Deviation of Cup and Propeller Anemometer Calibration Results with Air Density

The effect of air density variations on the calibration constants of several models of anemometers has been analyzed. The analysis was based on a series of calibrations between March 2003 and February 2011. Results indicate a linear behavior of both calibration constants with the air density. The effect of changes in air density on the measured wind speed by an anemometer was also studied. The results suggest that there can be an important deviation of the measured wind speed with changes in air density from the one at which the anemometer was calibrated, and therefore the need to take this effect into account when calculating wind power estimations.

Estimación del consumo de potencia en un terminal portátil multimedia basada en la PMU del procesador

Este proyecto se incluye en una línea de trabajo que tiene como objetivo final la optimización de la energía consumida por un dispositivo portátil multimedia mediante la aplicación de técnicas de control realimentado, a partir de una modificación dinámica de la frecuencia de trabajo del procesador y de su tensión de alimentación. La modificación de frecuencia y tensión se realiza a partir de la información de realimentación acerca de la potencia consumida por el dispositivo, lo que supone un problema ya que no suele ser posible la monitorización del consumo de potencia en dispositivos de estas características. Este es el motivo por el que se recurre a la estimación del consumo de potencia, utilizando para ello un modelo de predicción. A partir del número de veces que se producen ciertos eventos en el procesador del dispositivo, el modelo de predicción es capaz de obtener una estimación de la potencia consumida por dicho dispositivo. El trabajo llevado a cabo en este proyecto se centra en la implementación de un modelo de estimación de potencia en el kernel de Linux. La razón por la que la estimación se implementa en el sistema operativo es, en primer lugar para lograr un acceso directo a los contadores del procesador. En segundo lugar, para facilitar la modificación de frecuencia y tensión, una vez obtenida la estimación de potencia, ya que esta también se realiza desde el sistema operativo. Otro motivo para implementar la estimación en el sistema operativo, es que la estimación debe ser independiente de las aplicaciones de usuario. Además, el proceso de estimación se realiza de forma periódica, lo que sería difícil de lograr si no se trabajase desde el sistema operativo. Es imprescindible que la estimación se haga de forma periódica ya que al ser dinámica la modificación de frecuencia y tensión que se pretende implementar, se necesita conocer el consumo de potencia del dispositivo en todo momento. Cabe destacar también, que los algoritmos de control se tienen que diseñar sobre un patrón periódico de actuación. El modelo de estimación de potencia funciona de manera específica para el perfil de consumo generado por una única aplicación determinada, que en este caso es un decodificador de vídeo. Sin embargo, es necesario que funcione de la forma más precisa posible para cada una de las frecuencias de trabajo del procesador, y para el mayor número posible de secuencias de vídeo. Esto es debido a que las sucesivas estimaciones de potencia se pretenden utilizar para llevar a cabo la modificación dinámica de frecuencia, por lo que el modelo debe ser capaz de continuar realizando las estimaciones independientemente de la frecuencia con la que esté trabajando el dispositivo. Para valorar la precisión del modelo de estimación se toman medidas de la potencia consumida por el dispositivo a las distintas frecuencias de trabajo durante la ejecución del decodificador de vídeo. Estas medidas se comparan con las estimaciones de potencia obtenidas durante esas mismas ejecuciones, obteniendo de esta forma el error de predicción cometido por el modelo y realizando las modificaciones y ajustes oportunos en el mismo. ABSTRACT. This project is included in a work line which tries to optimize consumption of handheld multimedia devices by the application of feedback control techniques, from a dynamic modification of the processor work frequency and its voltage. The frequency and voltage modification is performed depending on the feedback information about the device power consumption. This is a problem because normally it is not possible to monitor the power consumption on this kind of devices. This is the reason why a power consumption estimation is used instead, which is obtained from a prediction model. Using the number of times some events occur on the device processor, the prediction model is able to obtain a power consumption estimation of this device. The work done in this project focuses on the implementation of a power estimation model in the Linux kernel. The main reason to implement the estimation in the operating system is to achieve a direct access to the processor counters. The second reason is to facilitate the frequency and voltage modification, because this modification is also done from the operating system. Another reason to implement the estimation in the operating system is because the estimation must be done apart of the user applications. Moreover, the estimation process is done periodically, what is difficult to obtain outside the operating system. It is necessary to make the estimation in a periodic way because the frequency and voltage modification is going to be dynamic, so it needs to know the device power consumption at every time. Also, it is important to say that the control algorithms have to be designed over a periodic pattern of action. The power estimation model works specifically for the consumption profile generated by a single application, which in this case is a video decoder. Nevertheless, it is necessary that the model works as accurate as possible for each frequency available on the processor, and for the greatest number of video sequences. This is because the power estimations are going to be used to modify dynamically the frequency, so the model must be able to work independently of the device frequency. To value the estimation model precision, some measurements of the device power consumption are taken at different frequencies during the video decoder execution. These measurements are compared with the power estimations obtained during that execution, getting the prediction error committed by the model, and if it is necessary, making modifications and settings on this model.

Relativistic high-current electron-beam stopping-power characterization in solids and plasmas: collisional versus resistive effects.

We present experimental and numerical results on intense-laser-pulse-produced fast electron beams transport through aluminum samples, either solid or compressed and heated by laser-induced planar shock propagation. Thanks to absolute K� yield measurements and its very good agreement with results from numerical simulations, we quantify the collisional and resistive fast electron stopping powers: for electron current densities of � 8 � 1010 A=cm2 they reach 1:5 keV=�m and 0:8 keV=�m, respectively. For higher current densities up to 1012 A=cm2, numerical simulations show resistive and collisional energy losses at comparable levels. Analytical estimations predict the resistive stopping power will be kept on the level of 1 keV=�m for electron current densities of 1014 A=cm2, representative of the full-scale conditions in the fast ignition of inertially confined fusion targets.