47 resultados para growing parameters


Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Aquest treball forma part d'un macroprojecte que pretén centrar-se en l'estudi de l'evolució dels precursos de les aromes minoritàries a la zona de la Rioja. Neix d'una inquietud que intenta esbrinar quins efectes globals té el canvi climàtic sobre les propietats químiques del raïm. Per tal de que es desenvolupi aquest projecte, prèviament es disposa d’un seguit de dades històriques i analítiques que permetran analitzar diferents paràmetres dels anys considerats com a anys d'estudi, que són 2009, 2010 i 2011. Els principals paràmetres que s'estudiaran són el GDD (Growing Degree Day) i la pluviometria, analitzant-los en tres collites diferents pels tres anys d’estudi , primer per separat i després junts per veure el seu efecte. Posteriorment, es farà un estudi més acurat de les diferents famílies químiques que hi ha, quina és la seva evolució així com, quines són les propietats químiques dels seus precursors minoritaris.

Relevância:

20.00% 20.00%

Publicador:

Resumo:

Current technology trends in medical device industry calls for fabrication of massive arrays of microfeatures such as microchannels on to nonsilicon material substrates with high accuracy, superior precision, and high throughput. Microchannels are typical features used in medical devices for medication dosing into the human body, analyzing DNA arrays or cell cultures. In this study, the capabilities of machining systems for micro-end milling have been evaluated by conducting experiments, regression modeling, and response surface methodology. In machining experiments by using micromilling, arrays of microchannels are fabricated on aluminium and titanium plates, and the feature size and accuracy (width and depth) and surface roughness are measured. Multicriteria decision making for material and process parameters selection for desired accuracy is investigated by using particle swarm optimization (PSO) method, which is an evolutionary computation method inspired by genetic algorithms (GA). Appropriate regression models are utilized within the PSO and optimum selection of micromilling parameters; microchannel feature accuracy and surface roughness are performed. An analysis for optimal micromachining parameters in decision variable space is also conducted. This study demonstrates the advantages of evolutionary computing algorithms in micromilling decision making and process optimization investigations and can be expanded to other applications