993 resultados para Computational architecture


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In this paper, we propose a novel three-dimensional imaging method by which the object is captured by a coded cameras array (CCA) and computationally reconstructed as a series of longitudinal layered surface images of the object. The distribution of cameras in array, named code pattern, is crucial for reconstructed images fidelity when the correlation decoding is used. We use DIRECT global optimization algorithm to design the code patterns that possess proper imaging property. We have conducted primary experiments to verify and test the performance of the proposed method with a simple discontinuous object and a small-scale CCA including nine cameras. After certain procedures such as capturing, photograph integrating, computational reconstructing and filtering, etc., we obtain reconstructed longitudinal layered surface images of the object with higher signal-to-noise ratio. The results of experiments show that the proposed method is feasible. It is a promising method to be used in fields such as remote sensing, machine vision, etc. (c) 2006 Elsevier GmbH. All rights reserved.

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A indústria de processos químicos tem sofrido consideráveis transformações devido ao acirramento da competitividade. Importantes progressos tecnológicos têm sido atingidos através de técnicas de modelagem, simulação e otimização visando o aumento da lucratividade e melhoria contínua nos processos industriais. Neste contexto, as plantas de metanol, um dos mais importantes produtos petroquímicos, podem ser destacadas. Atualmente, a principal matéria-prima para obtenção de metanol é o gás natural. A produção do metanol é caracterizada por três etapas: geração de gás de síntese, conversão do gás de síntese em metanol (unidade de síntese ou loop de síntese) e purificação do produto na especificação requerida. Os custos fixos e variáveis da unidade de síntese são fortemente dependentes das variáveis operacionais, como temperatura, pressão, razão de reciclo e composição da carga. Desta forma, foi desenvolvido um conjunto de modelos e algoritmos computacionais para representar matematicamente unidades de síntese de metanol. O modelo apresenta operações unitárias associadas aos seguintes equipamentos: divisores de correntes, misturadores de correntes, compressores, trocadores de calor, vasos de flash e reatores. Inicialmente, foi proposto um simulador estacionário, que serviu como base para um pseudo-estacionário, o qual contempla a desativação do catalisador por sinterização térmica. Os simuladores foram criados segundo uma arquitetura seqüencial modular e empregou-se o método de substituição sucessiva para a convergência dos reciclos. O estudo envolveu dois fluxogramas típicos, um constituído por reatores adiabáticos em série, enquanto o outro constituído por um reator tipo quench. Uma análise do efeito das principais variáveis operacionais foi realizada para o reator e para o loop de síntese. Estudou-se também o efeito da desativação do catalisador ao longo do tempo. Uma ferramenta de otimização operacional foi empregada para alcançar a máxima produção manipulando as injeções de carga fria na entrada dos leitos catalíticos. Formulou-se também um problema de maximização do lucro em função da otimização de paradas da unidade para troca do catalisador. Os resultados obtidos apontam que a ferramenta desenvolvida é promissora para a compreensão e otimização da unidade objeto deste estudo

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Os métodos numéricos convencionais, baseados em malhas, têm sido amplamente aplicados na resolução de problemas da Dinâmica dos Fluidos Computacional. Entretanto, em problemas de escoamento de fluidos que envolvem superfícies livres, grandes explosões, grandes deformações, descontinuidades, ondas de choque etc., estes métodos podem apresentar algumas dificuldades práticas quando da resolução destes problemas. Como uma alternativa viável, existem os métodos de partículas livre de malhas. Neste trabalho é feita uma introdução ao método Lagrangeano de partículas, livre de malhas, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) voltado para a simulação numérica de escoamentos de fluidos newtonianos compressíveis e quase-incompressíveis. Dois códigos numéricos foram desenvolvidos, uma versão serial e outra em paralelo, empregando a linguagem de programação C/C++ e a Compute Unified Device Architecture (CUDA), que possibilita o processamento em paralelo empregando os núcleos das Graphics Processing Units (GPUs) das placas de vídeo da NVIDIA Corporation. Os resultados numéricos foram validados e a eficiência computacional avaliada considerandose a resolução dos problemas unidimensionais Shock Tube e Blast Wave e bidimensional da Cavidade (Shear Driven Cavity Problem).

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The centralized paradigm of a single controller and a single plant upon which modern control theory is built is no longer applicable to modern cyber-physical systems of interest, such as the power-grid, software defined networks or automated highways systems, as these are all large-scale and spatially distributed. Both the scale and the distributed nature of these systems has motivated the decentralization of control schemes into local sub-controllers that measure, exchange and act on locally available subsets of the globally available system information. This decentralization of control logic leads to different decision makers acting on asymmetric information sets, introduces the need for coordination between them, and perhaps not surprisingly makes the resulting optimal control problem much harder to solve. In fact, shortly after such questions were posed, it was realized that seemingly simple decentralized optimal control problems are computationally intractable to solve, with the Wistenhausen counterexample being a famous instance of this phenomenon. Spurred on by this perhaps discouraging result, a concerted 40 year effort to identify tractable classes of distributed optimal control problems culminated in the notion of quadratic invariance, which loosely states that if sub-controllers can exchange information with each other at least as quickly as the effect of their control actions propagates through the plant, then the resulting distributed optimal control problem admits a convex formulation.

The identification of quadratic invariance as an appropriate means of "convexifying" distributed optimal control problems led to a renewed enthusiasm in the controller synthesis community, resulting in a rich set of results over the past decade. The contributions of this thesis can be seen as being a part of this broader family of results, with a particular focus on closing the gap between theory and practice by relaxing or removing assumptions made in the traditional distributed optimal control framework. Our contributions are to the foundational theory of distributed optimal control, and fall under three broad categories, namely controller synthesis, architecture design and system identification.

We begin by providing two novel controller synthesis algorithms. The first is a solution to the distributed H-infinity optimal control problem subject to delay constraints, and provides the only known exact characterization of delay-constrained distributed controllers satisfying an H-infinity norm bound. The second is an explicit dynamic programming solution to a two player LQR state-feedback problem with varying delays. Accommodating varying delays represents an important first step in combining distributed optimal control theory with the area of Networked Control Systems that considers lossy channels in the feedback loop. Our next set of results are concerned with controller architecture design. When designing controllers for large-scale systems, the architectural aspects of the controller such as the placement of actuators, sensors, and the communication links between them can no longer be taken as given -- indeed the task of designing this architecture is now as important as the design of the control laws themselves. To address this task, we formulate the Regularization for Design (RFD) framework, which is a unifying computationally tractable approach, based on the model matching framework and atomic norm regularization, for the simultaneous co-design of a structured optimal controller and the architecture needed to implement it. Our final result is a contribution to distributed system identification. Traditional system identification techniques such as subspace identification are not computationally scalable, and destroy rather than leverage any a priori information about the system's interconnection structure. We argue that in the context of system identification, an essential building block of any scalable algorithm is the ability to estimate local dynamics within a large interconnected system. To that end we propose a promising heuristic for identifying the dynamics of a subsystem that is still connected to a large system. We exploit the fact that the transfer function of the local dynamics is low-order, but full-rank, while the transfer function of the global dynamics is high-order, but low-rank, to formulate this separation task as a nuclear norm minimization problem. Finally, we conclude with a brief discussion of future research directions, with a particular emphasis on how to incorporate the results of this thesis, and those of optimal control theory in general, into a broader theory of dynamics, control and optimization in layered architectures.

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Computational imaging is flourishing thanks to the recent advancement in array photodetectors and image processing algorithms. This thesis presents Fourier ptychography, which is a computational imaging technique implemented in microscopy to break the limit of conventional optics. With the implementation of Fourier ptychography, the resolution of the imaging system can surpass the diffraction limit of the objective lens's numerical aperture; the quantitative phase information of a sample can be reconstructed from intensity-only measurements; and the aberration of a microscope system can be characterized and computationally corrected. This computational microscopy technique enhances the performance of conventional optical systems and expands the scope of their applications.

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[ES]Esta obra recoge las comunicaciones seleccionadas para el 6º Congreso Europeo sobre Eficiencia Energética y Sostenibilidad en Arquitectura, organizado por el grupo de investigación Calidad de Vida en Arquitectura de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea. El congreso, que se celebra en el marco de los XXXIV Cursos de Verano de la UPV/EHU, aborda en esta cuarta edición el tema “Ciudades en riesgo: resiliencia y redundancia”. Alrededor de este tema general se desarrollan cinco ponencias magistrales, a cargo de Margaretha Breil (Centro Euro-Mediterráneo para el Cambio Climático), Cristina Garzillo Leemhuis (ICLEI), Ignasi Fontanals (OptiCits), Juan Carlos Barrios Montenegro (Global Action Plan) y Manuel Valdés López (Ajuntament de Barcelona). Además, 24 comunicaciones seleccionadas por el comité científico presentarán trabajos de investigaciones actuales en las sesiones orales y póster. Es objetivo paralelo del congreso es fortalecer las líneas de investigación en eficiencia energética y sostenibilidad de los grupos de investigación y formación de la UPV/ EHU comprometidos con esta propuesta, con objeto de colaborar en el reforzamiento de la I D i en su ámbito de conocimiento y apoyar la apuesta específica de los Gobiernos Central y Vasco, así como de otras instituciones nacionales e internacionales respecto a las actividades de I D i en las materias relacionadas con el cambio climático, la eficiencia energética y la sostenibilidad ambiental [ENG] This work contains the selected abstracts of the 6th European Conference on Energy Efficiency and Sustainability in Architecture and Planning, organized by the research group Quality of life in Architecture of the University of the Basque Country. The conference is part of the XXXIV Summer Courses of the UPV/EHU and deals, in its fourth edition, with the topic “Cities at risk: resilience and redundancy”. Around this general theme there are five invited speakers: Margaretha Breil (Euro-Mediterranean Centre for Climate Change), Cristina Garzillo Leemhuis (ICLEI), Ignasi Fontanals (OptiCits), Juan Carlos Barrios Montenegro (Global Action Plan) y Manuel Valdés López (Barcelona City Council). 24 abstracts additional have been selected by the scientific committee that offer actual research works in presentations and posters. The purpose of the conferences is to strengthen the investigation lines in energy efficiency and sustainability of the research and education groups of the University of the Basque Country (UPV/EHU) involved, with the purpose of collaborating in the reinforcement of the I D i in its field of knowledge, and support the specific projects of the Central and Basque Governments, as well as other national and international institutions related to the I Di activities in similar fields of climate change, energy efficiency and environmental sustainability.

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A Física das Radiações é um ramo da Física que está presente em diversas áreas de estudo e se relaciona ao conceito de espectrometria. Dentre as inúmeras técnicas espectrométricas existentes, destaca-se a espectrometria por fluorescência de raios X. Esta também possui uma gama de variações da qual pode-se dar ênfase a um determinado subconjunto de técnicas. A produção de fluorescência de raios X permite (em certos casos) a análise das propriedades físico-químicas de uma amostra específica, possibilitando a determinação de sua constituiçõa química e abrindo um leque de aplicações. Porém, o estudo experimental pode exigir uma grande carga de trabalho, tanto em termos do aparato físico quanto em relação conhecimento técnico. Assim, a técnica de simulação entra em cena como um caminho viável, entre a teoria e a experimentação. Através do método de Monte Carlo, que se utiliza da manipulação de números aleatórios, a simulação se mostra como uma espécie de alternativa ao trabalho experimental.Ela desenvolve este papel por meio de um processo de modelagem, dentro de um ambiente seguro e livre de riscos. E ainda pode contar com a computação de alto desempenho, de forma a otimizar todo o trabalho por meio da arquitetura distribuída. O objetivo central deste trabalho é a elaboração de um simulador computacional para análise e estudo de sistemas de fluorescência de raios X desenvolvido numa plataforma de computação distribuída de forma nativa com o intuito de gerar dados otimizados. Como resultados deste trabalho, mostra-se a viabilidade da construção do simulador através da linguagem CHARM++, uma linguagem baseada em C++ que incorpora rotinas para processamento distribuído, o valor da metodologia para a modelagem de sistemas e a aplicação desta na construção de um simulador para espectrometria por fluorescência de raios X. O simulador foi construído com a capacidade de reproduzir uma fonte de radiação eletromagnética, amostras complexas e um conjunto de detectores. A modelagem dos detectores incorpora a capacidade de geração de imagens baseadas nas contagens registradas. Para validação do simulador, comparou-se os resultados espectrométricos com os resultados gerados por outro simulador já validado: o MCNP.