1000 resultados para Simulação em Estatística


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The search for mechanical components validation methods, employed in product development sector, becomes more avid for less expensive solutions. As a result, programs that can simulate forces acting on a given part through finite element method are gaining more space in the market, once this process consumes less capital when compared to currently-employed empirical validation. This article shows the simulation of an off-road prototype suspension through such technique, using ground excitation history coming from field measurements and also by making use of a specific tool for obtaining dynamic loads from the model in question. The results shown at the end is key for future enhancements aiming mass reduction, for example, that may be executed on the prototype suspension system discussed here

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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O ensino da ciência estatística é obrigatório em praticamente todos os cursos de graduação das universidades brasileiras. Além disso, vários são cursos de Graduação em Estatística, distribuídos pelas várias universidades nacionais. Entretanto, apesar da importância desta ciência, não existem, na literatura nacional, estudos sistemáticos direcionados à caracterização dos docentes responsáveis pelo ensino da ciência estatística no país. Neste contexto, apresentamos, neste artigo, uma descrição de tais docentes, particularmente, no que tange aos cursos de Graduação em Estatística Esta descrição foi realizada por meio de um levantamento amostral descritivo, relacionado aos aspectos de sua formação e produção científica, sendo finalizada com a apresentação da previsão de demanda de Doutores em Estatística necessários para suprir as vagas em aberto a partir das ocorrências das aposentadorias dos docentes das Graduações em Estatística no país.

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Simulamos a separação dos componentes de uma mistura bifásica com a equação de Cahn-Hilliard. Esta equação contém intrincados termos não lineares e derivadas de alta ordem. Além disso, a delgada região de transição entre os componentes da mistura requer muita resolução. Assim, determinar a solução numérica da equação de Cahn-Hilliard não é uma tarefa fácil, principalmente em três dimensões. Conseguimos a resolução exigida no tempo usando uma discretização semi-implícita de segunda ordem. No espaço, obtemos a precisão requerida utilizando malhas refinadas localmente com a estratégia AMR. Essas malhas se adaptam dinamicamente para recobrir a região de transição. O sistema linear proveniente da discretização é solucionado por intermédio de técnicas multinível-multigrid.

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Durante o verão austral, diversas regiões do Brasil são afetadas por precipitação intensa, geralmente associada à Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS). O objetivo geral deste trabalho foi investigar a influência da resolução espacial e temporal dos dados de temperatura da superfície do mar (TSM) na simulação da precipitação associada à ZCAS. Foram realizadas simulações com o modelo BRAMS (Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System) para dois eventos de ZCAS, ocorridos em 1998 (El Niño) e 1999 (La Niña). A quantidade de precipitação acumulada na parte oceânica da ZCAS foi maior nos experimentos com TSM mais quente. Índices estatísticos foram utilizados para verificação do desempenho do modelo na simulação de precipitação nas regiões que compõem a ZCAS (oceânica, costeira e amazônica), com diferentes dados de TSM. A resolução espaço-temporal dos dados de TSM influencia de forma pouco significativa na representação da ZCAS pelo modelo BRAMS. O modelo é mais eficiente em identificar a ocorrência/não ocorrência de chuva do que em localizar núcleos mais intensos e seu desempenho foi superior (inferior) na região amazônica (oceânica) da ZCAS.

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Os pequenos agricultores das áreas rurais isoladas de montanha do subtrópico centroamericano se veem obrigados a aumentar a superfície agrícola para satisfazer suas necessidades alimentícias. Para conhecer as raçoes deste avance da fronteira agrícola se realizou um modelo de simulação da toma de decisão e gestão dos recursos. O modelo simula a biomassa, o rendimento e a superfície do milho, as necessidades de trabalho e alimentícias. O rendimento variou entre 0,8 t/ha e 4,5 t/ha, a superfície entre 0,19 ha e 1,0 ha para satisfazer as necessidades de alimento da família. O modelo revela a grande vulnerabilidade das famílias agricultoras que têm que dedicar mais terra e trabalho em função da variabilidade meteorológica e do abastecimento de alimento.