932 resultados para Simulation and Modeling
Resumo:
Este trabalho foi realizado sob orientação do Prof. António Brandão Moniz para a disciplina “Factores Sociais da Inovação” do Mestrado Engenharia Informática realizado na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (Portugal)
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A good verification strategy should bring near the simulation and real functioning environments. In this paper we describe a system-level co-verification strategy that uses a common flow for functional simulation, timing simulation and functional debug. This last step requires using a BST infrastructure, now widely available on commercial devices, specially on FPGAs with medium/large pin-counts.
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In this article, we calibrate the Vasicek interest rate model under the risk neutral measure by learning the model parameters using Gaussian processes for machine learning regression. The calibration is done by maximizing the likelihood of zero coupon bond log prices, using mean and covariance functions computed analytically, as well as likelihood derivatives with respect to the parameters. The maximization method used is the conjugate gradients. The only prices needed for calibration are zero coupon bond prices and the parameters are directly obtained in the arbitrage free risk neutral measure.
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica no Ramo de Automação e Electrónica Industrial
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Nesta dissertação pretende-se caracterizar o desempenho energético de um grande edifício de serviços existente, da tipologia ensino, avaliar e identificar potenciais medidas que melhorem aquele desempenho, permitindo, em complemento, determinar a sua classificação energética no âmbito da legislação vigente. A pertinência do estudo prende-se com a avaliação do desempenho energético dos edifícios e com o estudo de medidas de melhoria que permitam incrementar a eficiência energética, por recurso a um programa de simulação energética dinâmica certificado – DesignBuilder e tendo em conta a regulamentação portuguesa em vigor. Inicialmente procedeu-se à modelação do edifício com recurso ao programa DesignBuilder, e, simultaneamente, realizou-se um levantamento de todas as suas características ao nível de geometria, pormenores construtivos, sistemas AVAC e de iluminação e fontes de energia utilizadas. Com vista à caracterização do modo de operação do edifício, foi realizado um levantamento dos perfis reais de utilização em termos de ocupação, iluminação e equipamentos para os vários espaços. Foram realizadas medições de caudais de ar novo e da temperatura do ar, em alguns equipamentos e alguns espaços específicos. Foram realizadas medições em tempo real e leituras de contagens da energia eléctrica utilizada, quer em período de aulas quer em período de férias, que permitiram a desagregação das facturas da energia eléctrica que se apresentam globais para o campus do ISEP. Foram realizadas leituras de contagens de gás natural. Em sequência, foi realizada a simulação energética dinâmica com o intuito de ajustar o modelo criado aos consumos reais e de analisar medidas de melhoria que lhe conferissem um melhor desempenho energético. Essas medidas são agrupadas em quatro tipos: - Medidas de natureza comportamental; - Medidas de melhoria da eficiência energética nos sistemas de iluminação; - Medidas de melhoria de eficiência energética nos sistemas AVAC;- Medidas que visam a introdução de energias de fonte renovável; Em sequência, foi elaborada a simulação nominal e calculados os indicadores de eficiência energética com vista à respectiva classificação energética do edifício, tendo o edifício apresentado uma Classe Energética D de acordo com a escala do SCE. Finalmente, foi avaliado o impacto das diferentes medidas de melhoria identificadas e com potencial de aplicação, isto é, que apresentaram um retorno simples do investimento inferior a oito anos, tanto ao nível do desempenho energético real do edifício, como ao nível da sua classificação energética. De onde se concluiu que existe um potencial de 7% de redução nos consumos energéticos actuais do edifício e de 18% se o funcionamento do edifício for em pleno, ou seja, se todos os seus sistemas estiverem efectivamente em funcionamento, e que terá impacto na classificação energética alcançado uma Classe Energética C.
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This study addresses to the optimization of pultrusion manufacturing process from the energy-consumption point of view. The die heating system of external platen heaters commonly used in the pultrusion machines is one of the components that contribute the most to the high consumption of energy of pultrusion process. Hence, instead of the conventional multi-planar heaters, a new internal die heating system that leads to minor heat losses is proposed. The effect of the number and relative position of the embedded heaters along the die is also analysed towards the setting up of the optimum arrangement that minimizes both the energy rate and consumption. Simulation and optimization processes were greatly supported by Finite Element Analysis (FEA) and calibrated with basis on the temperature profile computed through thermography imaging techniques. The main outputs of this study allow to conclude that the use of embedded cylindrical resistances instead of external planar heaters leads to drastic reductions of both the power consumption and the warm-up periods of the die heating system. For the analysed die tool and process, savings on energy consumption up to 60% and warm-up period stages less than an half hour were attained with the new internal heating system. The improvements achieved allow reducing the power requirements on pultrusion process, and thus minimize industrial costs and contribute to a more sustainable pultrusion manufacturing industry.
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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Eletrónica Industrial
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While Cluster-Tree network topologies look promising for WSN applications with timeliness and energy-efficiency requirements, we are yet to witness its adoption in commercial and academic solutions. One of the arguments that hinder the use of these topologies concerns the lack of flexibility in adapting to changes in the network, such as in traffic flows. This paper presents a solution to enable these networks with the ability to self-adapt their clusters’ duty-cycle and scheduling, to provide increased quality of service to multiple traffic flows. Importantly, our approach enables a network to change its cluster scheduling without requiring long inaccessibility times or the re-association of the nodes. We show how to apply our methodology to the case of IEEE 802.15.4/ZigBee cluster-tree WSNs without significant changes to the protocol. Finally, we analyze and demonstrate the validity of our methodology through a comprehensive simulation and experimental validation using commercially available technology on a Structural Health Monitoring application scenario.
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This paper presents a new communication architecture to enable the remote control, monitoring and debug of embedded-system controllers designed using IOPT Petri nets. IOPT Petri nets and the related tools (http://gres.uninova.pt) have been used as a rapid prototyping and development framework, including model-checking, simulation and automatic code generation tools. The new architecture adds remote operation capabilities to the controllers produced by the automatic code generators, enabling quasi-real-time remote debugging and monitoring using the IOPT simulator tool. Furthermore, it enables the creation of graphical user interfaces for remote operation and the development of distributed systems where a Petri net model running on a central system supervises the actions of multiple remote subsystems. © 2015 IEEE.
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Vias de Comunicação e Transportes
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Mestrado em Engenharia Mecânica – Ramo Energia
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Mestrado em Engenharia Química – Ramo Optimização Energética na Indústria Química
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Com o aumento do preço da eletricidade e o fim dos combustíveis fósseis, associados à necessidade de Portugal reduzir a sua dependência energética do exterior, provoca a necessidade urgente de apostar nas energias renováveis. Perante este cenário, e assumindo que o custo da fatura energética, é para as empresas portuguesas um fator cada vez mais determinante para serem competitivas, devido aos aumentos consecutivos da energia nos últimos anos, bem como, a subida do imposto de valor acrescentado (IVA) de 6% para 23%. Outro aspeto importante é a eficiência energética como instrumento para reduzir os consumos de eletricidade. Com estas duas medidas: utilização de energias renováveis e o aumento da eficiência energética, são extremamente importantes para a redução da produção dos gases de efeito estufa (GEE). Consequentemente, as empresas terão de investir na produção da própria energia a partir de fontes renováveis, de modo a proporcionar um desenvolvimento sustentável, associado à redução da fatura energética. Esta dissertação propõe o dimensionamento de um sistema híbrido composto por tecnologia fotovoltaica e eólica, com e sem armazenamento de energia em baterias, adequado para reduzir uma parte dos consumos de uma empresa enquadrada no sector dos plásticos. O dimensionamento deste sistema, foi efetuado com recurso à caracterização dos consumos da empresa através da recolha de dados e leituras no local da instalação. Paralelamente, foi efetuada uma pesquisa em diversos fabricantes, de modo a identificar qual o sistema mais indicado a adotar, considerando painéis fotovoltaicos, turbinas eólicas, inversores e baterias. Com base nos dados recolhidos na empresa e referentes ao potencial eólico e solar para o distrito do Porto, em conjunto com as características técnicas dos equipamentos selecionados, foi delineado o sistema híbrido utilizando para o efeito um software de simulação e otimização de sistemas híbridos, denominado Hybrid Optimization Model for Eletric Renewable (HOMER). São apresentadas várias simulações para as diversas configurações escolhidas e estudos comparativos entre si, com o objetivo de reduzir o consumo de eletricidade da rede. Adicionalmente, foram realizadas duas configurações apenas com tecnologia fotovoltaica, de modo a efetuar uma análise comparativa entre um sistema híbrido e outro apenas com uma fonte renovável. Os resultados apresentados focaram-se no desempenho diário, mensal e anual, bem como, a produção individual de cada tecnologia evidenciada. Por último, procedeu-se ao estudo da viabilidade técnico-económica das configurações.
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Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors research group has developed three multi-agent systems: MASCEM, which simulates the electricity markets; ALBidS that works as a decision support system for market players; and MASGriP, which simulates the internal operations of smart grids. To take better advantage of these systems, their integration is mandatory. For this reason, is proposed the development of an upper-ontology which allows an easier cooperation and adequate communication between them. Additionally, the concepts and rules defined by this ontology can be expanded and complemented by the needs of other simulation and real systems in the same areas as the mentioned systems. Each system’s particular ontology must be extended from this top-level ontology.
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The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.