5 resultados para density surface modelling
em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna
Resumo:
The aim of this study, conducted in collaboration with Lawrence Technological University in Detroit, is to create, through the method of the Industrial Design Structure (IDeS), a new concept for a sport-coupe car, based on a restyling of a retro model (Ford Mustang 1967). To date, vintage models of cars always arouse great interest both for the history behind them and for the classic and elegant style. Designing a model of a vehicle that can combine the charm of retro style with the innovation and comfort of modern cars would allow to meet the needs and desires of a large segment of the market that today is forced to choose between past and future. Thanks to a well-conceived concept car an automaker company is able to express its future policy, to make a statement of intent as, such a prototype, ticks all the boxes, from glamour and visual wow-factor to technical intrigue and design fascination. IDeS is an approach that makes use of many engineering tools to realize a study developed on several steps that must be meticulously organized and timed. With a deep analysis of the trends dominating the automotive industry it is possible to identify a series of product requirements using quality function deployment (QFD). The considerations from this first evaluation led to the definition of the technical specifications via benchmarking (BM) and top-flop analysis (TFA). Then, the structured methodology of stylistic design engineering (SDE) is applied through six phases: (1) stylistic trends analysis; (2) sketches; (3) 2D CAD drawings; (4) 3D CAD models; (5) virtual prototyping; (6) solid stylistic model. Finally, Developing the IDeS method up to the final stages of Prototypes and Testing you get a product as close as possible to the ideal vehicle conceptualized in the initial analysis.
Resumo:
L’interazione che abbiamo con l’ambiente che ci circonda dipende sia da diverse tipologie di stimoli esterni che percepiamo (tattili, visivi, acustici, ecc.) sia dalla loro elaborazione per opera del nostro sistema nervoso. A volte però, l’integrazione e l’elaborazione di tali input possono causare effetti d’illusione. Ciò si presenta, ad esempio, nella percezione tattile. Infatti, la percezione di distanze tattili varia al variare della regione corporea considerata. Il concetto che distanze sulla cute siano frequentemente erroneamente percepite, è stato scoperto circa un secolo fa da Weber. In particolare, una determinata distanza fisica, è percepita maggiore su parti del corpo che presentano una più alta densità di meccanocettori rispetto a distanze applicate su parti del corpo con inferiore densità. Oltre a questa illusione, un importante fenomeno osservato in vivo è rappresentato dal fatto che la percezione della distanza tattile dipende dall’orientazione degli stimoli applicati sulla cute. In sostanza, la distanza percepita su una regione cutanea varia al variare dell’orientazione degli stimoli applicati. Recentemente, Longo e Haggard (Longo & Haggard, J.Exp.Psychol. Hum Percept Perform 37: 720-726, 2011), allo scopo di investigare come sia rappresentato il nostro corpo all’interno del nostro cervello, hanno messo a confronto distanze tattili a diverse orientazioni sulla mano deducendo che la distanza fra due stimoli puntuali è percepita maggiore se applicata trasversalmente sulla mano anziché longitudinalmente. Tale illusione è nota con il nome di Illusione Tattile Orientazione-Dipendente e diversi risultati riportati in letteratura dimostrano che tale illusione dipende dalla distanza che intercorre fra i due stimoli puntuali sulla cute. Infatti, Green riporta in un suo articolo (Green, Percpept Pshycophys 31, 315-323, 1982) il fatto che maggiore sia la distanza applicata e maggiore risulterà l’effetto illusivo che si presenta. L’illusione di Weber e l’illusione tattile orientazione-dipendente sono spiegate in letteratura considerando differenze riguardanti la densità di recettori, gli effetti di magnificazione corticale a livello della corteccia primaria somatosensoriale (regioni della corteccia somatosensoriale, di dimensioni differenti, sono adibite a diverse regioni corporee) e differenze nella dimensione e forma dei campi recettivi. Tuttavia tali effetti di illusione risultano molto meno rilevanti rispetto a quelli che ci si aspetta semplicemente considerando i meccanismi fisiologici, elencati in precedenza, che li causano. Ciò suggerisce che l’informazione tattile elaborata a livello della corteccia primaria somatosensoriale, riceva successivi step di elaborazione in aree corticali di più alto livello. Esse agiscono allo scopo di ridurre il divario fra distanza percepita trasversalmente e distanza percepita longitudinalmente, rendendole più simili tra loro. Tale processo assume il nome di “Rescaling Process”. I meccanismi neurali che operano nel cervello allo scopo di garantire Rescaling Process restano ancora largamente sconosciuti. Perciò, lo scopo del mio progetto di tesi è stato quello di realizzare un modello di rete neurale che simulasse gli aspetti riguardanti la percezione tattile, l’illusione orientazione-dipendente e il processo di rescaling avanzando possibili ipotesi circa i meccanismi neurali che concorrono alla loro realizzazione. Il modello computazionale si compone di due diversi layers neurali che processano l’informazione tattile. Uno di questi rappresenta un’area corticale di più basso livello (chiamata Area1) nella quale una prima e distorta rappresentazione tattile è realizzata. Per questo, tale layer potrebbe rappresentare un’area della corteccia primaria somatosensoriale, dove la rappresentazione della distanza tattile è significativamente distorta a causa dell’anisotropia dei campi recettivi e della magnificazione corticale. Il secondo layer (chiamato Area2) rappresenta un’area di più alto livello che riceve le informazioni tattili dal primo e ne riduce la loro distorsione mediante Rescaling Process. Questo layer potrebbe rappresentare aree corticali superiori (ad esempio la corteccia parietale o quella temporale) adibite anch’esse alla percezione di distanze tattili ed implicate nel Rescaling Process. Nel modello, i neuroni in Area1 ricevono informazioni dagli stimoli esterni (applicati sulla cute) inviando quindi informazioni ai neuroni in Area2 mediante sinapsi Feed-forward eccitatorie. Di fatto, neuroni appartenenti ad uno stesso layer comunicano fra loro attraverso sinapsi laterali aventi una forma a cappello Messicano. E’ importante affermare che la rete neurale implementata è principalmente un modello concettuale che non si preme di fornire un’accurata riproduzione delle strutture fisiologiche ed anatomiche. Per questo occorre considerare un livello astratto di implementazione senza specificare un’esatta corrispondenza tra layers nel modello e regioni anatomiche presenti nel cervello. Tuttavia, i meccanismi inclusi nel modello sono biologicamente plausibili. Dunque la rete neurale può essere utile per una migliore comprensione dei molteplici meccanismi agenti nel nostro cervello, allo scopo di elaborare diversi input tattili. Infatti, il modello è in grado di riprodurre diversi risultati riportati negli articoli di Green e Longo & Haggard.
Resumo:
The Gulf of Aqaba represents a small scale, easy to access, regional analogue of larger oceanic oligotrophic systems. In this Gulf, the seasonal cycles of stratification and mixing drives the seasonal phytoplankton dynamics. In summer and fall, when nutrient concentrations are very low, Prochlorococcus and Synechococcus are more abundant in the surface water. This two populations are exposed to phosphate limitation. During winter mixing, when nutrient concentrations are high, Chlorophyceae and Cryptophyceae are dominant but scarce or absent during summer. In this study it was tried to develop a simulation model based on historical data to predict the phytoplankton dynamics in the northern Gulf of Aqaba. The purpose is to understand what forces operate, and how, to determine the phytoplankton dynamics in this Gulf. To make the models data sampled in two different sampling station (Fish Farm Station and Station A) were used. The data of chemical, biological and physical factors, are available from 14th January 2007 to 28th December 2009. The Fish Farm Station point was near a Fish Farm that was operational until 17th June 2008, complete closure date of the Fish Farm, about halfway through the total sampling time. The Station A sampling point is about 13 Km away from the Fish Farm Station. To build the model, the MATLAB software was used (version 7.6.0.324 R2008a), in particular a tool named Simulink. The Fish Farm Station models shows that the Fish Farm activity has altered the nutrient concentrations and as a consequence the normal phytoplankton dynamics. Despite the distance between the two sampling stations, there might be an influence from the Fish Farm activities also in the Station A ecosystem. The models about this sampling station shows that the Fish Farm impact appears to be much lower than the impact in the Fish Farm Station, because the phytoplankton dynamics appears to be driven mainly by the seasonal mixing cycle.
Resumo:
Particle concentration is a principal factor that affects erosion rate of solid surfaces under particle impact, such as pipe bends in pneumatic conveyors; it is well known that a reduction in the specific erosion rate occurs under high particle concentrations, a phenomenon referred to as the “shielding effect”. The cause of shielding is believed to be increased likelihood of inter-particulate collisions, the high collision probability between incoming and rebounding particles reducing the frequency and the severity of particle impacts on the target surface. In this study, the effects of particle concentration on erosion of a mild steel bend surface have been investigated in detail using three different particulate materials on an industrial scale pneumatic conveying test rig. The materials were studied so that two had the same particle density but very different particle size, whereas two had very similar particle size but very different particle density. Experimental results confirm the shielding effect due to high particle concentration and show that the particle density has a far more significant influence than the particle size, on the magnitude of the shielding effect. A new method of correcting for change in erosivity of the particles in repeated handling, to take this factor out of the data, has been established, and appears to be successful. Moreover, a novel empirical model of the shielding effects has been used, in term of erosion resistance which appears to decrease linearly when the particle concentration decreases. With the model it is possible to find the specific erosion rate when the particle concentration tends to zero, and conversely predict how the specific erosion rate changes at finite values of particle concentration; this is critical to enable component life to be predicted from erosion tester results, as the variation of the shielding effect with concentration is different in these two scenarios. In addition a previously unreported phenomenon has been recorded, of a particulate material whose erosivity has steadily increased during repeated impacts.
Resumo:
A microfluidic Organ-on-Chip has been developed for monitoring the epithelial cells monolayer. Equivalent circuit Model was used to determine the electrical properties from the impedance spectra of the epithelial cells monolayer. Black platinum on platinum electrodes was electrochemically deposited onto the surface of electrodes to reduce the influence of the electrical double layer on the impedance measurements. Measurements of impedance with an Impedance Analyzer were done to validate the equivalent circuit model and the decrease of the double layer effect. A Lock-in Amplifier was designed to measure the impedance.