Physical and mathematical modeling of wave propagation in the Ariane 5 VEB structure

The separation of the lower stage of the ARIANE 5 Vehicle Equipment Bay (VEB) Structure is to be done using a pyrotechnic device. The wave propagation effects produced by the explosion can affect the electronic equipment, so it was decided to analyze, using both physical and numerical modeling, a small piece of the structure to determine the distribution of the accelerations and the relative importance of damping, stiffness, connections, etc. on the response of the equipment.

3D Determination of Area-at-Risk in Acute Myocardial Infarction

MRI methods for acute myocardial infarction

Low-dimensional modeling of streaks in a wedge flow boundary layer

This paper is concerned with the low dimensional structure of optimal streaks in a wedge flow boundary layer, which have been recently shown to consist of a unique (up to a constant factor) three-dimensional streamwise evolving mode, known as the most unstable streaky mode. Optimal streaks exhibit a still unexplored/unexploited approximate self-similarity (not associated with the boundary layer self-similarity), namely the streamwise velocity re-scaled with their maximum remains almost independent of both the spanwise wavenumber and the streamwise coordinate; the remaining two velocity components instead do not satisfy this property. The approximate self-similar behavior is analyzed here and exploited to further simplify the description of optimal streaks. In particular, it is shown that streaks can be approximately described in terms of the streamwise evolution of the scalar amplitudes of just three one-dimensional modes, providing the wall normal profiles of the streamwise velocity and two combinations of the cross flow velocity components; the scalar amplitudes obey a singular system of three ordinary differential equations (involving only two degrees of freedom), which approximates well the streamwise evolution of the general streaks.

Design and modeling of the multi-agent robotic system: SMART

This article presents the design, kinematic model and communication architecture for the multi-agent robotic system called SMART. The philosophy behind this kind of system requires the communication architecture to contemplate the concurrence of the whole system. The proposed architecture combines different communication technologies (TCP/IP and Bluetooth) under one protocol designed for the cooperation among agents and other elements of the system such as IP-Cameras, image processing library, path planner, user Interface, control block and data block. The high level control is modeled by Work-Flow Petri nets and implemented in C++ and C♯♯. Experimental results show the performance of the designed architecture.

Microstructural segmentation of 3D images of alsphalt specimen using Matlab engine

En este proyecto se ha desarrollado un código de MATLAB para el procesamiento de imágenes tomográficas 3D, de muestras de asfalto de carreteras en Polonia. Estas imágenes en 3D han sido tomadas por un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz (LUT). El objetivo de este proyecto es crear una herramienta que se pueda utilizar para estudiar las diferentes muestras de asfalto 3D y pueda servir para estudiar las pruebas de estrés que experimentan las muestras en el laboratorio. Con el objetivo final de encontrar soluciones a la degradación sufrida en las carreteras de Polonia, debido a diferentes causas, como son las condiciones meteorológicas. La degradación de las carreteras es un tema que se ha investigado desde hace muchos años, debido a la fuerte degradación causada por diferentes factores como son climáticos, la falta de mantenimiento o el tráfico excesivo en algunos casos. Es en Polonia, donde estos tres factores hacen que la composición de muchas carreteras se degrade rápidamente, sobre todo debido a las condiciones meteorológicas sufridas a lo largo del año, con temperaturas que van desde 30° C en verano a -20° C en invierno. Esto hace que la composición de las carreteras sufra mucho y el asfalto se levante, lo que aumenta los costos de mantenimiento y los accidentes de carretera. Este proyecto parte de la base de investigación que se lleva a cabo en la LUT, tratando de mejorar el análisis de las muestras de asfalto, por lo que se realizarán las pruebas de estrés y encontrar soluciones para mejorar el asfalto en las carreteras polacas. Esto disminuiría notablemente el costo de mantenimiento. A pesar de no entrar en aspectos muy técnicos sobre el asfalto y su composición, se ha necesitado realizar un estudio profundo sobre todas sus características, para crear un código capaz de obtener los mejores resultados. Por estas razones, se ha desarrollado en Matlab, los algoritmos que permiten el estudio de los especímenes 3D de asfalto. Se ha utilizado este software, ya que Matlab es una poderosa herramienta matemática que permite operar con matrices para realización de operaciones rápidamente, permitiendo desarrollar un código específico para el tratamiento y procesamiento de imágenes en 3D. Gracias a esta herramienta, estos algoritmos realizan procesos tales como, la segmentación de la imagen 3D, pre y post procesamiento de la imagen, filtrado o todo tipo de análisis microestructural de las muestras de asfalto que se están estudiando. El código presentado para la segmentación de las muestras de asfalto 3D es menos complejo en su diseño y desarrollo, debido a las herramientas de procesamiento de imágenes que incluye Matlab, que facilitan significativamente la tarea de programación, así como el método de segmentación utilizado. Respecto al código, este ha sido diseñado teniendo en cuenta el objetivo de facilitar el trabajo de análisis y estudio de las imágenes en 3D de las muestras de asfalto. Por lo tanto, el principal objetivo es el de crear una herramienta para el estudio de este código, por ello fue desarrollado para que pueda ser integrado en un entorno visual, de manera que sea más fácil y simple su utilización. Ese es el motivo por el cual todos estos algoritmos y funciones, que ha sido desarrolladas, se integrarán en una herramienta visual que se ha desarrollado con el GUIDE de Matlab. Esta herramienta ha sido creada en colaboración con Jorge Vega, y fue desarrollada en su proyecto final de carrera, cuyo título es: Segmentación microestructural de Imágenes en 3D de la muestra de asfalto utilizando Matlab. En esta herramienta se ha utilizado todo las funciones programadas en este proyecto, y tiene el objetivo de desarrollar una herramienta que permita crear un entorno gráfico intuitivo y de fácil uso para el estudio de las muestras de 3D de asfalto. Este proyecto se ha dividido en 4 capítulos, en un primer lugar estará la introducción, donde se presentarán los aspectos más importante que se va a componer el proyecto. En el segundo capítulo se presentarán todos los datos técnicos que se han tenido que estudiar para desarrollar la herramienta, entre los que cabe los tres temas más importantes que se han estudiado en este proyecto: materiales asfálticos, los principios de la tomografías 3D y el procesamiento de imágenes. Esta será la base para el tercer capítulo, que expondrá la metodología utilizada en la elaboración del código, con la explicación del entorno de trabajo utilizado en Matlab y todas las funciones de procesamiento de imágenes utilizadas. Además, se muestra todo el código desarrollado, así como una descripción teórica de los métodos utilizados para el pre-procesamiento y segmentación de las imagenes en 3D. En el capítulo 4, se mostrarán los resultados obtenidos en el estudio de una de las muestras de asfalto, y, finalmente, el último capítulo se basa en las conclusiones sobre el desarrollo de este proyecto. En este proyecto se ha llevado han realizado todos los puntos que se establecieron como punto de partida en el anteproyecto para crear la herramienta, a pesar de que se ha dejado para futuros proyectos nuevas posibilidades de este codigo, como por ejemplo, la detección automática de las diferentes regiones de una muestra de asfalto debido a su composición. Como se muestra en este proyecto, las técnicas de procesamiento de imágenes se utilizan cada vez más en multitud áreas, como pueden ser industriales o médicas. En consecuencia, este tipo de proyecto tiene multitud de posibilidades, y pudiendo ser la base para muchas nuevas aplicaciones que se puedan desarrollar en un futuro. Por último, se concluye que este proyecto ha contribuido a fortalecer las habilidades de programación, ampliando el conocimiento de Matlab y de la teoría de procesamiento de imágenes. Del mismo modo, este trabajo proporciona una base para el desarrollo de un proyecto más amplio cuyo alcance será una herramienta que puedas ser utilizada por el equipo de investigación de la Universidad Tecnológica de Lodz y en futuros proyectos. ABSTRACT In this project has been developed one code in MATLAB to process X-ray tomographic 3D images of asphalt specimens. These images 3D has been taken by a research team of the Lodz University of Technology (LUT). The aim of this project is to create a tool that can be used to study differents asphalt specimen and can be used to study them after stress tests undergoing the samples. With the final goal to find solutions to the degradation suffered roads in Poland due to differents causes, like weather conditions. The degradation of the roads is an issue that has been investigated many years ago, due to strong degradation suffered caused by various factors such as climate, poor maintenance or excessive traffic in some cases. It is in Poland where these three factors make the composition of many roads degrade rapidly, especially due to the weather conditions suffered along the year, with temperatures ranging from 30 o C in summer to -20 ° C in winter. This causes the roads suffers a lot and asphalt rises shortly after putting, increasing maintenance costs and road accident. This project part of the base that research is taking place at the LUT, in order to better analyze the asphalt specimens, they are tested for stress and find solutions to improve the asphalt on Polish roads. This would decrease remarkable maintenance cost. Although this project will not go into the technical aspect as asphalt and composition, but it has been required a deep study about all of its features, to create a code able to obtain the best results. For these reasons, there have been developed in Matlab, algorithms that allow the study of 3D specimens of asphalt. Matlab is a powerful mathematical tool, which allows arrays operate fastly, allowing to develop specific code for the treatment and processing of 3D images. Thus, these algorithms perform processes such as the multidimensional matrix sgementation, pre and post processing with the same filtering algorithms or microstructural analysis of asphalt specimen which being studied. All these algorithms and function that has been developed to be integrated into a visual tool which it be developed with the GUIDE of Matlab. This tool has been created in the project of Jorge Vega which name is: Microstructural segmentation of 3D images of asphalt specimen using Matlab engine. In this tool it has been used all the functions programmed in this project, and it has the aim to develop an easy and intuitive graphical environment for the study of 3D samples of asphalt. This project has been divided into 4 chapters plus the introduction, the second chapter introduces the state-of-the-art of the three of the most important topics that have been studied in this project: asphalt materials, principle of X-ray tomography and image processing. This will be the base for the third chapter, which will outline the methodology used in developing the code, explaining the working environment of Matlab and all the functions of processing images used. In addition, it will be shown all the developed code created, as well as a theoretical description of the methods used for preprocessing and 3D image segmentation. In Chapter 4 is shown the results obtained from the study of one of the specimens of asphalt, and finally the last chapter draws the conclusions regarding the development of this project.

Multiscale Modeling of Composites: Toward Virtual Testing ... and Beyond

Recent developments in the area of multiscale modeling of fiber-reinforced polymers are presented. The overall strategy takes advantage of the separa-tion of length scales between different entities (ply, laminate, and component) found in composite structures. This allows us to carry out multiscale modeling by computing the properties of one entity (e.g., individual plies) at the relevant length scale, homogenizing the results into a constitutive model, and passing this information to the next length scale to determine the mechanical behavior of the larger entity (e.g., laminate). As a result, high-fidelity numerical sim-ulations of the mechanical behavior of composite coupons and small compo-nents are nowadays feasible starting from the matrix, fiber, and interface properties and spatial distribution. Finally, the roadmap is outlined for extending the current strategy to include functional properties and processing into the simulation scheme.

Application and modeling of GaN FET in 1MHz large signal bandwidth power supply for radio frequency power amplifier

In this paper, implementation and testing of non- commercial GaN HEMT in a simple buck converter for envelope amplifier in ET and EER transmission techn iques has been done. Comparing to the prototypes with commercially available EPC1014 and 1015 GaN HEMTs, experimentally demonstrated power supply provided better thermal management and increased the switching frequency up to 25MHz. 64QAM signal with 1MHz of large signal bandw idth and 10.5dB of Peak to Average Power Ratio was gener ated, using the switching frequency of 20MHz. The obtaine defficiency was 38% including the driving circuit an d the total losses breakdown showed that switching power losses in the HEMT are the dominant ones. In addition to this, some basic physical modeling has been done, in order to provide an insight on the correlation between the electrical characteristics of the GaN HEMT and physical design parameters. This is the first step in the optimization of the HEMT design for this particular application.

Multiscale modeling of a small punch test on nanostructured CP titanium

Small punch (SP) test techniques are typically used to study the mechanical properties of materials or components from miniature size specimens. This kind of test was originally developed to assess ductility loss in steel caused by irradiation or thermal treatment, particularly when the amount of metal was limited, but it soon proved to be a powerful method to estimate several properties.

3D segmentations of neuronal nuclei from confocal microscope image stacks

In this paper, we present an algorithm to create 3D segmentations of neuronal cells from stacks of previously segmented 2D images. The idea behind this proposal is to provide a general method to reconstruct 3D structures from 2D stacks, regardless of how these 2D stacks have been obtained. The algorithm not only reuses the information obtained in the 2D segmentation, but also attempts to correct some typical mistakes made by the 2D segmentation algorithms (for example, under segmentation of tightly-coupled clusters of cells). We have tested our algorithm in a real scenario?the segmentation of the neuronal nuclei in different layers of the rat cerebral cortex. Several representative images from different layers of the cerebral cortex have been considered and several 2D segmentation algorithms have been compared. Furthermore, the algorithm has also been compared with the traditional 3D Watershed algorithm and the results obtained here show better performance in terms of correctly identified neuronal nuclei.

Modeling of dangerous phenomena and innovative techniques for hazard evaluation and risk mitigation

Society is frequently exposed to and threatened by dangerous phenomena in many parts of the world. Different types of such phenomena require specific actions for proper risk management, from the stages of hazard identification to those of mitigation (including monitoring and early-warning) and/or reduction. The understanding of both predisposing factors and triggering mechanisms of a given danger and the prediction of its evolution from the source to the overall affected zone are relevant issues that must be addressed to properly evaluate a given hazard.

Microstructure-based numerical modeling of the mechanical behavior of Mg alloys

Dentro de los materiales estructurales, el magnesio y sus aleaciones están siendo el foco de una de profunda investigación. Esta investigación está dirigida a comprender la relación existente entre la microestructura de las aleaciones de Mg y su comportamiento mecánico. El objetivo es optimizar las aleaciones actuales de magnesio a partir de su microestructura y diseñar nuevas aleaciones. Sin embargo, el efecto de los factores microestructurales (como la forma, el tamaño, la orientación de los precipitados y la morfología de los granos) en el comportamiento mecánico de estas aleaciones está todavía por descubrir. Para conocer mejor de la relación entre la microestructura y el comportamiento mecánico, es necesaria la combinación de técnicas avanzadas de caracterización experimental como de simulación numérica, a diferentes longitudes de escala. En lo que respecta a las técnicas de simulación numérica, la homogeneización policristalina es una herramienta muy útil para predecir la respuesta macroscópica a partir de la microestructura de un policristal (caracterizada por el tamaño, la forma y la distribución de orientaciones de los granos) y el comportamiento del monocristal. La descripción de la microestructura se lleva a cabo mediante modernas técnicas de caracterización (difracción de rayos X, difracción de electrones retrodispersados, así como con microscopia óptica y electrónica). Sin embargo, el comportamiento del cristal sigue siendo difícil de medir, especialmente en aleaciones de Mg, donde es muy complicado conocer el valor de los parámetros que controlan el comportamiento mecánico de los diferentes modos de deslizamiento y maclado. En la presente tesis se ha desarrollado una estrategia de homogeneización computacional para predecir el comportamiento de aleaciones de magnesio. El comportamiento de los policristales ha sido obtenido mediante la simulación por elementos finitos de un volumen representativo (RVE) de la microestructura, considerando la distribución real de formas y orientaciones de los granos. El comportamiento del cristal se ha simulado mediante un modelo de plasticidad cristalina que tiene en cuenta los diferentes mecanismos físicos de deformación, como el deslizamiento y el maclado. Finalmente, la obtención de los parámetros que controlan el comportamiento del cristal (tensiones críticas resueltas (CRSS) así como las tasas de endurecimiento para todos los modos de maclado y deslizamiento) se ha resuelto mediante la implementación de una metodología de optimización inversa, una de las principales aportaciones originales de este trabajo. La metodología inversa pretende, por medio del algoritmo de optimización de Levenberg-Marquardt, obtener el conjunto de parámetros que definen el comportamiento del monocristal y que mejor ajustan a un conjunto de ensayos macroscópicos independientes. Además de la implementación de la técnica, se han estudiado tanto la objetividad del metodología como la unicidad de la solución en función de la información experimental. La estrategia de optimización inversa se usó inicialmente para obtener el comportamiento cristalino de la aleación AZ31 de Mg, obtenida por laminado. Esta aleación tiene una marcada textura basal y una gran anisotropía plástica. El comportamiento de cada grano incluyó cuatro mecanismos de deformación diferentes: deslizamiento en los planos basal, prismático, piramidal hc+ai, junto con el maclado en tracción. La validez de los parámetros resultantes se validó mediante la capacidad del modelo policristalino para predecir ensayos macroscópicos independientes en diferentes direcciones. En segundo lugar se estudió mediante la misma estrategia, la influencia del contenido de Neodimio (Nd) en las propiedades de una aleación de Mg-Mn-Nd, obtenida por extrusión. Se encontró que la adición de Nd produce una progresiva isotropización del comportamiento macroscópico. El modelo mostró que este incremento de la isotropía macroscópica era debido tanto a la aleatoriedad de la textura inicial como al incremento de la isotropía del comportamiento del cristal, con valores similares de las CRSSs de los diferentes modos de deformación. Finalmente, el modelo se empleó para analizar el efecto de la temperatura en el comportamiento del cristal de la aleación de Mg-Mn-Nd. La introducción en el modelo de los efectos non-Schmid sobre el modo de deslizamiento piramidal hc+ai permitió capturar el comportamiento mecánico a temperaturas superiores a 150_C. Esta es la primera vez, de acuerdo con el conocimiento del autor, que los efectos non-Schmid han sido observados en una aleación de Magnesio. The study of Magnesium and its alloys is a hot research topic in structural materials. In particular, special attention is being paid in understanding the relationship between microstructure and mechanical behavior in order to optimize the current alloy microstructures and guide the design of new alloys. However, the particular effect of several microstructural factors (precipitate shape, size and orientation, grain morphology distribution, etc.) in the mechanical performance of a Mg alloy is still under study. The combination of advanced characterization techniques and modeling at several length scales is necessary to improve the understanding of the relation microstructure and mechanical behavior. Respect to the simulation techniques, polycrystalline homogenization is a very useful tool to predict the macroscopic response from polycrystalline microstructure (grain size, shape and orientation distributions) and crystal behavior. The microstructure description is fully covered with modern characterization techniques (X-ray diffraction, EBSD, optical and electronic microscopy). However, the mechanical behaviour of single crystals is not well-known, especially in Mg alloys where the correct parameterization of the mechanical behavior of the different slip/twin modes is a very difficult task. A computational homogenization framework for predicting the behavior of Magnesium alloys has been developed in this thesis. The polycrystalline behavior was obtained by means of the finite element simulation of a representative volume element (RVE) of the microstructure including the actual grain shape and orientation distributions. The crystal behavior for the grains was accounted for a crystal plasticity model which took into account the physical deformation mechanisms, e.g. slip and twinning. Finally, the problem of the parametrization of the crystal behavior (critical resolved shear stresses (CRSS) and strain hardening rates of all the slip and twinning modes) was obtained by the development of an inverse optimization methodology, one of the main original contributions of this thesis. The inverse methodology aims at finding, by means of the Levenberg-Marquardt optimization algorithm, the set of parameters defining crystal behavior that best fit a set of independent macroscopic tests. The objectivity of the method and the uniqueness of solution as function of the input information has been numerically studied. The inverse optimization strategy was first used to obtain the crystal behavior of a rolled polycrystalline AZ31 Mg alloy that showed a marked basal texture and a strong plastic anisotropy. Four different deformation mechanisms: basal, prismatic and pyramidal hc+ai slip, together with tensile twinning were included to characterize the single crystal behavior. The validity of the resulting parameters was proved by the ability of the polycrystalline model to predict independent macroscopic tests on different directions. Secondly, the influence of Neodymium (Nd) content on an extruded polycrystalline Mg-Mn-Nd alloy was studied using the same homogenization and optimization framework. The effect of Nd addition was a progressive isotropization of the macroscopic behavior. The model showed that this increase in the macroscopic isotropy was due to a randomization of the initial texture and also to an increase of the crystal behavior isotropy (similar values of the CRSSs of the different modes). Finally, the model was used to analyze the effect of temperature on the crystal behaviour of a Mg-Mn-Nd alloy. The introduction in the model of non-Schmid effects on the pyramidal hc+ai slip allowed to capture the inverse strength differential that appeared, between the tension and compression, above 150_C. This is the first time, to the author's knowledge, that non-Schmid effects have been reported for Mg alloys.

Self-organizing cultured neural networks: Image analysis techniques for longitudinal tracking and modeling of the underlying network structure

Esta tesis estudia la evolución estructural de conjuntos de neuronas como la capacidad de auto-organización desde conjuntos de neuronas separadas hasta que forman una red (clusterizada) compleja. Esta tesis contribuye con el diseño e implementación de un algoritmo no supervisado de segmentación basado en grafos con un coste computacional muy bajo. Este algoritmo proporciona de forma automática la estructura completa de la red a partir de imágenes de cultivos neuronales tomadas con microscopios de fase con una resolución muy alta. La estructura de la red es representada mediante un objeto matemático (matriz) cuyos nodos representan a las neuronas o grupos de neuronas y los enlaces son las conexiones reconstruidas entre ellos. Este algoritmo extrae también otras medidas morfológicas importantes que caracterizan a las neuronas y a las neuritas. A diferencia de otros algoritmos hasta el momento, que necesitan de fluorescencia y técnicas inmunocitoquímicas, el algoritmo propuesto permite el estudio longitudinal de forma no invasiva posibilitando el estudio durante la formación de un cultivo. Además, esta tesis, estudia de forma sistemática un grupo de variables topológicas que garantizan la posibilidad de cuantificar e investigar la progresión de las características principales durante el proceso de auto-organización del cultivo. Nuestros resultados muestran la existencia de un estado concreto correspondiente a redes con configuracin small-world y la emergencia de propiedades a micro- y meso-escala de la estructura de la red. Finalmente, identificamos los procesos físicos principales que guían las transformaciones morfológicas de los cultivos y proponemos un modelo de crecimiento de red que reproduce el comportamiento cuantitativamente de las observaciones experimentales. ABSTRACT The thesis analyzes the morphological evolution of assemblies of living neurons, as they self-organize from collections of separated cells into elaborated, clustered, networks. In particular, it contributes with the design and implementation of a graph-based unsupervised segmentation algorithm, having an associated very low computational cost. The processing automatically retrieves the whole network structure from large scale phase-contrast images taken at high resolution throughout the entire life of a cultured neuronal network. The network structure is represented by a mathematical object (a matrix) in which nodes are identified neurons or neurons clusters, and links are the reconstructed connections between them. The algorithm is also able to extract any other relevant morphological information characterizing neurons and neurites. More importantly, and at variance with other segmentation methods that require fluorescence imaging from immunocyto- chemistry techniques, our measures are non invasive and entitle us to carry out a fully longitudinal analysis during the maturation of a single culture. In turn, a systematic statistical analysis of a group of topological observables grants us the possibility of quantifying and tracking the progression of the main networks characteristics during the self-organization process of the culture. Our results point to the existence of a particular state corresponding to a small-world network configuration, in which several relevant graphs micro- and meso-scale properties emerge. Finally, we identify the main physical processes taking place during the cultures morphological transformations, and embed them into a simplified growth model that quantitatively reproduces the overall set of experimental observations.

Self-organizing cultured neural networks: Image analysis techniques for longitudinal tracking and modeling of the underlying network structure (versión actualizada)

Esta tesis estudia la evolución estructural de conjuntos de neuronas como la capacidad de auto-organización desde conjuntos de neuronas separadas hasta que forman una red (clusterizada) compleja. Esta tesis contribuye con el diseño e implementación de un algoritmo no supervisado de segmentación basado en grafos con un coste computacional muy bajo. Este algoritmo proporciona de forma automática la estructura completa de la red a partir de imágenes de cultivos neuronales tomadas con microscopios de fase con una resolución muy alta. La estructura de la red es representada mediante un objeto matemático (matriz) cuyos nodos representan a las neuronas o grupos de neuronas y los enlaces son las conexiones reconstruidas entre ellos. Este algoritmo extrae también otras medidas morfológicas importantes que caracterizan a las neuronas y a las neuritas. A diferencia de otros algoritmos hasta el momento, que necesitan de fluorescencia y técnicas inmunocitoquímicas, el algoritmo propuesto permite el estudio longitudinal de forma no invasiva posibilitando el estudio durante la formación de un cultivo. Además, esta tesis, estudia de forma sistemática un grupo de variables topológicas que garantizan la posibilidad de cuantificar e investigar la progresión de las características principales durante el proceso de auto-organización del cultivo. Nuestros resultados muestran la existencia de un estado concreto correspondiente a redes con configuracin small-world y la emergencia de propiedades a micro- y meso-escala de la estructura de la red. Finalmente, identificamos los procesos físicos principales que guían las transformaciones morfológicas de los cultivos y proponemos un modelo de crecimiento de red que reproduce el comportamiento cuantitativamente de las observaciones experimentales. ABSTRACT The thesis analyzes the morphological evolution of assemblies of living neurons, as they self-organize from collections of separated cells into elaborated, clustered, networks. In particular, it contributes with the design and implementation of a graph-based unsupervised segmentation algorithm, having an associated very low computational cost. The processing automatically retrieves the whole network structure from large scale phase-contrast images taken at high resolution throughout the entire life of a cultured neuronal network. The network structure is represented by a mathematical object (a matrix) in which nodes are identified neurons or neurons clusters, and links are the reconstructed connections between them. The algorithm is also able to extract any other relevant morphological information characterizing neurons and neurites. More importantly, and at variance with other segmentation methods that require fluorescence imaging from immunocyto- chemistry techniques, our measures are non invasive and entitle us to carry out a fully longitudinal analysis during the maturation of a single culture. In turn, a systematic statistical analysis of a group of topological observables grants us the possibility of quantifying and tracking the progression of the main networks characteristics during the self-organization process of the culture. Our results point to the existence of a particular state corresponding to a small-world network configuration, in which several relevant graphs micro- and meso-scale properties emerge. Finally, we identify the main physical processes taking place during the cultures morphological transformations, and embed them into a simplified growth model that quantitatively reproduces the overall set of experimental observations.

Finite element code-based modeling of a multi-feature isolation system and passive alleviation of possible inner pounding

The existing seismic isolation systems are based on well-known and accepted physical principles, but they are still having some functional drawbacks. As an attempt of improvement, the Roll-N-Cage (RNC) isolator has been recently proposed. It is designed to achieve a balance in controlling isolator displacement demands and structural accelerations. It provides in a single unit all the necessary functions of vertical rigid support, horizontal flexibility with enhanced stability, resistance to low service loads and minor vibration, and hysteretic energy dissipation characteristics. It is characterized by two unique features that are a self-braking (buffer) and a self-recentering mechanism. This paper presents an advanced representation of the main and unique features of the RNC isolator using an available finite element code called SAP2000. The validity of the obtained SAP2000 model is then checked using experimental, numerical and analytical results. Then, the paper investigates the merits and demerits of activating the built-in buffer mechanism on both structural pounding mitigation and isolation efficiency. The paper addresses the problem of passive alleviation of possible inner pounding within the RNC isolator, which may arise due to the activation of its self-braking mechanism under sever excitations such as near-fault earthquakes. The results show that the obtained finite element code-based model can closely match and accurately predict the overall behavior of the RNC isolator with effectively small errors. Moreover, the inherent buffer mechanism of the RNC isolator could mitigate or even eliminate direct structure-tostructure pounding under severe excitation considering limited septation gaps between adjacent structures. In addition, the increase of inherent hysteretic damping of the RNC isolator can efficiently limit its peak displacement together with the severity of the possibly developed inner pounding and, therefore, alleviate or even eliminate the possibly arising negative effects of the buffer mechanism on the overall RNC-isolated structural responses.

Multiscale modeling of the plastic behaviour in single crystal tungsten: from atomistic to crystal plasticity simulations

En una planta de fusión, los materiales en contacto con el plasma así como los materiales de primera pared experimentan condiciones particularmente hostiles al estar expuestos a altos flujos de partículas, neutrones y grandes cargas térmicas. Como consecuencia de estas diferentes y complejas condiciones de trabajo, el estudio, desarrollo y diseño de estos materiales es uno de los más importantes retos que ha surgido en los últimos años para la comunidad científica en el campo de los materiales y la energía. Debido a su baja tasa de erosión, alta resistencia al sputtering, alta conductividad térmica, muy alto punto de fusión y baja retención de tritio, el tungsteno (wolframio) es un importante candidato como material de primera pared y como posible material estructural avanzado en fusión por confinamiento magnético e inercial. Sin embargo, el tiempo de vida del tungsteno viene controlado por diversos factores como son su respuesta termo-mecánica en la superficie, la posibilidad de fusión y el fallo por acumulación de helio. Es por ello que el tiempo de vida limitado por la respuesta mecánica del tungsteno (W), y en particular su fragilidad, sean dos importantes aspectos que tienes que ser investigados. El comportamiento plástico en materiales refractarios con estructura cristalina cúbica centrada en las caras (bcc) como el tungsteno está gobernado por las dislocaciones de tipo tornillo a escala atómica y por conjuntos e interacciones de dislocaciones a escalas más grandes. El modelado de este complejo comportamiento requiere la aplicación de métodos capaces de resolver de forma rigurosa cada una de las escalas. El trabajo que se presenta en esta tesis propone un modelado multiescala que es capaz de dar respuestas ingenieriles a las solicitudes técnicas del tungsteno, y que a su vez está apoyado por la rigurosa física subyacente a extensas simulaciones atomísticas. En primer lugar, las propiedades estáticas y dinámicas de las dislocaciones de tipo tornillo en cinco potenciales interatómicos de tungsteno son comparadas, determinando cuáles de ellos garantizan una mayor fidelidad física y eficiencia computacional. Las grandes tasas de deformación asociadas a las técnicas de dinámica molecular hacen que las funciones de movilidad de las dislocaciones obtenidas no puedan ser utilizadas en los siguientes pasos del modelado multiescala. En este trabajo, proponemos dos métodos alternativos para obtener las funciones de movilidad de las dislocaciones: un modelo Monte Cario cinético y expresiones analíticas. El conjunto de parámetros necesarios para formular el modelo de Monte Cario cinético y la ley de movilidad analítica son calculados atomísticamente. Estos parámetros incluyen, pero no se limitan a: la determinación de las entalpias y energías de formación de las parejas de escalones que forman las dislocaciones, la parametrización de los efectos de no Schmid característicos en materiales bcc,etc. Conociendo la ley de movilidad de las dislocaciones en función del esfuerzo aplicado y la temperatura, se introduce esta relación como ecuación de flujo dentro de un modelo de plasticidad cristalina. La predicción del modelo sobre la dependencia del límite de fluencia con la temperatura es validada experimentalmente con ensayos uniaxiales en tungsteno monocristalino. A continuación, se calcula el límite de fluencia al aplicar ensayos uniaxiales de tensión para un conjunto de orientaciones cristalográticas dentro del triángulo estándar variando la tasa de deformación y la temperatura de los ensayos. Finalmente, y con el objetivo de ser capaces de predecir una respuesta más dúctil del tungsteno para una variedad de estados de carga, se realizan ensayos biaxiales de tensión sobre algunas de las orientaciones cristalográficas ya estudiadas en función de la temperatura.-------------------------------------------------------------------------ABSTRACT ----------------------------------------------------------Tungsten and tungsten alloys are being considered as leading candidates for structural and functional materials in future fusion energy devices. The most attractive properties of tungsten for the design of magnetic and inertial fusion energy reactors are its high melting point, high thermal conductivity, low sputtering yield and low longterm disposal radioactive footprint. However, tungsten also presents a very low fracture toughness, mostly associated with inter-granular failure and bulk plasticity, that limits its applications. As a result of these various and complex conditions of work, the study, development and design of these materials is one of the most important challenges that have emerged in recent years to the scientific community in the field of materials for energy applications. The plastic behavior of body-centered cubic (bcc) refractory metals like tungsten is governed by the kink-pair mediated thermally activated motion of h¿ (\1 11)i screw dislocations on the atomistic scale and by ensembles and interactions of dislocations at larger scales. Modeling this complex behavior requires the application of methods capable of resolving rigorously each relevant scale. The work presented in this thesis proposes a multiscale model approach that gives engineering-level responses to the technical specifications required for the use of tungsten in fusion energy reactors, and it is also supported by the rigorous underlying physics of extensive atomistic simulations. First, the static and dynamic properties of screw dislocations in five interatomic potentials for tungsten are compared, determining which of these ensure greater physical fidelity and computational efficiency. The large strain rates associated with molecular dynamics techniques make the dislocation mobility functions obtained not suitable to be used in the next steps of the multiscale model. Therefore, it is necessary to employ mobility laws obtained from a different method. In this work, we suggest two alternative methods to get the dislocation mobility functions: a kinetic Monte Carlo model and analytical expressions. The set of parameters needed to formulate the kinetic Monte Carlo model and the analytical mobility law are calculated atomistically. These parameters include, but are not limited to: enthalpy and energy barriers of kink-pairs as a function of the stress, width of the kink-pairs, non-Schmid effects ( both twinning-antitwinning asymmetry and non-glide stresses), etc. The function relating dislocation velocity with applied stress and temperature is used as the main source of constitutive information into a dislocation-based crystal plasticity framework. We validate the dependence of the yield strength with the temperature predicted by the model against existing experimental data of tensile tests in singlecrystal tungsten, with excellent agreement between the simulations and the measured data. We then extend the model to a number of crystallographic orientations uniformly distributed in the standard triangle and study the effects of temperature and strain rate. Finally, we perform biaxial tensile tests and provide the yield surface as a function of the temperature for some of the crystallographic orientations explored in the uniaxial tensile tests.