942 resultados para Linear Static Analysis
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Fisiopatologia em Clínica Médica - FMB
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Pediatria - FMB
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Neste trabalho são apresentadas aproximações lineares e quadráticas das equações de Zoeppritz para a obtenção dos coeficientes de reflexão e transmissão de eventos P-P e P-S em função dos ângulos de incidência e da média angular, bem como a análise de inversão linear de AVO, considerando os eventos de reflexão P-P e P-S dissociados e combinados. O uso das chamadas aproximações pseudo-quadráticas foi aplicado para obtenção de aproximações quadráticas apenas para eventos-PP, em torno dos contrastes médios das velocidades de ondas compressionais e cisalhantes e da razão Vs/Vp. Os resultados das aproximações desenvolvidas neste trabalho mostram que as aproximações quadráticas são mais precisas que as lineares, nas duas versões angulares. As comparações entre as aproximações em termos do ângulo de incidência e da média angular mostram que as aproximações quadráticas são equivalentes dentro do limite angular de [0º, 30º]. Por outro lado, as aproximações lineares em função do ângulo de incidência mostram-se mais precisas que as aproximações lineares em função da média angular. Na inversão linear, fez-se análises de sensibilidade e de ambigüidade e observou-se que, nos caso de eventos de reflexão P-P e P-S dissociados, apenas um parâmetro pode ser estimado e que a combinação destes eventos consegue estabilizar a inversão, permitindo a estimativa de dois dentre os parâmetros físicos dos meios (contrastes de impedância, de velocidade de onda P e de módulo de cisalhamento).
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Com o objetivo de avaliar quatro densidades de estocagem de pirarucu (Arapaima gigas) e identificar a que proporcione melhor desempenho produtivo em ganho de peso e comprimento, para viabilizar o seu cultivo intensivo, foi realizada uma pesquisa, durante 360 dias, utilizando as densidades de cinco, dez, quinze e 20 peixes por 100 m2 de viveiro, fornecendo-se tilápias vivas como alimento, capturada sem açude de manejo de búfalas leiteiras, equivalente a 6% do peso vivo dos peixes, durante quatro dias por semana. Os animais foram agrupados aleatoriamente em quatro tratamentos e duas repetições. Os dados foram analisados com base na aplicação do modelo exponencial de crescimento, tendo sido obtidas as expressões matemáticas para cada densidade de estocagem. Foram feitas analises de regressão linear simples. O crescimento em peso e comprimento do pirarucu varia de acordo com a sua taxa de estocagem, entretanto, até os 120 dias de cultivo não houve diferenças em peso nas quatro densidades estudadas. Os valores do coeficiente angular da relação peso/comprimento do pirarucu demonstram que o seu crescimento e do tipo alométrico. O comprimento total máximo foi de 107,66 cm e peso total máximo de 13,43 kg, na densidade de cinco peixes/100 m2. Entretanto, a maior biomassa, de 85,69 kg/100 m2, foi observada na densidade de dez peixes/100 m2, o que a indica como sendo a mais adequada para utilização em cultivo intensivo. O excelente desenvolvimento ponderal do pirarucu indica o potencial de cultivo dessa espécie, em sistema intensivo de criação associada com búfalas leiteiras.
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Oito modelos matemáticos bi-paramétricos, existentes na literatura e com larga aplicação na predição de isotermas de adsorção foram submetidos à análise. O guaraná (Paullinia cupana) em pó objeto deste estudo foi obtido em "spray dryer", a partir de um extrato hidroalcoólico. Ajustaram-se os pontos experimentais das isotermas de adsorção de umidade do produto à 15°C, 25°C e 35°C, por análise de regressão não-linear. Para estudar o efeito da temperatura nos parâmetros dos modelos utilizaram-se regressões dos tipos: linear, exponencial, logarítmica e inversa. Utilizou-se para fazer os ajustes o aplicativo STATGRAPHICS 5.1. Entre os modelos testados os que apresentam melhores resultados foram as equações de Handerson, Oswin e Mizrahi.