Identification of structural parameters for active vibration control

The study of algorithms for active vibration control in flexible structures became an area of enormous interest for some researchers due to the innumerable requirements for better performance in mechanical systems, as for instance, aircrafts and aerospace structures. Intelligent systems, constituted for a base structure with sensors and actuators connected, are capable to guarantee the demanded conditions, through the application of diverse types of controllers. For the project of active controllers it is necessary, in general, to know a mathematical model that enable the representation in the space of states, preferential in modal coordinates to permit the truncation of the system and reduction in the order of the controllers. For practical applications of engineering, some mathematical models based in discrete-time systems cannot represent the physical problem, therefore, techniques of identification of system parameters must be used. The techniques of identification of parameters determine the unknown values through the manipulation of the input (disturbance) and output (response) signals of the system. Recently, some methods have been proposed to solve identification problems although, none of them can be considered as being universally appropriate to all the situations. This paper is addressed to an application of linear quadratic regulator controller in a structure where the damping, stiffness and mass matrices were identified through Chebyshev's polynomial functions.

Síntese e fotosensibilização de nanotubos de titanatos

Nesta tese é descrita a preparação de nanotubos de titanatos (TNT) via síntese hidrotérmica alcalina, usando uma nova metodologia que evita a utilização de TiO2 cristalino como precursor. Foi estudada a influência da substituição sódio/protão na estrutura, morfologia e propriedades ópticas dos materiais preparados. Os resultados mostraram que a substituição Na+ → H+ resulta numa redução na distância intercamadas dos TNTs, tendo sido medidos valores entre 1.13±0.03 nm e 0.70±0.02 nm para aquele parâmetro. O comportamento óptico dos TNTs foi estudado na região UV-vis, estimando-se um hiato óptico de energia 3.27±0.03 eV para a amostra com maior teor de sódio enquanto que para a amostra protonada foi determinado um valor de 2.81±0.02 eV. Estes valores mostram que a troca iónica Na+ → H+ teve influência no desvio da banda de absorção dos TNTs para a região do visível próximo. A actividade fotocatalítica dos TNTs na degradação do corante rodamina 6G (R6G) foi posteriormente estudada. Verificou-se que, apesar de a amostra com maior teor de sódio ter sido a que exibiu maior capacidade para adsorver o R6G, foi a amostra protonada que apresentou a actividade catalítica mais elevada na fotodegradação deste corante. Numa segunda fase, e com o objectivo de preparar novos materiais nanoestruturados fotosensíveis, procedeu-se à decoração dos TNTs protonados com semicondutores (SC) nanocristalinos usando um método novo. Para o efeito os TNTs foram decorados com nanocristalites de ZnS, CdS e Bi2S3. Foi estudada a influência do tipo de semicondutor na estrutura, morfologia e propriedades ópticas dos SC/TNTs obtidos. Verificou-se que, para qualquer dos semicondutores usados no processo de decoração, a estrutura dos TNTs é preservada e não ocorre segregação do SC. Verificou-se ainda que a morfologia dos nanocompósitos preparados depende fortemente da natureza do semicondutor. No que respeita ao comportamento óptico destes materiais, foram determinados hiatos ópticos de energia 3.67±0.03 eV, 2.47±0.03 eV e 1.35±0.01 eV para as amostras ZnS/TNT, CdS/TNT e Bi2S3/TNT, respectivamente. Estes resultados mostram que através do processo de decoração de TNTs com semicondutores podem ser preparados materiais nanocompósitos inovadores, com propriedades ópticas novas e/ou pré-definidas numa gama alargada do espectro electromagnético.

Baysian Model Averaging, Learning and Model Selection

Agents have two forecasting models, one consistent with the unique rational expectations equilibrium, another that assumes a time-varying parameter structure. When agents use Bayesian updating to choose between models in a self-referential system, we find that learning dynamics lead to selection of one of the two models. However, there are parameter regions for which the non-rational forecasting model is selected in the long-run. A key structural parameter governing outcomes measures the degree of expectations feedback in Muth's model of price determination.

Some Additional Specification Tests for Generalized Method of Moments Estimators with Macro-Economic Applications Part I : Theory

In This Paper Several Additional Gmm Specification Tests Are Studied. a First Test Is a Chow-Type Test for Structural Parameter Stability of Gmm Estimates. the Test Is Inspired by the Fact That \"Taste and Technology\" Parameters Are Uncovered. the Second Set of Specification Tests Are Var Encompassing Tests. It Is Assumed That the Dgp Has a Finite Var Representation. the Moment Restrictions Which Are Suggested by Economic Theory and Exploited in the Gmm Procedure Represent One Possible Characterization of the Dgp. the Var Is a Different But Compatible Characterization of the Same Dgp. the Idea of the Var Encompassing Tests Is to Compare Parameter Estimates of the Euler Conditions and Var Representations of the Dgp Obtained Separately with Parameter Estimates of the Euler Conditions and Var Representations Obtained Jointly. There Are Several Ways to Construct Joint Systems Which Are Discussed in the Paper. Several Applications Are Also Discussed.

Exogeneity, weak identification and instrument selection in econometrics

La dernière décennie a connu un intérêt croissant pour les problèmes posés par les variables instrumentales faibles dans la littérature économétrique, c’est-à-dire les situations où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter. En effet, il est bien connu que lorsque les instruments sont faibles, les distributions des statistiques de Student, de Wald, du ratio de vraisemblance et du multiplicateur de Lagrange ne sont plus standard et dépendent souvent de paramètres de nuisance. Plusieurs études empiriques portant notamment sur les modèles de rendements à l’éducation [Angrist et Krueger (1991, 1995), Angrist et al. (1999), Bound et al. (1995), Dufour et Taamouti (2007)] et d’évaluation des actifs financiers (C-CAPM) [Hansen et Singleton (1982,1983), Stock et Wright (2000)], où les variables instrumentales sont faiblement corrélées avec la variable à instrumenter, ont montré que l’utilisation de ces statistiques conduit souvent à des résultats peu fiables. Un remède à ce problème est l’utilisation de tests robustes à l’identification [Anderson et Rubin (1949), Moreira (2002), Kleibergen (2003), Dufour et Taamouti (2007)]. Cependant, il n’existe aucune littérature économétrique sur la qualité des procédures robustes à l’identification lorsque les instruments disponibles sont endogènes ou à la fois endogènes et faibles. Cela soulève la question de savoir ce qui arrive aux procédures d’inférence robustes à l’identification lorsque certaines variables instrumentales supposées exogènes ne le sont pas effectivement. Plus précisément, qu’arrive-t-il si une variable instrumentale invalide est ajoutée à un ensemble d’instruments valides? Ces procédures se comportent-elles différemment? Et si l’endogénéité des variables instrumentales pose des difficultés majeures à l’inférence statistique, peut-on proposer des procédures de tests qui sélectionnent les instruments lorsqu’ils sont à la fois forts et valides? Est-il possible de proposer les proédures de sélection d’instruments qui demeurent valides même en présence d’identification faible? Cette thèse se focalise sur les modèles structurels (modèles à équations simultanées) et apporte des réponses à ces questions à travers quatre essais. Le premier essai est publié dans Journal of Statistical Planning and Inference 138 (2008) 2649 – 2661. Dans cet essai, nous analysons les effets de l’endogénéité des instruments sur deux statistiques de test robustes à l’identification: la statistique d’Anderson et Rubin (AR, 1949) et la statistique de Kleibergen (K, 2003), avec ou sans instruments faibles. D’abord, lorsque le paramètre qui contrôle l’endogénéité des instruments est fixe (ne dépend pas de la taille de l’échantillon), nous montrons que toutes ces procédures sont en général convergentes contre la présence d’instruments invalides (c’est-à-dire détectent la présence d’instruments invalides) indépendamment de leur qualité (forts ou faibles). Nous décrivons aussi des cas où cette convergence peut ne pas tenir, mais la distribution asymptotique est modifiée d’une manière qui pourrait conduire à des distorsions de niveau même pour de grands échantillons. Ceci inclut, en particulier, les cas où l’estimateur des double moindres carrés demeure convergent, mais les tests sont asymptotiquement invalides. Ensuite, lorsque les instruments sont localement exogènes (c’est-à-dire le paramètre d’endogénéité converge vers zéro lorsque la taille de l’échantillon augmente), nous montrons que ces tests convergent vers des distributions chi-carré non centrées, que les instruments soient forts ou faibles. Nous caractérisons aussi les situations où le paramètre de non centralité est nul et la distribution asymptotique des statistiques demeure la même que dans le cas des instruments valides (malgré la présence des instruments invalides). Le deuxième essai étudie l’impact des instruments faibles sur les tests de spécification du type Durbin-Wu-Hausman (DWH) ainsi que le test de Revankar et Hartley (1973). Nous proposons une analyse en petit et grand échantillon de la distribution de ces tests sous l’hypothèse nulle (niveau) et l’alternative (puissance), incluant les cas où l’identification est déficiente ou faible (instruments faibles). Notre analyse en petit échantillon founit plusieurs perspectives ainsi que des extensions des précédentes procédures. En effet, la caractérisation de la distribution de ces statistiques en petit échantillon permet la construction des tests de Monte Carlo exacts pour l’exogénéité même avec les erreurs non Gaussiens. Nous montrons que ces tests sont typiquement robustes aux intruments faibles (le niveau est contrôlé). De plus, nous fournissons une caractérisation de la puissance des tests, qui exhibe clairement les facteurs qui déterminent la puissance. Nous montrons que les tests n’ont pas de puissance lorsque tous les instruments sont faibles [similaire à Guggenberger(2008)]. Cependant, la puissance existe tant qu’au moins un seul instruments est fort. La conclusion de Guggenberger (2008) concerne le cas où tous les instruments sont faibles (un cas d’intérêt mineur en pratique). Notre théorie asymptotique sous les hypothèses affaiblies confirme la théorie en échantillon fini. Par ailleurs, nous présentons une analyse de Monte Carlo indiquant que: (1) l’estimateur des moindres carrés ordinaires est plus efficace que celui des doubles moindres carrés lorsque les instruments sont faibles et l’endogenéité modérée [conclusion similaire à celle de Kiviet and Niemczyk (2007)]; (2) les estimateurs pré-test basés sur les tests d’exogenété ont une excellente performance par rapport aux doubles moindres carrés. Ceci suggère que la méthode des variables instrumentales ne devrait être appliquée que si l’on a la certitude d’avoir des instruments forts. Donc, les conclusions de Guggenberger (2008) sont mitigées et pourraient être trompeuses. Nous illustrons nos résultats théoriques à travers des expériences de simulation et deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le problème bien connu du rendement à l’éducation. Le troisième essai étend le test d’exogénéité du type Wald proposé par Dufour (1987) aux cas où les erreurs de la régression ont une distribution non-normale. Nous proposons une nouvelle version du précédent test qui est valide même en présence d’erreurs non-Gaussiens. Contrairement aux procédures de test d’exogénéité usuelles (tests de Durbin-Wu-Hausman et de Rvankar- Hartley), le test de Wald permet de résoudre un problème courant dans les travaux empiriques qui consiste à tester l’exogénéité partielle d’un sous ensemble de variables. Nous proposons deux nouveaux estimateurs pré-test basés sur le test de Wald qui performent mieux (en terme d’erreur quadratique moyenne) que l’estimateur IV usuel lorsque les variables instrumentales sont faibles et l’endogénéité modérée. Nous montrons également que ce test peut servir de procédure de sélection de variables instrumentales. Nous illustrons les résultats théoriques par deux applications empiriques: le modèle bien connu d’équation du salaire [Angist et Krueger (1991, 1999)] et les rendements d’échelle [Nerlove (1963)]. Nos résultats suggèrent que l’éducation de la mère expliquerait le décrochage de son fils, que l’output est une variable endogène dans l’estimation du coût de la firme et que le prix du fuel en est un instrument valide pour l’output. Le quatrième essai résout deux problèmes très importants dans la littérature économétrique. D’abord, bien que le test de Wald initial ou étendu permette de construire les régions de confiance et de tester les restrictions linéaires sur les covariances, il suppose que les paramètres du modèle sont identifiés. Lorsque l’identification est faible (instruments faiblement corrélés avec la variable à instrumenter), ce test n’est en général plus valide. Cet essai développe une procédure d’inférence robuste à l’identification (instruments faibles) qui permet de construire des régions de confiance pour la matrices de covariances entre les erreurs de la régression et les variables explicatives (possiblement endogènes). Nous fournissons les expressions analytiques des régions de confiance et caractérisons les conditions nécessaires et suffisantes sous lesquelles ils sont bornés. La procédure proposée demeure valide même pour de petits échantillons et elle est aussi asymptotiquement robuste à l’hétéroscédasticité et l’autocorrélation des erreurs. Ensuite, les résultats sont utilisés pour développer les tests d’exogénéité partielle robustes à l’identification. Les simulations Monte Carlo indiquent que ces tests contrôlent le niveau et ont de la puissance même si les instruments sont faibles. Ceci nous permet de proposer une procédure valide de sélection de variables instrumentales même s’il y a un problème d’identification. La procédure de sélection des instruments est basée sur deux nouveaux estimateurs pré-test qui combinent l’estimateur IV usuel et les estimateurs IV partiels. Nos simulations montrent que: (1) tout comme l’estimateur des moindres carrés ordinaires, les estimateurs IV partiels sont plus efficaces que l’estimateur IV usuel lorsque les instruments sont faibles et l’endogénéité modérée; (2) les estimateurs pré-test ont globalement une excellente performance comparés à l’estimateur IV usuel. Nous illustrons nos résultats théoriques par deux applications empiriques: la relation entre le taux d’ouverture et la croissance économique et le modèle de rendements à l’éducation. Dans la première application, les études antérieures ont conclu que les instruments n’étaient pas trop faibles [Dufour et Taamouti (2007)] alors qu’ils le sont fortement dans la seconde [Bound (1995), Doko et Dufour (2009)]. Conformément à nos résultats théoriques, nous trouvons les régions de confiance non bornées pour la covariance dans le cas où les instruments sont assez faibles.

Structure adaptation of linear MMSE adaptive filters

The tap-length, or the number of the taps, is an important structural parameter of the linear MMSE adaptive filter. Although the optimum tap-length that balances performance and complexity varies with scenarios, most current adaptive filters fix the tap-length at some compromise value, making them inefficient to implement especially in time-varying scenarios. A novel gradient search based variable tap-length algorithm is proposed, using the concept of the pseudo-fractional tap-length, and it is shown that the new algorithm can converge to the optimum tap-length in the mean. Results of computer simulations are also provided to verify the analysis.

Impact of chemical structure of flavanol monomers and condensed tannins on in vitro anthelmintic activity against bovine nematodes

Plants containing condensed tannins (CT) may have potential to control gastrointestinal nematodes (GIN) of cattle. The aim was to investigate the anthelmintic activities of four flavan-3-ols, two galloyl derivatives and 14 purified CT fractions, and to define which structural features of CT determine the anti-parasitic effects against the main cattle nematodes. We used in vitro tests targeting L1 larvae (feeding inhibition assay) and adults (motility assay) of Ostertagia ostertagi and Cooperia oncophora. In the larval feeding inhibition assay, O. ostertagi L1 were significantly more susceptible to all CT fractions than C. oncophora L1. The mean degree of polymerization of CT (i.e. average size) was the most important structural parameter: large CT reduced larval feeding more than small CT. The flavan-3-ols of prodelphinidin (PD)-type tannins had a stronger negative influence on parasite activity than the stereochemistry, i.e. cis- vs trans-configurations, or the presence of a gallate group. In contrast, for C. oncophora high reductions in the motility of larvae and adult worms were strongly related with a higher percentage of PDs within the CT fractions while there was no effect of size. Overall, the size and the percentage of PDs within CT seemed to be the most important parameters that influence anti-parasitic activity.

A Note on Proxy Variables and Instrument Variable Regression

This is a note about proxy variables and instruments for identification of structural parameters in regression models. We have experienced that in the econometric textbooks these two issues are treated separately, although in practice these two concepts are very often combined. Usually, proxy variables are inserted in instrument variable regressions with the motivation they are exogenous. Implicitly meaning they are exogenous in a reduced form model and not in a structural model. Actually if these variables are exogenous they should be redundant in the structural model, e.g. IQ as a proxy for ability. Valid proxies reduce unexplained variation and increases the efficiency of the estimator of the structural parameter of interest. This is especially important in situations when the instrument is weak. With a simple example we demonstrate what is required of a proxy and an instrument when they are combined. It turns out that when a researcher has a valid instrument the requirements on the proxy variable is weaker than if no such instrument exists

O Papel da elasticidade da renda tributável na avaliação do custo de eficiência da tributação

O trabalho utiliza conceitos da economia do bem estar e a elasticidade da renda tributável para analisar o custo social das reações comportamentais dos contribuintes do imposto de renda sobre as pessoas físicas no Brasil, em resposta a uma mudança de política tributária. A elasticidade da renda tributável despertou grande atenção recente, motivada pela perspectiva de estimar em conjunto todas as reações comportamentais a uma mudança no sistema tributário através de um único parâmetro, mensurando custos de eficiência e de bem estar suportados pela economia de forma relativamente simples. O trabalho aborda a utilização de medidas de variação de bem estar para avaliar mudanças na política tributária e faz uma resenha da literatura sobre a elasticidade da renda tributável, conceitos, características, vantagens e limitações. Um modelo de preferências é especificado para exemplificar a dimensão das reações à tributação e os custos de eficiência envolvidos, e discutir a viabilidade do emprego da elasticidade da renda tributável como parâmetro estrutural.

SAXS study of crotapotin at low pH

The structure of crotapotin, a protein extracted from the venom of the Crotalus durissus terrificus, in solution at pH = 1.5, was studied by SAXS. The experimental results yield structural parameter values of the molecular radius of gyration R(g) = 13.6 angstrom, volume v = 16.2 x 10(3) angstrom3 and maximal dimension D(max) = 46 angstrom. The distance distribution function deduced from the scattering measurements is consistent with an overall molecular shape of an oblate ellipsoid of revolution with assymetry parameter nu = 0.45.

Síntese e caracterização da cerâmica PZT dopada com estrôncio e com nióbio e estrôncio

Pós-graduação em Química - IQ

Modelagem computacional de óxidos da família das perovskitas

Pós-graduação em Ciência e Tecnologia de Materiais - FC

Preparação pelo método poliol modificado, caracterização estrutural e espectroscópia de nanopós de niobato de potássio e neodímio e de suas condições sólidas dopadas em európio

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Bayesian Analysis of Linear Inverse Problems with Applications in Economics and Finance

In my PhD thesis I propose a Bayesian nonparametric estimation method for structural econometric models where the functional parameter of interest describes the economic agent's behavior. The structural parameter is characterized as the solution of a functional equation, or by using more technical words, as the solution of an inverse problem that can be either ill-posed or well-posed. From a Bayesian point of view, the parameter of interest is a random function and the solution to the inference problem is the posterior distribution of this parameter. A regular version of the posterior distribution in functional spaces is characterized. However, the infinite dimension of the considered spaces causes a problem of non continuity of the solution and then a problem of inconsistency, from a frequentist point of view, of the posterior distribution (i.e. problem of ill-posedness). The contribution of this essay is to propose new methods to deal with this problem of ill-posedness. The first one consists in adopting a Tikhonov regularization scheme in the construction of the posterior distribution so that I end up with a new object that I call regularized posterior distribution and that I guess it is solution of the inverse problem. The second approach consists in specifying a prior distribution on the parameter of interest of the g-prior type. Then, I detect a class of models for which the prior distribution is able to correct for the ill-posedness also in infinite dimensional problems. I study asymptotic properties of these proposed solutions and I prove that, under some regularity condition satisfied by the true value of the parameter of interest, they are consistent in a "frequentist" sense. Once I have set the general theory, I apply my bayesian nonparametric methodology to different estimation problems. First, I apply this estimator to deconvolution and to hazard rate, density and regression estimation. Then, I consider the estimation of an Instrumental Regression that is useful in micro-econometrics when we have to deal with problems of endogeneity. Finally, I develop an application in finance: I get the bayesian estimator for the equilibrium asset pricing functional by using the Euler equation defined in the Lucas'(1978) tree-type models.

Prediction of bone strength at the distal tibia by HR-pQCT and DXA

Areal bone mineral density (aBMD) at the distal tibia, measured at the epiphysis (T-EPI) and diaphysis (T-DIA), is predictive for fracture risk. Structural bone parameters evaluated at the distal tibia by high resolution peripheral quantitative computed tomography (HR-pQCT) displayed differences between healthy and fracture patients. With its simple geometry, T-DIA may allow investigating the correlation between bone structural parameter and bone strength.