984 resultados para Industrial heritage railway


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A comienzos del siglo XX, Detroit era una ciudad dinámica en pleno desarrollo. Pronto se convirtió en la cuarta ciudad de Estados Unidos, la capital de la naciente industria automovilística. El crecimiento se prolongó hasta finales de los años 50, cuando, a pesar del auge económico de Estados Unidos y de su área metropolitana, Detroit comenzó a mostrar los primeros signos de estancamiento. La crisis se ha prolongado hasta hoy, cuando Detroit constituye el paradigma de la ciudad industrial en declive. Estas dos imágenes contrapuestas, el auge y la crisis, no parecen explicar por sí mismas las causas de la intensidad y persistencia del declive de Detroit. Analizar las interacciones entre crecimiento económico, políticas públicas locales y desarrollo urbano a lo largo del tiempo permitirá subrayar las continuidades y comprender en qué medida el declive de Detroit ancla sus raíces en el modelo planteado durante la etapa de auge.

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This paper describes the development of neural model-based control strategies for the optimisation of an industrial aluminium substrate disk grinding process. The grindstone removal rate varies considerably over a stone life and is a highly nonlinear function of process variables. Using historical grindstone performance data, a NARX-based neural network model is developed. This model is then used to implement a direct inverse controller and an internal model controller based on the process settings and previous removal rates. Preliminary plant investigations show that thickness defects can be reduced by 50% or more, compared to other schemes employed. (c) 2004 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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