28 resultados para 3DFEM numeric models
Resumo:
In this paper we study a model for HIV and TB coinfection. We consider the integer order and the fractional order versions of the model. Let α∈[0.78,1.0] be the order of the fractional derivative, then the integer order model is obtained for α=1.0. The model includes vertical transmission for HIV and treatment for both diseases. We compute the reproduction number of the integer order model and HIV and TB submodels, and the stability of the disease free equilibrium. We sketch the bifurcation diagrams of the integer order model, for variation of the average number of sexual partners per person and per unit time, and the tuberculosis transmission rate. We analyze numerical results of the fractional order model for different values of α, including α=1. The results show distinct types of transients, for variation of α. Moreover, we speculate, from observation of the numerical results, that the order of the fractional derivative may behave as a bifurcation parameter for the model. We conclude that the dynamics of the integer and the fractional order versions of the model are very rich and that together these versions may provide a better understanding of the dynamics of HIV and TB coinfection.
Resumo:
Numa Estação de Tratamento de Águas Residuais (ETAR), são elevados os custos não só de tratamento das águas residuais como também de manutenção dos equipamentos lá existentes, nesse sentido procura-se utilizar processos capazes de transformar os resíduos em produtos úteis. A Digestão Anaeróbia (DA) é um processo atualmente disponível capaz de contribuir para a redução da poluição ambiental e ao mesmo tempo de valorizar os subprodutos gerados. Durante o processo de DA é produzido um gás, o biogás, que pode ser utilizado como fonte de energia, reduzindo assim a dependência energética da ETAR e a emissão de gases com efeito de estufa para a atmosfera. A otimização do processo de DA das lamas é essencial para o aumento da produção de biogás, mas a complexidade do processo constitui um obstáculo à sua otimização. Neste trabalho, aplicaram-se Redes Neuronais Artificiais (RNA) ao processo de DA de lamas de ETAR. RNA são modelos simplificados inspirados no funcionamento das células neuronais humanas e que adquirem conhecimento através da experiência. Quando a RNA é criada e treinada, produz valores de output aproximadamente corretos para os inputs fornecidos. Foi esse o motivo para recorrer a RNA na otimização da produção de biogás no digestor I da ETAR Norte da SIMRIA, usando o programa NeuralToolsTM da PalisadeTM para desenvolvimento das RNA. Para tal, efetuou-se uma análise e tratamento de dados referentes aos últimos quatro anos de funcionamento do digestor. Os resultados obtidos permitiram concluir que as RNA modeladas apresentam boa capacidade de generalização do processo de DA. Considera-se que este caso de estudo é promissor, fornecendo uma boa base para o desenvolvimento de modelos eventualmente mais gerais de RNA que, aplicado conjuntamente com as características de funcionamento de um digestor e o processo de DA, permitirá otimizar a produção de biogás em ETAR.
Resumo:
As ligações adesivas têm sido utilizadas em áreas como a indústria aeroespacial, aeronáutica, de defesa, automóvel, da construção civil e das madeiras. As juntas adesivas têm vindo a substituir métodos como a soldadura, e ligações parafusadas e rebitadas, devido à facilidade de fabricação, maiores cadências de produção, menores custos, facilidade em unir materiais diferentes, melhor resistência à fadiga, entre outras razões. Como tal, também se utilizam reparações adesivas para restituição da resistência de estruturas danificadas, cujas técnicas mais comuns são a sobreposição simples, sobreposição dupla e remendo embebido. As reparações por remendo embebido, que são as mais eficientes, consistem na realização de um furo cónico na zona danificada e colagem de um remendo com a forma complementar do furo, de tal forma que não é alterada a forma inicial do componente. Neste trabalho pretende-se estudar experimental e numericamente reparações adesivas por remendo embebido, nomeadamente o efeito da utilização de reforços exteriores (em um ou nos dois lados da estrutura), para diferentes ângulos de inclinação. Foi considerado um adesivo dúctil (Araldite® 2015) e outro frágil (Araldite® AV138), o que permitiu abranger processos de rotura bastante distintos. O estudo experimental é acompanhado por outro numérico no software ABAQUS®, usando modelos coesivos para a previsão numérica da resistência das reparações. O trabalho numérico permitiu o estudo das distribuições de tensões, o que possibilitou a análise detalhada dos resultados obtidos. Foi também realizado um estudo numérico de otimização das reparações por alteração da espessura dos reforços e utilização de chanfro nas extremidades dos mesmos. Nos resultados obtidos, constatou-se a adequabilidade do método numérico na previsão fiável da resistência, e também que a utilização dos reforços aumenta consideravelmente o rendimento das reparações (até 530 % e 340 % para os adesivos Araldite® 2015 e AV138, respetivamente), o que poderá justificar a sua utilização em aplicações industriais em que a perturbação aerodinâmica causada por esta alteração não seja relevante.
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Dissertação apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Gestão das Organizações, Ramo Gestão de Empresas Orientador: Professor Doutor Eduardo Manuel Lopes de Sá e Silva Co-orientador: Mestre Maria de Fátima Mendes Monteiro
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Os modelos de maturidade são instrumentos facilitadores da gestão das organizações, incluindo a gestão da sua função sistemas de informação, não sendo exceção as organizações hospitalares. Neste artigo apresenta-se uma investigação inicial que visa o desenvolvimento de um abrangente modelo de maturidade para a gestão dos sistemas de informação hospitalares. O desenvolvimento deste modelo justifica-se porque os modelos de maturidade atuais no domínio da gestão dos sistemas informação hospitalares ainda se encontram numa fase embrionária de desenvolvimento, sobretudo porque são pouco detalhados, não disponibilizam ferramentas para determinação da maturidade e não apresentam as características dos estágios de maturidade estruturadas por diferentes fatores de influência.
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In this work, kriging with covariates is used to model and map the spatial distribution of salinity measurements gathered by an autonomous underwater vehicle in a sea outfall monitoring campaign aiming to distinguish the effluent plume from the receiving waters and characterize its spatial variability in the vicinity of the discharge. Four different geostatistical linear models for salinity were assumed, where the distance to diffuser, the west-east positioning, and the south-north positioning were used as covariates. Sample variograms were fitted by the Mat`ern models using weighted least squares and maximum likelihood estimation methods as a way to detect eventual discrepancies. Typically, the maximum likelihood method estimated very low ranges which have limited the kriging process. So, at least for these data sets, weighted least squares showed to be the most appropriate estimation method for variogram fitting. The kriged maps show clearly the spatial variation of salinity, and it is possible to identify the effluent plume in the area studied. The results obtained show some guidelines for sewage monitoring if a geostatistical analysis of the data is in mind. It is important to treat properly the existence of anomalous values and to adopt a sampling strategy that includes transects parallel and perpendicular to the effluent dispersion.
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Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.