Sensibilidade à mudança de trajetória de deformação no aço TWIP980

Resultante dos avanços tecnológicos, conseguiu-se obter um aço que elimina o paradigma de se aliar alta ductilidade e resistência mecânica. Assim foi desenvolvido durante a última década o aço TWIP, deformação induzida por maclação, tendo como principal mecanismo de deformação a maclação. Este presente trabalho teve como principal objetivo caraterizar o aço TWIP980 em três temáticas diferentes: química, mecânica e microestrutura. Na primeira temática, a química, esta teve como objetivo encontrar a designação do aço TWIP em estudo. Sendo apenas conhecida a direção de laminação, RD, e a empresa que forneceu as chapas, a POSCO, o objetivo era obter a sua designação. Através da comparação das curvas de tração encontradas para o material em estudo, e conjuntamente, com as diversas curvas de tração de vários aços TWIP da empresa POSCO, realizou-se a comparação. Visto ter-se ficado reduzido a dois possíveis aços TWIP, foi através de uma análise à composição química, EDS - Espectroscopia da energia dispersa por raios-X, que se concluiu que o aço em estudo era o TWIP980. Na caraterização mecânica, e através de ensaios de tração, foram estudadas propriedades como: o módulo de elasticidade, tensão limite elástico, ductilidade, anisotropia, coeficiente de encruamento e Poisson. Estas propriedades foram estudas para três mudanças na trajetória de deformação e quatro pré-deformações em estudo. Assim estudou-se a alteração de trajetória para os ângulos a 0º, 45º e 90º em relação a RD, para as deformações de engenharia de 0%, 10%, 20% e 30%. Por último, na análise à microestrutura, esta teve como objetivo obter valores para o tamanho de grão e de macla bem como as suas orientações cristalográficas. Também a densidade de deslocações e maclação para cada uma das 4 pré-deformações esteve em estudo. Estes parâmetros foram obtidos através de microscopia ótica, eletrónica de varrimento, MEV e eletrónica de transmissão, MET.

On the application of contextual IoT service discovery in Information Centric Networks

The continuous flow of technological developments in communications and electronic industries has led to the growing expansion of the Internet of Things (IoT). By leveraging the capabilities of smart networked devices and integrating them into existing industrial, leisure and communication applications, the IoT is expected to positively impact both economy and society, reducing the gap between the physical and digital worlds. Therefore, several efforts have been dedicated to the development of networking solutions addressing the diversity of challenges associated with such a vision. In this context, the integration of Information Centric Networking (ICN) concepts into the core of IoT is a research area gaining momentum and involving both research and industry actors. The massive amount of heterogeneous devices, as well as the data they produce, is a significant challenge for a wide-scale adoption of the IoT. In this paper we propose a service discovery mechanism, based on Named Data Networking (NDN), that leverages the use of a semantic matching mechanism for achieving a flexible discovery process. The development of appropriate service discovery mechanisms enriched with semantic capabilities for understanding and processing context information is a key feature for turning raw data into useful knowledge and ensuring the interoperability among different devices and applications. We assessed the performance of our solution through the implementation and deployment of a proof-of-concept prototype. Obtained results illustrate the potential of integrating semantic and ICN mechanisms to enable a flexible service discovery in IoT scenarios.