19 resultados para Parâmetros microestruturais
Resumo:
Mestrado em Engenharia Química - Ramo Tecnologias de Protecção Ambiental
Resumo:
Uma das operações envolvidas no desmonte de maciços rochosos é a perfuração. A forma como esta é executada é determinante para o sucesso do desmonte. Quando realizada correctamente o desmonte produz uma boa fragmentação, reduzindo a sobrescavação. Assim, a correcta escolha das ferramentas de perfuração assume um papel preponderante para os custos do desmonte em maciço rochosos. Esta dissertação irá centrar-se nos parâmetros Geológicos, Geotécnicos e Geomecânicos e nos desvios de perfuração. O objectivo geral deste trabalho é perceber a interdependência dos parâmetros geológicogeotécnicos e geomecânicos do maciço rochoso com os desvios de perfuração, bem como estudar os ângulos de intersecção entre os furos e as descontinuidades que originam o desvio. O estudo dos parâmetros do maciço rochoso aliado a uma perfuração alinhada é salientado com o intuito de uma abordagem de geoengenharia integrada dos maciços rochosos.
Resumo:
Introdução: A velocidade da marcha quando analisada, conjuntamente com outras variáveis, permite-nos uma melhor compreensão acerca da natureza dos défices e como direcionar o tratamento. Objectivo(s): avaliar a associação da velocidade média da marcha com as variáveis espaciotemporais, angulares e de distribuição das pressões plantares em indivíduos com lesão meniscal há 4 anos, utilizando o membro não lesado como controlo. Métodos: estudo realizado em dez participantes com lesão meniscal (idade 35,3 ± 10,63 anos, altura 170,0 ± 0,09 cm, massa 67,5 ± 7,22 kg) avaliados em 3 ciclos de marcha a uma velocidade auto-selecionada. A quantificação das variáveis foi calculada através do programa Ariel Performance Analysis System e pelo Pedar System. As imagens foram editadas, digitalizadas, transformadas e suavizadas com um filtro digital com uma frequência de corte de 6HZ. Para estimar a associação das variáveis foram efetuados modelos de regressão linear e apresentados os coeficiente de regressão (β) e os respetivos intervalos de confiança (IC95%). Resultados: Foi possível verificar que a velocidade está significativa e positivamente associada aos parâmetros temporais das fases oscilantes (βML=0,044; IC95%:0,015;0,073; βMNL=0,061; IC95%:0,037;0,086), oscilação inicial (βML=0,055; IC95%:0,006;0,105; βMNL=0,091; IC95%:0,011;0,170) e cadência (βML=0,016; IC95%:0,009;0,023; βMNL=0,011; IC95%:0,006;0,017), em ambos os membros, e aos parâmetros temporais das fases de apoio unilateral (βML=0,046; IC95%:0,019;0,07), oscilação terminal (βML=0,081; IC95%:0,003;0,159) e apoio médio (βML=0,046; IC95%:0,008;0,085), apenas no membro lesado. Foi também observada, em ambos os membros, a existência de associações negativas significativas com os parâmetros temporais das fases de duplo apoio (βML=-0,024; IC95%:-0,037;-0,011; βMNL=-0,032; IC95%:-0,048;-0,015), apoio (βML=-0,044; IC95%:-0,073;-0,015; βMNL=-0,061; IC95%:-0,086;-0,037), resposta de carga (βML=-0,029; IC95%:-0,055;-0,004; βMNL=-0,047; IC95%:-0,081;-0,013), pré-oscilação (βML=-0,047; IC95%:-0,082;-0,013; βMNL=-0,060; IC95%:-0,098;-0,023) e tempo do ciclo de marcha (βML=-1,435; IC95%:-2,090;-0,781; βMNL=-0,941; IC95%:-1,431;-0,451). Foi ainda identificada, no membro lesado, uma associação positiva com a pressão plantar máxima normalizada durante o contacto do calcanhar terminal (βML=0,612; IC95%:0,077;1,147) e com o passo normalizado (βML=2,413; IC95%:0,264;4,561) e uma associação negativa limítrofe com a amplitude de flexão do joelho durante a elevação da ponta dos dedos (βML=-0,031; IC95%:-0,061;0,000). Conclusão: A velocidade média da marcha parece influenciar bastante os parâmetros temporais, sem provocar grandes alterações nos parâmetros espaciais, angulares e de pressão plantar, sendo esta associação semelhante em ambos os membros e independente do local da lesão.
Resumo:
Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.