928 resultados para E16 - Aggregate Input-Output Analysis


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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

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Hoje em dia as fontes de alimentação possuem correção do fator de potência, devido às diversas normas regulamentares existentes, que introduziram grandes restrições no que respeita à distorção harmónica (THD) e fator de potência (FP). Este trabalho trata da análise, desenvolvimento e implementação de um Pré-Regulador de fator de potência com controlo digital. O controlo digital de conversores com recurso a processamento digital de sinal tem vindo a ser ao longo dos últimos anos, objeto de investigação e desenvolvimento, estando constantemente a surgirem modificações nas topologias existentes. Esta dissertação tem como objetivo estudar e implementar um Pré-Regulador Retificador Boost e o respetivo controlo digital. O controlo do conversor é feito através da técnica dos valores médios instantâneos da corrente de entrada, desenvolvido através da linguagem de descrição de hardware VHDL (VHSIC HDL – Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language) e implementado num dispositivo FPGA (Field Programmable Gate Array) Spartan-3E. Neste trabalho são apresentadas análises matemáticas, para a obtenção das funções de transferência pertinentes ao projeto dos controladores. Para efetuar este controlo é necessário adquirir os sinais da corrente de entrada, tensão de entrada e tensão de saída. O sinal resultante do módulo de controlo é um sinal de PWM com valor de fator de ciclo variável ao longo do tempo. O projeto é simulado e validado através da plataforma MatLab/Simulink e PSIM, onde são apresentados resultados para o regime permanente e para transitórios da carga e da tensão de alimentação. Finalmente, o Pré-Regulador Retificador Boost controlado de forma digital é implementado em laboratório. Os resultados experimentais são apresentados para validar a metodologia e o projeto desenvolvidos.

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Glass fibre-reinforced plastics (GFRP) have been considered inherently difficult to recycle due to both: cross-linked nature of thermoset resins, which cannot be remolded, and complex composition of the composite itself. Presently, most of the GFRP waste is landfilled leading to negative environmental impacts and supplementary added costs. With an increasing awareness of environmental matters and the subsequent desire to save resources, recycling would convert an expensive waste disposal into a profitable reusable material. In this study, efforts were made in order to recycle grinded GFRP waste, proceeding from pultrusion production scrap, into new and sustainable composite materials. For this purpose, GFRP waste recyclates, were incorporated into polyester based mortars as fine aggregate and filler replacements at different load contents and particle size distributions. Potential recycling solution was assessed by mechanical behaviour of resultant GFRP waste modified polymer mortars. Results revealed that GFRP waste filled polymer mortars present improved flexural and compressive behaviour over unmodified polyester based mortars, thus indicating the feasibility of the waste reuse in polymer mortars and concrete. © 2011, Advanced Engineering Solutions.

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Thesis presented in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in the subject of Electrical and Computer Engineering

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Forest fires dynamics is often characterized by the absence of a characteristic length-scale, long range correlations in space and time, and long memory, which are features also associated with fractional order systems. In this paper a public domain forest fires catalogue, containing information of events for Portugal, covering the period from 1980 up to 2012, is tackled. The events are modelled as time series of Dirac impulses with amplitude proportional to the burnt area. The time series are viewed as the system output and are interpreted as a manifestation of the system dynamics. In the first phase we use the pseudo phase plane (PPP) technique to describe forest fires dynamics. In the second phase we use multidimensional scaling (MDS) visualization tools. The PPP allows the representation of forest fires dynamics in two-dimensional space, by taking time series representative of the phenomena. The MDS approach generates maps where objects that are perceived to be similar to each other are placed on the map forming clusters. The results are analysed in order to extract relationships among the data and to better understand forest fires behaviour.

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Thesis submitted to Faculdade de Ciências e Tecnologia of Universidade Nova de Lisboa in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master in Computer Science

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O consumo energético verificado nas refinarias petrolíferas é muito elevado, sendo as fornalhas os equipamentos que mais contribuem para esse consumo. Neste estudo foi efetuada uma avaliação e otimização energética às fornalhas da Fábrica de Aromáticos da Refinaria de Matosinhos. Numa primeira fase foi efetuado um levantamento exaustivo de dados de todas as correntes de entrada e saída dos equipamentos para posteriormente efetuar os balanços de massa e energia a cada uma das fornalhas. Os dados relativos ao levantamento compreenderam dois períodos de funcionamento distintos da unidade fabril, o período de funcionamento normal e o período relativo ao arranque. O período de funcionamento normal foi relativo ao ano de 2012 entre os meses de janeiro a setembro, por sua vez o período de arranque foi de dezembro de 2012 a março de 2013. Na segunda fase foram realizados os balanços de massa e energia quantificando todas as correntes de entrada e saída das fornalhas em termos mássicos e energéticos permitindo o cálculo do rendimento térmico das fornalhas para avaliar a sua performance. A avaliação energética permitiu concluir que existe um consumo maior de energia proveniente da combustão do Fuel Gás do que do Fuel Óleo, tanto no período de funcionamento normal como no arranque. As fornalhas H0101, H0301 e a H0471 possuem os consumos mais elevados, sendo responsáveis por mais de 70% do consumo da Fábrica de Aromáticos. Na terceira fase foram enunciadas duas medidas para a otimização energética das três fornalhas mais consumidoras de energia, a limpeza mensal e o uso exclusivo de Fuel Gás como combustível. As poupanças energéticas obtidas para uma limpeza mensal foram de 0,3% na fornalha H0101, 0,7% na fornalha H0301 e uma poupança de 0,9 % na fornalha H0471. Para o uso exclusivo de Fuel Gás obteve-se uma poupança de 0,9% na fornalha H0101 e uma poupança de 1,3% nas fornalhas H0301 e H0471. A análise económica efetuada à sugestão de alteração do combustível mostra que os custos de operação sofrerão um aumento anual de 621 679 €. Apesar do aumento dos custos, a redução na emissão de 24% de dióxido de carbono, poderá justificar este aumento na despesa.

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In this paper we analyze the behavior of tornado time-series in the U.S. from the perspective of dynamical systems. A tornado is a violently rotating column of air extending from a cumulonimbus cloud down to the ground. Such phenomena reveal features that are well described by power law functions and unveil characteristics found in systems with long range memory effects. Tornado time series are viewed as the output of a complex system and are interpreted as a manifestation of its dynamics. Tornadoes are modeled as sequences of Dirac impulses with amplitude proportional to the events size. First, a collection of time series involving 64 years is analyzed in the frequency domain by means of the Fourier transform. The amplitude spectra are approximated by power law functions and their parameters are read as an underlying signature of the system dynamics. Second, it is adopted the concept of circular time and the collective behavior of tornadoes analyzed. Clustering techniques are then adopted to identify and visualize the emerging patterns.

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Glass fibre-reinforced plastics (GFRP), nowadays commonly used in the construction, transportation and automobile sectors, have been considered inherently difficult to recycle due to both the cross-linked nature of thermoset resins, which cannot be remoulded, and the complex composition of the composite itself, which includes glass fibres, polymer matrix and different types of inorganic fillers. Hence, to date, most of the thermoset based GFRP waste is being incinerated or landfilled leading to negative environmental impacts and additional costs to producers and suppliers. With an increasing awareness of environmental matters and the subsequent desire to save resources, recycling would convert an expensive waste disposal into a profitable reusable material. In this study, the effect of the incorporation of mechanically recycled GFRP pultrusion wastes on flexural and compressive behaviour of polyester polymer mortars (PM) was assessed. For this purpose, different contents of GFRP recyclates (0%, 4%, 8% and 12%, w/w), with distinct size grades (coarse fibrous mixture and fine powdered mixture), were incorporated into polyester PM as sand aggregates and filler replacements. The effect of the incorporation of a silane coupling agent was also assessed. Experimental results revealed that GFRP waste filled polymer mortars show improved mechanical behaviour over unmodified polyester based mortars, thus indicating the feasibility of GFRP waste reuse as raw material in concrete-polymer composites.

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High-content analysis has revolutionized cancer drug discovery by identifying substances that alter the phenotype of a cell, which prevents tumor growth and metastasis. The high-resolution biofluorescence images from assays allow precise quantitative measures enabling the distinction of small molecules of a host cell from a tumor. In this work, we are particularly interested in the application of deep neural networks (DNNs), a cutting-edge machine learning method, to the classification of compounds in chemical mechanisms of action (MOAs). Compound classification has been performed using image-based profiling methods sometimes combined with feature reduction methods such as principal component analysis or factor analysis. In this article, we map the input features of each cell to a particular MOA class without using any treatment-level profiles or feature reduction methods. To the best of our knowledge, this is the first application of DNN in this domain, leveraging single-cell information. Furthermore, we use deep transfer learning (DTL) to alleviate the intensive and computational demanding effort of searching the huge parameter's space of a DNN. Results show that using this approach, we obtain a 30% speedup and a 2% accuracy improvement.

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Qualquer estrutura hoje em dia deve ser resistente, robusta e leve, o que aumentou o interesse industrial e investigação nas ligações adesivas, nomeadamente pela melhoria das propriedades de resistência e fratura dos materiais. Com esta técnica de união, o projeto de estruturas pode ser orientado para estruturas mais leves, não só em relação à economia direta de peso relativamente às juntas aparafusas ou soldadas, mas também por causa da flexibilidade para ligar materiais diferentes. Em qualquer área da indústria, a aplicação em larga escala de uma determinada técnica de ligação supõe que estão disponíveis ferramentas confiáveis para o projeto e previsão da rotura. Neste âmbito, Modelos de Dano Coesivo (MDC) são uma ferramenta essencial, embora seja necessário estimar as leis MDC do adesivo à tração e corte para entrada nos modelos numéricos. Este trabalho avalia o valor da tenacidade ao corte (GIIC) de juntas coladas para três adesivos com ductilidade distinta. O trabalho experimental consiste na caracterização à fratura ao corte da ligação adesiva por métodos convencionais e pelo Integral-J. Além disso, pelo integral-J, é possível definir a forma exata da lei coesiva. Para o integral-J, é utilizado um método de correlação de imagem digital anteriormente desenvolvido para a avaliação do deslocamento ao corte do adesivo na extremidade da fenda (δs) durante o ensaio, acoplado a uma sub-rotina em Matlab® para a extração automática de δs. É também apresentado um trabalho numérico para avaliar a adequabilidade de leis coesivas triangulares aproximadas em reproduzir as curvas força-deslocamento (P-δ) experimentais dos ensaios ENF. Também se apresenta uma análise de sensibilidade para compreender a influência dos parâmetros coesivos nas previsões numéricas. Como resultado deste trabalho, foram estimadas experimentalmente as leis coesivas de cada adesivo pelo método direto, e numericamente validadas, para posterior previsão de resistência em juntas adesivas. Em conjunto com a caraterização à tração destes adesivos, é possível a previsão da rotura em modo-misto.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Biomédica

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática