Low-loss austempered ductile iron gears: experimental evaluation comparing materials and lubricants

An experimental study to evaluate the power dissipation of gears was performed. Three low-loss gear models were manufactured using standard 20° pressure angle tools. Austempered ductile iron (ADI) and 20MnCr5 carburized steel gears were tested in an FZG gear test machine using mineral, ester and polyalphaolephine (PAO)-based oils. The results compare power dissipation, the influence of different tooth flank geometries, materials and lubricants. This work concludes that conventional power-transmission gears can be replaced by these improved and more efficient low–loss models, which can be produced using common tools and that steel gears can be successfully replaced by austempered ductile iron gears.

Mobile and web tools for participative learning

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa, para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Low torque loss gears: austempered ductile iron versus carburized steel

Low-loss power transmission gears operate at lower temperature than conventional ones because their teeth geometry is optimized to reduce friction. The main objective of this work is to compare the operating stabilization temperature and efficiency of low-loss austempered ductile iron (ADI) and carburized steel gears. Three different low-loss tooth geometries were adopted (types 311, 411 and 611, all produced using standard 20° pressure angle tools) and corresponding steel and ADI gears were tested in a FZG machine. The results obtained showed that low-loss geometries had a significant influence on power loss, gears 611 generating lower power loss than gears 311. At low speeds (500 and 1000 rpm) and high torque ADI gears generated lower power loss than steel gears. However, at high speed and high torque (high input power and high stabilization temperature) steel gears had better efficiency.

Reverse problem-based learning - a case study with a Braille machine

Engineering Education includes not only teaching theoretical fundamental concepts but also its verification during practical lessons in laboratories. The usual strategies to carry out this action are frequently based on Problem Based Learning, starting from a given state and proceeding forward to a target state. The possibility or the effectiveness of this procedure depends on previous states and if the present state was caused or resulted from earlier ones. This often happens in engineering education when the achieved results do not match the desired ones, e.g. when programming code is being developed or when the cause of the wrong behavior of an electronic circuit is being identified. It is thus important to also prepare students to proceed in the reverse way, i.e. given a start state generate the explanation or even the principles that underlie it. Later on, this sort of skills will be important. For instance, to a doctor making a patient?s story or to an engineer discovering the source of a malfunction. This learning methodology presents pedagogical advantages besides the enhanced preparation of students to their future work. The work presented on his document describes an automation project developed by a group of students in an engineering polytechnic school laboratory. The main objective was to improve the performance of a Braille machine. However, in a scenario of Reverse Problem-Based learning, students had first to discover and characterize the entire machine's function before being allowed (and being able) to propose a solution for the existing problem.

Hand gesture recognition system based in computer vision and machine learning : applications on human-machine interaction

Sendo uma forma natural de interação homem-máquina, o reconhecimento de gestos implica uma forte componente de investigação em áreas como a visão por computador e a aprendizagem computacional. O reconhecimento gestual é uma área com aplicações muito diversas, fornecendo aos utilizadores uma forma mais natural e mais simples de comunicar com sistemas baseados em computador, sem a necessidade de utilização de dispositivos extras. Assim, o objectivo principal da investigação na área de reconhecimento de gestos aplicada à interacção homemmáquina é o da criação de sistemas, que possam identificar gestos específicos e usálos para transmitir informações ou para controlar dispositivos. Para isso as interfaces baseados em visão para o reconhecimento de gestos, necessitam de detectar a mão de forma rápida e robusta e de serem capazes de efetuar o reconhecimento de gestos em tempo real. Hoje em dia, os sistemas de reconhecimento de gestos baseados em visão são capazes de trabalhar com soluções específicas, construídos para resolver um determinado problema e configurados para trabalhar de uma forma particular. Este projeto de investigação estudou e implementou soluções, suficientemente genéricas, com o recurso a algoritmos de aprendizagem computacional, permitindo a sua aplicação num conjunto alargado de sistemas de interface homem-máquina, para reconhecimento de gestos em tempo real. A solução proposta, Gesture Learning Module Architecture (GeLMA), permite de forma simples definir um conjunto de comandos que pode ser baseado em gestos estáticos e dinâmicos e que pode ser facilmente integrado e configurado para ser utilizado numa série de aplicações. É um sistema de baixo custo e fácil de treinar e usar, e uma vez que é construído unicamente com bibliotecas de código. As experiências realizadas permitiram mostrar que o sistema atingiu uma precisão de 99,2% em termos de reconhecimento de gestos estáticos e uma precisão média de 93,7% em termos de reconhecimento de gestos dinâmicos. Para validar a solução proposta, foram implementados dois sistemas completos. O primeiro é um sistema em tempo real capaz de ajudar um árbitro a arbitrar um jogo de futebol robótico. A solução proposta combina um sistema de reconhecimento de gestos baseada em visão com a definição de uma linguagem formal, o CommLang Referee, à qual demos a designação de Referee Command Language Interface System (ReCLIS). O sistema identifica os comandos baseados num conjunto de gestos estáticos e dinâmicos executados pelo árbitro, sendo este posteriormente enviado para um interface de computador que transmite a respectiva informação para os robôs. O segundo é um sistema em tempo real capaz de interpretar um subconjunto da Linguagem Gestual Portuguesa. As experiências demonstraram que o sistema foi capaz de reconhecer as vogais em tempo real de forma fiável. Embora a solução implementada apenas tenha sido treinada para reconhecer as cinco vogais, o sistema é facilmente extensível para reconhecer o resto do alfabeto. As experiências também permitiram mostrar que a base dos sistemas de interação baseados em visão pode ser a mesma para todas as aplicações e, deste modo facilitar a sua implementação. A solução proposta tem ainda a vantagem de ser suficientemente genérica e uma base sólida para o desenvolvimento de sistemas baseados em reconhecimento gestual que podem ser facilmente integrados com qualquer aplicação de interface homem-máquina. A linguagem formal de definição da interface pode ser redefinida e o sistema pode ser facilmente configurado e treinado com um conjunto de gestos diferentes de forma a serem integrados na solução final.

Machine learning Vasicek model calibration with Gaussian processes

In this article, we calibrate the Vasicek interest rate model under the risk neutral measure by learning the model parameters using Gaussian processes for machine learning regression. The calibration is done by maximizing the likelihood of zero coupon bond log prices, using mean and covariance functions computed analytically, as well as likelihood derivatives with respect to the parameters. The maximization method used is the conjugate gradients. The only prices needed for calibration are zero coupon bond prices and the parameters are directly obtained in the arbitrage free risk neutral measure.

Otimização do processo produtivo de extrusão de pisos na E06

O presente trabalho foi elaborado no âmbito da Dissertação Final de Mestrado do curso de Engenharia Mecânica – Gestão Industrial do Instituto Superior de Engenharia do Porto. Este foi realizado numa empresa da indústria de pneus, a Continental Mabor S.A.. Nos dias atuais, a indústria esta cada vez mais competitiva, os custos e os prazos da entrega são cada vez mais reduzidos e a qualidade cada vez mais exigente, assim sendo, é imprescindível uma constante melhoria do sistema produtivo. Este fato fez com que o presente trabalho tivesse como principal objetivo determinar o estado atual e delinear um plano de melhoria para um equipamento (Extrusora de pisos nº6), recentemente instalado na fábrica mas oriundo de outra fábrica do grupo, recorrendo para tal ao Lean Manufacturing e a ferramentas que lhe estão associadas. Inicialmente realizou-se uma análise e diagnóstico ao processo de extrusão de pisos na Extrusora nº6, com o intuito de avaliar todas as suas ineficiências e ainda formular um plano de melhorias para a ineficiência de maior impacto no sistema produtivo. Esta análise foi realizada em diferentes turnos e diferentes equipas de trabalho de forma a se obter uma amostra mais representativa da realidade global. Após esta análise verificou-se que as principais ineficiências eram Setup, conformidade do material, dimensões e encravamentos, entre outros. Sendo que os Setup provocam um tempo de paragem de 101 minutos por turno, escolheu-se esta perturbação como o foco do plano de melhorias a realizar posteriormente. De forma a reduzir os tempos de mudança (Setup), o autor no presente trabalho utilizou ferramentas Lean Manufacturing, principalmente o SMED. Conjuntamente com o SMED ainda foram utilizadas outras ferramentas Lean Manufacturing tais como: 5S, Gestão Visual, Problem Solving e Normalização do Método de Trabalho. Após a implementação de todas estas ferramentas obteve-se uma redução de tempos de mudança de 43% com 1 operador e 71% com 2 operadores, ou seja, reduziu-se de 40,5 minutos gastos por turno para a mudança de fieira para 23,13 min e 11,79 min respetivamente, o que corresponde a um ganho monetário anual de 63.621€ ou 105.045€, respetivamente. Com este trabalho conclui-se que a utilização de ferramentas Lean Manufacturing contribuem para a redução dos desperdícios do processo produtivo. Por isso, espera-se que este estudo seja aplicado na Extrusora nº6 e nas restantes Extrusoras de pisos existentes na fábrica, e num futuro próximo que se realize estudos semelhantes em máquinas com diferentes funções.

Evaluation of tools and cutting conditions on carbon fibre reinforced laminates

The distinctive characteristics of carbon fibre reinforced plastics, like low weight or high specific strength, had broadened their use to new fields. Due to the need of assembly to structures, machining operations like drilling are frequent. In result of composites inhomogeneity, this operation can lead to different damages that reduce mechanical strength of the parts in the connection area. From these damages, delamination is the most severe. A proper choice of tool and cutting parameters can reduce delamination substantially. In this work the results obtained with five different tool geometries are compared. Conclusions show that the choice of an adequate drill can reduce thrust forces, thus delamination damage.

Urban change monitoring using GIS and remote sensing tools in Kathmandu valley (Nepal)

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Land use/ land cover change and its impact on soil erosion process in Begnas Tal Rupa Tal watershed using geospatial tools, Kaski district, Nepal

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

Desenvolvimento de ferramentas e provetes para o ensaio Thick Adherend Shear Test (TAST).

As estruturas coladas são geralmente projetadas para que o adesivo seja essencialmente sujeito a esforços de corte, pois neste tipo de solicitação o adesivo apresenta melhores caraterísticas mecânicas. A avaliação do comportamento ao corte pode ser realizada com o adesivo no estado maciço ou como camada fina em juntas adesivas. Os métodos que permitem avaliar o comportamento ao corte, quer para o adesivo, quer para as juntas, são: o ensaio Iosipescu ou V-Notched beam shear method, o ensaio de borboleta ou Notched plate shear method (Arcan), o ensaio de torsão, o ensaio de tração numa junta de sobreposição simples e o ensaio Thick Adherend Shear Test (TAST). Os ensaios Arcan e Iosipescu, tal como o ensaio de torção, podem ser realizados em provetes de adesivo maciço ou em juntas. O ensaio de torção é pouco utilizado, porque a aplicação do esforço de corte exige dispositivos e equipamentos de ensaios complexos. Os ensaios Arcan e Iosipescu utilizam provetes com entalhes e podem introduzir alguma dificuldade na medição precisa das deformações. O ensaio de tração numa junta de sobreposição simples é um dos métodos mais usados para caraterizar uma junta adesiva, porque é um método simples, as juntas são de fácil fabrico e pode ser realizado em máquinas universais de ensaios mecânicos. Neste ensaio os aderentes estão sujeitos a uma solicitação de tração, enquanto a camada de adesivo está sujeita a esforços de corte combinados com esforços de arrancamento. Os esforços de arrancamento resultam da própria geometria da junta na qual existe um desalinhamento das forças de tração, mesmo quando são colocados calços (reguladores de espessura) nos locais de amarração. O ensaio TAST é dos mais populares para obtenção das propriedades ao corte, uma vez que tanto as ferramentas de ensaio como o fabrico dos provetes são relativamente simples. Este ensaio é realizado em junta sendo os substratos espessos e de aço que, devido à sua elevada rigidez, contribuem para um esforço de corte praticamente puro no adesivo. Neste trabalho realizou-se o projeto e a fabricação das ferramentas, gabarit e substratos necessários para a execução de provetes TAST e ensaios utilizando diferentes adesivos.

Using the learning tools interoperability framework for LMS integration in service oriented architectures

The LMS plays an indisputable role in the majority of the eLearning environments. This eLearning system type is often used for presenting, solving and grading simple exercises. However, exercises from complex domains, such as computer programming, require heterogeneous systems such as evaluation engines, learning objects repositories and exercise resolution environments. The coordination of networks of such disparate systems is rather complex. This work presents a standard approach for the coordination of a network of eLearning systems supporting the resolution of exercises. The proposed approach use a pivot component embedded in the LMS with two roles: provide an exercise resolution environment and coordinate the communication between the LMS and other systems exposing their functions as web services. The integration of the pivot component with the LMS relies on the Learning Tools Interoperability. The validation of this approach is made through the integration of the component with LMSs from two vendors.

Anti-vibration gloves and the forearm efforts during tools operations

The objective of this paper is to analyze the forearm muscular contraction levels associated to the use of anti-vibration gloves, by comparing the contraction levels with gloves and without gloves. Two different vibration tools were used in a simulated work environment: (1) A compact Duty Multi-Cutter Bosch and (2) and a Percussion Drill with a drill bit Ø20 mm. Standard operations were performed by each subject in the following materials: (1) Performing cross- sectional cuts in 80x40 mm pine section and (2) performing 20 mm diameter holes in a concrete slab 2 x 2 m, 70 mm thick. The forearm contraction level were measured by surface electromyography in four different muscles: Flexor Digitorum Superficialis (FDS), Flexor Carpi Ulnaris (FCU), Extensor Carpi Radialis Longus (ECRL) e Extensor Carpi Ulnaris (ECU). For the flexor muscles (FDS, FCU), an increase tendency in muscular contraction was observed when the operations are performed without gloves (2-5% MVE increase in the FDS and 3-9% MVE increase in the FCU). For the extensor muscles ECU a decrease tendency in muscular contraction was observed when the operations are performed without gloves (1-10% MVE decrease). Any tendency was found in the ECRL muscle. ECU was the muscle with the highest contraction level for 79% and 71% of the operators, during the operations respectively with the multi-cutter (P50= 27-30%MVE) and with the percussion drill (P50=46-55%MVE). As a final conclusion from this study, anti- vibration gloves may increase the forearm fatigue in the posterior region of the forearm (ECU muscle) during operations with the mentioned tools

Estudo técnico-económico para otimização do projeto e implementação de uma bomba de calor "heat machine"

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Reason Maintenance Systems: Tools for Foundations-based Belief Revision

Dynamic and distributed environments are hard to model since they suffer from unexpected changes, incomplete knowledge, and conflicting perspectives and, thus, call for appropriate knowledge representation and reasoning (KRR) systems. Such KRR systems must handle sets of dynamic beliefs, be sensitive to communicated and perceived changes in the environment and, consequently, may have to drop current beliefs in face of new findings or disregard any new data that conflicts with stronger convictions held by the system. Not only do they need to represent and reason with beliefs, but also they must perform belief revision to maintain the overall consistency of the knowledge base. One way of developing such systems is to use reason maintenance systems (RMS). In this paper we provide an overview of the most representative types of RMS, which are also known as truth maintenance systems (TMS), which are computational instances of the foundations-based theory of belief revision. An RMS module works together with a problem solver. The latter feeds the RMS with assumptions (core beliefs) and conclusions (derived beliefs), which are accompanied by their respective foundations. The role of the RMS module is to store the beliefs, associate with each belief (core or derived belief) the corresponding set of supporting foundations and maintain the consistency of the overall reasoning by keeping, for each represented belief, the current supporting justifications. Two major approaches are used to reason maintenance: single-and multiple-context reasoning systems. Although in the single-context systems, each belief is associated to the beliefs that directly generated it—the justification-based TMS (JTMS) or the logic-based TMS (LTMS), in the multiple context counterparts, each belief is associated with the minimal set of assumptions from which it can be inferred—the assumption-based TMS (ATMS) or the multiple belief reasoner (MBR).