977 resultados para CONVECTIVE PARAMETERIZATION


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The current study focuses on the analysis of pressure surge damping in single pipeline systems generated by a fast change of flow, conditions. A dimensionless form of pressurised transient flow equations was developed. presenting the main advantage of being independent of the system characteristics. In lack of flow velocity profiles. the unsteady friction in turbulent regimes is analysed based on two new empirical corrective-coefficients associated with local and convective acceleration terms. A new, surge damping approach is also presented taking into account the pressure peak time variation. The observed attenuation effect in the pressure wave for high deformable pipe materials can be described by a combination of the non-elastic behaviour of the pipe-wall with steady and unsteady friction effects. Several simulations and experimental tests have been carried out. in order to analyse the dynamic response of single pipelines with different characteristics, such as pipe materials. diameters. thickness. lengths and transient conditions.

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O trabalho realizado teve como objetivo principal analisar os ajustes posturais antecipatórios que ocorrem durante o desempenho de uma tarefa motora fundamental (apanhar), em crianças entre os nove e os dez anos de idade, residentes no Porto e que apresentam um desenvolvimento normal com recurso ao sistema de captura e parametrização do movimento em tempo real BioStage ®. Como objetivo secundário pretendeu-se perceber de que forma este sistema pode ser uma ferramenta importante na prática clínica da terapia ocupacional. Para tal, realizou-se um estudo de natureza quantitativa e de carácter descritivo e recorreu-se a uma amostra de 12 crianças, utilizando o método de amostragem não probabilística por conveniência. A recolha de dados efetuou-se no sistema BioStage ® e foi pedido que realizassem quatro itens do subteste 5 do Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency (BOTMP) – receção bi e unilateral de uma bola com e sem ressalto no chão. Os resultados obtidos sugerem que as raparigas e as crianças mais novas demonstram ter menos estabilidade do tronco e pélvis ou menor capacidade de prever a trajetória da bola e que a receção unilateral foi mais difícil de efetuar pela maioria das crianças. Para concluir, refere-se que o BioStage ® mostra-se útil e é uma mais-valia, contribuindo de forma positiva para a prática da terapia ocupacional, uma vez que pode ser considerado como um complemento ao processo de avaliação pois faz uma análise detalhada, precisa e objetiva e identifica aspetos de difícil mensuração através da observação.

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O estudo do comportamento motor, nomeadamente as áreas do desenvolvimento e controlo motor, têm permitido fundamentar a prática da terapia ocupacional, proporcionando um entendimento mais abrangente de aspetos relacionados com a análise de movimento. Todavia, o processo de análise de atividades, por norma, é realizado de forma empírica, principalmente devido à carência de métodos que avaliem de forma objetiva e precisa o comportamento motor e, consequentemente, os movimentos realizados no desempenho de atividades. Neste sentido, este estudo pretendeu encontrar padrões motores em crianças entre os nove e os dez anos de idade, com desenvolvimento normal, que traduzam o desempenho de uma tarefa motora funcional, com recurso ao sistema de captura e parametrização do movimento em tempo real BioStage®. Por outro lado, tentou-se perceber se o sistema poderia revelar-se um contributo para a prática da terapia ocupacional, possibilitando a obtenção de dados que possam ser utilizados na clínica. As tarefas selecionadas para análise foram os cinco lançamentos propostos pelo Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, que consistem no lançamento por baixo uni e bilateral, lançamento ao chão uni e bilateral e lançamento ao alvo (unilateral). Os resultados encontrados apontam que aos nove e dez anos existem padrões motores similares entre as crianças, no entanto ainda se nota uma ligeira variabilidade no comportamento. Aferiu-se, também, que a idade, sexo e prática de exercício físico podem influenciar os padrões utilizados, estando de acordo com a literatura. O sistema BioStage® mostrou-se uma ferramenta eficaz para a análise de movimento, providenciando informação detalhada sobre o comportamento motor das crianças, no decorrer das tarefas. Deste modo, pode ser uma mais-valia para a prática da terapia ocupacional, podendo contribuir para uma análise de atividades mais precisa, objetiva e fundamentada.

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Metaheuristics performance is highly dependent of the respective parameters which need to be tuned. Parameter tuning may allow a larger flexibility and robustness but requires a careful initialization. The process of defining which parameters setting should be used is not obvious. The values for parameters depend mainly on the problem, the instance to be solved, the search time available to spend in solving the problem, and the required quality of solution. This paper presents a learning module proposal for an autonomous parameterization of Metaheuristics, integrated on a Multi-Agent System for the resolution of Dynamic Scheduling problems. The proposed learning module is inspired on Autonomic Computing Self-Optimization concept, defining that systems must continuously and proactively improve their performance. For the learning implementation it is used Case-based Reasoning, which uses previous similar data to solve new cases. In the use of Case-based Reasoning it is assumed that similar cases have similar solutions. After a literature review on topics used, both AutoDynAgents system and Self-Optimization module are described. Finally, a computational study is presented where the proposed module is evaluated, obtained results are compared with previous ones, some conclusions are reached, and some future work is referred. It is expected that this proposal can be a great contribution for the self-parameterization of Metaheuristics and for the resolution of scheduling problems on dynamic environments.

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In this paper we present a Self-Optimizing module, inspired on Autonomic Computing, acquiring a scheduling system with the ability to automatically select a Meta-heuristic to use in the optimization process, so as its parameterization. Case-based Reasoning was used so the system may be able of learning from the acquired experience, in the resolution of similar problems. From the obtained results we conclude about the benefit of its use.

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This paper addresses the problem of Biological Inspired Optimization Techniques (BIT) parameterization, considering the importance of this issue in the design of BIT especially when considering real world situations, subject to external perturbations. A learning module with the objective to permit a Multi-Agent Scheduling System to automatically select a Meta-heuristic and its parameterization to use in the optimization process is proposed. For the learning process, Casebased Reasoning was used, allowing the system to learn from experience, in the resolution of similar problems. Analyzing the obtained results we conclude about the advantages of its use.

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In this paper, we foresee the use of Multi-Agent Systems for supporting dynamic and distributed scheduling in Manufacturing Systems. We also envisage the use of Autonomic properties in order to reduce the complexity of managing systems and human interference. By combining Multi-Agent Systems, Autonomic Computing, and Nature Inspired Techniques we propose an approach for the resolution of dynamic scheduling problem, with Case-based Reasoning Learning capabilities. The objective is to permit a system to be able to automatically adopt/select a Meta-heuristic and respective parameterization considering scheduling characteristics. From the comparison of the obtained results with previous results, we conclude about the benefits of its use.

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Involving groups in important management processes such as decision making has several advantages. By discussing and combining ideas, counter ideas, critical opinions, identified constraints, and alternatives, a group of individuals can test potentially better solutions, sometimes in the form of new products, services, and plans. In the past few decades, operations research, AI, and computer science have had tremendous success creating software systems that can achieve optimal solutions, even for complex problems. The only drawback is that people don’t always agree with these solutions. Sometimes this dissatisfaction is due to an incorrect parameterization of the problem. Nevertheless, the reasons people don’t like a solution might not be quantifiable, because those reasons are often based on aspects such as emotion, mood, and personality. At the same time, monolithic individual decisionsupport systems centered on optimizing solutions are being replaced by collaborative systems and group decision-support systems (GDSSs) that focus more on establishing connections between people in organizations. These systems follow a kind of social paradigm. Combining both optimization- and socialcentered approaches is a topic of current research. However, even if such a hybrid approach can be developed, it will still miss an essential point: the emotional nature of group participants in decision-making tasks. We’ve developed a context-aware emotion based model to design intelligent agents for group decision-making processes. To evaluate this model, we’ve incorporated it in an agent-based simulator called ABS4GD (Agent-Based Simulation for Group Decision), which we developed. This multiagent simulator considers emotion- and argument based factors while supporting group decision-making processes. Experiments show that agents endowed with emotional awareness achieve agreements more quickly than those without such awareness. Hence, participant agents that integrate emotional factors in their judgments can be more successful because, in exchanging arguments with other agents, they consider the emotional nature of group decision making.

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: In this work we derive an analytical solution given by Bessel series to the transient and one-dimensional (1D) bioheat transfer equation in a multi-layer region with spatially dependent heat sources. Each region represents an independent biological tissue characterized by temperature-invariant physiological parameters and a linearly temperature dependent metabolic heat generation. Moreover, 1D Cartesian, cylindrical or spherical coordinates are used to define the geometry and temperature boundary conditions of first, second and third kinds are assumed at the inner and outer surfaces. We present two examples of clinical applications for the developed solution. In the first one, we investigate two different heat source terms to simulate the heating in a tumor and its surrounding tissue, induced during a magnetic fluid hyperthermia technique used for cancer treatment. To obtain an accurate analytical solution, we determine the error associated with the truncated Bessel series that defines the transient solution. In the second application, we explore the potential of this model to study the effect of different environmental conditions in a multi-layered human head model (brain, bone and scalp). The convective heat transfer effect of a large blood vessel located inside the brain is also investigated. The results are further compared with a numerical solution obtained by the Finite Element Method and computed with COMSOL Multi-physics v4.1 (c). (c) 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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27th Annual Conference of the European Cetacean Society. Setúbal, Portugal, 8-10 April 2013.

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Tese de Doutoramento, Física, 17 de Dezembro de 2013, Universidade dos Açores.

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A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo, qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário. Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É também proposto um módulo de aprendizagem para a resolução de novos problemas de escalonamento, com base em experiência anterior. O módulo de Auto-Optimização desenvolvido, inspirado na Computação Autónoma, permite ao sistema a selecção automática da Meta-heurística a usar no processo de optimização, assim como a respectiva parametrização. Para tal, recorreu-se à utilização de Raciocínio baseado em Casos de modo que o sistema resultante seja capaz de aprender com a experiência adquirida na resolução de problemas similares. Dos resultados obtidos é possível concluir da vantagem da sua utilização e respectiva capacidade de adaptação a novos e eventuais cenários.

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Neste trabalho é desenvolvida uma bancada didáctica que permite simular o funcionamento de um sistema de microgeração. A bancada inclui uma máquina síncrona responsável pela geração de energia eléctrica acoplada a uma máquina de indução que simula a máquina primária. A máquina de indução é controlada por um sistema electrónico de controlo de potência (variador de velocidade) que permite manter constante a velocidade de rotação e consequentemente a frequência da tensão gerada pela máquina síncrona. Por sua vez, a excitação da máquina síncrona é controla por uma fonte de tensão externa. A parametrização e controlo do variador de velocidade, assim como o controlo da fonte de tensão externa, são feitos a partir dum software que corre num PC, que também monitoriza a tensão gerada pela máquina síncrona. Este software é ainda responsável pela interface com o utilizador. O software desenvolvido permite manter as características da tensão gerada pela máquina síncrona independentemente da carga imposta.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

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This paper presents a modified Particle Swarm Optimization (PSO) methodology to solve the problem of energy resources management with high penetration of distributed generation and Electric Vehicles (EVs) with gridable capability (V2G). The objective of the day-ahead scheduling problem in this work is to minimize operation costs, namely energy costs, regarding he management of these resources in the smart grid context. The modifications applied to the PSO aimed to improve its adequacy to solve the mentioned problem. The proposed Application Specific Modified Particle Swarm Optimization (ASMPSO) includes an intelligent mechanism to adjust velocity limits during the search process, as well as self-parameterization of PSO parameters making it more user-independent. It presents better robustness and convergence characteristics compared with the tested PSO variants as well as better constraint handling. This enables its use for addressing real world large-scale problems in much shorter times than the deterministic methods, providing system operators with adequate decision support and achieving efficient resource scheduling, even when a significant number of alternative scenarios should be considered. The paper includes two realistic case studies with different penetration of gridable vehicles (1000 and 2000). The proposed methodology is about 2600 times faster than Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) reference technique, reducing the time required from 25 h to 36 s for the scenario with 2000 vehicles, with about one percent of difference in the objective function cost value.