990 resultados para Máquinas de vapor
Resumo:
A montagem de circuitos eletrónicos é um processo extremamente complexo, e como tal muito difícil de controlar. Ao longo do processo produtivo, é colocada solda no PCB (printed circuit board), seguidamente são colocados os componentes eletrónicos que serão depois soldados através de um sistema de convecção, sendo por fim inspecionados todos os componentes, com o intuito de detetar eventuais falhas no circuito. Esta inspeção é efetuada por uma máquina designada por AOI (automatic optical inspection), que através da captura de várias imagens do PCB, analisa cada uma, utilizando algoritmos de processamento de imagem como forma de verificar a presença, colocação e soldadura de todos os componentes. Um dos grandes problemas na classificação dos defeitos relaciona-se com a quantidade de defeitos mal classificados que passam para os processos seguintes, por análise errada por parte dos operadores. Assim, apenas com uma formação adequada, realizada continuamente, é possível garantir uma menor taxa de falhas por parte dos operadores e consequentemente um aumento na qualidade dos produtos. Através da implementação da metodologia Gage R&R para atributos, que é parte integrante da estratégia “six sigma” foi possível analisar a aptidão dos operadores, com base na repetição aleatória de várias imagens. Foi desenvolvido um software que implementa esta metodologia na formação dos operadores das máquinas AOI, de forma a verificar a sua aptidão, tendo como objetivo a melhoria do seu desempenho futuro, através da medição e quantificação das dificuldades de cada pessoa. Com esta nova sistemática foi mais fácil entender a necessidade de formação de cada operador, pois com a constante evolução dos componentes eletrónicos e com o surgimento de novos componentes, estão implícitas novas dificuldades para os operadores neste tipo de tarefa. Foi também possível reduzir o número de defeitos mal classificados de forma significativa, através da aposta na formação com o auxílio do software desenvolvido.
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Soil vapor extraction (SVE) is an efficient, well-known and widely applied soil remediation technology. However, under certain conditions it cannot achieve the defined cleanup goals, requiring further treatment, for example, through bioremediation (BR). The sequential application of these technologies is presented as a valid option but is not yet entirely studied. This work presents the study of the remediation of ethylbenzene (EB)-contaminated soils, with different soil water and natural organic matter (NOMC) contents, using sequential SVE and BR. The obtained results allow the conclusion that: (1) SVE was sufficient to reach the cleanup goals in 63% of the experiments (all the soils with NOMC below 4%), (2) higher NOMCs led to longer SVE remediation times, (3) BR showed to be a possible and cost-effective option when EB concentrations were lower than 335 mg kgsoil −1, and (4) concentrations of EB above 438 mg kgsoil −1 showed to be inhibitory for microbial activity.
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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica na Área de Manutenção e Produção
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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica Perfil Manutenção e Produção
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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The prediction of the time and the efficiency of the remediation of contaminated soils using soil vapor extraction remain a difficult challenge to the scientific community and consultants. This work reports the development of multiple linear regression and artificial neural network models to predict the remediation time and efficiency of soil vapor extractions performed in soils contaminated separately with benzene, toluene, ethylbenzene, xylene, trichloroethylene, and perchloroethylene. The results demonstrated that the artificial neural network approach presents better performances when compared with multiple linear regression models. The artificial neural network model allowed an accurate prediction of remediation time and efficiency based on only soil and pollutants characteristics, and consequently allowing a simple and quick previous evaluation of the process viability.
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As centrais termoelétricas convencionais convertem apenas parte do combustível consumido na produção de energia elétrica, sendo que outra parte resulta em perdas sob a forma de calor. Neste sentido, surgiram as unidades de cogeração, ou Combined Heat and Power (CHP), que permitem reaproveitar a energia dissipada sob a forma de energia térmica e disponibilizá-la, em conjunto com a energia elétrica gerada, para consumo doméstico ou industrial, tornando-as mais eficientes que as unidades convencionais Os custos de produção de energia elétrica e de calor das unidades CHP são representados por uma função não-linear e apresentam uma região de operação admissível que pode ser convexa ou não-convexa, dependendo das caraterísticas de cada unidade. Por estas razões, a modelação de unidades CHP no âmbito do escalonamento de geradores elétricos (na literatura inglesa Unit Commitment Problem (UCP)) tem especial relevância para as empresas que possuem, também, este tipo de unidades. Estas empresas têm como objetivo definir, entre as unidades CHP e as unidades que apenas geram energia elétrica ou calor, quais devem ser ligadas e os respetivos níveis de produção para satisfazer a procura de energia elétrica e de calor a um custo mínimo. Neste documento são propostos dois modelos de programação inteira mista para o UCP com inclusão de unidades de cogeração: um modelo não-linear que inclui a função real de custo de produção das unidades CHP e um modelo que propõe uma linearização da referida função baseada na combinação convexa de um número pré-definido de pontos extremos. Em ambos os modelos a região de operação admissível não-convexa é modelada através da divisão desta àrea em duas àreas convexas distintas. Testes computacionais efetuados com ambos os modelos para várias instâncias permitiram verificar a eficiência do modelo linear proposto. Este modelo permitiu obter as soluções ótimas do modelo não-linear com tempos computationais significativamente menores. Para além disso, ambos os modelos foram testados com e sem a inclusão de restrições de tomada e deslastre de carga, permitindo concluir que este tipo de restrições aumenta a complexidade do problema sendo que o tempo computacional exigido para a resolução do mesmo cresce significativamente.
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A automatização dos processos industriais, onde os acionamentos eletromecânicos representam a sua principal componente, levou à necessidade destes equipamentos funcionarem de forma ininterrupta. No entanto, nenhum acionamento está isento da ocorrência de uma falha, ou de uma combinação de falhas simultâneas, resultando num deficiente funcionamento ou mesmo na sua paragem. Neste contexto, a máquina de indução hexafásica apresenta-se especialmente indicada, pelas vantagens que o aumento do número de fases possibilita, para sistemas que requerem uma elevada disponibilidade. O trabalho apresentado nesta dissertação tem como objetivo principal o estudo da deteção e diagnóstico de falhas num acionamento baseado em máquina de indução hexafásica. A metodologia adotada no trabalho baseia-se no desenvolvimento de um modelo matemático adequado à simulação e análise do funcionamento da máquina hexafásica, em modo normal e com falha, e no desenvolvimento de estratégias/métodos de deteção e diagnóstico de falhas, quer para a máquina de indução hexafásica quer para o respetivo inversor. Os métodos propostos são baseados na análise de padrões das correntes de fases. Deste trabalho resultou ainda a implementação de um protótipo laboratorial de acionamento hexafásico. Os resultados obtidos por simulação e provenientes dos ensaios experimentais permitem validar o modelo proposto para a máquina de indução hexafásica, em modo normal e com falha, assim como os métodos de deteção e diagnóstico de falhas propostos. É ainda analisada a capacidade de funcionamento do acionamento desenvolvido em modo de falha
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Banco del conocimiento
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Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Relaciones Industriales) UANL
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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Mecánica, con especialidad en Diseño ) - Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica
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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Potencia) U.A.N.L.
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Tesis (Maestría en Ciencias de la Ingeniería Eléctrica, con especialidad en Potencia) U.A.N.L.
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Tesis (Maestro en Ciencias de la Ingeniería Mecánica con Especialidad en Térmica y Fluidos) UANL, 1998.
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Tesis (Maestría en Ciencias de la Administración con Especialidad en Sistemas) U.A.N.L.