Estabilidade não linear de um feixe de partículas carregadas sujeito a um campo magnético focalizador

Uma análise da estabilidade não-linear de feixes com seção transversal circular considerando perturbações sem simetria axial é executada. Mostra-se que as oscilações simétricas oficialmente circulares de um feixe podem induzir oscilações não-lineares do tipo anti-simétrica(elípticas), com um conseqüente aumento do tamanho do feixe ao logo de uma direção preferencial. O mecanismo da instabilidade e sua relevância às perdas de partícula no feixe são discutidos.

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Partículas de tiros

Imagem componente do jogo “DigesTower (http://www.loa.sead.ufscar.br/digestower.php)” desenvolvido pela equipe do Laboratório de Objetos de Aprendizagem da Universidade Federal de São Carlos (LOA/UFSCar).

Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação

O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.

Sinterização de aço inoxidável reforçado com partículas nanométricas dispersas de carbeto de nióbio - NbC

Metal powder sintering appears to be promising option to achieve new physical and mechanical properties combining raw material with new processing improvements. It interest over many years and continue to gain wide industrial application. Stainless steel is a widely accepted material because high corrosion resistance. However stainless steels have poor sinterability and poor wear resistance due to their low hardness. Metal matrix composite (MMC) combining soft metallic matrix reinforced with carbides or oxides has attracted considerable attention for researchers to improve density and hardness in the bulk material. This thesis focuses on processing 316L stainless steel by addition of 3% wt niobium carbide to control grain growth and improve densification and hardness. The starting powder were water atomized stainless steel manufactured for Höganäs (D 50 = 95.0 μm) and NbC produced in the UFRN and supplied by Aesar Alpha Johnson Matthey Company with medium crystallite size 16.39 nm and 80.35 nm respectively. Samples with addition up to 3% of each NbC were mixed and mechanically milled by 3 routes. The route1 (R1) milled in planetary by 2 hours. The routes 2 (R2) and 3 (R3) milled in a conventional mill by 24 and 48 hours. Each milled samples and pure sample were cold compacted uniaxially in a cylindrical steel die (Ø 5 .0 mm) at 700 MPa, carried out in a vacuum furnace, heated at 1290°C, heating rate 20°C stand by 30 and 60 minutes. The samples containing NbC present higher densities and hardness than those without reinforcement. The results show that nanosized NbC particles precipitate on grain boundary. Thus, promote densification eliminating pores, control grain growth and increase the hardness values

Cinemática de partículas em fluidos de viscosidade variável com o tempo e sua aplicação na construção de poços de petróleo: avaliação durante paradas operacionais

The new oil reservoirs discoveries in onshore and ultra deep water offshore fields and complex trajectories require the optimization of procedures to reduce the stops operation during the well drilling, especially because the platforms and equipment high cost, and risks which are inherent to the operation. Among the most important aspects stands out the drilling fluids project and their behavior against different situations that may occur during the process. By means of sedimentation experiments, a correlation has been validated to determe the sedimentation particles velocity in variable viscosity fluids over time, applying the correction due to effective viscosity that is a shear rate and time function. The viscosity evolution over time was obtained by carrying out rheologic tests using a fixed shear rate, small enough to not interfere in the fluid gelling process. With the sedimentation particles velocity and the fluid viscosity over time equations an iterative procedure was proposed to determine the particles displacement over time. These equations were implemented in a case study to simulate the cuttings sedimentation generated in the oil well drilling during stops operation, especially in the connections and tripping, allowing the drilling fluid project in order to maintain the cuttings in suspension, avoiding risks, such as stuck pipe and in more drastic conditions, the loss of the well

Implementação do algoritmo (RTM) para processamento sísmico em arquiteturas não convencionais

With the growth of energy consumption worldwide, conventional reservoirs, the reservoirs called "easy exploration and production" are not meeting the global energy demand. This has led many researchers to develop projects that will address these needs, companies in the oil sector has invested in techniques that helping in locating and drilling wells. One of the techniques employed in oil exploration process is the reverse time migration (RTM), in English, Reverse Time Migration, which is a method of seismic imaging that produces excellent image of the subsurface. It is algorithm based in calculation on the wave equation. RTM is considered one of the most advanced seismic imaging techniques. The economic value of the oil reserves that require RTM to be localized is very high, this means that the development of these algorithms becomes a competitive differentiator for companies seismic processing. But, it requires great computational power, that it still somehow harms its practical success. The objective of this work is to explore the implementation of this algorithm in unconventional architectures, specifically GPUs using the CUDA by making an analysis of the difficulties in developing the same, as well as the performance of the algorithm in the sequential and parallel version