7 resultados para Different Sizes

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Because of the mutagenic and/or carcinogenic properties, Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAH), have a direct impact on human population. Consequently, there is a widespread interest in analysing and evaluating the exposure to PAH in different indoor environments, influenced by different emission sources. The information on indoor PAH is still limited, mainly in terms of PAH distribution in indoor particles of different sizes; thus, this study evaluated the influence of tobacco smoke on PM10 and PM2.5 characteristics, namely on their PAH compositions, with further aim to understand the negative impact of tobacco smoke on human health. Samples were collected at one site influenced by tobacco smoke and at one reference (non-smoking) site using low-volume samplers; the analyses of 17 PAH were performed by Microwave Assisted Extraction combined with Liquid Chromatography (MAE–LC). At the site influenced by tobacco smoke PM concentrations were higher 650% for PM10, and 720% for PM2.5. When influenced by smoking, 4 ring PAH (fluoranthene, pyrene, and chrysene) were the most abundant PAH, with concentrations 4600–21 000% and 5100–20 800% higher than at the reference site for PM10 and PM2.5, respectively, accounting for 49% of total PAH (SPAH). Higher molecular weight PAH (5–6 rings) reached concentrations 300–1300% and 140–1700% higher for PM10 and PM2.5, respectively, at the site influenced by tobacco smoke. Considering 9 carcinogenic PAH this increase was 780% and 760% in PM10 and PM2.5, respectively, indicating the strong potential risk for human health. As different composition profiles of PAH in indoor PM were obtained for reference and smoking sites, those 9 carcinogens represented at the reference site 84% and 86% of SPAH in PM10 and PM2.5, respectively, and at the smoking site 56% and 55% of SPAH in PM10 and PM2.5, respectively. All PAH (including the carcinogenic ones) were mainly present in fine particles, which corresponds to a strong risk for cardiopulmonary disease and lung cancer; thus, these conclusions are relevant for the development of strategies to protect public health.

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No âmbito da investigação operacional o problema de empacotamento de contentores é conhecido por procurar definir uma configuração de carga, de forma a otimizar a utilização de um espaço disponível para efetuar o empacotamento. Este problema pode ser apresentado em diversas formas, formas estas que variam em função das características de cada empacotamento. Estas características podem ser: o tipo de carga que se pretende carregar (homogénea ou heterogénea), a possibilidade de a carga poder sofrer rotações em todas as suas dimensões ou apenas em algumas, o lucro que está associado a cada caixa carregada ou restrições inerentes ao contentor como por exemplo dimensões. O interesse pelo estudo de problemas de empacotamento de contentores tem vindo a receber cada vez mais ênfase por várias razões, uma delas é o interesse financeiro dado que o transporte é uma prática que representa custos, sendo importante diminuir estes custos aproveitando o volume do contentor da melhor forma. Outra preocupação que motiva o estudo deste problema prende-se com fatores ambientes, onde se procura racionalizar os recursos naturais estando esta também ligada a questões financeiras. Na literatura podem ser encontradas varias propostas para solucionar este problema, cada uma destas dirigidas a uma variante do problema, estas propostas podem ser determinísticas ou não determinísticas onde utilizam heurísticas ou metaheurísticas. O estudo realizado nesta dissertação descreve algumas destas propostas, nomeadamente as metaheurísticas que são utilizadas na resolução deste problema. O trabalho aqui apresentado traz também uma nova metaheurísticas, mais precisamente um algoritmo genético que terá como objetivo, apresentar uma configuração de carga para um problema de empacotamento de um contentor. O algoritmo genético tem como objetivo a resolução do seguinte problema: empacotar várias caixas retangulares com diversos tamanhos num contentor. Este problema é conhecido como Bin-Packing. A novidade que este algoritmo genético vai introduzir nas diversas soluções apresentadas até à data, é uma nova forma de criar padrões iniciais, ou seja, é utilizada a heurística HSSI (Heurística de Suavização de Superfícies Irregulares) que tem como objetivo criar uma população inicial de forma a otimizar o algoritmo genético. A heurística HSSI tenta resolver problemas de empacotamento simulando, o comportamento da maioria das pessoas ao fazer este processo na vida real, contudo, tem um campo de busca reduzido entre as soluções possíveis e será então utilizado um algoritmo genético para ampliar este campo de busca e explorar novas soluções. No final pretende-se obter um software onde será possível configurar um dado problema de empacotamento de um contentor e obter, a solução do mesmo através do algoritmo genético. Assim sendo, o estudo realizado tem como principal objetivo contribuir com pesquisas e conclusões, sobre este problema e trazer uma nova proposta de solução para o problema de empacotamento de contentores.

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A necessidade de utilizar métodos de ligação entre componentes de forma mais rápida, eficaz e com melhores resultados tem causado a crescente utilização das juntas adesivas, em detrimento dos métodos tradicionais de ligação. A utilização das juntas adesivas tem vindo a aumentar em diversas aplicações industriais por estas apresentarem vantagens, das quais se destacam a redução de peso, redução de concentrações de tensões e facilidade de fabrico. No entanto, uma das limitações das juntas adesivas é a dificuldade em prever a resistência da junta após fabrico e durante a sua vida útil devido à presença de defeitos no adesivo. Os defeitos são normalmente gerados pela preparação inadequada das juntas ou degradação do adesivo devido ao ambiente (por exemplo, humidade), reduzindo a qualidade da ligação e influenciando a resistência da junta. Neste trabalho é apresentado um estudo experimental e numérico de juntas de sobreposição simples (JSS) com a inclusão de defeitos centrados na camada de adesivo para comprimentos de sobreposição (LO) diferentes. Os adesivos utilizados foram o Araldite® AV138, apresentado como sendo frágil, e o adesivo Sikaforce® 7752, intitulado como adesivo dúctil. A parte experimental consistiu no ensaio à tração das diferentes JSS permitindo a obtenção das curvas força-deslocamento (P-δ). A análise numérica por modelos de dano coesivo (MDC) foi realizada para analisar as tensões de arrancamento ((σy) e as tensões de corte (τxy) na camada adesiva, para estudar a variável de dano do MDC durante o processo de rotura e para avaliar a capacidade dos MDC na previsão da resistência da junta. Constatou-se um efeito significativo dos defeitos de diferentes dimensões na resistência das juntas, que também depende do tipo de adesivo utilizado e do valor de LO. Os modelos numéricos permitiram a descrição detalhada do comportamento das juntas e previsão de resistência, embora para o adesivo dúctil a utilização de uma lei coesiva triangular tenha provocado alguma discrepância relativamente aos resultados experimentais.

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In the sequence of the recent financial and economic crisis, the recent public debt accumulation is expected to hamper considerably business cycle stabilization, by enlarging the budgetary consequences of the shocks. This paper analyses how the average level of public debt in a monetary union shapes optimal discretionary fiscal and monetary stabilization policies and affects stabilization welfare. We use a two-country micro-founded New-Keynesian model, where a benevolent central bank and the fiscal authorities play discretionary policy games under different union-average debt-constrained scenarios. We find that high debt levels shift monetary policy assignment from inflation to debt stabilization, making cooperation welfare superior to noncooperation. Moreover, when average debt is too high, welfare moves directly (inversely) with debt-to-output ratios for the union and the large country (small country) under cooperation. However, under non-cooperation, higher average debt levels benefit only the large country.

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The future scenarios for operation of smart grids are likely to include a large diversity of players, of different types and sizes. With control and decision making being decentralized over the network, intelligence should also be decentralized so that every player is able to play in the market environment. In the new context, aggregator players, enabling medium, small, and even micro size players to act in a competitive environment, will be very relevant. Virtual Power Players (VPP) and single players must optimize their energy resource management in order to accomplish their goals. This is relatively easy to larger players, with financial means to have access to adequate decision support tools, to support decision making concerning their optimal resource schedule. However, the smaller players have difficulties in accessing this kind of tools. So, it is required that these smaller players can be offered alternative methods to support their decisions. This paper presents a methodology, based on Artificial Neural Networks (ANN), intended to support smaller players’ resource scheduling. The used methodology uses a training set that is built using the energy resource scheduling solutions obtained with a reference optimization methodology, a mixed-integer non-linear programming (MINLP) in this case. The trained network is able to achieve good schedule results requiring modest computational means.

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The purpose of this study was to investigate the presence of beta-lactam-resistant bacteria in six different types of Portuguese cheese. The numbers of ampicillin resistant (AMP(r)) bacteria varied from 4.7 x 10(2) to 1.5 x 10(7) CFU/g. Within 172 randomly selected beta-lactam-resistant bacteria, 44 resistant phenotypes were found and 31.4% were multidrug resistant. The majority (85%) of the isolates identified belonged to the Enterobacteriaceae family. The presence of the bla(TEM) gene was detected in 80.9% of the tested isolates. The results suggest that without thermal processing of the milk and good hygienic practices, cheese may act as a vehicle of transfer of beta-lactam-resistant bacteria to the gastrointestinal tract of consumers.