Novel method to improve the signal-to-noise ratio in the far-field results obtained from planar near-field measurements

A method to reduce the noise power in far-field pattern without modifying the desired signal is proposed. Therefore, an important signal-to-noise ratio improvement may be achieved. The method is used when the antenna measurement is performed in planar near-field, where the recorded data are assumed to be corrupted with white Gaussian and space-stationary noise, because of the receiver additive noise. Back-propagating the measured field from the scan plane to the antenna under test (AUT) plane, the noise remains white Gaussian and space-stationary, whereas the desired field is theoretically concentrated in the aperture antenna. Thanks to this fact, a spatial filtering may be applied, cancelling the field which is located out of the AUT dimensions and which is only composed by noise. Next, a planar field to far-field transformation is carried out, achieving a great improvement compared to the pattern obtained directly from the measurement. To verify the effectiveness of the method, two examples will be presented using both simulated and measured near-field data.

Signal to noise ratio maximization in quiet zone acquisitions for range assessment at sub-millimeter wavelengths

This paper proposes a quiet zone probing approach which deals with low dynamic range quiet zone acquisitions. Lack of dynamic range is a feature of millimeter and sub-millimeter wavelength technologies. It is consequence of the gradually smaller power generated by the instrumentation, that follows a f^α law with frequency, being α≥1 variable depending on the signal source’s technology. The proposed approach is based on an optimal data reduction scenario which redounds in a maximum signal to noise ratio increase for the signal pattern, with minimum information losses. After theoretical formulation, practical applications of the technique are proposed.

Signal-to-noise ratio of the MEG signal after preprocessing

Background Magnetoencephalography (MEG) provides a direct measure of brain activity with high combined spatiotemporal resolution. Preprocessing is necessary to reduce contributions from environmental interference and biological noise. New method The effect on the signal-to-noise ratio of different preprocessing techniques is evaluated. The signal-to-noise ratio (SNR) was defined as the ratio between the mean signal amplitude (evoked field) and the standard error of the mean over trials. Results Recordings from 26 subjects obtained during and event-related visual paradigm with an Elekta MEG scanner were employed. Two methods were considered as first-step noise reduction: Signal Space Separation and temporal Signal Space Separation, which decompose the signal into components with origin inside and outside the head. Both algorithm increased the SNR by approximately 100%. Epoch-based methods, aimed at identifying and rejecting epochs containing eye blinks, muscular artifacts and sensor jumps provided an SNR improvement of 5–10%. Decomposition methods evaluated were independent component analysis (ICA) and second-order blind identification (SOBI). The increase in SNR was of about 36% with ICA and 33% with SOBI. Comparison with existing methods No previous systematic evaluation of the effect of the typical preprocessing steps in the SNR of the MEG signal has been performed. Conclusions The application of either SSS or tSSS is mandatory in Elekta systems. No significant differences were found between the two. While epoch-based methods have been routinely applied the less often considered decomposition methods were clearly superior and therefore their use seems advisable.

Partioning of dietary energy of chickens fed maize or wheat-based diets with and without a commercial blend of phytogenic feed additives

The aim of the study was to investigate the effects of a standardized mixture of a commercial blend of phytogenic feed additives containing 5% carvacrol, 3% cinnamaldehyde, and 2% capsicum on utilization of dietary energy and performance in broiler chickens. Four experimental diets were offered to the birds from 7 to 21 d of age. These included 2 basal control diets based on either wheat or maize that contained 215 g CP/kg and 12.13 MJ/kg ME and another 2 diets using the basal control diets supplemented with the plant extracts combination at 100 mg/kg diet. Each diet was fed to 16 individually penned birds following randomization. Dietary plant extracts improved feed intake and weight gain (P < 0.05) and slightly (P < 0.1) improved feed efficiency of birds fed the maize-based diet. Supplementary plant extracts did not change dietary ME (P > 0.05) but improved (P < 0.05) dietary NE by reducing the heat increment (P < 0.05) per kilogram feed intake. Feeding phytogenics improved (P < 0.05) total carcass energy retention and the efficiency of dietary ME for carcass energy retention. The number of interactions between type of diet and supplementary phytogenic feed additive suggest that the chemical composition and the energy to protein ratio of the diet may influence the efficiency of phytogenics when fed to chickens. The experiment showed that although supplementary phytogenic additives did not affect dietary ME, they caused a significant improvement in the utilization of dietary energy for carcass energy retention but this did not always relate to growth performance.

Contribution to the quality improvement of the antenna measurement using post-processing techniques = Contribución a la mejora de la calidad de medida de antena usando técnicas de post-procesado

One important task in the design of an antenna is to carry out an analysis to find out the characteristics of the antenna that best fulfills the specifications fixed by the application. After that, a prototype is manufactured and the next stage in design process is to check if the radiation pattern differs from the designed one. Besides the radiation pattern, other radiation parameters like directivity, gain, impedance, beamwidth, efficiency, polarization, etc. must be also evaluated. For this purpose, accurate antenna measurement techniques are needed in order to know exactly the actual electromagnetic behavior of the antenna under test. Due to this fact, most of the measurements are performed in anechoic chambers, which are closed areas, normally shielded, covered by electromagnetic absorbing material, that simulate free space propagation conditions, due to the absorption of the radiation absorbing material. Moreover, these facilities can be employed independently of the weather conditions and allow measurements free from interferences. Despite all the advantages of the anechoic chambers, the results obtained both from far-field measurements and near-field measurements are inevitably affected by errors. Thus, the main objective of this Thesis is to propose algorithms to improve the quality of the results obtained in antenna measurements by using post-processing techniques and without requiring additional measurements. First, a deep revision work of the state of the art has been made in order to give a general vision of the possibilities to characterize or to reduce the effects of errors in antenna measurements. Later, new methods to reduce the unwanted effects of four of the most commons errors in antenna measurements are described and theoretical and numerically validated. The basis of all them is the same, to perform a transformation from the measurement surface to another domain where there is enough information to easily remove the contribution of the errors. The four errors analyzed are noise, reflections, truncation errors and leakage and the tools used to suppress them are mainly source reconstruction techniques, spatial and modal filtering and iterative algorithms to extrapolate functions. Therefore, the main idea of all the methods is to modify the classical near-field-to-far-field transformations by including additional steps with which errors can be greatly suppressed. Moreover, the proposed methods are not computationally complex and, because they are applied in post-processing, additional measurements are not required. The noise is the most widely studied error in this Thesis, proposing a total of three alternatives to filter out an important noise contribution before obtaining the far-field pattern. The first one is based on a modal filtering. The second alternative uses a source reconstruction technique to obtain the extreme near-field where it is possible to apply a spatial filtering. The last one is to back-propagate the measured field to a surface with the same geometry than the measurement surface but closer to the AUT and then to apply also a spatial filtering. All the alternatives are analyzed in the three most common near-field systems, including comprehensive noise statistical analyses in order to deduce the signal-to-noise ratio improvement achieved in each case. The method to suppress reflections in antenna measurements is also based on a source reconstruction technique and the main idea is to reconstruct the field over a surface larger than the antenna aperture in order to be able to identify and later suppress the virtual sources related to the reflective waves. The truncation error presents in the results obtained from planar, cylindrical and partial spherical near-field measurements is the third error analyzed in this Thesis. The method to reduce this error is based on an iterative algorithm to extrapolate the reliable region of the far-field pattern from the knowledge of the field distribution on the AUT plane. The proper termination point of this iterative algorithm as well as other critical aspects of the method are also studied. The last part of this work is dedicated to the detection and suppression of the two most common leakage sources in antenna measurements. A first method tries to estimate the leakage bias constant added by the receiver’s quadrature detector to every near-field data and then suppress its effect on the far-field pattern. The second method can be divided into two parts; the first one to find the position of the faulty component that radiates or receives unwanted radiation, making easier its identification within the measurement environment and its later substitution; and the second part of this method is able to computationally remove the leakage effect without requiring the substitution of the faulty component. Resumen Una tarea importante en el diseño de una antena es llevar a cabo un análisis para averiguar las características de la antena que mejor cumple las especificaciones fijadas por la aplicación. Después de esto, se fabrica un prototipo de la antena y el siguiente paso en el proceso de diseño es comprobar si el patrón de radiación difiere del diseñado. Además del patrón de radiación, otros parámetros de radiación como la directividad, la ganancia, impedancia, ancho de haz, eficiencia, polarización, etc. deben ser también evaluados. Para lograr este propósito, se necesitan técnicas de medida de antenas muy precisas con el fin de saber exactamente el comportamiento electromagnético real de la antena bajo prueba. Debido a esto, la mayoría de las medidas se realizan en cámaras anecoicas, que son áreas cerradas, normalmente revestidas, cubiertas con material absorbente electromagnético. Además, estas instalaciones se pueden emplear independientemente de las condiciones climatológicas y permiten realizar medidas libres de interferencias. A pesar de todas las ventajas de las cámaras anecoicas, los resultados obtenidos tanto en medidas en campo lejano como en medidas en campo próximo están inevitablemente afectados por errores. Así, el principal objetivo de esta Tesis es proponer algoritmos para mejorar la calidad de los resultados obtenidos en medida de antenas mediante el uso de técnicas de post-procesado. Primeramente, se ha realizado un profundo trabajo de revisión del estado del arte con el fin de dar una visión general de las posibilidades para caracterizar o reducir los efectos de errores en medida de antenas. Después, se han descrito y validado tanto teórica como numéricamente nuevos métodos para reducir el efecto indeseado de cuatro de los errores más comunes en medida de antenas. La base de todos ellos es la misma, realizar una transformación de la superficie de medida a otro dominio donde hay suficiente información para eliminar fácilmente la contribución de los errores. Los cuatro errores analizados son ruido, reflexiones, errores de truncamiento y leakage y las herramientas usadas para suprimirlos son principalmente técnicas de reconstrucción de fuentes, filtrado espacial y modal y algoritmos iterativos para extrapolar funciones. Por lo tanto, la principal idea de todos los métodos es modificar las transformaciones clásicas de campo cercano a campo lejano incluyendo pasos adicionales con los que los errores pueden ser enormemente suprimidos. Además, los métodos propuestos no son computacionalmente complejos y dado que se aplican en post-procesado, no se necesitan medidas adicionales. El ruido es el error más ampliamente estudiado en esta Tesis, proponiéndose un total de tres alternativas para filtrar una importante contribución de ruido antes de obtener el patrón de campo lejano. La primera está basada en un filtrado modal. La segunda alternativa usa una técnica de reconstrucción de fuentes para obtener el campo sobre el plano de la antena donde es posible aplicar un filtrado espacial. La última es propagar el campo medido a una superficie con la misma geometría que la superficie de medida pero más próxima a la antena y luego aplicar también un filtrado espacial. Todas las alternativas han sido analizadas en los sistemas de campo próximos más comunes, incluyendo detallados análisis estadísticos del ruido con el fin de deducir la mejora de la relación señal a ruido lograda en cada caso. El método para suprimir reflexiones en medida de antenas está también basado en una técnica de reconstrucción de fuentes y la principal idea es reconstruir el campo sobre una superficie mayor que la apertura de la antena con el fin de ser capaces de identificar y después suprimir fuentes virtuales relacionadas con las ondas reflejadas. El error de truncamiento que aparece en los resultados obtenidos a partir de medidas en un plano, cilindro o en la porción de una esfera es el tercer error analizado en esta Tesis. El método para reducir este error está basado en un algoritmo iterativo para extrapolar la región fiable del patrón de campo lejano a partir de información de la distribución del campo sobre el plano de la antena. Además, se ha estudiado el punto apropiado de terminación de este algoritmo iterativo así como otros aspectos críticos del método. La última parte de este trabajo está dedicado a la detección y supresión de dos de las fuentes de leakage más comunes en medida de antenas. El primer método intenta realizar una estimación de la constante de fuga del leakage añadido por el detector en cuadratura del receptor a todos los datos en campo próximo y después suprimir su efecto en el patrón de campo lejano. El segundo método se puede dividir en dos partes; la primera de ellas para encontrar la posición de elementos defectuosos que radian o reciben radiación indeseada, haciendo más fácil su identificación dentro del entorno de medida y su posterior substitución. La segunda parte del método es capaz de eliminar computacionalmente el efector del leakage sin necesidad de la substitución del elemento defectuoso.

Influence of nutritional and management practices on productive performance and egg quality of brown egg-laying hens = Influencia de factores nutricionales y de manejo sobre la productividad y calidad del huevo en gallinas ponedoras rubias

El objetivo general de esta Tesis Doctoral fue estudiar la influencia de diversos factores nutricionales y de manejo sobre la productividad y la calidad del huevo en gallinas ponedoras comerciales rubias. Los factores estudiados fueron: 1) Cereal principal y tipo de grasa en la dieta; 2) Nivel de proteína bruta y grasa en la dieta; 3) Nivel energético de la dieta; 4) Peso vivo al inicio del período de puesta. En el experimento 1, la influencia del cereal principal en la dieta y el tipo de grasa suplementada en la dieta sobre los parámetros productivos y la calidad del huevo fue estudiado en 756 gallinas rubias de la estirpe Lohmann desde la sem 22 hasta las 54 de vida. El experimento se realizó mediante un diseño completamente al azar con 9 tratamientos ordenados factorialmente, con 3 cereales bases (maíz, trigo blando y cebada) y 3 tipos de grasa que variaban en su contenido en ácido linoléico (aceite de soja, oleína vegetal mezcla y manteca). Todas las dietas satisfacian las recomendaciones nutricionales para gallinas ponedoras rubias según el NRC (1994) y FEDNA (2008). La unidad experimental fue la jaula para todas las variables. Cada tratamiento fue replicado 4 veces, y la unidad experimental estuvo formada por 21 gallinas alojadas en grupos de 7. Las dietas fueron formuladas con un contenido nutritivo similar, excepto para el ácido linoléico, que varió en función del tipo de cereal y grasa utilizado. Así, dependiendo de la combinación de estos elementos el contenido de este ácido graso varió desde un 0.8% (dieta trigo-manteca) a un 3.4% (dieta maíz-aceite de soja). Este rango de ácido linoléico permitió estimar el nivel mínimo de este nutriente en el pienso que permite maximizar el peso del huevo. Los parámetros productivos y la calidad del huevo se controlaron cada 28 días y el peso de las aves se midió individualmente al inicio y al final del experimento con el objetivo de estudiar la variación en el peso vivo de los animales. No se observaron interacciones entre el tipo de cereal y grasa en la dieta para ninguna de las variables productivas estudiadas. Los tratamientos experimentales no afectaron a las principales variables productivas (porcentaje de puesta, peso del huevo y masa de huevo). Sin embargo, la ganancia de peso fue mayor en gallinas alimentadas con maíz o trigo que las gallinas alimentadas con cebada (243 vs. 238 vs. 202 g, respectivamente; P< 0.05). En el mismo sentido, las gallinas alimentadas con manteca obtuvieron una mayor ganancia de peso que las gallinas alimentadas con aceite de soja u oleína vegetal (251 vs. 221 vs. 210 g, respectivamente; P< 0.05). En cuanto a las variables estudiadas en relación con la calidad del huevo, ninguna de las variables estudiadas se vio afectada por el tratamiento experimental, salvo la pigmentación de la yema. Así, las gallinas alimentadas con maíz como cereal principal obtuvieron una mayor puntuación en relación con la escala de color que las gallinas alimentadas con trigo y con cebada (9.0 vs. 8.3 vs. 8.3, respectivamente; P< 0.001). La pigmentación de la yema también se vio afectada por el tipo de grasa en la dieta, así, las gallinas alimentadas con manteca obtuvieron una mayor puntuación de color en relación con la escala de color que las gallinas alimentadas con aceite de soja u oleína vegetal (8.9 vs. 8.5 vs. 8.2, respectivamente; P< 0.001). La influencia del contenido en ácido linoléico respecto al peso de huevo y masa de huevo fue mayor a medida que el contenido de dicho ácido graso se redujo en la dieta. Así, la influencia de la dieta en los radios peso de huevo/g linoléico ingerido y masa de huevo/g linoléico ingerido fue significativamente mayor a medida que el contenido en dicho ácido graso disminuyo en la dieta (P< 0.001). Los resultados del ensayo indican que las gallinas ponedoras rubias no necesitan más de un 1.0% de ácido linoléico en la dieta para maximizar la producción y el tamaño del huevo. Además, se pudo concluir que los 3 cereales y las 3 grasas utilizadas pueden sustituirse en la dieta sin ningún perjuicio productivo o referente a la calidad del huevo siempre que los requerimientos de los animales sean cubiertos. En el experimento 2, la influencia del nivel de proteína bruta y el contenido de grasa de la dieta sobre los parámetros productivos y la calidad del huevo fue estudiado en 672 gallinas ponedoras rubias de la estirpe Lohmann entre las sem 22 y 50 de vida. El experimento fue conducido mediante un diseño completamente al azar con 8 tratamientos ordenados factorialmente con 4 dietas y 2 pesos vivos distintos al inicio de puesta (1592 vs. 1860g). Tres de esas dietas diferían en el contenido de proteína bruta (16.5%, 17.5% y 18.5%) y tenían un contenido en grasa añadida de 1.8%. La cuarta dieta tenía el nivel proteico más elevado (18.5%) pero fue suplementada con 3.6% de grasa añadida en vez de 1.8%. Cada tratamiento fue replicado 4 veces y la unidad experimental consistió en 21 gallinas alojadas dentro de grupos de 7 animales en 3 jaulas contiguas. Todas las dietas fueron isocalóricas (2750 kcal EMAn/kg) y cubrieron las recomendaciones en aminoácidos para gallinas ponedoras rubias (Arg, Ile, Lys, Met, Thr, Trp, TSAA y Val) según el NRC (1994) y FEDNA (2008). Los efectos de los tratamientos sobre las variables productivas y la calidad de huevo fueron estudiados cada 28 días. La dieta no afecto a ninguna de las variables productivas estudiadas a lo largo del período productivo. Sin embargo, el peso inicial origino que las gallinas pesadas consumieran más (120.6 vs. 113.9 g; P< 0.001), obtuvieran un porcentaje de puesta mayor (92.5 vs. 89.8%; P< 0.01) y un peso del huevo mayor (64.9 vs. 62.4 g; P< 0.001) que las gallinas ligeras. El peso inicial de las gallinas no afecto al IC por kg de huevo ni a la mortalidad, sin embargo, la ganancia de peso fue mayor (289 vs. 233 g; P< 0.01) y el IC por docena de huevos fue mejor (1.52 vs. 1.57; P< 0.01) en las gallinas ligeras que en las gallinas pesadas. En cuanto a la calidad del huevo, la dieta no influyó sobre ninguna de las variables estudiadas. Los resultados del ensayo muestran que las gallinas ponedoras rubias, independientemente de su peso vivo al inicio de la puesta, no necesitan una cantidad de proteína bruta superior a 16.5% para maximizar la producción, asegurando que las dietas cubren los requerimientos en AA indispensables. Asimismo, se puedo concluir que las gallinas con un peso más elevado al inicio de puesta producen más masa de huevo que las gallinas con un peso más bajo debido a que las primeras producen más cantidad de huevos y más pesados. Sin embargo, ambos grupos de peso obtuvieron el mismo IC por kg de huevo y las gallinas más livianas en peso obtuvieron un mejor IC por docena de huevo que las pesadas. En el experimento 3 la influencia de la concentración energética sobre los parámetros productivos y la calidad del huevo fue estudiada en 520 gallinas ponedoras rubias de la estirpe Hy-Line en el período 24-59 sem de vida. Se utilizaron 8 tratamientos ordenados factorialmente con 4 dietas que variaron en el contenido energético (2650, 2750, 2850 y 2950 kcal EMAn/kg) y 2 pesos vivos distintos al inicio del período de puesta (1733 vs. 1606g). Cada tratamiento fue replicado 5 veces y la unidad experimental consistió en una jaula con 13 aves. Todas las dietas se diseñaron para que tuvieran una concentración nutritiva similar por unidad energética. Las variables productivas y de calidad de huevo se estudiaron mediante controles cada 28 días desde el inicio del experimento. No se observaron interacciones entre el nivel energético y el peso inicial del ave para ninguna de las variables estudiadas. Un incremento en la concentración energética de la dieta incrementó la producción de huevos (88.8 % vs. 91.2 % vs. 92.7 % vs. 90.5 %), masa de huevo (56.1 g/d vs. 58.1 g/d vs. 58.8 g/d vs. 58.1 g/d), y eficiencia energética (5.42 vs. 5.39 vs. 5.38 vs. 5.58 kcal EMA/g huevo) de forma lineal y cuadrática (P< 0.05) y afectó significativamente a la ganancia de peso (255 g vs. 300 g vs. 325 g vs. 359 g; P<0.05) . Sin embargo, un incremento en la concentración energética provocó un descenso lineal en el consumo de los animales (115 g vs. 114 g vs. 111 g vs. 110 g; P< 0.001) y un descenso lineal y cuadrático en el IC por kg de huevo (2.05 vs. 1.96 vs. 1.89 vs. 1.89; P< 0.01). En cuanto a la calidad del huevo, un incremento en el contenido energético de la dieta provocó una reducción en la calidad del albumen de forma lineal en forma de reducción de Unidades Haugh (88.4 vs. 87.8 vs. 86.3 vs. 84.7; P< 0.001), asimismo el incremento de energía redujo de forma lineal la proporción relativa de cáscara en el huevo (9.7 vs. 9.6 vs. 9.6 vs. 9.5; P< 0.001). Sin embargo, el incremento energético propició un incremento lineal en la pigmentación de la yema del huevo (7.4 vs. 7.4 vs. 7.6 vs. 7.9; P< 0.001). El peso vivo al inicio de la prueba afecto a las variables productivas y a la calidad del huevo. Así, los huevos procedentes de gallinas pesadas al inicio de puesta tuvieron una mayor proporción de yema (25.7 % vs. 25.3 %; P< 0.001) y menor de albumen (64.7 vs. 65.0; P< 0.01) y cáscara (9.5 vs. 9.6; P< 0.05) respecto de los huevos procedentes de gallinas ligeras. Consecuentemente, el ratio yema:albumen fue mayor (0.40 vs. 0.39; P< 0.001) para las gallinas pesadas. Según los resultados del experimento se pudo concluir que las actuales gallinas ponedoras rubias responden con incrementos en la producción y en la masa del huevo a incrementos en la concentración energética hasta un límite que se sitúa en 2850 kcal EMAn/kg. Asimismo, los resultados obtenidos entre los 2 grupos de peso al inicio de puesta demostraron que las gallinas pesadas al inicio de puesta tienen un mayor consumo y producen huevos más pesados, con el consecuente aumento de la masa del huevo respecto de gallinas más ligeras. Sin embargo, el IC por kg de huevo fue el mismo en ambos grupos de gallinas y el IC por docena de huevo fue mejor en las gallinas ligeras. Asimismo, la eficiencia energética fue mejor en las gallinas ligeras. Abstract The general aim of this PhD Thesis was to study the influence of different nutritional factors and management on the productivity and egg quality of comercial Brown laying hens. The factor studied were: 1) The effect of the main cereal and type of fat of the diet; 2) The effect of crude protein and fat content of the diet; 3) The effect of energy concentration of the diet; 4) The effect of initial body weight of the hens at the onset of lay period. In experiment 1, the influence of the main cereal and type of supplemental fat in the diet on productive performance and egg quality of the eggs was studied in 756 Lohmann brown-egg laying hens from 22 to 54 wk of age. The experiment was conducted as a completely randomized design with 9 treatments arranged factorially with 3 cereals (dented corn, soft wheat, and barley) and 3 types of fat (soy oil, acidulated vegetable soapstocks, and lard). Each treatment was replicated 4 times (21 hens per replicate). All diets were formulated according to NRC (1994) and FEDNA (2008) to have similar nutrient content except for linoleic acid that ranged from 0.8 (wheat-lard diet) to 3.4% (corn-soy bean oil) depending on the combination of cereal and fat source used. This approach will allow to estimate the minimum level of linoleic acid in the diets that maximizes egg weight. Productive performance and egg quality traits were recorded every 28 d and BW of the hens was measured individually at the beginning and at the end of the experiment. No significant interactions between main factors were detected for any of the variables studied. Egg production, egg weight, and egg mass were not affected by dietary treatment. Body weight gain was higher (243 vs. 238 vs. 202 g; P<0.05) for hens fed corn or wheat than for hens fed barley and also for hens fed lard than for hens fed soy oil or acidulated vegetable soapstocks (251 vs. 221 vs. 210 g; P< 0.05). Egg quality was not influenced by dietary treatment except for yolk color that was greater (9.0 vs. 8.3 vs. 8.3; P< 0.001) for hens fed corn than for hens fed wheat or barley and for hens fed lard than for hens fed soy oil or acidulated vegetable soapstocks (8.9 vs. 8.5 vs. 8.2, respectivamente; P< 0.001). The influence of linoleic acid on egg weight and egg mass was higher when the fatty acid was reduced in the diet. Thus, the influence of the diet in egg weight/g linoleic acid intake and egg mass/g linolec acid intake was higher when the amount of this fatty acid decreased in the diet (P< 0.001). It is concluded that brown egg laying hens do not need more than 1.0% of linoleic acid in the diet (1.16 g/hen/d) to maximize egg production and egg size. The 3 cereals and the 3 fat sources tested can replace each other in the diet provided that the linoleic acid requirements to maximize egg size are met. In experiment 2, the influence of CP and fat content of the diet on performance and egg quality traits was studied in 672 Lohmann brown egg-laying hens from 22 to 50 wk of age. The experiment was conducted as a completely randomized design with 8 treatments arranged factorially with 4 diets and 2 initial BW of the hens (1,592 vs. 1,860 g). Three of these diets differed in the CP content (16.5, 17.5, and 18.5%) and included 1.8% added fat. The fourth diet had also 18.5% CP but was supplemented with 3.6% fat instead of 1.8% fat. Each treatment was replicated 4 times and the experimental unit consisted of 21 hens allocated in groups of 7 in 3 adjacent cages. All diets were isocaloric (2,750 kcal AME/kg) and met the recommendations of brown egg-laying hens for digestible Arg, Ile, Lys, Met, Thr, Trp, TSAA, and Val. Productive performance and egg quality were recorded by replicate every 28-d. For the entire experimental period, diet did not affect any of the productive performance traits studied but the heavier hens had higher ADFI (120.6 vs. 113.9g; P< 0.001), egg production (92.5 vs. 89.8%; P< 0.01), and egg weight (64.9 vs. 62.4g; P< 0.001) than the lighter hens. Initial BW did not affect feed conversion per kilogram of eggs or hen mortality but BW gain was higher (289 vs. 233g; P< 0.01) and FCR per dozen of eggs was better (1.52 vs. 1.57; P< 0.01) for the lighter than for the heavier hens. None of the egg quality variables studied was affected by dietary treatment or initial BW of the hens. It is concluded that brown egg-laying hens, irrespective of their initial BW, do not need more than 16.5% CP to maximize egg production provided that the diet meet the requirements for key indispensable amino acids. Heavier hens produce more eggs that are larger than lighter hens but feed efficiency per kilogram of eggs is not affected. In experiment 3, the influence of AMEn concentration of the diet on productive performance and egg quality traits was studied in 520 Hy-Line brown egg-laying hens differing in initial BW from 24 to 59 wks of age. There were 8 treatments arranged factorially with 4 diets varying in energy content (2,650, 2,750, 2,850, and 2,950 kcal AMEn/kg) and 2 initial BW of the hens (1,733 vs. 1,606 g). Each treatment was replicated 5 times (13 hens per replicate) and all diets had similar nutrient content per unit of energy. No interactions between energy content of the diet and initial BW of the hens were detected for any trait. An increase in energy concentration of the diet increased (linear, P< 0.05; quadratic P< 0.05) egg production (88.8 % vs. 91.2 % vs. 92.7 % vs. 90.5 %), egg mass (56.1 g/d vs. 58.1 g/d vs. 58.8 g/d vs. 58.1 g/d), energy efficiency (5.42 vs. 5.39 vs. 5.38 vs. 5.58 kcal AMEn/g of egg), and BW gain (255 g vs. 300 g vs. 325 g vs. 359 g; P<0.05) but decreased ADFI (115 g vs. 114 g vs. 111 g vs. 110 g; P< linear, P< 0.001) and FCR per kg of eggs (2.05 vs. 1.96 vs. 1.89 vs. 1.89; linear, P< 0.01; quadratic P< 0.01). An increase in energy content of the diet reduced Haugh units (88.4 vs. 87.8 vs. 86.3 vs. 84.7; P< 0.01) and the proportion of shell in the egg (9.7 vs. 9.6 vs. 9.6 vs. 9.5; P< 0.001). Feed intake (114.6 vs. 111.1 g/hen per day), AMEn intake (321 vs. 311 kcal/hen per day), egg weight (64.2 vs. 63.0 g), and egg mass (58.5 vs. 57.0 g) were higher for the heavier than for the lighter hens (P<0.01) but FCR per kg of eggs and energy efficiency were not affected. Eggs from the heavier hens had higher proportion of yolk (25.7 % vs. 25.3 %; P< 0.001) and lower of albumen (64.7 vs. 65.0; P< 0.01) and shell (9.5 vs. 9.6; P< 0.05) than eggs from the lighter hens. Consequently, the yolk to albumen ratio was higher (0.40 vs. 0.39; P< 0.001) for the heavier hens. It is concluded that brown egg-laying hens respond with increases in egg production and egg mass, to increases in AMEn concentration of the diet up to 2,850 kcal/kg. Heavy hens had higher feed intake and produced heavier eggs and more egg mass than light hens. However, energy efficiency was better for the lighter hens.

Study on the response of IFMIF fission chambers to mixed neutron-gamma fields: PH-2 experimental tests

The engineering design of fissionchambers as on-line radiation detectors for IFMIF is being performed in the framework of the IFMIF-EVEDA works. In this paper the results of the experiments performed in the BR2 reactor during the phase-2 of the foreseen validation activities are addressed. Two detectors have been tested in a mixedneutron-gamma field with high neutron fluence and gamma absorbed dose rates, comparable with the expected values in the HFTM in IFMIF. Since the neutron spectra in all BR2 channels are dominated by the thermal neutron component, the detectors have been surrounded by a cylindrical gadolinium screen to cut the thermal neutron component, in order to get a more representative test for IFMIF conditions. The integrated gamma absorbed dose was about 4 × 1010 Gy and the fast neutron fluence (E > 0.1 MeV) 4 × 1020 n/cm2. The fissionchambers were calibrated in three BR2 channels with different neutron-to-gamma ratio, and the long-term evolution of the signals was studied and compared with theoretical calculations

Clean Coal Technologies Scenario and Evaluation of Present CO2 Dwindling Initiatives to Approach Zero Emission Power Stations By Coal Combustion. Deployment Situation and Evaluation Study

In the present uncertain global context of reaching an equal social stability and steady thriving economy, power demand expected to grow and global electricity generation could nearly double from 2005 to 2030. Fossil fuels will remain a significant contribution on this energy mix up to 2050, with an expected part of around 70% of global and ca. 60% of European electricity generation. Coal will remain a key player. Hence, a direct effect on the considered CO2 emissions business-as-usual scenario is expected, forecasting three times the present CO2 concentration values up to 1,200ppm by the end of this century. Kyoto protocol was the first approach to take global responsibility onto CO2 emissions monitoring and cap targets by 2012 with reference to 1990. Some of principal CO2emitters did not ratify the reduction targets. Although USA and China spur are taking its own actions and parallel reduction measures. More efficient combustion processes comprising less fuel consuming, a significant contribution from the electricity generation sector to a CO2 dwindling concentration levels, might not be sufficient. Carbon Capture and Storage (CCS) technologies have started to gain more importance from the beginning of the decade, with research and funds coming out to drive its come in useful. After first researching projects and initial scale testing, three principal capture processes came out available today with first figures showing up to 90% CO2 removal by its standard applications in coal fired power stations. Regarding last part of CO2 reduction chain, two options could be considered worthy, reusing (EOR & EGR) and storage. The study evaluates the state of the CO2 capture technology development, availability and investment cost of the different technologies, with few operation cost analysis possible at the time. Main findings and the abatement potential for coal applications are presented. DOE, NETL, MIT, European universities and research institutions, key technology enterprises and utilities, and key technology suppliers are the main sources of this study. A vision of the technology deployment is presented.

Conformación de Superficies Reflectoras de Sistemas Dobles de Tipo Offset con Alimentadores descritos en Campo Próximo

This work discusses an iterative procedure of shaping offset dual-reflector antennas based on geometrical optics considering both far-field and near-field measurements of amplitude and phase from the feed horn. The surfaces synthesized will transform a known radiation field of a feed to a desired aperture distribution. This technique is applied for both circular and elliptical apertures and has the advantage to simplify the problem compared with existing techniques based on solving nonlinear differential equations. A MATLAB tool has been developed to implement the shaping algorithms. This procedure is applied for the design of a 1.1 m high-gain antenna for the ESA’s Solar Orbiter spacecraft. This antenna operating at X-band will manage high data rate and high efficiency communications with Earth stations.

Effect of Aspect Ratio on the Three-Dimensional Global Instability Analysis of Incompressible Open Cavity Flows

The stability analysis of open cavity flows is a problem of great interest in the aeronautical industry. This type of flow can appear, for example, in landing gears or auxiliary power unit configurations. Open cavity flows is very sensitive to any change in the configuration, either physical (incoming boundary layer, Reynolds or Mach numbers) or geometrical (length to depth and length to width ratio). In this work, we have focused on the effect of geometry and of the Reynolds number on the stability properties of a threedimensional spanwise periodic cavity flow in the incompressible limit. To that end, BiGlobal analysis is used to investigate the instabilities in this configuration. The basic flow is obtained by the numerical integration of the Navier-Stokes equations with laminar boundary layers imposed upstream. The 3D perturbation, assumed to be periodic in the spanwise direction, is obtained as the solution of the global eigenvalue problem. A parametric study has been performed, analyzing the stability of the flow under variation of the Reynolds number, the L/D ratio of the cavity, and the spanwise wavenumber β. For consistency, multidomain high order numerical schemes have been used in all the computations, either basic flow or eigenvalue problems. The results allow to define the neutral curves in the range of L/D = 1 to L/D = 3. A scaling relating the frequency of the eigenmodes and the length to depth ratio is provided, based on the analysis results.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Preliminary approach to neutron instrument selecction at ESSB-Bilbao based on experience at ISIS molecular spectroscopy group

Collaborative efforts between the Neutronics and Target Design Group at the Instituto de Fusión Nuclear and the Molecular Spectroscopy Group at the ISIS Pulsed Neutron and Muon Source date back to 2012 in the context of the ESS-Bilbao project. The rationale for these joint activities was twofold, namely: to assess the realm of applicability of the low-energy neutron source proposed by ESS-Bilbao - for details; and to explore instrument capabilities for pulsed-neutron techniques in the range 0.05-3 ms, a time range where ESS-Bilbao and ISIS could offer a significant degree of synergy and complementarity. As part of this collaboration, J.P. de Vicente has spent a three-month period within the ISIS Molecular Spectroscopy Group, to gain hands-on experience on the practical aspects of neutron-instrument design and the requisite neutron-transport simulations. To date, these activities have resulted in a joint MEng thesis as well as a number of publications and contributions to national and international conferences. Building upon these previous works, the primary aim of this report is to provide a self-contained discussion of general criteria for instrument selection at ESS-Bilbao, the first accelerator-driven, low-energy neutron source designed in Spain. To this end, Chapter 1 provides a brief overview of the current design parameters of the accelerator and target station. Neutron moderation is covered in Chapter 2, where we take a closer look at two possible target-moderator-reflector configurations and pay special attention to the spectral and temporal characteristics of the resulting neutron pulses. This discussion provides a necessary starting point to assess the operation of ESSB in short- and long-pulse modes. These considerations are further explored in Chapter 3, dealing with the primary characteristics of ESS-Bilbao as a short- or long-pulse facility in terms of accessible dynamic range and spectral resolution. Other practical aspects including background suppression and the use of fast choppers are also discussed. The guiding principles introduced in the first three chapters are put to use in Chapter 4 where we analyse in some detail the capabilities of a small-angle scattering instrument, as well as how specific scientific requirements can be mapped onto the optimal use of ESS-Bilbao for condensed-matter research. Part 2 of the report contains additional supporting documentation, including a description of the ESSB McStas component, a detailed characterisation of moderator response and neutron pulses, and estimates ofparameters associated with the design and operation of neutron choppers. In closing this brief foreword, we wish to thank both ESS-Bilbao and ISIS for their continuing encouragement and support along the way.

Characteristic study, its identification and self-tuned approach to control hydro-power plants

The water time constant and mechanical time constant greatly influences the power and speed oscillations of hydro-turbine-generator unit. This paper discusses the turbine power transients in response to different nature and changes in the gate position. The work presented here analyses the characteristics of hydraulic system with an emphasis on changes in the above time constants. The simulation study is based on mathematical first-, second-, third- and fourth-order transfer function models. The study is further extended to identify discrete time-domain models and their characteristic representation without noise and with noise content of 10 & 20 dB signal-to-noise ratio (SNR). The use of self-tuned control approach in minimising the speed deviation under plant parameter changes and disturbances is also discussed.

Experimental and numerical study of cracking of concrete due to reinforcement corrosion

La corrosión del acero es una de las patologías más importantes que afectan a las estructuras de hormigón armado que están expuestas a ambientes marinos o al ataque de sales fundentes. Cuando se produce corrosión, se genera una capa de óxido alrededor de la superficie de las armaduras, que ocupa un volumen mayor que el acero inicial; como consecuencia, el óxido ejerce presiones internas en el hormigón circundante, que lleva a la fisuración y, ocasionalmente, al desprendimiento del recubrimiento de hormigón. Durante los últimos años, numerosos estudios han contribuido a ampliar el conocimiento sobre el proceso de fisuración; sin embargo, aún existen muchas incertidumbres respecto al comportamiento mecánico de la capa de óxido, que es fundamental para predecir la fisuración. Por ello, en esta tesis se ha desarrollado y aplicado una metodología, para mejorar el conocimiento respecto al comportamiento del sistema acero-óxido-hormigón, combinando experimentos y simulaciones numéricas. Se han realizado ensayos de corrosión acelerada en condiciones de laboratorio, utilizando la técnica de corriente impresa. Con el objetivo de obtener información cercana a la capa de acero, como muestras se seleccionaron prismas de hormigón con un tubo de acero liso como armadura, que se diseñaron para conseguir la formación de una única fisura principal en el recubrimiento. Durante los ensayos, las muestras se equiparon con instrumentos especialmente diseñados para medir la variación de diámetro y volumen interior de los tubos, y se midió la apertura de la fisura principal utilizando un extensómetro comercial, adaptado a la geometría de las muestras. Las condiciones de contorno se diseñaron cuidadosamente para que los campos de corriente y deformación fuesen planos durante los ensayos, resultando en corrosión uniforme a lo largo del tubo, para poder reproducir los ensayos en simulaciones numéricas. Se ensayaron series con varias densidades de corriente y varias profundidades de corrosión. De manera complementaria, el comportamiento en fractura del hormigón se caracterizó en ensayos independientes, y se midió la pérdida gravimétrica de los tubos siguiendo procedimientos estándar. En todos los ensayos, la fisura principal creció muy despacio durante las primeras micras de profundidad de corrosión, pero después de una cierta profundidad crítica, la fisura se desarrolló completamente, con un aumento rápido de su apertura; la densidad de corriente influye en la profundidad de corrosión crítica. Las variaciones de diámetro interior y de volumen interior de los tubos mostraron tendencias diferentes entre sí, lo que indica que la deformación del tubo no fue uniforme. Después de la corrosión acelerada, las muestras se cortaron en rebanadas, que se utilizaron en ensayos post-corrosión. El patrón de fisuración se estudió a lo largo del tubo, en rebanadas que se impregnaron en vacío con resina y fluoresceína para mejorar la visibilidad de las fisuras bajo luz ultravioleta, y se estudió la presencia de óxido dentro de las grietas. En todas las muestras, se formó una fisura principal en el recubrimiento, infiltrada con óxido, y varias fisuras secundarias finas alrededor del tubo; el número de fisuras varió con la profundidad de corrosión de las muestras. Para muestras con la misma corrosión, el número de fisuras y su posición fue diferente entre muestras y entre secciones de una misma muestra, debido a la heterogeneidad del hormigón. Finalmente, se investigó la adherencia entre el acero y el hormigón, utilizando un dispositivo diseñado para empujar el tubo en el hormigón. Las curvas de tensión frente a desplazamiento del tubo presentaron un pico marcado, seguido de un descenso constante; la profundidad de corrosión y la apertura de fisura de las muestras influyeron notablemente en la tensión residual del ensayo. Para simular la fisuración del hormigón causada por la corrosión de las armaduras, se programó un modelo numérico. Éste combina elementos finitos con fisura embebida adaptable que reproducen la fractura del hormigón conforme al modelo de fisura cohesiva estándar, y elementos de interfaz llamados elementos junta expansiva, que se programaron específicamente para reproducir la expansión volumétrica del óxido y que incorporan su comportamiento mecánico. En el elemento junta expansiva se implementó un fenómeno de despegue, concretamente de deslizamiento y separación, que resultó fundamental para obtener localización de fisuras adecuada, y que se consiguió con una fuerte reducción de la rigidez tangencial y la rigidez en tracción del óxido. Con este modelo, se realizaron simulaciones de los ensayos, utilizando modelos bidimensionales de las muestras con elementos finitos. Como datos para el comportamiento en fractura del hormigón, se utilizaron las propiedades determinadas en experimentos. Para el óxido, inicialmente se supuso un comportamiento fluido, con deslizamiento y separación casi perfectos. Después, se realizó un ajuste de los parámetros del elemento junta expansiva para reproducir los resultados experimentales. Se observó que variaciones en la rigidez normal del óxido apenas afectaban a los resultados, y que los demás parámetros apenas afectaban a la apertura de fisura; sin embargo, la deformación del tubo resultó ser muy sensible a variaciones en los parámetros del óxido, debido a la flexibilidad de la pared de los tubos, lo que resultó fundamental para determinar indirectamente los valores de los parámetros constitutivos del óxido. Finalmente, se realizaron simulaciones definitivas de los ensayos. El modelo reprodujo la profundidad de corrosión crítica y el comportamiento final de las curvas experimentales; se comprobó que la variación de diámetro interior de los tubos está fuertemente influenciada por su posición relativa respecto a la fisura principal, en concordancia con los resultados experimentales. De la comparación de los resultados experimentales y numéricos, se pudo extraer información sobre las propiedades del óxido que de otra manera no habría podido obtenerse. Corrosion of steel is one of the main pathologies affecting reinforced concrete structures exposed to marine environments or to molten salt. When corrosion occurs, an oxide layer develops around the reinforcement surface, which occupies a greater volume than the initial steel; thus, it induces internal pressure on the surrounding concrete that leads to cracking and, eventually, to full-spalling of the concrete cover. During the last years much effort has been devoted to understand the process of cracking; however, there is still a lack of knowledge regarding the mechanical behavior of the oxide layer, which is essential in the prediction of cracking. Thus, a methodology has been developed and applied in this thesis to gain further understanding of the behavior of the steel-oxide-concrete system, combining experiments and numerical simulations. Accelerated corrosion tests were carried out in laboratory conditions, using the impressed current technique. To get experimental information close to the oxide layer, concrete prisms with a smooth steel tube as reinforcement were selected as specimens, which were designed to get a single main crack across the cover. During the tests, the specimens were equipped with instruments that were specially designed to measure the variation of inner diameter and volume of the tubes, and the width of the main crack was recorded using a commercial extensometer that was adapted to the geometry of the specimens. The boundary conditions were carefully designed so that plane current and strain fields were expected during the tests, resulting in nearly uniform corrosion along the length of the tube, so that the tests could be reproduced in numerical simulations. Series of tests were carried out with various current densities and corrosion depths. Complementarily, the fracture behavior of concrete was characterized in independent tests, and the gravimetric loss of the steel tubes was determined by standard means. In all the tests, the main crack grew very slowly during the first microns of corrosion depth, but after a critical corrosion depth it fully developed and opened faster; the current density influenced the critical corrosion depth. The variation of inner diameter and inner volume of the tubes had different trends, which indicates that the deformation of the tube was not uniform. After accelerated corrosion, the specimens were cut into slices, which were used in post-corrosion tests. The pattern of cracking along the reinforcement was investigated in slices that were impregnated under vacuum with resin containing fluorescein to enhance the visibility of cracks under ultraviolet lightening and a study was carried out to assess the presence of oxide into the cracks. In all the specimens, a main crack developed through the concrete cover, which was infiltrated with oxide, and several thin secondary cracks around the reinforcement; the number of cracks diminished with the corrosion depth of the specimen. For specimens with the same corrosion, the number of cracks and their position varied from one specimen to another and between cross-sections of a given specimen, due to the heterogeneity of concrete. Finally, the bond between the steel and the concrete was investigated, using a device designed to push the tubes of steel in the concrete. The curves of stress versus displacement of the tube presented a marked peak, followed by a steady descent, with notably influence of the corrosion depth and the crack width on the residual stress. To simulate cracking of concrete due to corrosion of the reinforcement, a numerical model was implemented. It combines finite elements with an embedded adaptable crack that reproduces cracking of concrete according to the basic cohesive model, and interface elements so-called expansive joint elements, which were specially designed to reproduce the volumetric expansion of oxide and incorporate its mechanical behavior. In the expansive joint element, a debonding effect was implemented consisting of sliding and separation, which was proved to be essential to achieve proper localization of cracks, and was achieved by strongly reducing the shear and the tensile stiffnesses of the oxide. With that model, simulations of the accelerated corrosion tests were carried out on 2- dimensional finite element models of the specimens. For the fracture behavior of concrete, the properties experimentally determined were used as input. For the oxide, initially a fluidlike behavior was assumed with nearly perfect sliding and separation; then the parameters of the expansive joint element were modified to fit the experimental results. Changes in the bulk modulus of the oxide barely affected the results and changes in the remaining parameters had a moderate effect on the predicted crack width; however, the deformation of the tube was very sensitive to variations in the parameters of oxide, due to the flexibility of the tube wall, which was crucial for indirect determination of the constitutive parameters of oxide. Finally, definitive simulations of the tests were carried out. The model reproduced the critical corrosion depth and the final behavior of the experimental curves; it was assessed that the variation of inner diameter of the tubes is highly influenced by its relative position with respect to the main crack, in accordance with the experimental observations. From the comparison of the experimental and numerical results, some properties of the mechanical behavior of the oxide were disclosed that otherwise could not have been measured.

Self assembled and ordered group III nitride nanocolumnar structures for light emitting applications

El objetivo de este trabajo es un estudio profundo del crecimiento selectivo de nanoestructuras de InGaN por epitaxia de haces moleculares asistido por plasma, concentrandose en el potencial de estas estructuras como bloques constituyentes en LEDs de nueva generación. Varias aproximaciones al problema son discutidas; desde estructuras axiales InGaN/GaN, a estructuras core-shell, o nanoestructuras crecidas en sustratos con orientaciones menos convencionales (semi polar y no polar). La primera sección revisa los aspectos básicos del crecimiento auto-ensamblado de nanocolumnas de GaN en sustratos de Si(111). Su morfología y propiedades ópticas son comparadas con las de capas compactas de GaN sobre Si(111). En el caso de las columnas auto-ensambladas de InGaN sobre Si(111), se presentan resultados sobre el efecto de la temperatura de crecimiento en la incorporación de In. Por último, se discute la inclusión de nanodiscos de InGaN en las nanocolumnas de GaN. La segunda sección revisa los mecanismos básicos del crecimiento ordenado de nanoestructuras basadas en GaN, sobre templates de GaN/zafiro. Aumentando la relación III/V localmente, se observan cambios morfológicos; desde islas piramidales, a nanocolumnas de GaN terminadas en planos semipolares, y finalmente, a nanocolumnas finalizadas en planos c polares. Al crecer nanodiscos de InGaN insertados en las nanocolumnas de GaN, las diferentes morfologias mencionadas dan lugar a diferentes propiedades ópticas de los nanodiscos, debido al diferente carácter (semi polar o polar) de los planos cristalinos involucrados. La tercera sección recoge experimentos acerca de los efectos que la temperatura de crecimiento y la razón In/Ga tienen en la morfología y emisión de nanocolumnas ordenadas de InGaN crecidas sobre templates GaN/zafiro. En el rango de temperaturas entre 650 y 750 C, la incorporacion de In puede modificarse bien por la temperatura de crecimiento, o por la razón In/Ga. Controlar estos factores permite la optimización de la longitud de onda de emisión de las nanocolumnas de InGaN. En el caso particular de la generación de luz blanca, se han seguidos dos aproximaciones. En la primera, se obtiene emisión amarilla-blanca a temperatura ambiente de nanoestructuras donde la región de InGaN consiste en un gradiente de composiciones de In, que se ha obtenido a partir de un gradiente de temperatura durante el crecimiento. En la segunda, el apilamiento de segmentos emitiendo en azul, verde y rojo, consiguiendo la integración monolítica de estas estructuras en cada una de las nanocolumnas individuales, da lugar a emisores ordenados con un amplio espectro de emisión. En esta última aproximación, la forma espectral puede controlarse con la longitud (duración del crecimiento) de cada uno de los segmentos de InGaN. Más adelante, se presenta el crecimiento ordenado, por epitaxia de haces moleculares, de arrays de nanocolumnas que son diodos InGaN/GaN cada una de ellas, emitiendo en azul (441 nm), verde (502 nm) y amarillo (568 nm). La zona activa del dispositivo consiste en una sección de InGaN, de composición constante nominalmente y longitud entre 250 y 500 nm, y libre de defectos extendidos en contraste con capas compactas de InGaN de similares composiciones y espesores. Los espectros de electroluminiscencia muestran un muy pequeño desplazamiento al azul al aumentar la corriente inyectada (desplazamiento casi inexistente en el caso del dispositivo amarillo), y emisiones ligeramente más anchas que en el caso del estado del arte en pozos cuánticos de InGaN. A continuación, se presenta y discute el crecimiento ordenado de nanocolumnas de In(Ga)N/GaN en sustratos de Si(111). Nanocolumnas ordenadas emitiendo desde el ultravioleta (3.2 eV) al infrarrojo (0.78 eV) se crecieron sobre sustratos de Si(111) utilizando una capa compacta (“buffer”) de GaN. La morfología y eficiencia de emisión de las nanocolumnas emitiendo en el rango espectral verde pueden ser mejoradas ajustando las relaciones In/Ga y III/N, y una eficiencia cuántica interna del 30% se deriva de las medidas de fotoluminiscencia en nanocolumnas optimizadas. En la siguiente sección de este trabajo se presenta en detalle el mecanismo tras el crecimiento ordenado de nanocolumnas de InGaN/GaN emitiendo en el verde, y sus propiedades ópticas. Nanocolumnas de InGaN/GaN con secciones largas de InGaN (330-830 nm) se crecieron tanto en sustratos GaN/zafiro como GaN/Si(111). Se encuentra que la morfología y la distribución espacial del In dentro de las nanocolumnas dependen de las relaciones III/N e In/Ga locales en el frente de crecimiento de las nanocolumnas. La dispersión en el contenido de In entre diferentes nanocolumnas dentro de la misma muestra es despreciable, como indica las casi identicas formas espectrales de la catodoluminiscencia de una sola nanocolumna y del conjunto de ellas. Para las nanocolumnas de InGaN/GaN crecidas sobre GaN/Si(111) y emitiendo en el rango espectral verde, la eficiencia cuántica interna aumenta hasta el 30% al disminuir la temperatura de crecimiento y aumentar el nitrógeno activo. Este comportamiento se debe probablemente a la formación de estados altamente localizados, como indica la particular evolución de la energía de fotoluminiscencia con la temperatura (ausencia de “s-shape”) en muestras con una alta eficiencia cuántica interna. Por otro lado, no se ha encontrado la misma dependencia entre condiciones de crecimiento y efiencia cuántica interna en las nanoestructuras InGaN/GaN crecidas en GaN/zafiro, donde la máxima eficiencia encontrada ha sido de 3.7%. Como alternativa a las nanoestructuras axiales de InGaN/GaN, la sección 4 presenta resultados sobre el crecimiento y caracterización de estructuras core-shell de InGaN/GaN, re-crecidas sobre arrays de micropilares de GaN fabricados por ataque de un template GaN/zafiro (aproximación top-down). El crecimiento de InGaN/GaN es conformal, con componentes axiales y radiales en el crecimiento, que dan lugar a la estructuras core-shell con claras facetas hexagonales. El crecimiento radial (shell) se ve confirmado por medidas de catodoluminiscencia con resolución espacial efectuadas en un microscopio electrónico de barrido, asi como por medidas de microscopía de transmisión de electrones. Más adelante, el crecimiento de micro-pilares core-shell de InGaN se realizó en pilares GaN (cores) crecidos selectivamente por epitaxia de metal-orgánicos en fase vapor. Con el crecimiento de InGaN se forman estructuras core-shell con emisión alrededor de 3 eV. Medidas de catodoluminiscencia resuelta espacialmente indican un aumento en el contenido de indio del shell en dirección a la parte superior del pilar, que se manifiesta en un desplazamiento de la emisión de 3.2 eV en la parte inferior, a 3.0 eV en la parte superior del shell. Este desplazamiento está relacionado con variaciones locales de la razón III/V en las facetas laterales. Finalmente, se demuestra la fabricación de una estructura pin basada en estos pilares core-shell. Medidas de electroluminiscencia resuelta espacialmente, realizadas en pilares individuales, confirman que la electroluminiscencia proveniente del shell de InGaN (diodo lateral) está alrededor de 3.0 eV, mientras que la emisión desde la parte superior del pilar (diodo axial) está alrededor de 2.3 eV. Para finalizar, se presentan resultados sobre el crecimiento ordenado de GaN, con y sin inserciones de InGaN, en templates semi polares (GaN(11-22)/zafiro) y no polares (GaN(11-20)/zafiro). Tras el crecimiento ordenado, gran parte de los defectos presentes en los templates originales se ven reducidos, manifestándose en una gran mejora de las propiedades ópticas. En el caso de crecimiento selectivo sobre templates con orientación GaN(11-22), no polar, la formación de nanoestructuras con una particular morfología (baja relación entre crecimiento perpedicular frente a paralelo al plano) permite, a partir de la coalescencia de estas nanoestructuras, la fabricación de pseudo-templates no polares de GaN de alta calidad. ABSTRACT The aim of this work is to gain insight into the selective area growth of InGaN nanostructures by plasma assisted molecular beam epitaxy, focusing on their potential as building blocks for next generation LEDs. Several nanocolumn-based approaches such as standard axial InGaN/GaN structures, InGaN/GaN core-shell structures, or InGaN/GaN nanostructures grown on semi- and non-polar substrates are discussed. The first section reviews the basics of the self-assembled growth of GaN nanocolumns on Si(111). Morphology differences and optical properties are compared to those of GaN layer grown directly on Si(111). The effects of the growth temperature on the In incorporation in self-assembled InGaN nanocolumns grown on Si(111) is described. The second section reviews the basic growth mechanisms of selectively grown GaNbased nanostructures on c-plane GaN/sapphire templates. By increasing the local III/V ratio morphological changes from pyramidal islands, to GaN nanocolumns with top semi-polar planes, and further to GaN nanocolumns with top polar c-planes are observed. When growing InGaN nano-disks embedded into the GaN nanocolumns, the different morphologies mentioned lead to different optical properties, due to the semipolar and polar nature of the crystal planes involved. The third section reports on the effect of the growth temperature and In/Ga ratio on the morphology and light emission characteristics of ordered InGaN nanocolumns grown on c-plane GaN/sapphire templates. Within the growth temperature range of 650 to 750oC the In incorporation can be modified either by the growth temperature, or the In/Ga ratio. Control of these factors allows the optimization of the InGaN nanocolumns light emission wavelength. In order to achieve white light emission two approaches are used. First yellow-white light emission can be obtained at room temperature from nanostructures where the InGaN region is composition-graded by using temperature gradients during growth. In a second approach the stacking of red, green and blue emitting segments was used to achieve the monolithic integration of these structures in one single InGaN nanocolumn leading to ordered broad spectrum emitters. With this approach, the spectral shape can be controlled by changing the thickness of the respective InGaN segments. Furthermore the growth of ordered arrays of InGaN/GaN nanocolumnar light emitting diodes by molecular beam epitaxy, emitting in the blue (441 nm), green (502 nm), and yellow (568 nm) spectral range is reported. The device active region, consisting of a nanocolumnar InGaN section of nominally constant composition and 250 to 500 nm length, is free of extended defects, which is in strong contrast to InGaN layers (planar) of similar composition and thickness. Electroluminescence spectra show a very small blue shift with increasing current, (almost negligible in the yellow device) and line widths slightly broader than those of state-of-the-art InGaN quantum wells. Next the selective area growth of In(Ga)N/GaN nanocolumns on Si(111) substrates is discussed. Ordered In(Ga)N/GaN nanocolumns emitting from ultraviolet (3.2 eV) to infrared (0.78 eV) were then grown on top of GaN-buffered Si substrates. The morphology and the emission efficiency of the In(Ga)N/GaN nanocolumns emitting in the green could be substantially improved by tuning the In/Ga and total III/N ratios, where an estimated internal quantum efficiency of 30 % was derived from photoluminescence data. In the next section, this work presents a study on the selective area growth mechanisms of green-emitting InGaN/GaN nanocolumns and their optical properties. InGaN/GaN nanocolumns with long InGaN sections (330-830nm) were grown on GaN/sapphire and GaN-buffered Si(111). The nanocolumn’s morphology and spatial indium distribution is found to depend on the local group (III)/N and In/Ga ratios at the nanocolumn’s top. A negligible spread of the average indium incorporation among different nanostructures is found as indicated by similar shapes of the cathodoluminescence spectra taken from single nanocolumns and ensembles of nanocolumns. For InGaN/GaN nanocolumns grown on GaN-buffered Si(111), all emitting in the green spectral range, the internal quantum efficiency increases up to 30% when decreasing growth temperature and increasing active nitrogen. This behavior is likely due to the formation of highly localized states, as indicated by the absence of a complete s-shape behavior of the PL peak position with temperature (up to room temperature) in samples with high internal quantum efficiency. On the other hand, no dependence of the internal quantum efficiency on the growth conditions is found for InGaN/GaN nanostructures grown on GaN/sapphire, where the maximum achieved efficiency is 3.7%. As alternative to axial InGaN/GaN nanostructures, section 4 reports on the growth and characterization of InGaN/GaN core-shell structures on an ordered array of top-down patterned GaN microrods etched from a GaN/sapphire template. Growth of InGaN/GaN is conformal, with axial and radial growth components leading to core-shell structures with clear hexagonal facets. The radial InGaN growth (shell) is confirmed by spatially resolved cathodoluminescence performed in a scanning electron microscopy as well as in scanning transmission electron microscopy. Furthermore the growth of InGaN core-shell micro pillars using an ordered array of GaN cores grown by metal organic vapor phase epitaxy as a template is demonstrated. Upon InGaN overgrowth core-shell structures with emission at around 3.0 eV are formed. With spatially resolved cathodoluminescence, an increasing In content towards the pillar top is found to be present in the InGaN shell, as indicated by a shift of CL peak position from 3.2 eV at the shell bottom to 3.0 eV at the shell top. This shift is related to variations of the local III/V ratio at the side facets. Further, the successful fabrication of a core-shell pin diode structure is demonstrated. Spatially resolved electroluminescence measurements performed on individual micro LEDs, confirm emission from the InGaN shell (lateral diode) at around 3.0 eV, as well as from the pillar top facet (axial diode) at around 2.3 eV. Finally, this work reports on the selective area growth of GaN, with and without InGaN insertion, on semi-polar (11-22) and non-polar (11-20) templates. Upon SAG the high defect density present in the GaN templates is strongly reduced as indicated by TEM and a dramatic improvement of the optical properties. In case of SAG on non-polar (11-22) templates the formation of nanostructures with a low aspect ratio took place allowing for the fabrication of high-quality, non-polar GaN pseudo-templates by coalescence of the nanostructures.