3 resultados para Q factor measurement
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
Neste trabalho foram investigadas (FSSs) com ressonância de alto fator de qualidade (fator Q) e independência da polarização para uma onda plana com incidência normal. Estas FSSs são baseadas em um arranjo planar de metalizações sobre um substrato. Um alto fator Q é obtido por meio da excitação do trapped-mode e a independência da polarização, por meio da alta simetria rotacional dos elementos que compõe o arranjo. Para o projeto de FSSs com controle do regime de trapped-mode, foram utilizados substratos feitos de materiais com possibilidade de controle de suas propriedades elétricas ou magnéticas (ferrite magnetizada ou silício ativado oticamente). O arranjo de dois anéis concêntricos em um substrato dielétrico analisado neste trabalho apresenta uma ressonância de trapped-mode com fator Q em torno de 12 e transmitância máxima de 70 %. Com a utilização de um substrato de ferrite magnetizada nesse arranjo, é mostrado que é possível deslocar a frequência de ressonância do trappedmode em torno de 20 %, sem degradação significativa da ressonância de transmisão. Com o emprego de um substrato de silício ativado opticamente, é demonstrado que é possível realizar um chaveamento praticamente completo da banda de transmissão desse arranjo. Para realização das simulações computacionais foram utilizados o método dos momentos no domínio espectral (SDMM) e os programas comerciais Ansoft Designer 5 Planar EM e CST 2009.
Resumo:
ABSTRACT: The present work uses multivariate statistical analysis as a form of establishing the main sources of error in the Quantitative Phase Analysis (QPA) using the Rietveld method. The quantitative determination of crystalline phases using x ray powder diffraction is a complex measurement process whose results are influenced by several factors. Ternary mixtures of Al2O3, MgO and NiO were prepared under controlled conditions and the diffractions were obtained using the Bragg-Brentano geometric arrangement. It was possible to establish four sources of critical variations: the experimental absorption and the scale factor of NiO, which is the phase with the greatest linear absorption coefficient of the ternary mixture; the instrumental characteristics represented by mechanical errors of the goniometer and sample displacement; the other two phases (Al2O3 and MgO); and the temperature and relative humidity of the air in the laboratory. The error sources excessively impair the QPA with the Rietveld method. Therefore it becomes necessary to control them during the measurement procedure.
Resumo:
Este trabalho apresenta uma metodologia para o estudo da ambiguidade na interpretação de dados geofísicos. Várias soluções alternativas, representativas da região de maior ambiguidade no espaço de parâmetros são obtidas, sendo posteriormente grupadas e ordenadas pela análise fatorial modo Q. Esta metodologia foi aplicada a dados sintéticos de campo potencial simulando-se causas de ambiguidade como discretização e truncamento da anomalia e a presença de ruídos aleatório e geológico. Um único prisma foi usado como modelo interpretativo, sendo a espessura a principal causa de ambiguidade tanto na gravimetria como na magnetometria. Segue-se a profundidade do topo sempre associada à espessura, quando o sinal da anomalia é alto. Quando a anomalia tem sinal baixo, a largura torna-se o segundo parâmetro mais importante, também associada à espessura. Ao contrário da presença de interferências geológicas, a presença de ruído aleatório nos campos, não é fator importante na ambiguidade. A aplicação da metodologia a dados reais ilustra o papel desta análise na caracterização de soluções alternativas e a importância da informação a priori na caracterização das causas de ambiguidade. A metodologia apresentada pode ser empregada em diversos estágios de um programa de prospecção fornecendo em cada estágio uma análise dos principais fatores causadores da ambiguidade, que poderá ser util no planejamento dos estágios seguintes. Comparada a outros métodos de análise de ambiguidade, como por exemplo regiões de confiança, a metodologia estudada destaca-se por não precisar satisfazer premissas estatísticas sobre a distribuição dos erros.