3 resultados para agility, power law, motion analysis, radius of curvature
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
O objetivo do presente estudo foi avaliar a resistência à fadiga cíclica de instrumentos rotatórios de níquel-titânio de diferentes características geométricas, antes e após o uso em canais artificiais. Foram selecionadas limas rotatórias do Sistema Race (FKG Dentaire) e do Sistema K3 (SybronEndo) de conicidade 0,04, com 25mm de comprimento e diâmetro de ponta de 25, padrão ISO. As mesmas foram divididas em quatro grupos experimentais, com doze limas cada, totalizando quarenta e oito instrumentos. Os grupos foram assim divididos: grupo A0, instrumentos Race sem nenhum uso; grupo A5, instrumentos Race de cinco usos; grupo B0, instrumentos K3 de nenhum uso e grupo B5, instrumentos K3 de cinco usos. A simulação de uso foi realizada em canais artificiais de resina, com curvatura de 40° e raio de 5mm, utilizando uma peça de mão com contra-ângulo, acionado por motor elétrico, na velocidade de 350 rpm e 1 N/cm de torque. Todos os grupos foram submetidos a ensaios de fadiga cíclica num dispositivo que permitia o instrumento girar livremente, reproduzindo uma instrumentação rotatória num canal curvo. O tempo despendido até a fratura foi aferido por um cronômetro. Para avaliação estatística empregou-se o teste ANOVA para dois fatores e foi observada diferença estatisticamente significante entre as amostras. O teste de Tukey foi utilizado para verificar a diferença entre as médias dos grupos. Os resultados mostraram que o uso e a característica geométrica dos instrumentos influenciam na sua resistência à fadiga cíclica (p<0,05). As limas do grupo B0 (K3 sem nenhum uso) apresentaram maior resistência à fadiga, quando comparadas às limas dos demais grupos experimentais, independente do número de uso.
Resumo:
O método de empilhamento sísmico por Superfície de Reflexão Comum (ou empilhamento SRC) produz a simulação de seções com afastamento nulo (NA) a partir dos dados de cobertura múltipla. Para meios 2D, o operador de empilhamento SRC depende de três parâmetros que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β0), o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (RNIP) e o raio de curvatura da onda normal (RN). O problema crucial para a implementação do método de empilhamento SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. No presente trabalho foi desenvolvido uma nova sequência de processamento para a simulação de seções AN por meio do método de empilhamento SRC. Neste novo algoritmo, a determinação dos três parâmetros ótimos que definem o operador de empilhamento SRC é realizada em três etapas: na primeira etapa são estimados dois parâmetros (β°0 e R°NIP) por meio de uma busca global bidimensional nos dados de cobertura múltipla. Na segunda etapa é usado o valor de β°0 estimado para determinar-se o terceiro parâmetro (R°N) através de uma busca global unidimensional na seção AN resultante da primeira etapa. Em ambas etapas as buscas globais são realizadas aplicando o método de otimização Simulated Annealing (SA). Na terceira etapa são determinados os três parâmetros finais (β0, RNIP e RN) através uma busca local tridimensional aplicando o método de otimização Variable Metric (VM) nos dados de cobertura múltipla. Nesta última etapa é usado o trio de parâmetros (β°0, R°NIP, R°N) estimado nas duas etapas anteriores como aproximação inicial. Com o propósito de simular corretamente os eventos com mergulhos conflitantes, este novo algoritmo prevê a determinação de dois trios de parâmetros associados a pontos de amostragem da seção AN onde há intersecção de eventos. Em outras palavras, nos pontos da seção AN onde dois eventos sísmicos se cruzam são determinados dois trios de parâmetros SRC, os quais serão usados conjuntamente na simulação dos eventos com mergulhos conflitantes. Para avaliar a precisão e eficiência do novo algoritmo, este foi aplicado em dados sintéticos de dois modelos: um com interfaces contínuas e outro com uma interface descontinua. As seções AN simuladas têm elevada razão sinal-ruído e mostram uma clara definição dos eventos refletidos e difratados. A comparação das seções AN simuladas com as suas similares obtidas por modelamento direto mostra uma correta simulação de reflexões e difrações. Além disso, a comparação dos valores dos três parâmetros otimizados com os seus correspondentes valores exatos calculados por modelamento direto revela também um alto grau de precisão. Usando a aproximação hiperbólica dos tempos de trânsito, porém sob a condição de RNIP = RN, foi desenvolvido um novo algoritmo para a simulação de seções AN contendo predominantemente campos de ondas difratados. De forma similar ao algoritmo de empilhamento SRC, este algoritmo denominado empilhamento por Superfícies de Difração Comum (SDC) também usa os métodos de otimização SA e VM para determinar a dupla de parâmetros ótimos (β0, RNIP) que definem o melhor operador de empilhamento SDC. Na primeira etapa utiliza-se o método de otimização SA para determinar os parâmetros iniciais β°0 e R°NIP usando o operador de empilhamento com grande abertura. Na segunda etapa, usando os valores estimados de β°0 e R°NIP, são melhorados as estimativas do parâmetro RNIP por meio da aplicação do algoritmo VM na seção AN resultante da primeira etapa. Na terceira etapa são determinados os melhores valores de β°0 e R°NIP por meio da aplicação do algoritmo VM nos dados de cobertura múltipla. Vale salientar que a aparente repetição de processos tem como efeito a atenuação progressiva dos eventos refletidos. A aplicação do algoritmo de empilhamento SDC em dados sintéticos contendo campos de ondas refletidos e difratados, produz como resultado principal uma seção AN simulada contendo eventos difratados claramente definidos. Como uma aplicação direta deste resultado na interpretação de dados sísmicos, a migração pós-empilhamento em profundidade da seção AN simulada produz uma seção com a localização correta dos pontos difratores associados às descontinuidades do modelo.
Resumo:
O método de empilhamento por Superfície de Reflexão Comum (SRC) produz seções simuladas de afastamento nulo (AN) por meio do somatório de eventos sísmicos dos dados de cobertura múltipla contidos nas superfícies de empilhamento. Este método não depende do modelo de velocidade do meio, apenas requer o conhecimento a priori da velocidade próxima a superfície. A simulação de seções AN por este método de empilhamento utiliza uma aproximação hiperbólica de segunda ordem do tempo de trânsito de raios paraxiais para definir a superfície de empilhamento ou operador de empilhamento SRC. Para meios 2D este operador depende de três atributos cinemáticos de duas ondas hipotéticas (ondas PIN e N), observados no ponto de emergência do raio central com incidência normal, que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β0) , o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (RPIN) e o raio de curvatura da onda normal (RN). Portanto, o problema de otimização no método SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros (β0, RPIN, RN) ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. A determinação simultânea destes parâmetros pode ser realizada por meio de processos de busca global (ou otimização global) multidimensional, utilizando como função objetivo algum critério de coerência. O problema de otimização no método SRC é muito importante para o bom desempenho no que diz respeito a qualidade dos resultados e principalmente ao custo computacional, comparado com os métodos tradicionalmente utilizados na indústria sísmica. Existem várias estratégias de busca para determinar estes parâmetros baseados em buscas sistemáticas e usando algoritmos de otimização, podendo estimar apenas um parâmetro de cada vez, ou dois ou os três parâmetros simultaneamente. Levando em conta a estratégia de busca por meio da aplicação de otimização global, estes três parâmetros podem ser estimados através de dois procedimentos: no primeiro caso os três parâmetros podem ser estimados simultaneamente e no segundo caso inicialmente podem ser determinados simultaneamente dois parâmetros (β0, RPIN) e posteriormente o terceiro parâmetro (RN) usando os valores dos dois parâmetros já conhecidos. Neste trabalho apresenta-se a aplicação e comparação de quatro algoritmos de otimização global para encontrar os parâmetros SRC ótimos, estes são: Simulated Annealing (SA), Very Fast Simulated Annealing (VFSA), Differential Evolution (DE) e Controlled Rando Search - 2 (CRS2). Como resultados importantes são apresentados a aplicação de cada método de otimização e a comparação entre os métodos quanto a eficácia, eficiência e confiabilidade para determinar os melhores parâmetros SRC. Posteriormente, aplicando as estratégias de busca global para a determinação destes parâmetros, por meio do método de otimização VFSA que teve o melhor desempenho foi realizado o empilhamento SRC a partir dos dados Marmousi, isto é, foi realizado um empilhamento SRC usando dois parâmetros (β0, RPIN) estimados por busca global e outro empilhamento SRC usando os três parâmetros (β0, RPIN, RN) também estimados por busca global.