Naturally occurring radioactive materials: a method for assessing the risk of exposure

Naturally Occurring Radioactive Materials (NORM) are materials that are found naturally in the environment and contain radioactive isotopes that can cause negative effects on the health of workers who manipulate them. Present in underground work like mining and tunnel construction in granite zones, these materials are difficult to identify and characterize without appropriate equipment for risk evaluation. The assessing methods were exemplified with a case study applied to the handling and processing of phosphoric rock where one found significant amounts of radioactive isotopes and consequently elevated radon concentrations in enclosed spaces containing these materials. © 2015 Taylor & Francis Group, London.

Adaptive learning in agents behaviour: A framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

Preliminary study on the production of functionally graded materials by friction stir processing

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Sistemas e soluções pós-tensão na reabilitação de obras de arte

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

Análise sísmica e proposta de reforço de uma estrutura do séc. XIX sujeita a uma reabilitação parcial

Trabalho final de Mestrado para a obtenção do grau de mestre em Engenharia Civil

Processos de avaliação dos pavimentos rodoviários: Caso de estudo: reforço do pavimento em dois trechos do sublanço Enxara/Torres Vedras Sul

Relatório de Estágio Curricular para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Vias de Comunicação e Transportes

Projeto de fundações e estrutura de um hotel em Lisboa

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Estruturas

Inspecção, diagnóstico e projecto no âmbito da reabilitação de edifícios antigos do Porto

Mestre em Engenharia Civil - Especialização em Estruturas

Molecular details of INH-C-10 binding to wt KatG and Its S315T mutant

Isoniazid (INH) is still one of the two most effective antitubercular drugs and is included in all recommended multitherapeutic regimens. Because of the increasing resistance of Mycobacterium tuberculosis to INH, mainly associated with mutations in the katG gene, new INH-based compounds have been proposed to circumvent this problem. In this work, we present a detailed comparative study of the molecular determinants of the interactions between wt KatG or its S315T mutant form and either INH or INH-C10, a new acylated INH derivative. MD simulations were used to explore the conformational space of both proteins, and results indicate that the S315T mutation did not have a significant impact on the average size of the access tunnel in the vicinity of these residues. Our simulations also indicate that the steric hindrance role assigned to Asp137 is transient and that electrostatic changes can be important in understanding the enzyme activity data of mutations in KatG. Additionally, molecular docking studies were used to determine the preferred modes of binding of the two substrates. Upon mutation, the apparently less favored docking solution for reaction became the most abundant, suggesting that S315T mutation favors less optimal binding modes. Moreover, the aliphatic tail in INH-C10 seems to bring the hydrazine group closer to the heme, thus favoring the apparent most reactive binding mode, regardless of the enzyme form. The ITC data is in agreement with our interpretation of the C10 alkyl chain role and helped to rationalize the significantly lower experimental MIC value observed for INH-C10. This compound seems to be able to counterbalance most of the conformational restrictions introduced by the mutation, which are thought to be responsible for the decrease in INH activity in the mutated strain. Therefore, INH-C10 appears to be a very promising lead compound for drug development.

Dimensionamento de um edifício misto de ensacagem a construir numa instalação industrial

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil Estruturas

Híper-heurísticas com aprendizagem

A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.

Reforço de estruturas de betão armado com compósitos de fibra de carbono

O relatório resulta do estágio realizado na empresa Sika Brasil, no âmbito da Unidade Curricular de DIPRE do Mestrado de Engenharia Civil do Instituto Superior de Engenharia do Porto. A área de especialidade incidiu na recuperação e reforço de estruturas (Target Market Refurbishment), onde se deu a oportunidade de aprofundar conhecimentos em reforço estrutural através do sistema de reforço com compósitos de fibra de carbono (CFRP) colado exteriormente (EBR - Externally Bonded Reinforcement). O estágio realizado permitiu uma abordagem com a gama de produtos de recuperação e reforço da Sika Brasil, sendo que houve um foco muito grande nos produtos que respeitam ao reforço estrutural com compósitos de fibra de carbono. Este documento visa várias etapas do estágio, relacionadas diretamente com o reforço estrutural com CFRP. Foi feito um levantamento teórico das características dos compósitos de fibra de carbono, dando a conhecer os materiais envolvidos no sistema, as suas propriedades mecânicas e o seu âmbito de aplicação. No sentido de ter um diálogo profícuo com os projetistas e aplicadores de sistemas compósitos de fibra, foi realizada uma análise do procedimento de cálculo para o dimensionamento de reforço CFRP, à luz do Bulletin 14 fib:01 (2001), bem como uma análise da situação de incêndio para os sistemas compósitos. Consta neste documento uma análise feita entre os principais fornecedores de sistemas de CFRP no Brasil, baseando-se a mesma no conteúdo das fichas técnicas de produto relativas ao sistema de reforço EBR e respetiva comparação com a informação necessária para dimensionamento, de acordo com o Bulletin 14 fib:01 (2001). É relatado um reforço estrutural, como caso de estudo, tendo-se dado a oportunidade de se acompanhar desde a sua fase de projeto até à fase de execução. Por fim, este documento contém a simulação de dois programas da Sika para dimensionamento de reforço CFRP. A simulação foi feita para uma viga submetida a esforço de flexão, com as características geométricas e solicitações previamente definidas.

Sistema de monitorização da qualidade e consumo de energia elétrica

A racionalização do consumo de energia elétrica é um tema que assume uma importância crescente nos dias de hoje. O elevado consumo de energia, principalmente a nível comercial/industrial, tem motivado o aparecimento de questões políticas, económico-sociais e ambientais que visam a sensibilização dos consumidores para a gestão eficiente dos seus recursos. Neste sentido, as empresas e instituições têm demonstrado interesse em encontrar soluções de gestão nas suas instalações elétricas que permitam a monitorização de indicadores e a previsão de falhas cuja ocorrência acarreta elevados custos de reparação/substituição, de paragem de produção, entre outros. O estudo aqui apresentado surge no âmbito de um projeto académico, cuja finalidade se prende com a implementação de um sistema de monitorização da qualidade e consumo de energia elétrica no Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). Baseado numa rede de dispositivos analisadores de parâmetros de energia elétrica, estes equipamentos de medição dispõem de software próprio, o GridVis, que permite o acesso remoto, através de uma rede Ethernet, aos parâmetros de energia (grandezas físicas elétricas). O sistema desenvolvido é capaz de identificar parâmetros de consumo de energia anómalos e emitir alertas, pré-programados em linguagem C++ e diagrama de blocos. Permite, por exemplo, detetar um consumo instantâneo excessivo de energia e alertar a sua ocorrência. As páginas de acesso aos parâmetros medidos por cada dispositivo são acessíveis através de uma interface gráfica desenvolvida em Adobe Flash que inclui, de uma forma simples e organizada, a informação relativa à distribuição dos dispositivos de medição. Num contexto de expansão deste projeto para outros edifícios do ISEP, a solução desenvolvida encontra-se preparada para ser adaptada em qualquer local, desde que reúna certos requisitos.

Optimização do processo de perfuração em maciços rochosos: consequências técnico-económicas

Este estudo centra-se na temática da perfuração de maciços rochosos. A perfuração, dependendo do seu objectivo, diâmetro e comprimento, tem um vasto leque de aplicações incluindo a perfuração para o desmonte com explosivos e colocação de elementos de contenção. Este estudo esta focado na perfuração, tendo normalmente um papel preponderante no rendimento dos ciclos de trabalho em que esta inserida. O processo de perfuração implica uma estreita interacção das ferramentas de perfuração com maciço rochoso a perfurar, como tal um conhecimento rigoroso dos parâmetros geológicos, geotécnicos, geomecânicos do maciço rochoso e preponderante para auxiliar a gestão, do ponto de vista técnico-económico, da operação de perfuração. Este estudo tem como principal objectivo a optimização técnico-económica desta operação através da introdução de processos baseados nas boas práticas de engenharia na perfuração de maciços rochosos, nomeadamente a definição e introdução do processo de afiação dos bits no ciclo de perfuração. Na caracterização do maciço rochoso, para além da pesquisa e recolha bibliográfica pretende-se recorrer a ensaios ”in situ” e laboratoriais que permitam obter informacao útil para a avaliação da perfurabilidade e abrasividade do maciço rochoso.

Adaptive Learning in Games: Defining Profiles of Competitor Players

Artificial Intelligence has been applied to dynamic games for many years. The ultimate goal is creating responses in virtual entities that display human-like reasoning in the definition of their behaviors. However, virtual entities that can be mistaken for real persons are yet very far from being fully achieved. This paper presents an adaptive learning based methodology for the definition of players’ profiles, with the purpose of supporting decisions of virtual entities. The proposed methodology is based on reinforcement learning algorithms, which are responsible for choosing, along the time, with the gathering of experience, the most appropriate from a set of different learning approaches. These learning approaches have very distinct natures, from mathematical to artificial intelligence and data analysis methodologies, so that the methodology is prepared for very distinct situations. This way it is equipped with a variety of tools that individually can be useful for each encountered situation. The proposed methodology is tested firstly on two simpler computer versus human player games: the rock-paper-scissors game, and a penalty-shootout simulation. Finally, the methodology is applied to the definition of action profiles of electricity market players; players that compete in a dynamic game-wise environment, in which the main goal is the achievement of the highest possible profits in the market.