno, Ramon Sanchez, and Ana Lilia Urquieta. CNBV: Rodrigo Aguirre, Alvaro Melendez Martinez, Diana Radilla, and Gustavo Salaiz. INEGI：Gerardo Leyva 和 Natalia Volkow。繁荣：Martha Cuevas、Armando Geronimo、Rogelio Grados、Raul Perez、Rodolfo Sanchez、Jose Solis 和 Carla Vazquez。本研究项目中表达的结论由我作为作者独自负责，并且不属于国家统计和地理信息系统 (INEGI) 的官方统计数据。非常感谢墨西哥银行夏季研究项目的资助。 IRB 批准：IPA 00006083、西北大学 STU00217227 和加州大学伯克利分校 2018-02-10796。 † 请访问 https://doi.org/10.1257/aer.20201952 获取更多材料和作者披露声明。