AMB system for high-speed motors using automatic commissioning

The general trend towards increasing e ciency and energy density drives the industry to high-speed technologies. Active Magnetic Bearings (AMBs) are one of the technologies that allow contactless support of a rotating body. Theoretically, there are no limitations on the rotational speed. The absence of friction, low maintenance cost, micrometer precision, and programmable sti ness have made AMBs a viable choice for highdemanding applications. Along with the advances in power electronics, such as signi cantly improved reliability and cost, AMB systems have gained a wide adoption in the industry. The AMB system is a complex, open-loop unstable system with multiple inputs and outputs. For normal operation, such a system requires a feedback control. To meet the high demands for performance and robustness, model-based control techniques should be applied. These techniques require an accurate plant model description and uncertainty estimations. The advanced control methods require more e ort at the commissioning stage. In this work, a methodology is developed for an automatic commissioning of a subcritical, rigid gas blower machine. The commissioning process includes open-loop tuning of separate parts such as sensors and actuators. The next step is to apply a system identi cation procedure to obtain a model for the controller synthesis. Finally, a robust model-based controller is synthesized and experimentally evaluated in the full operating range of the system. The commissioning procedure is developed by applying only the system components available and a priori knowledge without any additional hardware. Thus, the work provides an intelligent system with a self-diagnostics feature and an automatic commissioning.

Dynaamisen lämmönsiirtomallin kehittäminen

Dynaamisia simulointimalleja tarvitaan, jotta voidaan tarkastella järjestelmän käyttäytymistä ajan funktiona. Simulointimallilla voidaan simuloida järjestelmän lähtö erilaisilla herätteillä. Mallin avulla saadaan myös tarkempi käsitys järjestelmästä ja sen osa-alueista, koska simulointimallista voidaan tarkastella sellaisia asioita, jotka voivat olla oikeasta järjestelmästä vaikeasti mitattavia. Tässä työssä kehitetään LUT Energian hyötysuhdemittapaikan keskikokoista kalorimetriä approksimoiva dynaaminen lämmönsiirtomalli käyttäen Matlab® Simulink -ohjelmistoa. Kehitetyn lämmönsiirtomallin tarkkuutta arvioidaan todellisella järjestelmällä tehdyillä mittauksilla. Työssä käytetään karkeita approksimaatioita, jotka tulee korvata tarkemmilla matemaattisilla malleilla jatkokehitystä varten. Työssä kehitetty dynaaminen lämmönsiirtomalli approksimoi todellisen järjestelmän vastetta lämmitysvaiheessa keskimääräisenvirheen ±0,19 °C tarkkuudella.

Regressiotestaus- ja ylläpitotyökalu Ohjelmoinnin perusteet -kurssin Python-harjoitustehtäville

Tässä kandidaatintyössä suunnitellaan ja toteutetaan regressiotestaus- ja ylläpitotyökalu Ohjelmoinnin perusteet -kurssin Python-ohjelmointitehtäville. Työkalun on tarkoitus auttaa kurssin vastuuhenkilöitä selvittämään kurssilla käytettyjen harjoitustehtävien esimerkkiratkaisujen toimivuus Python-versiossa, jota kurssilla aiotaan käyttää ohjelmointiympäristönä seuraavana vuonna, ja helpottaa harjoitusmateriaalin yhdenmukaisuuden varmistamista silloin kun Python-versiota vaihdetaan tai materiaaliin tehdään muutoksia. Työssä tutkitaan, miten tarkoitukseen sopiva yleispätevä testaustyökalu voidaan kehittää, mitä seikkoja sen suunnittelussa on otettava huomioon ja mitä ongelmia kehittämiseen liittyy. Yleispätevän testaustyökalun kehittäminen osoittautui hankalaksi, vaikka testattavat ohjelmat ovat yksinkertaisia. Harjoitusmateriaaliin kuuluneiden yli 50 ohjelman testaamisessa tarvittavia tiedostoja oli yhteensä hyvin suuri määrä, ja niiden käsittelemiseksi työkalussa ja sen ulkopuolella oli vaikeaa valita optimaalista hakemistorakennetta. Lisäksi joidenkin testattavien ohjelmien havaittiin vaativan testauksessa muista poikkeavia lisätoimenpiteitä, jotka päätettiin jättää toteuttamatta työn puitteissa. Työn toivottu tulos jäi siten osittain saavuttamatta. Tuloksena syntyi kuitenkin työkalu, jolla voidaan ajaa 93 % nykyisistä esimerkkiratkaisuista määritellyillä testisyötteillä halutussa Python -ympäristössä ja saada tiedot ohjelmien toimivuudesta sekä niiden tuottamien tulosteiden täsmäävyydestä esimerkkitulosteisiin.

Päijäthämäläisten yritysten tieto- ja osaamistarpeet Venäjän liiketoiminnassa

Russia is a developing and growing economy which gives great potential for Finnish companies to practice diverse business. However, the unique characteristics of Russia set some challenges for companies which have to be managed with either own know-how or by exploiting external knowledge-intensive business services. Constant developing of company’s know-how and knowledge is part of a successful internationalization and knowledge has a magnificent role in company’s internationalization process. Organizations’ needs for knowledge inputs were researched through a holistic case study where method-triangulation was used. Through a case study the demand for knowledge inputs could be examined on general level, but also, under-stood profoundly and comprehensively. The data was collected through qualitative interviews and quantitative survey. The results show that the companies consider the knowledge-intensive business services in Russian business important. However, the degree of utilization was fairly varying and firm-specific. According to the results, the strongest demand for knowledge inputs is in the field of operational knowledge. The need for external support in Russian business was remarkably lower in companies that currently do Russian business compared to the companies on planning level.

Tuoteideoiden ja niiden innovaatiopotentiaalin arviointi pääomasijoittajan näkökulmasta

Tässä tutkimuksessa selvitetään, miten pääomasijoittajat arvioivat tuoteideoita sekä niiden potentiaalisuutta kehittyä innovaatioiksi. Tutkimusongelmaa lähestytään kolmen osaongelman kautta: 1. Millaisia prosesseja, menetelmiä tai käytäntöjä pääomasijoittajilla on tuoteideoiden arviointiin; 2. Millaisia innovaation tekijöitä, komponentteja tai attribuutteja pääomasijoittajat huomioivat tuoteideaa arvioidessaan; 3. Millaisia tekijöitä pääomasijoittajat huomioivat tuoteidean innovaatiopotentiaalin arvioinnissa, ja kuinka tärkeitä nämä tekijät ovat. Tutkimusongelman selvittämiseksi ja ymmärtämiseksi kuvataan innovaatio -käsite: mitä on innovaatiotoiminta, millainen on innovaatioprosessi ja miten ideasta edetään kohti tuotetta ja mahdollista innovaatiota. Potentiaalisten ideoiden rahoitusta tarkastellaan sekä yleisellä tasolla että pääomasijoittajien näkökulmasta. Pääomasijoittamisen historia, sijoitusmotiivit sekä pääomasijoitusprosessi selvitetään. Lisäksi selvitetään tuoteinnovaation tekijät, jotka tässä tutkimuksessa ovat syötteet, prosessit ja tuotokset. Tutkimukseen liittyvä tiedonkeruu suoritettiin verkkokyselynä keväällä 2013. Tutkimus oli kokonaistutkimus, ja kyselylomake lähetettiin kaikille FVCA:n jäsenille (Suomen pääomasijoi-tusyhdistys ry:n varsinaiset jäsenet). Empiirisessä osiossa selvitettiin pääomasijoittajien taus-tatietojen lisäksi tuoteidean arviointiin liittyviä menetelmiä ja järjestelmiä, syötteitä, prosesseja, tuotoksia sekä tuoteidean innovaatiopotentiaaliin liittyviä asioita. Pääomasijoittajia kiinnostaa eniten yritysten kasvuvaiheen rahoitus ja toimialoista teollisuus sekä energia. Tuoteideoita ja niiden innovaatiopotentiaalia arvioidaan useiden eri tekijöiden perusteella, mutta vakiintuneita ja kiinteitä arviointimenetelmiä tai -prosesseja on harvalla yrityksistä.

Methodology for wind turbine blade geometry optimization

Nowadays, the upwind three bladed horizontal axis wind turbine is the leading player on the market. It has been found to be the best industrial compromise in the range of different turbine constructions. The current wind industry innovation is conducted in the development of individual turbine components. The blade constitutes 20-25% of the overall turbine budget. Its optimal operation in particular local economic and wind conditions is worth investigating. The blade geometry, namely the chord, twist and airfoil type distributions along the span, responds to the output measures of the blade performance. Therefore, the optimal wind blade geometry can improve the overall turbine performance. The objectives of the dissertation are focused on the development of a methodology and specific tool for the investigation of possible existing wind blade geometry adjustments. The novelty of the methodology presented in the thesis is the multiobjective perspective on wind blade geometry optimization, particularly taking simultaneously into account the local wind conditions and the issue of aerodynamic noise emissions. The presented optimization objective approach has not been investigated previously for the implementation in wind blade design. The possibilities to use different theories for the analysis and search procedures are investigated and sufficient arguments derived for the usage of proposed theories. The tool is used for the test optimization of a particular wind turbine blade. The sensitivity analysis shows the dependence of the outputs on the provided inputs, as well as its relative and absolute divergences and instabilities. The pros and cons of the proposed technique are seen from the practical implementation, which is documented in the results, analysis and conclusion sections.

Tiedonhallinta verkostoituneessa logistiikkaketjussa – Case: VR-Yhtymä

Tiedon tehokas jakaminen ja tiedon hallinta näyttelee tärkeätä roolia yritysten kannattavuuden ja tehokkuuden kehittämisessä. Laadukkaan tiedon tehokas jakaminen ja omaksuminen korostuvat verkostoituneessa logistiikkaketjussa ja kolmannen osapuolen logistiikkaa harjoittavissa yrityksissä. Tehokkaalla tiedon jakamisella, tietämyksen hallinnalla sekä tietojohtamisen keinoilla voidaan luoda tehokkaita ja kilpailukykyisiä businessprosesseja. Työn tuloksena saavutettiin kuvaus tietojohtamisen eri näkökulmista sekä tietojohtamisesta tiedon hallinnan työkaluna. Työn teoreettisessa osuudessa käsitellään tietoa ja sen eri tasoja sekä perspektiivejä tietojohtamisessa käytettyinä syötteinä, sen prosesseina sekä lopputuloksena, joita tietojohtamisen käsitteen alla olevilla työkaluilla ja käytännöillä toteutetaan. Aiempi tutkimus osoittaa, että tietojohtaminen on yksi johtamisen malli, jonka avulla voidaan saavuttaa tehokkaan yritystoiminnan edellytykset sekä asetetut strategiset tavoit- teet. Kirjallisuuden perusteella pyrittiin kartoittamaan verkostoituneen logistiikkaketjun tiedonhallinnan esteet ja sitä rajoittavat tekijät. Työn empiirinen osuus toteutettiin kvalitatiivisena kysely- sekä haastattelututkimuksena, jonka avulla kerättiin työssä käytetty tutkimusaineisto. Työn empiirisessä osuudessa kartoitettiin kohdeorganisaation tiedonhallintaprosesseja sen kuljetustuotannon toiminnoissa, sekä niiden toteuttamista vaikeuttavia ja hidastavia tekijöitä. Empiirisen aineiston perusteella yritykselle ehdotettiin organisaation muokkaamista enemmän tiedon jakamista tu- kevaan suuntaan, joka voidaan teoriatiedon perusteella toteuttaa esimerkiksi luomalla fyysisiä ja henkisiä tiloja tietoprosessien toteuttamiselle.

Rikosperusteisen erityistarkastuksen laadun osa-alueet

Viimeisenä kymmenenä vuotena valtiovalta on halunnut panostaa harmaan talouden torjuntaan. Tätä kautta panoksia on lisätty myös talousrikollisuuden torjuntaan, mm. lisäämällä tutkiville viranomaisille myönnettyjen resurssien määrää. Poliisi yhdessä syyttäjän kanssa on keskeisessä roolissa talousrikostutkinnassa ja -torjunnassa. Talousrikosten tunnusmerkistön toteen näyttämisessä rikosperusteiselle erityistarkastuksella on erityisen tärkeä rooli. Tutkielmassa on paneuduttu rikosperusteisen erityistarkastuksen laadun määrittelyyn ja laatuun vaikuttaviin tekijöihin. Tutkielman lähdeaineistona käytettiin mm. teoriakirjallisuutta tilintarkastusalalta sekä talousrikollisuutta käsittelevästä kirjallisuudesta. Lisäksi käytännön työn kannalta olennaisia seikkoja on kerätty asiantuntijahaastatteluilla. Tämän tutkielman tuloksena on eritelty tarkkaan rikosperusteisen erityistarkastuksen laatuun vaikuttavia tekijöitä. Kyseiset tekijät on jaoteltu neljän eri pääkriteerin kautta. Tarkastuksen laatukriteereitä taas on tarkasteltu suhteessa tilintarkastusalaan ja tuloksena on luotu kriteereiden jaottelu, joka helpottaa laatuun vaikuttavien tekijöiden hahmottamista.

Lujien painelaiteterästen hitsaus

Työn tavoitteena oli tutkia lujan nuorrutetun painelaiteteräksen P500QL2 hitsattavuutta ja koehitsausten avulla löytää optimaaliset hitsausparametrit ja lämmöntuonti teräksen hitsaukseen. Työn tavoitteena oli myös selvittää ja käsitellä kaikkien painelaiteterässtandardissa esitettyjen lujien painelaiteterästen hitsauksessa huomioon otettavia asioita. Työn teoriaosuudessa käsitellään lujien painelaiteterästen hitsauksessa huomioitavia erityispiirteitä, kuten lämmöntuontia, jäähtymisaikaa, esilämmitystä sekä hitsausaineiden valintaa. Lisäksi teoriaosuudessa käsitellään painelaitteiden valmistusta, painelaiteterässtandardiin kuuluvia lujia painelaiteteräksiä sekä keinoja lujien terästen hitsattavuuden arviointiin. Työn kokeellisessa osassa tutkittiin aineenvahvuudeltaan 50 mm paksun P500QL2-teräksen päittäisliitoksen mekaanisia ominaisuuksia eri lämmöntuonneilla hitsattuna. Kokeellisessa osassa tutkittiin myös myöstön poisjättämisen vaikutuksia liitoksen mekaanisiin ominaisuuksiin. Mekaanisia ominaisuuksia tutkittiin toteuttamalla koekappaleiden aineenkoetus menetelmäkoestandardin vaatimuksia soveltaen. Tutkimuksessa käytettyjä testausmenetelmiä olivat silmämääräinen tarkastus, magneettijauhetarkastus, ultraäänitarkastus, mikro- ja makrorakennetarkastelu, kovuuskokeet, vetokokeeet ja iskukokeet. Testauksessa saatujen tulosten avulla lujan painelaiteteräksen P500QL2 hitsaukseen laadittiin alustava hitsausohje. Hitsausliitosten testauksessa saatujen tulosten perusteella havaittiin hitsien lujuuden ja kovuuden laskevan lämmöntuonnin kasvaessa. Hitsausliitosten iskusitkeysominaisuudet olivat erinomaiset vielä suurellakin lämmöntuonnilla, mutta liitosten murtovenymäarvot laskivat lämmöntuonnin kasvaessa. Myöstön havaittiin parantavan hitsin mekaanisia ominaisuuksia huomattavasti. Tutkimuksen tulosten perusteella painelaiteteräs P500QL2 on hitsattavissa suurella lämmöntuonnilla ja suurella tuottavuudella liitoksen täyttäessä painelaitevalmistuksen edellyttämät vaatimukset.

Forecasting of wind speeds and directions with artificial neural networks

In this master’s thesis, wind speeds and directions were modeled with the aim of developing suitable models for hourly, daily, weekly and monthly forecasting. Artificial Neural Networks implemented in MATLAB software were used to perform the forecasts. Three main types of artificial neural network were built, namely: Feed forward neural networks, Jordan Elman neural networks and Cascade forward neural networks. Four sub models of each of these neural networks were also built, corresponding to the four forecast horizons, for both wind speeds and directions. A single neural network topology was used for each of the forecast horizons, regardless of the model type. All the models were then trained with real data of wind speeds and directions collected over a period of two years in the municipal region of Puumala in Finland. Only 70% of the data was used for training, validation and testing of the models, while the second last 15% of the data was presented to the trained models for verification. The model outputs were then compared to the last 15% of the original data, by measuring the mean square errors and sum square errors between them. Based on the results, the feed forward networks returned the lowest generalization errors for hourly, weekly and monthly forecasts of wind speeds; Jordan Elman networks returned the lowest errors when used for forecasting of daily wind speeds. Cascade forward networks gave the lowest errors when used for forecasting daily, weekly and monthly wind directions; Jordan Elman networks returned the lowest errors when used for hourly forecasting. The errors were relatively low during training of the models, but shot up upon simulation with new inputs. In addition, a combination of hyperbolic tangent transfer functions for both hidden and output layers returned better results compared to other combinations of transfer functions. In general, wind speeds were more predictable as compared to wind directions, opening up opportunities for further research into building better models for wind direction forecasting.

Nutrient cycling disturbance in Atlantic Forest sites affected by air pollution coming from the industrial complex of Cubatão, Southeast Brazil

Several aspects of nutrient cycling were studied at two sites of Atlantic Forest, in São Paulo State, Southeast Brazil (23o46’ S; 46o18’ W), which exhibited different degrees of forest structure decline caused by the air pollution emitted by the industrial complex of Cubatão, being referred here as the most and least affected sites (MAS and LAS, respectively). These investigations were developed during 1984 - 1986, a period in which the most severe negative effects of air pollution could be observed. Concentrations and amounts of N, P, K, Ca, Mg and S in four ecosystem compartments (leaves, litter layer, soil and roots) and in rainfall, throughfall and litterfall are briefly presented. At each site, the content of mineral elements generally decreased from leaves to litterfall and litter layer on the forest floor. Soil surface layer (0 - 5 cm) in both sites was the richest in mineral elements. Soil fertility was greater at LAS. In general, nutrient amounts remaining in the compartments and cycling through the ecosystem were greater at LAS as well, which could be due to the higher complexity of the forest structure at this site. Rainfall contributed more to soil inputs of K, Ca, Mg and S than litterfall at both sites. The nutrient residence times in the litter layer were higher and the index of nutrient use efficiency was lower at the most affected site. It was concluded that nutrient cycling was disturbed by air pollution at both sites, but to a greater extent at MAS. The main consequences of the air pollution stress were detected in the flux of nutrients through litterfall and in the litter layer on the forest floor.

Scheduling dynamic dataflow graphs with model checking

With the shift towards many-core computer architectures, dataflow programming has been proposed as one potential solution for producing software that scales to a varying number of processor cores. Programming for parallel architectures is considered difficult as the current popular programming languages are inherently sequential and introducing parallelism is typically up to the programmer. Dataflow, however, is inherently parallel, describing an application as a directed graph, where nodes represent calculations and edges represent a data dependency in form of a queue. These queues are the only allowed communication between the nodes, making the dependencies between the nodes explicit and thereby also the parallelism. Once a node have the su cient inputs available, the node can, independently of any other node, perform calculations, consume inputs, and produce outputs. Data ow models have existed for several decades and have become popular for describing signal processing applications as the graph representation is a very natural representation within this eld. Digital lters are typically described with boxes and arrows also in textbooks. Data ow is also becoming more interesting in other domains, and in principle, any application working on an information stream ts the dataflow paradigm. Such applications are, among others, network protocols, cryptography, and multimedia applications. As an example, the MPEG group standardized a dataflow language called RVC-CAL to be use within reconfigurable video coding. Describing a video coder as a data ow network instead of with conventional programming languages, makes the coder more readable as it describes how the video dataflows through the different coding tools. While dataflow provides an intuitive representation for many applications, it also introduces some new problems that need to be solved in order for data ow to be more widely used. The explicit parallelism of a dataflow program is descriptive and enables an improved utilization of available processing units, however, the independent nodes also implies that some kind of scheduling is required. The need for efficient scheduling becomes even more evident when the number of nodes is larger than the number of processing units and several nodes are running concurrently on one processor core. There exist several data ow models of computation, with different trade-offs between expressiveness and analyzability. These vary from rather restricted but statically schedulable, with minimal scheduling overhead, to dynamic where each ring requires a ring rule to evaluated. The model used in this work, namely RVC-CAL, is a very expressive language, and in the general case it requires dynamic scheduling, however, the strong encapsulation of dataflow nodes enables analysis and the scheduling overhead can be reduced by using quasi-static, or piecewise static, scheduling techniques. The scheduling problem is concerned with nding the few scheduling decisions that must be run-time, while most decisions are pre-calculated. The result is then an, as small as possible, set of static schedules that are dynamically scheduled. To identify these dynamic decisions and to find the concrete schedules, this thesis shows how quasi-static scheduling can be represented as a model checking problem. This involves identifying the relevant information to generate a minimal but complete model to be used for model checking. The model must describe everything that may affect scheduling of the application while omitting everything else in order to avoid state space explosion. This kind of simplification is necessary to make the state space analysis feasible. For the model checker to nd the actual schedules, a set of scheduling strategies are de ned which are able to produce quasi-static schedulers for a wide range of applications. The results of this work show that actor composition with quasi-static scheduling can be used to transform data ow programs to t many different computer architecture with different type and number of cores. This in turn, enables dataflow to provide a more platform independent representation as one application can be fitted to a specific processor architecture without changing the actual program representation. Instead, the program representation is in the context of design space exploration optimized by the development tools to fit the target platform. This work focuses on representing the dataflow scheduling problem as a model checking problem and is implemented as part of a compiler infrastructure. The thesis also presents experimental results as evidence of the usefulness of the approach.

Neural reflex regulation of arterial pressure in pathophysiological conditions: interplay among the baroreflex, the cardiopulmonary reflexes and the chemoreflex

The maintenance of arterial pressure at levels adequate to perfuse the tissues is a basic requirement for the constancy of the internal environment and survival. The objective of the present review was to provide information about the basic reflex mechanisms that are responsible for the moment-to-moment regulation of the cardiovascular system. We demonstrate that this control is largely provided by the action of arterial and non-arterial reflexes that detect and correct changes in arterial pressure (baroreflex), blood volume or chemical composition (mechano- and chemosensitive cardiopulmonary reflexes), and changes in blood-gas composition (chemoreceptor reflex). The importance of the integration of these cardiovascular reflexes is well understood and it is clear that processing mainly occurs in the nucleus tractus solitarii, although the mechanism is poorly understood. There are several indications that the interactions of baroreflex, chemoreflex and Bezold-Jarisch reflex inputs, and the central nervous system control the activity of autonomic preganglionic neurons through parallel afferent and efferent pathways to achieve cardiovascular homeostasis. It is surprising that so little appears in the literature about the integration of these neural reflexes in cardiovascular function. Thus, our purpose was to review the interplay between peripheral neural reflex mechanisms of arterial blood pressure and blood volume regulation in physiological and pathophysiological states. Special emphasis is placed on the experimental model of arterial hypertension induced by N-nitro-L-arginine methyl ester (L-NAME) in which the interplay of these three reflexes is demonstrable

Green supplier selection via Multiple Criteria Data Envelopment Analysis

An appropriate supplier selection and its profound effects on increasing the competitive advantage of companies has been widely discussed in supply chain management (SCM) literature. By raising environmental awareness among companies and industries they attach more importance to sustainable and green activities in selection procedures of raw material providers. The current thesis benefits from data envelopment analysis (DEA) technique to evaluate the relative efficiency of suppliers in the presence of carbon dioxide (CO2) emission for green supplier selection. We incorporate the pollution of suppliers as an undesirable output into DEA. However, to do so, two conventional DEA model problems arise: the lack of the discrimination power among decision making units (DMUs) and flexibility of the inputs and outputs weights. To overcome these limitations, we use multiple criteria DEA (MCDEA) as one alternative. By applying MCDEA the number of suppliers which are identified as efficient will be decreased and will lead to a better ranking and selection of the suppliers. Besides, in order to compare the performance of the suppliers with an ideal supplier, a “virtual” best practice supplier is introduced. The presence of the ideal virtual supplier will also increase the discrimination power of the model for a better ranking of the suppliers. Therefore, a new MCDEA model is proposed to simultaneously handle undesirable outputs and virtual DMU. The developed model is applied for green supplier selection problem. A numerical example illustrates the applicability of the proposed model.

The brain decade in debate: VIII. Peptide hormones and behavior: cholecystokinin and prolactin

This article is a transcription of an electronic symposium held on November 28, 2000 in which active researchers were invited by the Brazilian Society of Neuroscience and Behavior (SBNeC) to discuss the advances of the last decade in the peptide field with particular focus on central actions of prolactin and cholecystokinin. The comments in this symposium reflect the diversity of prolactin and cholecystokinin research and demonstrate how the field has matured. Since both peptides play a role in reproductive behaviors, particularly mother-infant interactions, this was the starting point of the discussion. Recent findings on the role of the receptor subtypes as well as interaction with other peptides in this context were also discussed. Another issue discussed was the possible role of these peptides in dopamine-mediated rewarding systems. Both prolactin and cholecystokinin are involved in mechanisms controlling food intake and somatic pain thresholds. The role of peripheral inputs through vagal afferents modulating behavior was stressed. The advent of knockout animals as potential generators of new knowledge in this field was also addressed. Finally, interactions with other neuropeptides and investigation of the role of these peptides in other fields such as immunology were mentioned. Knowledge about the central functions of prolactin and cholecystokinin has shown important advances. The role of these peptides in neurological and psychiatric syndromes such as anorexia, drug abuse and physiological disturbances that lead to a compromised maternal behavior seems relevant.