730 resultados para Tubo de Pitot
Resumo:
This paper presents a new methodology for measurement of the instantaneous average exhaust mass flow rate in reciprocating internal combustion engines to be used to determinate real driving emissions on light duty vehicles, as part of a Portable Emission Measurement System (PEMS). Firstly a flow meter, named MIVECO flow meter, was designed based on a Pitot tube adapted to exhaust gases which are characterized by moisture and particle content, rapid changes in flow rate and chemical composition, pulsating and reverse flow at very low engine speed. Then, an off-line methodology was developed to calculate the instantaneous average flow, considering the ?square root error? phenomenon. The paper includes the theoretical fundamentals, the developed flow meter specifications, the calibration tests, the description of the proposed off-line methodology and the results of the validation test carried out in a chassis dynamometer, where the validity of the mass flow meter and the methodology developed are demonstrated.
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The aim of this study was to evaluate if early defoliation can be an alternative to bunch thinning in limiting yield and improving quality in grapes of the white cultivar Loureiro (Vitis vinifera L.), grafted onto 1103P. The field trial had been set up in a commercial vineyard in Vinhos Verdes Region (Northwest of Portugal, 41º 48? 53? N, 8º 24? 42? W). Treatments studied, performed five days before full bloom were: LR5 ? Leaf removal of the first five basal leaves, performed manually, LR8 ? Leave removal of the first eight basal leaves, LRM ? mechanical leaf removal and C ? the control, without defoliation. This paper reports the results of four years (2010-2013). The results presented a significant removal of main leaf area after defoliation principally in the most intensive treatment (LR8) but at harvest, the total leaf area had been compensated by lateral regrowth and no statistical differences between the treatments and the control were found. Early defoliation caused a decrease in fruit set and also a significant reduction in the diameter of the berry within the more severe defoliation treatments (LR5 and LR8). Yield factors were also significantly affected by the defoliation, causing a reduction of bunch weight and in 2013 a yield reduction in LR8 and LRM, and in 2010 in LR8. Conversely, LR5 presented a yield always similar to the control C. The reduction of cluster compactness and the substantial improvement of the microclimate at the cluster level significantly reduced bunch rot incidence in the defoliated modalities compared to control. No carry-over effects, along the four years trial were observed Early defoliation proved to be a canopy management technique that can have a strong impact in the final quality of grapes, reducing the compactness and lower the incidence and intensity of bunch rot, even if the reduction of yield observed in other papers had not been observed in all modalities.
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No último século, houve grande avanço no entendimento das interações das radiações com a matéria. Essa compreensão se faz necessária para diversas aplicações, entre elas o uso de raios X no diagnóstico por imagens. Neste caso, imagens são formadas pelo contraste resultante da diferença na atenuação dos raios X pelos diferentes tecidos do corpo. Entretanto, algumas das interações dos raios X com a matéria podem levar à redução da qualidade destas imagens, como é o caso dos fenômenos de espalhamento. Muitas abordagens foram propostas para estimar a distribuição espectral de fótons espalhados por uma barreira, ou seja, como no caso de um feixe de campo largo, ao atingir um plano detector, tais como modelos que utilizam métodos de Monte Carlo e modelos que utilizam aproximações analíticas. Supondo-se um espectro de um feixe primário que não interage com nenhum objeto após sua emissão pelo tubo de raios X, este espectro é, essencialmente representado pelos modelos propostos anteriormente. Contudo, considerando-se um feixe largo de radiação X, interagindo com um objeto, a radiação a ser detectada por um espectrômetro, passa a ser composta pelo feixe primário, atenuado pelo material adicionado, e uma fração de radiação espalhada. A soma destas duas contribuições passa a compor o feixe resultante. Esta soma do feixe primário atenuado, com o feixe de radiação espalhada, é o que se mede em um detector real na condição de feixe largo. O modelo proposto neste trabalho visa calcular o espectro de um tubo de raios X, em situação de feixe largo, o mais fidedigno possível ao que se medem em condições reais. Neste trabalho se propõe a discretização do volume de interação em pequenos elementos de volume, nos quais se calcula o espalhamento Compton, fazendo uso de um espectro de fótons gerado pelo Modelo de TBC, a equação de Klein-Nishina e considerações geométricas. Por fim, o espectro de fótons espalhados em cada elemento de volume é somado ao espalhamento dos demais elementos de volume, resultando no espectro total espalhado. O modelo proposto foi implementado em ambiente computacional MATLAB® e comparado com medições experimentais para sua validação. O modelo proposto foi capaz de produzir espectros espalhados em diferentes condições, apresentando boa conformidade com os valores medidos, tanto em termos quantitativos, nas quais a diferença entre kerma no ar calculado e kerma no ar medido é menor que 10%, quanto qualitativos, com fatores de mérito superiores a 90%.
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A argila bentonítica é amplamente utilizada em transporte de sólidos produzidos durante perfuração de poços. Teve por objetivo estudar o escoamento de misturas bentonita-água e determinar suas propriedades reológicas e parâmetros hidráulicos úteis nos projetos de instalações de recalque de misturas sólido-líquido. Foi montado um circuito fechado de tubulações para estudar dados de perda de carga e perfis de velocidade. Realizaram-se ensaios com misturas bentonita-água sob varias concentrações, algumas transportando areia. Observaram-se que a reologia da mistura bentonita-água é melhor descrita pela formulação de Herschell-Bulkley para fluidos não-Newtonianos. O coeficiente de atrito para descrever a perda de carga da mistura bentonita-água observada em tubulações no laboratório coloca-se entre as previsões de Tomita (1959) e Szilas et al (1981). A variação da velocidade da mistura na seção transversal do tubo é melhor aproximada pela equação de Bogue-Metzner (1963).
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Ensaios de distribuição de água de aspersores são convencionalmente realizados manualmente, requerendo tempo e mão de obra treinada. A automação desses ensaios proporciona redução da demanda por esses recursos e apresenta potencial para minimizar falhas e/ou desvios de procedimento. Atualmente, laboratórios de ensaio e calibração acreditados junto a organismos legais devem apresentar em seus relatórios a incerteza de medição de seus instrumentos e sistemas de medição. Além disso, normas de ensaio e calibração apresentam especificação de incerteza aceitável, como a norma de ensaios de distribuição de água por aspersores, ISO 15886-3 (2012), a qual exige uma incerteza expandida de até 3% em 80% dos coletores. Os objetivos deste trabalho foram desenvolver um sistema automatizado para os ensaios de aspersores em laboratório e realizar a análise de incerteza de medição, para sua quantificação nos resultados de ensaio e para dar suporte ao dimensionamento dos tubos de coleta. O sistema automático foi constituído por um subsistema de gerenciamento, por meio de um aplicativo supervisório, um de pressurização e um de coleta, por meio de módulos eletrônicos microprocessados desenvolvidos. De acordo com instruções do sistema de gerenciamento o sistema de pressurização ajustava a pressão no aspersor por meio do controle da rotação da motobomba, e o sistema de coleta realizava a medição da intensidade de precipitação de água ao longo do raio de alcance do aspersor. A água captada por cada coletor drenava para um tubo de coleta, que estava conectado a uma das válvulas solenoides de um conjunto, onde havia um transmissor de pressão. Cada válvula era acionada individualmente numa sequência para a medição do nível de água em cada tubo de coleta, por meio do transmissor. Por meio das análises realizadas, as menores incertezas foram obtidas para os menores diâmetros de tubo de coleta, sendo que se deve utilizar o menor diâmetro possível. Quanto ao tempo de coleta, houve redução da incerteza de medição ao se aumentar a duração, devendo haver um tempo mínimo para se atingir a incerteza-alvo. Apesar de cada intensidade requer um tempo mínimo para garantir a incerteza, a diferença mínima de nível a ser medida foi a mesma. Portanto, para os ensaios visando atender a incerteza, realizou-se o monitoramento da diferença de nível nos tubos, ou diferença de nível, facilitando a realização do ensaio. Outra condição de ensaio considerou um tempo de coleta para 30 voltas do aspersor, também exigido pela norma ISO 15886-3 (2012). A terceira condição considerou 1 h de coleta, como tradicionalmente realizado. As curvas de distribuição de água obtidas por meio do sistema desenvolvido foram semelhantes às obtidas em ensaios convencionais, para as três situações avaliadas. Para tempos de coleta de 1 h ou 30 voltas do aspersor o sistema automático requereu menos tempo total de ensaio que o ensaio convencional. Entretanto, o sistema desenvolvido demandou mais tempo para atingir a incerteza-alvo, o que é uma limitação, mesmo sendo automatizado. De qualquer forma, o sistema necessitava apenas que um técnico informasse os parâmetros de ensaio e o acionasse, possibilitando que o mesmo alocasse seu tempo em outras atividades.
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The use of sustainable materials is becoming a common practice for noise abatement in building and civil engineering industries. In this context, many applications have been found for porous concrete made from lightweight aggregates. This work investigates the acoustic properties of porous concrete made from arlite and vermiculite lightweight aggregates. These natural resources can still be regarded as sustainable since they can be recycled and do not generate environmentally hazardous waste. The experimental basis used consists of different type specimens whose acoustic performance is assessed in an impedance tube. Additionally, a simple theoretical model for granular porous media, based on parameters measurable with basic experimental procedures, is adopted to predict the acoustic properties of the prepared mixes. The theoretical predictions compare well with the absorption measurements. Preliminary results show the good absorption capability of these materials, making them a promising alternative to traditional porous concrete solutions.
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Trabalho Final do Curso de Mestrado Integrado em Medicina, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2014
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre no Instituto Superior de Ciências da Saúde Egas Moniz
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O conhecimento e a compreensão dos processos que ocorrem no interior do tubo de uma arma de fogo, desde a ignição da carga propulsora, até à saída do projétil, é importante no desenvolvimento do armamento, de uma forma económica e segura. Com a modelação matemática destes processos, que é uma abordagem muito utilizada atualmente, é possível otimizar a carga explosiva e os materiais utilizados. Este estudo foi realizado no âmbito do projeto FIREND, resultante da colaboração entre a Academia Militar e o Instituto Superior Técnico O modelo desenvolvido foi aplicado a um sistema, arma, carga propulsora e projétil, já existente, tendo os resultados obtidos sido validados com o software PRODAS e tabelas referentes ao presente sistema. Para melhor compreender a importância das variáveis envolvidas, é feita uma análise de sensibilidade a diversos parâmetros balísticos, mantendo constante as dimensões da arma em estudo. Na análise dos resultados verifica-se que a cinta de travamento é um elemento muito importante, alterando significativamente os valores da pressão e da velocidade. Verificou-se também que com cargas propulsoras de maior taxa de queima é possível obter valores mais elevados de pressão máxima e velocidade à saída. Palavras chave: Balística interna; Projétil de Artilharia; Pressão; Velocidade; Modelação matemática; Análise de sensibilidade.
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Back Row: Mgr. Keith Webster, Video Coordinator Dave Garlow, Head Trainer Russ Miller, g.a.'s: Paul Alexander, Bill Sheridan, Jim Herrmann, John Johnson, Randy Fichtner, Kevin Kalinich, Tr. Paul Schmidt, Tr. Rex Thompson, Equipment Mgr. Jon Falk, Assistant Denny Morgan, Graduate Assistant John Ferens
11th Row: Assistant coaches: Alex Agase, Cam Cameron, Jerry Meter, Tom Reed, Elliott Uzelac, Gary Moeller, Lloyd Carr, Bill Harris, Jerry Hanlon, Tirrel Burton, Mike Gittleson, Recruiting Coord. Fritz Seyferth, Admin. Ass't. Cliff Dochterman
10th Row: Geoff Bissell, Mark Gutzwiller, Steve Woroniecki, Dave Knight, Steve Zacharias, Todd Plate, Matt McCoy, Greg Zeigler, Byron Lawson, Sean Eastman, Scott Harrala, Joel Boyden, Doug Matton
9th Row: Chris Calloway, Chris Horn, Scott Smykowski, Trey Walker, Jeff Tubo, Curtis Feaster, Mike Kerr, Marc Ramirez, T.J. Osman, Mike Teeter, Doug Daugherty, Huemartin Robinson
8th Row: John Milligan, Tony Boles, Jarrod Bunch, Greg McMurtry, Marc Spencer, Tom Dohring, Warde Manuel, Timothy Williams, Leroy Hoard, Allen Jefferson, Tracy Williams, David Key
7th Row: Olatide Ogunfiditimi, Keith Cooper, Scott Crawford, Joe Holland, Frank Petroff, Pat Olszewski, John Plantz, Sean LaFountaine, Mike Edwards, Rick Hassel, Ted Harris, Gulam Khan
6th Row: Kyle Anderson, Mark Erhardt, Brian Reid, Keith Mitchell, John Herrmann, Brent White, Dave Weil, Derrick Walker, Michael Taylor, Anthony Mitchell, Pat Fitzgerald, Mike DeBoer, Vince Washington
5th Row: Rick Stites, Ernie Bock, Mike Gillette, Scott Mandel, Mike Kovak, John Willingham, Dave Mandel, John Duerr, J.J. Grant, Don Lessner, Bob Stites
4th Row: Ken Mouton, Ernie Holloway, David Arnold, Jeffrey Brown, Dave Dever, Dave Herrick, Michael Dames, Dave Chester, Bob Cernak, Rick Sutkiewicz, John Kolesar, Allen Bishop
3rd Row: Erik Campbell, Mike Husar, Mark Messner, Jack Walker, Steve Thibert, Andree McIntyre, Andy Borowski, Dave Folkertsma, Tim Schulte, John Vitale, Phil Webb, Phil Logas
2nd Row: Jamie Morris, Monte Robbins, Todd Schulte, Billy Harris, Mark Hammerstein, Paul Jokisch, Bob Perryman, Mike Reinhold, John Elliott, Jerry Quaerna, Carlitos Bostic, Chris Zurbrugg, Head Coach Bo Schembechler
Front Row: Ken Higgins, Pat Moons, Garland Rivers, Ivan Hicks, Andy Moeller, Tony Gant, Jim Harbaugh, Gerald White, Thomas Wilcher, Dieter Heren, Doug Mallory, Russell Rein
Resumo:
Front Row: Anthony Mitchell, Pat Fitzgerald, David Ritter, Allen Bishop, Chris Zurbrugg, Phil Webb, Jamie Morris, Erik Campbell, Doug Mallory, Bob Cernak, Ernie Bock, Don Lessner, Rick Stites, Bob Stites.
2nd Row: Andy Borowski, Dave Chester, Dave Folkertsma, Michael Dames, John Vitale, Andre McIntyre, John Elliott, Mark Messner, Steve Thibert, Monte Robbins, Billy Harris, John Willingham, Mike Husar, Carlitos Bostic, Bo Schembechler.
3rd Row: Rick Hassel, Bobby Abrams, Derrick Walker, Jeff Brown, David Arnold, Dave Dever, Brent White, John Duerr, Dave Mandel, Scott Mandel, Michael Taylor, Demetrius Brown, John Kolesar, Mike Gillette.
4th Row: Ernie Holloway, Rick Sutkiewicz, Keith Cooper, J.J. Grant, Keith Mitchell, Dean Dingman, Pat Olszewski, David Weil, Joe Holland, John Herrmann, Frank Petroff, Olatide Ogunfitidim, Sean LaFontaine, Mike DeBoer.
5th Row: Vince Washington, Scott Herrala, David Key, Mike Teeter, John Milligan, Greg McMurtry, John Plantz, Joel Boyden, Warde Manuel, Jarrod Bunch, Allen Jefferson, Chris Calloway, Doug Matton, Gulam Khan.
6th Row: Mark Gutzwiller, Jeff Tubo, Marc Spencer, Marc Ramirez, T.J. Osman, Scott Smykowski, Tom Dohring, Doug Daugherty, Mike Kerr, Curtis Feaster, Vada Murray, Tim Williams, Tracy Williams, Trey Walker.
7th Row: Sean Eastman, Byron Lawson, Dave Knight, Todd Plate, Greg Ziegler, Steve Zacharias, Huemartin Robinson, Tony Boles, Chris Horn, Mike Edwards, Stu Duncan, Dave Herrick, Brian Reid, Ken Mouton, Chris D'Esposito.
8th Row: Eric Bush, Wilbur Odom, Erick Anderson, Brian Townsend, Ron Zielinski, Dave Diebolt, Greg Skrepenak, Dave Dingman, Alex Marshall, Chris Bohn, Rusty Fishtner, Ken Sollom, Otis Williams, Ra-Mon Watkins.
9th Row: Shawn Watson, Carlos Smith, Yale VanDyne, Mike Evans, Dave Ritter, Matt Elliott, Dan Jokisch, Mark Soehnlen, Lance Dottin, Neil Simpson, Kevin Owen, Jim Sinclair, Bill Madden, J.D. Carlson, John Rodney.
10th Row: Aaron Studwell, Jon Falk, Mike Gittleson, Mike Walters, Damon Taylor, Leon Morton, Dave Caputo, Brad Moyer, Colin Rudolph, Eric Traupe, David Papp, Fritz Seyferth, Russ Miller, Paul Schmidt, Kevin Kolcheff, Brad Andres.
Back Row: Dennis Morgan, Jeff Long, Jim Herrmann, Bill Harris, Bobby Morrison, Tom Reed, Lloyd Carr, Gary Moeller, Jerry Hanlon, Tirrel Burton, Les Miles, Cam Cameron, Alex Agase, Kevin Kalinich, Randy Fichtner, Dave Garlow, Dennis Blanchard, Charlie Baird.
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Back Row: Jon Falk, Brad Andress, Alozie Okezie, Eddie Azcona, John Albertson, Randy Stark, Chris Hutchinson, Barry Kelley, Erik Knuth, Paul Manning, Pat Maloney, John Woodlock, John Ellison, Curt Mallory, Kevin Heading, Assayan Jordan, Ira Pintel, Phil Bromley, Scott Woolf
7th Row: Pat Perkins, Bob Bland, Mike Filander, John Becker, Doug Cohen, D.J. Brown, Elvis Grbac, Steve Everitt, Rob Doherty, Doug Skene, Joe Cocozzo, Brian Wallace, Mortin Davis, Bill Schaffer, Livetius Johnson, Coleman Wallace, Corwin Brown, Dave Herrick, Dennis Blanchard
6th Row: Russ Miller, Ken Mouton, Jim Plocki, Jon Vaughn, Desmond Howard, Dwayne Ware, Ra-Mon Watkins, Shawn Watson, Dave Caputo, Eric Traupe, James Sinclair, Mike Evans, Matt McCoy, Yale Van Dyne, J.D. Carlson, Bill Madden, Leon Morton, Kevin Kolcheff, Jim Herrmann
5th Row: Paul Schmidt, Jeff Long, Dave Knight, Ron Zielinski, Lance Dottin, Dave Ritter, Erick Anderson, Dave Diebolt, Dan Jokisch, Greg Skrepenak, Alex Marshall, Brian Townsend, Matt Elliott, Chris Bohn, Rusty Fichtner, Marc Soehnlen, Mike Gittleson, Cam Cameron
4th Row: Jon Heacock, Bill Harris, Eric Bush, Otis Williams, Steve Zacharias, Jeff Tubo, Trey Walker, Dean Dingman, Marc Spencer, Scott Smykowski, Marc Ramirez, Doug Daugherty, Tripp Welborne, Neil Simpson, Todd Plate, Wilbur Odom, Ken Sollom, Tirrel Burton, Bobby Morrison
3rd Row: Bob Chmiel, Gulam Khan, Chris Horn, Tracy Williams, Leroy Hoard, Tim Williams, John Milligan, Tom Dohring, Jarrod Bunch, Warde Manuel, Greg McMurtry, Chris Feaster, Mike Teeter, T.J. Osman, Doug Matton, Mark Gutzwiller, Kevin Owen, Tom Reid, Les Miles
2nd Row: Jerry Hanlon, Bobby Abrams, David Key, Joel Boyden, Anthony Mitchell, Rick Hassel, Frank Petroff, Keith Mitchell, Pat Olszewski, David Weil, Joe Holland, Sean LaFountaine, Vincent Washington, Chris Calloway, Allen Jefferson, Tony Boles, Vada Murray, Gary Moeller, Lloyd Carr1st row:Mike Gillette, John Kolesar, John Herrmann, David Arnold, Dave Chester, John Vitale, Mark Messner, Michael Dames, Mike Husar, Jeff Brown, Derrick Walker, J.J. Grant, Brent White, Michael Taylor, Bo Schembechler.
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At head of title: Colonie de Madagascar et dépendances. Académie malgache.
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Simulations of a complete reflected shock tunnel facility have been performed with the aim of providing a better understanding of the flow through these facilities. In particular, the analysis is focused on the premature contamination of the test flow with the driver gas. The axisymmetric simulations model the full geometry of the shock tunnel and incorporate an iris-based model of the primary diaphragm rupture mechanics, an ideal secondary diaphragm and account for turbulence in the shock tube boundary layer with the Baldwin-Lomax eddy viscosity model. Two operating conditions were examined: one resulting in an over-tailored mode of operation and the other resulting in approximately tailored operation. The accuracy of the simulations is assessed through comparison with experimental measurements of static pressure, pitot pressure and stagnation temperature. It is shown that the widely-accepted driver gas contamination mechanism in which driver gas 'jets' along the walls through action of the bifurcated foot of the reflected shock, does not directly transport the driver gas to the nozzle at these conditions. Instead, driver gas laden vortices are generated by the bifurcated reflected shock. These vortices prevent jetting of the driver gas along the walls and convect driver gas away from the shock tube wall and downstream into the nozzle. Additional vorticity generated by the interaction of the reflected shock and the contact surface enhances the process in the over-tailored case. However, the basic mechanism appears to operate in a similar way for both the over-tailored and the approximately tailored conditions.
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A unique hand-held gene gun is employed for ballistically delivering biomolecules to key cells in the skin and mucosa in the treatment of the major diseases. One of these types of devices, called the Contoured Shock Tube (CST), delivers powdered micro-particles to the skin with a narrow and highly controllable velocity distribution and a nominally uniform spatial distribution. In this paper, we apply a numerical approach to gain new insights in to the behavior of the CST prototype device. The drag correlations proposed by Henderson (1976), Igra and Takayama (1993) and Kurian and Das (1997) were applied to predict the micro-particle transport in a numerically simulated gas flow. Simulated pressure histories agree well with the corresponding static and Pitot pressure measurements, validating the CFD approach. The calculated velocity distributions show a good agreement, with the best prediction from Igra & Takayama correlation (maximum discrepancy of 5%). Key features of the gas dynamics and gas-particle interaction are discussed. Statistic analyses show a tight free-jet particle velocity distribution is achieved (570 +/- 14.7 m/s) for polystyrene particles (39 +/- 1 mu m), representative of a drug payload.