Análise molecular vibracional da interface adesivo-dentina após aplicação de múltiplas camadas de sistemas adesivos convencionais de dois passos

O propósito do presente estudo foi analisar o efeito da aplicação de múltiplas camadas consecutivas de dois sistemas adesivos convencionais de dois passos na difusão resinosa e padrão de distribuição dos componentes monoméricos resinosos. Dezesseis terceiros molares humanos hígidos foram tratados com os sistemas adesivos convencionais de dois passos de acordo com as instruções dos fabricantes ou com aplicações em múltiplas camadas consecutivas. Os espécimes foram seccionados paralelamente aos túbulos dentinários e as superfícies submetidas ao polimento com lixas 600, 1200, 1800, 2000 e 4000. Os espectros Raman foram coletados ao longo de uma linha perpendicular a interface adesivo-resina em intervalos de 1 ou 2 m. As medidas de difusão da resina adesiva e distribuição dos componentes monomériccos foram avaliadas pelos picos Raman de 1113 cm-1, 1609 cm-1 e 1454 cm-1. O gradiente de desmineralização usado na determinação da região de hibridização foi avaliado pelo pico de 960 cm-1 da apatita. De acordo com os resultados obtidos, a aplicação de múltiplas camadas apresentou uma tendência de homogeneização dos componentes poliméricos, dependente da composição química da resina adesiva.

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.