4 resultados para DIVERGENCE

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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Oriêntador: Mestre Carlos Pedro

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O presente trabalho descreve a análise feita a um veículo de todo o terreno. O kartcross/buggy em estudo é usado em provas do tipo Baja, sendo estas provas longas e com traçados sinuosos. O veículo, já construído, foi testado através de softwares, a nível estrutural e ciclístico, pretendendo-se assim efetuar engenharia inversa sobre o mesmo. No decorrer da sua utilização normal o kartcross/buggy sofre vários tipos de solicitações, como sejam aceleração, travagem e força centrípta em curva. Portanto, o veículo deve ser capaz de suportar estes esforços e ter uma boa habilidade. Além dos testes em uso corrente foi analisada também a rigidez torsional do quadro do veículo e do veículo completo, podendo-se assim melhorar estes valores. A nível ciclístico foram analisados os parâmetros das suspensões como o camber, convergência/divergência, caster, entre outros. Da análise destes parâmetros e possível fazerem-se melhorias de forma a que o veículo tenha um melhor desempenho. Para validar os testes computacionais efetuados foi reproduzido experimentalmente o teste da rigidez torsional. No final, compararam-se os valores numéricos com os experimentais e aferir se o modelo se encontra bem representado.

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This paper studies the statistical distributions of worldwide earthquakes from year 1963 up to year 2012. A Cartesian grid, dividing Earth into geographic regions, is considered. Entropy and the Jensen–Shannon divergence are used to analyze and compare real-world data. Hierarchical clustering and multi-dimensional scaling techniques are adopted for data visualization. Entropy-based indices have the advantage of leading to a single parameter expressing the relationships between the seismic data. Classical and generalized (fractional) entropy and Jensen–Shannon divergence are tested. The generalized measures lead to a clear identification of patterns embedded in the data and contribute to better understand earthquake distributions.

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This paper examines modern economic growth according to the multidimensional scaling (MDS) method and state space portrait (SSP) analysis. Electing GDP per capita as the main indicator for economic growth and prosperity, the long-run perspective from 1870 to 2010 identifies the main similarities among 34 world partners’ modern economic growth and exemplifies the historical waving mechanics of the largest world economy, the USA. MDS reveals two main clusters among the European countries and their old offshore territories, and SSP identifies the Great Depression as a mild challenge to the American global performance, when compared to the Second World War and the 2008 crisis.