Angular and linear accelerations of a rolling cylinder acted by an external force

The dynamics of a cylinder rolling on a horizontal plane acted on by an external force applied at an arbitrary angle is studied with emphasis on the directions of the acceleration of the centre-of-mass and the angular acceleration of the body. If rolling occurs without slipping, there is a relationship between the directions of these accelerations. If the linear acceleration points to the right, then the angular acceleration is clockwise. On the other hand, if it points to the left, then the angular acceleration is counterclockwise. In contrast, if rolling and slipping occurs, the direction of the linear acceleration does not determine the direction of the angular acceleration. For example, the linear acceleration may point to the right and the angular acceleration clockwise or counterclockwise depending on the external force orientation and point of application.

Modelação e simulação de sistemas fotovoltaicos

Os sistemas fotovoltaicos produzem energia eléctrica limpa, e inesgotável na nossa escala temporal. A Agência Internacional de Energia encara a tecnologia fotovoltaica como uma das mais promissoras, esperando nas suas previsões mais optimistas, que em 2050 possa representar 20% da produção eléctrica mundial, o equivalente a 18000 TWh. No entanto, e apesar do desenvolvimento notável nas últimas décadas, a principal condicionante a uma maior proliferação destes sistemas é o ainda elevado custo, aliado ao seu fraco desempenho global. Apesar do custo e ineficiência dos módulos fotovoltaicos ter vindo a diminuir, o rendimento dos sistemas contínua dependente de factores externos sujeitos a grande variabilidade, como a temperatura e a irradiância, e às limitações tecnológicas e falta de sinergia dos seus equipamentos constituintes. Neste sentido procurou-se como objectivo na elaboração desta dissertação, avaliar o potencial de optimização dos sistemas fotovoltaicos recorrendo a técnicas de modelação e simulação. Para o efeito, em primeiro lugar foram identificados os principais factores que condicionam o desempenho destes sistemas. Em segundo lugar, e como caso prático de estudo, procedeu-se à modelação de algumas configurações de sistemas fotovoltaicos, e respectivos componentes em ambiente MatlabTM/SimulinkTM. Em seguida procedeu-se à análise das principais vantagens e desvantagens da utilização de diversas ferramentas de modelação na optimização destes sistemas, assim como da incorporação de técnicas de inteligência artificial para responder aos novos desafios que esta tecnologia enfrentará no futuro. Através deste estudo, conclui-se que a modelação é não só um instrumento útil para a optimização dos actuais sistemas PV, como será, certamente uma ferramenta imprescindível para responder aos desafios das novas aplicações desta tecnologia. Neste último ponto as técnicas de modelação com recurso a inteligência artificial (IA) terão seguramente um papel preponderante. O caso prático de modelação realizado permitiu concluir que esta é igualmente uma ferramenta útil no apoio ao ensino e investigação. Contudo, convém não esquecer que um modelo é apenas uma aproximação à realidade, devendo recorrer-se sempre ao sentido crítico na interpretação dos seus resultados.

Enhancing the selection of a model-based clustering with external categorical variables

In cluster analysis, it can be useful to interpret the partition built from the data in the light of external categorical variables which are not directly involved to cluster the data. An approach is proposed in the model-based clustering context to select a number of clusters which both fits the data well and takes advantage of the potential illustrative ability of the external variables. This approach makes use of the integrated joint likelihood of the data and the partitions at hand, namely the model-based partition and the partitions associated to the external variables. It is noteworthy that each mixture model is fitted by the maximum likelihood methodology to the data, excluding the external variables which are used to select a relevant mixture model only. Numerical experiments illustrate the promising behaviour of the derived criterion. © 2014 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Enhancing the selection of a model-based clustering with external categorical variables

In cluster analysis, it can be useful to interpret the partition built from the data in the light of external categorical variables which are not directly involved to cluster the data. An approach is proposed in the model-based clustering context to select a number of clusters which both fits the data well and takes advantage of the potential illustrative ability of the external variables. This approach makes use of the integrated joint likelihood of the data and the partitions at hand, namely the model-based partition and the partitions associated to the external variables. It is noteworthy that each mixture model is fitted by the maximum likelihood methodology to the data, excluding the external variables which are used to select a relevant mixture model only. Numerical experiments illustrate the promising behaviour of the derived criterion.