Aerodynamic external pressure loads on a semi-circular bluff body under wind gusts

This brief communication concerns the unsteady aerodynamic external pressure loads acting on a semi-circular bluff body lying on a floor under wind gusts and describes the theoretical model, experimental setup, and experimental results obtained. The experimental setup is based on an open circuit, closed test section, low speed wind tunnel, which includes a sinusoidal gust generating mechanism, designed and built at the Instituto de Microgravedad “Ignacio Da Riva” of the Universidad Politécnica de Madrid (IDR/UPM). Based on the potential flow theory, a theoretical model has been proposed to analyse the problem, and experimental tests have been performed to study the unsteady aerodynamic loads on a semi-circular bluff body. By fitting the theoretical model predictions with the experimental results, influencing parameters of the unsteady aerodynamic loads are ascertained. The values of these parameters can help in clarifying the phenomenon of the external pressure loads on semi-circular bluff body under various gust frequencies. The theoretical model proposed allows the pressure variation to be split into two contributions, a quasi-steady term and an unsteady term with a simple physical meaning

Structural efficiency variation with the problem size in some bending problems = Variación del rendimiento estructural con el tamaño del problema en algunos casos de flexión simple

Existe normalmente el propósito de obtener la mejor solución posible cuando se plantea un problema estructural, entendiendo como mejor la solución que cumpliendo los requisitos estructurales, de uso, etc., tiene un coste físico menor. En una primera aproximación se puede representar el coste físico por medio del peso propio de la estructura, lo que permite plantear la búsqueda de la mejor solución como la de menor peso. Desde un punto de vista práctico, la obtención de buenas soluciones—es decir, soluciones cuyo coste sea solo ligeramente mayor que el de la mejor solución— es una tarea tan importante como la obtención de óptimos absolutos, algo en general difícilmente abordable. Para disponer de una medida de la eficiencia que haga posible la comparación entre soluciones se propone la siguiente definición de rendimiento estructural: la razón entre la carga útil que hay que soportar y la carga total que hay que contabilizar (la suma de la carga útil y el peso propio). La forma estructural puede considerarse compuesta por cuatro conceptos, que junto con el material, definen una estructura: tamaño, esquema, proporción, y grueso.Galileo (1638) propuso la existencia de un tamaño insuperable para cada problema estructural— el tamaño para el que el peso propio agota una estructura para un esquema y proporción dados—. Dicho tamaño, o alcance estructural, será distinto para cada material utilizado; la única información necesaria del material para su determinación es la razón entre su resistencia y su peso especifico, una magnitud a la que denominamos alcance del material. En estructuras de tamaño muy pequeño en relación con su alcance estructural la anterior definición de rendimiento es inútil. En este caso —estructuras de “talla nula” en las que el peso propio es despreciable frente a la carga útil— se propone como medida del coste la magnitud adimensional que denominamos número de Michell, que se deriva de la “cantidad” introducida por A. G. M. Michell en su artículo seminal de 1904, desarrollado a partir de un lema de J. C. Maxwell de 1870. A finales del siglo pasado, R. Aroca combino las teorías de Galileo y de Maxwell y Michell, proponiendo una regla de diseño de fácil aplicación (regla GA), que permite la estimación del alcance y del rendimiento de una forma estructural. En el presente trabajo se estudia la eficiencia de estructuras trianguladas en problemas estructurales de flexión, teniendo en cuenta la influencia del tamaño. Por un lado, en el caso de estructuras de tamaño nulo se exploran esquemas cercanos al optimo mediante diversos métodos de minoración, con el objetivo de obtener formas cuyo coste (medido con su numero deMichell) sea muy próximo al del optimo absoluto pero obteniendo una reducción importante de su complejidad. Por otro lado, se presenta un método para determinar el alcance estructural de estructuras trianguladas (teniendo en cuenta el efecto local de las flexiones en los elementos de dichas estructuras), comparando su resultado con el obtenido al aplicar la regla GA, mostrando las condiciones en las que es de aplicación. Por último se identifican las líneas de investigación futura: la medida de la complejidad; la contabilidad del coste de las cimentaciones y la extensión de los métodos de minoración cuando se tiene en cuenta el peso propio. ABSTRACT When a structural problem is posed, the intention is usually to obtain the best solution, understanding this as the solution that fulfilling the different requirements: structural, use, etc., has the lowest physical cost. In a first approximation, the physical cost can be represented by the self-weight of the structure; this allows to consider the search of the best solution as the one with the lowest self-weight. But, from a practical point of view, obtaining good solutions—i.e. solutions with higher although comparable physical cost than the optimum— can be as important as finding the optimal ones, because this is, generally, a not affordable task. In order to have a measure of the efficiency that allows the comparison between different solutions, a definition of structural efficiency is proposed: the ratio between the useful load and the total load —i.e. the useful load plus the self-weight resulting of the structural sizing—. The structural form can be considered to be formed by four concepts, which together with its material, completely define a particular structure. These are: Size, Schema, Slenderness or Proportion, and Thickness. Galileo (1638) postulated the existence of an insurmountable size for structural problems—the size for which a structure with a given schema and a given slenderness, is only able to resist its self-weight—. Such size, or structural scope will be different for every different used material; the only needed information about the material to determine such size is the ratio between its allowable stress and its specific weight: a characteristic length that we name material structural scope. The definition of efficiency given above is not useful for structures that have a small size in comparison with the insurmountable size. In this case—structures with null size, inwhich the self-weight is negligible in comparisonwith the useful load—we use as measure of the cost the dimensionless magnitude that we call Michell’s number, an amount derived from the “quantity” introduced by A. G. M. Michell in his seminal article published in 1904, developed out of a result from J. C.Maxwell of 1870. R. Aroca joined the theories of Galileo and the theories of Maxwell and Michell, obtaining some design rules of direct application (that we denominate “GA rule”), that allow the estimation of the structural scope and the efficiency of a structural schema. In this work the efficiency of truss-like structures resolving bending problems is studied, taking into consideration the influence of the size. On the one hand, in the case of structures with null size, near-optimal layouts are explored using several minimization methods, in order to obtain forms with cost near to the absolute optimum but with a significant reduction of the complexity. On the other hand, a method for the determination of the insurmountable size for truss-like structures is shown, having into account local bending effects. The results are checked with the GA rule, showing the conditions in which it is applicable. Finally, some directions for future research are proposed: the measure of the complexity, the cost of foundations and the extension of optimization methods having into account the self-weight.

Validation and aplication of Bioelectrical Impedance (BIA) method to determine body and carcass composition and nutrient retention of growing rabbits = Validación y aplicación de la técnica de la Impedancia Bioeléctrica (BIA) para determinar la composición corporal, de la canal y la retención de nutrientes de conejos en crecimiento

Los objetivos de esta tesis fueron 1) obtener y validar ecuaciones de predicción para determinar in vivo la composición corporal y de la canal de conejos en crecimiento de 25 a 77 días de vida utilizando la técnica de la Impedancia Bioeléctrica (BIA), y 2) evaluar su aplicación para determinar diferencias en la composición corporal y de la canal, así como la retención de nutrientes de animales alimentados con diferentes fuentes y niveles de grasa. El primer estudio se realizó para determinar y después validar, usando datos independientes, las ecuaciones de predicción obtenidas para determinar in vivo la composición corporal de los conejos en crecimiento. Se utilizaron 150 conejos a 5 edades distintas (25, 35, 49, 63 y 77 días de vida), con un rango de pesos entre 231 y 3138 g. Para determinar los valores de resistencia (Rs,) and reactancia (Xc,) se usó un terminal (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA) con cuatro electrodos. Igualmente se registró la distancia entre electrodos internos (D), la longitud corporal (L) y el peso vivo (PV) de cada animal. En cada edad, los animales fueron molidos y congelados (-20 ºC) para su posterior análisis químico (MS, grasa, proteína, cenizas y EB). El contenido en grasa y energía de los animales se incrementó, mientras que los contenidos en proteína, cenizas y agua de los animales disminuyeron con la edad. Los valores medios de Rs, Xc, impedancia (Z), L y D fueron 83.5 ± 23.1 , 18.2 ± 3.8 , 85.6 ± 22.9 , 30.6 ± 6.9 cm y 10.8 ± 3.1 cm. Se realizó un análisis de regresión lineal múltiple para determinar las ecuaciones de predicción, utilizando los valores de PV, L and Z como variables independientes. Las ecuaciones obtenidas para estimar los contenidos en agua (g), PB (g), grasa (g), cenizas (g) and EB (MJ) tuvieron un coeficiente de determinación de (R2) de 0.99, 0.99, 0.97, 0.98 y 0.99, y los errores medios de predicción relativos (EMPR) fueron: 2.79, 6.15, 24.3, 15.2 y 10.6%, respectivamente. Cuando el contenido en agua se expresó como porcentaje, los valores de R2 y EMPR fueron 0.85 and 2.30%, respectivamente. Al predecir los contenidos en proteína (%MS), grasa (%MS), cenizas (%MS) y energía (kJ/100 g MS), se obtuvieron valores de 0.79, 0.83, 0.71 y 0.86 para R2, y 5.04, 18.9, 12.0 y 3.19% para EMPR. La reactancia estuvo negativamente correlacionada con el contenido en agua, cenizas y PB (r = -0.32, P < 0.0001; r = -0.20, P < 0.05; r = -0.26, P < 0.01) y positivamente correlacionada con la grasa y la energía (r = 0.23 y r = 0.24; P < 0.01). Sin embargo, Rs estuvo positivamente correlacionada con el agua, las cenizas y la PB (r = 0.31, P < 0.001; r = 0.28, P < 0.001; r = 0.37, P < 0.0001) y negativamente con la grasa y la energía (r = -0.36 y r = -0.35; P < 0.0001). Igualmente la edad estuvo negativamente correlacionada con el contenido en agua, cenizas y proteína (r = -0.79; r = -0.68 y r = -0.80; P < 0.0001) y positivamente con la grasa y la energía (r = 0.78 y r = 0.81; P < 0.0001). Se puede concluir que el método BIA es una técnica buena y no invasiva para estimar in vivo la composición corporal de conejos en crecimiento de 25 a 77 días de vida. El objetivo del segundo estudio fue determinar y validar con datos independientes las ecuaciones de predicción obtenidas para estimar in vivo la composición de la canal eviscerada mediante el uso de BIA en un grupo de conejos de 25 a 77 días, así como testar su aplicación para predecir la retención de nutrientes y calcular las eficacias de retención de la energía y del nitrógeno. Se utilizaron 75 conejos agrupados en 5 edades (25, 35, 49, 63 y 77 días de vida) con unos pesos que variaron entre 196 y 3260 g. Para determinar los valores de resistencia (Rs, ) y reactancia (Xc, ) se usó un terminal (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA) con cuatro electrodos. Igualmente se registró la distancia entre electrodos internos (D), la longitud corporal (L) y el peso vivo (PV) del cada animal. En cada edad, los animales fueron aturdidos y desangrados. Su piel, vísceras y contenido digestivo fueron retirados, y la canal oreada fue pesada y molida para posteriores análisis (MS, grasa, PB, cenizas y EB). Los contenidos en energía y grasa aumentaron mientras que los de agua, cenizas y proteína disminuyeron con la edad. Los valores medios de Rs, Xc, impedancia (Z), L y D fueron 95.9±23.9 , 19.5±4.7 , 98.0±23.8 , 20.6±6.3 cm y 13.7±3.1 cm. Se realizó un análisis de regresión linear múltiple para determinar las ecuaciones de predicción, utilizando los valores de PV, L and Z como variables independientes. Los coeficientes de determinación (R2) de las ecuaciones obtenidas para estimar los contenidos en agua (g), PB (g), grasa (g), cenizas (g) and EB (MJ) fueron: 0.99, 0.99, 0.95, 0.96 y 0.98, mientras que los errores medios de predicción relativos (EMPR) fueron: 4.20, 5.48, 21.9, 9.10 y 6.77%, respectivamente. Cuando el contenido en agua se expresó como porcentaje, los valores de R2 y EMPR fueron 0.79 y 1.62%, respectivamente. Cuando se realizó la predicción de los contenidos en proteína (%MS), grasa (%MS), cenizas (%MS) y energía (kJ/100 g MS), los valores de R2 fueron 0.68, 0.76, 0.66 and 0.82, y los de RMPE: 3.22, 10.5, 5.82 and 2.54%, respectivamente. La reactancia estuvo directamente correlacionada con el contenido en grasa (r = 0.24, P < 0.05), mientras que la resistencia guardó una correlación positiva con los contenidos en agua, cenizas y proteína (r = 0.55, P < 0.001; r = 0.54, P < 0.001; r = 0.40, P < 0.005) y negativa con la grasa y la energía (r = -0.44 y r = -0.55; P < 0.001). Igualmente la edad estuvo negativamente correlacionada con los contenidos en agua, cenizas y PB (r = -0.94; r = -0.85 y r = -0.75; P < 0.0001) y positivamente con la grasa y la energía (r = 0.89 y r = 0.90; P < 0.0001). Se estudió la eficacia global de retención de la energía (ERE) y del nitrógeno (ERN) durante todo el periodo de cebo (35-63 d), Los valores de ERE fueron 20.4±7.29%, 21.0±4.18% and 20.8±2.79% en los periodos 35 a 49, 49 a 63 y 35 a 63 d, respectivamente. ERN fue 46.9±11.7%, 34.5±7.32% y 39.1±3.23% para los mismos periodos. La energía fue retenida en los tejidos para crecimiento con una eficiencia del 52.5% y la eficiencia de retención de la energía como proteína y grasa fue de 33.3 y 69.9% respectivamente. La eficiencia de utilización del nitrógeno para crecimiento fue cercana al 77%. Este trabajo muestra como el método BIA es técnica buena y no invasiva para determinar in vivo la composición de la canal y la retención de nutrientes en conejos en crecimiento de 25 a 77 días de vida. En el tercer estudio, se llevaron a cabo dos experimentos con el fin de investigar los efectos del nivel de inclusión y de la fuente de grasa, sobre los rendimientos productivos, la mortalidad, la retención de nutrientes y la composición corporal total y de la canal eviscerada de conejos en crecimiento de 34 a 63 d de vida. En el Exp. 1 se formularon 3 dietas con un diseño experimental factorial 3 x 2 con el tipo de grasa utilizada: Aceite de Soja (SBO), Lecitinas de Soja (SLO) y Manteca (L) y el nivel de inclusión (1.5 y 4%) como factores principales. El Exp. 2 también fue diseñado con una estructura factorial 3 x 2, pero usando SBO, Aceite de Pescado (FO) y Aceite de Palmiste como fuentes de grasa, incluidas a los mismos niveles que en el Exp. 1. En ambos experimentos 180 animales fueron alojados en jaulas individuales (n=30) y 600 en jaulas colectivas en grupos de 5 animales (n=20). Los animales alimentados con un 4% de grasa añadida tuvieron unos consumos diarios y unos índices de conversión más bajos que aquellos alimentados con las dietas con un 1.5% de grasa. En los animales alojados en colectivo del Exp. 1, el consumo fue un 4.8% más alto en los que consumieron las dietas que contenían manteca que en los animales alimentados con las dietas SBO (P = 0.036). La inclusión de manteca tendió a reducir la mortalidad (P = 0.067) en torno al 60% y al 25% con respecto a las dietas con SBO y SLO, respectivamente. La mortalidad aumentó con el nivel máximo de inclusión de SLO (14% vs. 1%, P < 0.01), sin observarse un efecto negativo sobre la mortalidad con el nivel más alto de inclusión de las demás fuentes de grasa utilizadas. En los animales alojados colectivo del Exp. 2 se encontró una disminución del consumo (11%), peso vivo a 63 d (4.8%) y de la ganancia diaria de peso (7.8%) con la inclusión de aceite de pescado con respecto a otras dietas (P < 0.01). Los dos últimos parámetros se vieron especialmente más reducidos cuando en las dietas se incluyó el nivel más alto de FO (5.6 y 9.5%, respectivamente, (P < 0.01)). Los animales alojados individualmente mostraron unos resultados productivos muy similares. La inclusión de aceite pescado tendió (P = 0.078) a aumentar la mortalidad (13.2%) con respecto al aceite de palmiste (6.45%), siendo intermedia para las dietas que contenían SBO (8.10%). La fuente o el nivel de grasa no afectaron la composición corporal total o de la canal eviscerada de los animales. Un incremento en el nivel de grasa dio lugar a una disminución de la ingesta de nitrógeno digestible (DNi) (1.83 vs. 1.92 g/d; P = 0.068 en Exp. 1 y 1.79 vs. 1.95 g/d; P = 0.014 en Exp. 2). Debido a que el nitrógeno retenido (NR) en la canal fue similar para ambos niveles (0.68 g/d (Exp. 1) y 0.71 g/d (Exp. 2)), la eficacia total de retención del nitrógeno (ERN) aumentó con el nivel máximo de inclusión de grasa, pero de forma significativa únicamente en el Exp. 1 (34.9 vs. 37.8%; P < 0.0001), mientras que en el Exp. 2 se encontró una tendencia (36.2 vs. 38.0% en Exp. 2; P < 0.064). Como consecuencia, la excreción de nitrógeno en heces fue menor en los animales alimentados con el nivel más alto de grasa (0.782 vs. 0.868 g/d; P = 0.0001 en Exp. 1, y 0.745 vs. 0.865 g/d; P < 0.0001 en Exp.2) al igual que el nitrógeno excretado en orina (0.702 vs. 0.822 g/d; P < 0.0001 en Exp. 1 y 0.694 vs. 0.7999 g/d; P = 0.014 en Exp.2). Aunque no hubo diferencias en la eficacia total de retención de la energía (ERE), la energía excretada en heces disminuyó al aumentar el nivel de inclusión de grasa (142 vs. 156 Kcal/d; P = 0.0004 en Exp. 1 y 144 vs. 154 g/d; P = 0.050 en Exp. 2). Sin embargo, la energía excretada como orina y en forma de calor fue mayor en el los animales del Exp. 1 alimentados con el nivel más alto de grasa (216 vs. 204 Kcal/d; P < 0.017). Se puede concluir que la manteca y el aceite de palmiste pueden ser considerados como fuentes alternativas al aceite de soja debido a la reducción de la mortalidad, sin efectos negativos sobre los rendimientos productivos o la retención de nutrientes. La inclusión de aceite de pescado empeoró los rendimientos productivos y la mortalidad durante el periodo de crecimiento. Un aumento en el nivel de grasa mejoró el índice de conversión y la eficacia total de retención de nitrógeno. ABSTRACT The aim of this Thesis is: 1) to obtain and validate prediction equations to determine in vivo whole body and carcass composition using the Bioelectrical Impedance (BIA) method in growing rabbits from 25 to 77 days of age, and 2) to study its application to determine differences on whole body and carcass chemical composition, and nutrient retention of animals fed different fat levels and sources. The first study was conducted to determine and later validate, by using independent data, the prediction equations obtained to assess in vivo the whole body composition of growing rabbits. One hundred and fifty rabbits grouped at 5 different ages (25, 35, 49, 63 and 77 days) and weighing from 231 to 3138 g were used. A four terminal body composition analyser was used to obtain resistance (Rs, ) and reactance (Xc, ) values (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA). The distance between internal electrodes (D, cm), body length (L, cm) and live BW of each animal were also registered. At each selected age, animals were slaughtered, ground and frozen (-20 ºC) for later chemical analyses (DM, fat, CP, ash and GE). Fat and energy body content increased with the age, while protein, ash, and water decreased. Mean values of Rs, Xc, impedance (Z), L and D were 83.5 ± 23.1 , 18.2 ± 3.8 , 85.6 ± 22.9 , 30.6 ± 6.9 cm and 10.8 ± 3.1 cm. A multiple linear regression analysis was used to determine the prediction equations, using BW, L and Z data as independent variables. Equations obtained to estimate water (g), CP (g), fat (g), ash (g) and GE (MJ) content had, respectively, coefficient of determination (R2) values of 0.99, 0.99, 0.97, 0.98 and 0.99, and the relative mean prediction error (RMPE) was: 2.79, 6.15, 24.3, 15.2 and 10.6%, respectively. When water was expressed as percentage, the R2 and RMPE were 0.85 and 2.30%, respectively. When prediction of the content of protein (%DM), fat (%DM), ash (%DM) and energy (kJ/100 g DM) was done, values of 0.79, 0.83, 0.71 and 0.86 for R2, and 5.04, 18.9, 12.0 and 3.19% for RMPE, respectively, were obtained. Reactance was negatively correlated with water, ash and CP content (r = -0.32, P < 0.0001; r = -0.20, P < 0.05; r = -0.26, P < 0.01) and positively correlated with fat and GE (r = 0.23 and r = 0.24; P < 0.01). Otherwise, resistance was positively correlated with water, ash and CP (r = 0.31, P < 0.001; r = 0.28, P < 0.001; r = 0.37, P < 0.0001) and negatively correlated with fat and energy (r = -0.36 and r = -0.35; P < 0.0001). Moreover, age was negatively correlated with water, ash and CP content (r = -0.79; r = -0.68 and r = -0.80; P < 0.0001) and positively correlated with fat and energy (r = 0.78 and r = 0.81; P < 0.0001). It could be concluded that BIA is a non-invasive good method to estimate in vivo whole body composition of growing rabbits from 25 to 77 days of age. The aim of the second study was to determine and validate with independent data, the prediction equations obtained to estimate in vivo carcass composition of growing rabbits by using the results of carcass chemical composition and BIA values in a group of rabbits from 25 to 77 days. Also its potential application to predict nutrient retention and overall energy and nitrogen retention efficiencies was analysed. Seventy five rabbits grouped at 5 different ages (25, 35, 49, 63 and 77 days) with weights ranging from 196 to 3260 g were used. A four terminal body composition analyser (Model BIA-101, RJL Systems, Detroit, MI USA) was used to obtain resistance (Rs, ) and reactance (Xc, ) values. The distance between internal electrodes (D, cm), body length (L, cm) and live weight (BW, g) were also registered. At each selected age, all the animals were stunned and bled. The skin, organs and digestive content were removed, and the chilled carcass were weighed and processed for chemical analyses (DM, fat, CP, ash and GE). Energy and fat increased with the age, while CP, ash, and water decreased. Mean values of Rs, Xc, impedance (Z), L and D were 95.9±23.9 , 19.5±4.7 , 98.0±23.8 , 20.6±6.3 cm y 13.7±3.1 cm. A multiple linear regression analysis was done to determine the equations, using BW, L and Z data as parameters. Coefficient of determination (R2) of the equations obtained to estimate water (g), CP (g), fat (g), ash (g) and GE (MJ) content were: 0.99, 0.99, 0.95, 0.96 and 0.98, and relative mean prediction error (RMPE) were: 4.20, 5.48, 21.9, 9.10 and 6.77%, respectively. When water content was expressed as percentage, the R2 and RMPE were 0.79 and 1.62%, respectively. When prediction of protein (%DM), fat (%DM), ash (%DM) and energy (kJ/100 g DM) content was done, R2 values were 0.68, 0.76, 0.66 and 0.82, and RMPE: 3.22, 10.5, 5.82 and 2.54%, respectively. Reactance was positively correlated with fat content (r = 0.24, P < 0.05) while resistance was positively correlated with water, ash and protein carcass content (r = 0.55, P < 0.001; r = 0.54, P < 0.001; r = 0.40, P < 0.005) and negatively correlated with fat and energy (r = -0.44 and r = -0.55; P < 0.001). Moreover, age was negatively correlated with water, ash and CP content (r = -0.97, r = -0.95 and r = -0.89, P < 0.0001) and positively correlated with fat and GE (r = 0.95 and r = 0.97; P < 0.0001). In the whole growing period (35-63 d), overall energy retention efficiency (ERE) and nitrogen retention efficiency (NRE) were studied. The ERE values were 20.4±7.29%, 21.0±4.18% and 20.8±2.79%, from 35 to 49, 49 to 63 and from 35 to 63 d, respectively. NRE was 46.9±11.7%, 34.5±7.32% and 39.1±3.23% for the same periods. Energy was retained in body tissues for growth with an efficiency of approximately 52.5% and efficiency of the energy for protein and fat retention was 33.3 and 69.9%, respectively. Efficiency of utilization of nitrogen for growth was near to 77%. This work shows that BIA it’s a non-invasive and good method to estimate in vivo carcass composition and nutrient retention of growing rabbits from 25 to 77 days of age. In the third study, two experiments were conducted to investigate the effect of the fat addition and source, on performance, mortality, nutrient retention, and the whole body and carcass chemical composition of growing rabbits from 34 to 63 d. In Exp. 1 three diets were arranged in a 3 x 2 factorial structure with the source of fat: Soybean oil (SBO), Soya Lecithin Oil (SLO) and Lard (L) and the dietary fat inclusion level (1.5 and 4%) as the main factors. Exp. 2 had also arranged as a 3 x 2 factorial design, but using SBO, Fish Oil (FO) and Palmkernel Oil (PKO) as fat sources, and included at the same levels than in Exp. 1. In both experiments 180 animals were allocated in individual cages (n=30) and 600 in collectives cages, in groups of 5 animals (n=20). Animals fed with 4% dietary fat level showed lower DFI and FCR than those fed diets with 1.5%. In collective housing of Exp. 1, DFI was a 4.8% higher in animals fed with diets containing lard than SBO (P = 0.036), being intermediate for diet with SLO. Inclusion of lard also tended to reduce mortality (P = 0.067) around 60% and 25% with respect SBO and SLO diets, respectively. Mortality increased with the greatest level of soya lecithin (14% vs. 1%, P < 0.01). In Exp. 2 a decrease of DFI (11%), BW at 63 d (4.8%) and DWG (7.8%) were observed with the inclusion of fish oil with respect the other two diets (P < 0.01). These last two traits impaired with the highest level of fish oil (5.6 and 9.5%, respectively, (P < 0.01)). Animals housed individually showed similar performance results. The inclusion of fish oil also tended to increase (P = 0.078) mortality (13.2%) with respect palmkernel oil (6.45%), being mortality of SBO intermediate (8.10%). Fat source and level did not affect the whole body or carcass chemical composition. An increase of the fat sources addition led to a decrease of the digestible nitrogen intake (DNi) (1.83 vs. 1.92 g/d; P = 0.068 in Exp. 1 and 1.79 vs. 1.95 g/d; P = 0.014 in Exp. 2). As the nitrogen retained (NR) in the carcass was similar for both fat levels (0.68 g/d (Exp. 1) and 0.71 g/d (Exp. 2)), the overall efficiency of N retention (NRE) increased with the highest level of fat, but only reached significant level in Exp. 1 (34.9 vs. 37.8%; P < 0.0001), while in Exp. 2 a tendency was found (36.2 vs. 38.0% in Exp. 2; P < 0.064). Consequently, nitrogen excretion in faeces was lower in animals fed with the highest level of fat (0.782 vs. 0.868 g/d; P = 0.0001 in Exp. 1, and 0.745 vs. 0.865 g/d; P < 0.0001 in Exp.2). The same effect was observed with the nitrogen excreted as urine (0.702 vs. 0.822 g/d; P < 0.0001 in Exp. 1 and 0.694 vs. 0.7999 g/d; P = 0.014 in Exp.2). Although there were not differences in ERE, the energy excreted in faeces decreased as fat level increased (142 vs. 156 Kcal/d; P = 0.0004 in Exp. 1 and 144 vs. 154 g/d; P = 0.050 in Exp. 2). In Exp. 1 the energy excreted as urine and heat production was significantly higher when animals were fed with the highest level of dietary fat (216 vs. 204 Kcal/d; P < 0.017). It can be concluded that lard and palmkernel oil can be considered as alternative sources to soybean oil due to the reduction of the mortality, without negative effects on performances or nutrient retention. Inclusion of fish impaired animals´ productivity and mortality. An increase of the dietary fat level improved FCR and overall protein efficiency retention.