4 resultados para Explicit method, Mean square stability, Stochastic orthogonal Runge-Kutta, Chebyshev method

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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The behavior of robotic manipulators with backlash is analyzed. Based on the pseudo-phase plane two indices are proposed to evaluate the backlash effect upon the robotic system: the root mean square error and the fractal dimension. For the dynamical analysis the noisy signals captured from the system are filtered through wavelets. Several tests are developed that demonstrate the coherence of the results.

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Introdução: O declínio do equilíbrio, da força dos membros inferiores e o medo de cair são fatores de risco de queda associados ao envelhecimento e a sua avaliação pode ser realizada pelo teste One Leg Standing (OLS), Sit to Stand (STS) e pela Falls Eficacy Scale (FES), respetivamente. As aplicações para smartphone constituem uma alternativa para a avaliação dos fatores de risco de queda no envelhecimento. Objetivo: Analisar a capacidade de uma aplicação para smartphone na avaliação dos testes STS, OLS e FES. Metodologia: Realizou-se um estudo analítico numa amostra de 27 voluntários com idade ≥ 60 anos. Realizaram-se os testes STS, OLS e a FES (versão iconográfica, apresentada no smartphone). Os dados foram recolhidos simultaneamente por um smartphone e pelo Qualisys Motion Capture Systems associado a uma plataforma de forças. Foi utilizado o r de Pearson ou Spearman para analisar as possíveis correlações. Resultados: No STS obteve-se uma correlação muito forte (rp=0.97) no número de repetições de ciclos Sit Stand Sit (SLS) e forte na duração média do SLS (rp=0.85) e das subfases Sit to Stand (rp=0.69) e Stand to Sit (rp=0.778), com p<0.001. As medidas de inclinação do tronco apresentaram correlações fortes, com exceção do ângulo inicial (p≥0.05). No OLS, verificou-se uma correlação moderada entre o deslocamento do centro de pressão peak to peak médio-lateral (rs=0.45; p=0.017) e antero-posterior (rs=0.39; p=0.046), root mean square médio-lateral (rs=0.39; p=0.046) e antero-posterior (rs=0.46; p=0.017) e área do estatocinesiograma (rs=0.45; p=0.018). Na FES obteve-se uma correlação moderada em três categorias: ‘tomar banho/duche’ (rs=0.49; p=0.010), ‘deitar/levantar da cama (rs=0.43; p=0.024) e ‘chegar aos armários’ (rs=0.38; p=0.050). Conclusão: A aplicação para smartphone parece avaliar corretamente os ciclos e a variação da inclinação do tronco no STS, porém parece necessitar de ser reajustada na FES e na velocidade do deslocamento do centro de pressão, no OLS.

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A eletromiografia é, hoje em dia, uma das técnicas mais utilizadas no estudo dos músculos, estando presente em áreas como a medicina, a biomecânica e a fisiologia, possibilitando o desenvolvimento científico e contribuindo para proporcionar melhorias na qualidade da vida humana. Sendo assim, este trabalho apresenta um protótipo de um aparelho de aquisição de sinais eletromiográficos, explicando também toda a teoria, técnicas, componentes utilizadas e softwares que estiveram presentes na sua implementação. De uma forma sucinta, para a aquisição do sinal eletromiográfico usou-se uma placa de aquisição NI-USB 6009 e para a visualização do mesmo recorreu-se ao software LabVIEW. Para validar o sinal adquirido com o equipamento desenvolvido, utilizou-se um outro equipamento, o Biopac MP36 Student Lab System, fazendo-se assim recolhas de sinais eletromiográficos com ambos os equipamentos. Os sinais recolhidos pelos dois equipamentos foram analisados no software Acknowledge 3.9.0 (Biopac Systems, Inc.), podendo observar-se os espetros de frequência correspondentes a cada sinal e retirar valores para posterior análise estatística. Feita essa análise, concluiu-se que não foram detetadas diferenças significativas entre os sinais eletromiográficos recolhidos com ambos os equipamentos, validando-se assim, o equipamento desenvolvido.

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The performance of the Weather Research and Forecast (WRF) model in wind simulation was evaluated under different numerical and physical options for an area of Portugal, located in complex terrain and characterized by its significant wind energy resource. The grid nudging and integration time of the simulations were the tested numerical options. Since the goal is to simulate the near-surface wind, the physical parameterization schemes regarding the boundary layer were the ones under evaluation. Also, the influences of the local terrain complexity and simulation domain resolution on the model results were also studied. Data from three wind measuring stations located within the chosen area were compared with the model results, in terms of Root Mean Square Error, Standard Deviation Error and Bias. Wind speed histograms, occurrences and energy wind roses were also used for model evaluation. Globally, the model accurately reproduced the local wind regime, despite a significant underestimation of the wind speed. The wind direction is reasonably simulated by the model especially in wind regimes where there is a clear dominant sector, but in the presence of low wind speeds the characterization of the wind direction (observed and simulated) is very subjective and led to higher deviations between simulations and observations. Within the tested options, results show that the use of grid nudging in simulations that should not exceed an integration time of 2 days is the best numerical configuration, and the parameterization set composed by the physical schemes MM5–Yonsei University–Noah are the most suitable for this site. Results were poorer in sites with higher terrain complexity, mainly due to limitations of the terrain data supplied to the model. The increase of the simulation domain resolution alone is not enough to significantly improve the model performance. Results suggest that error minimization in the wind simulation can be achieved by testing and choosing a suitable numerical and physical configuration for the region of interest together with the use of high resolution terrain data, if available.