958 resultados para Coeficiente de gini
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Pós-graduação em Ciências Biológicas (Zoologia) - IBRC
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Os fatores que influenciam no consumo de energia de um sistema de ar condicionado de pequeno porte, que merecem destaque são a eficiência do compressor através do modelo empregado, a forma que a vazão do refrigerante é condicionada, o modelo do ventilador empregado, o rendimento do evaporador, o condensador e as condições climáticas. Dentro da questão climática, uma questão bastante interessante é que a umidade relativa do ar, quando se trata do efeito que ela causa, principalmente no rendimento do condensador a ar, em geral não é considerada nos projetos. Este trabalho tem como objetivo avaliar a influência da umidade relativa do ar no coeficiente de performance do sistema (COP), procurando quantificar sua influência nas respectivas faixas em que elas acontecem. Nos resultados encontrados foi possÃvel identificar que existe uma influência bastante significativa, principalmente quando comparam-se condições de alta umidade com de baixa umidade destacando que somente a partir da 65% de umidade relativa é que encontra-se alterações significativas no COP do sistema
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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG
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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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The use of rainwater for non-potable purposes generates a reduction in the consumption of treated water, however, this reduction is not observed in the generation of wastewater, as this is independent of the water source. In Brazil, the pricing on the services of collection and treatment of sewage, in general, is based on the coefficient of return of the sewage disposal system, which has a relation sewer / water proportional to the consumption of treated water measured at the consumer unit. The use of rainwater originating from utilization systems infer on the coefficient, underestimating the volume of wastewater generated. Therefore, this study presents a methodology for setting the coefficient of return. Different roof areas, reservoir volumes and rates of water consumption situations were simulated. The behavior of adjustment of the coefficient of return were also analyzed for the average area per capita roof (m² / inhabitant) of Rio Claro - SP. As a result, it can be seen that the adjustment of the coefficient of return is directly proportional to the increase of the roof areas and the volumes of reservoirs, and inversely proportional to the total water demand. The corrected coefficient of return showed the minimum value of 0.83 and a maximum value of 1.45, this variation corresponds to the maximum ratio between the demands of total water and rainwater, since the exploitation of rain water should be used only for non-potable uses, according to NBR 15527 / 07. To the municipality of Rio Claro - SP was noted an adjustment of the coefficient of return ranging from 0.99 to 6.61
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Pós-graduação em Engenharia Civil e Ambiental - FEB
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The study aimed to determine the coefficient of the yellow passion fruit cultivation and irrigation set capable of increasing crop productivity and quality of production in the environmental conditions of the semi-arid region of PiauÃ. The experiment was conducted in the Pilot Project for Fruit Crops Irrigated area in Santa Rosa, PI. We used a randomized block design with six treatments and four replications. Treatments (irrigation) were defined according to percentages of reference evapotranspiration (ETo): T1 25%, T2: 50%, T3: 75%, T4: 100%; T5: T6 and 125%: 150%. For monitoring water in the soil profile was used tensiometers. To determine the crop coefficient (Kc) used the water balance in the soil treatment based on 100% replacement of water. Morphological and physiological characteristics of yellow passion fruit were evaluated. The maximum yield of 27.052 kg ha-1 yr-1 was obtained by applying a water depth of 763.80 mm. The values of average fruit weight ranged from 0.207 kg (T6) and 0.159 kg (T1). The average kc obtained for the vegetative stage was 0.57 to 0.94 and flowering stage to fruiting phase 1.04. The water depth of greater efficiency comprise in the range of 75% and 100% ETo.
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Pós-graduação em Geografia - IGCE
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Software metrics offer us the promise of distilling useful information from vast amounts of software in order to track development progress, to gain insights into the nature of the software, and to identify potential problems. Unfortunately, however, many software metrics exhibit highly skewed, non-Gaussian distributions. As a consequence, usual ways of interpreting these metrics --- for example, in terms of "average" values --- can be highly misleading. Many metrics, it turns out, are distributed like wealth --- with high concentrations of values in selected locations. We propose to analyze software metrics using the Gini coefficient, a higher-order statistic widely used in economics to study the distribution of wealth. Our approach allows us not only to observe changes in software systems efficiently, but also to assess project risks and monitor the development process itself. We apply the Gini coefficient to numerous metrics over a range of software projects, and we show that many metrics not only display remarkably high Gini values, but that these values are remarkably consistent as a project evolves over time.
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Uno de los principales problemas que se presenta para la investigación en césped acerca de la adaptabilidad de diferentes especies y sus mezclas o la introducción de otras nuevas, consiste en la dificultad de calcular la densidad de plantas, en forma lo suficientemente aproximada a los resultados reales como para permitir comparaciones estadÃsticamente válidas de la calidad o usos del cultivo resultante. Se propone una nueva metodologÃa para reemplazar aquella tradicional de cálculo de necesidades de semilla por peso, con densidades determinadas por prueba y error según el resultado final por aspecto y corrección de cantidad de mezcla sólo por valor cultural. La propuesta considera cálculos matemáticos para determinar la cantidad exacta de semillas a emplear para obtener una densidad final de siembra controlada, teniendo en cuenta peso especÃfico de la semilla y valor cultural, afectando el dato resultante por un factor de corrección (CN) que relaciona el valor teórico obtenido con la respuesta a campo. Es decir que la cantidad de semilla a emplear debe calcularse en función de la densidad de plantas deseada. En el presente trabajo el factor CN se determina para diferentes especies. Se parte de la hipótesis que es posible mejorar las formas de selección de especies y preparación de mezclas a través del cálculo de la necesidad de semillas por cm2 y que algunas de las especies utilizadas poseen baja eficiencia en la relación semilla-planta, por lo que se deberÃa ajustar su proporción en las mezclas comerciales locales según este factor de cultivo. Como metodologÃa se propone: a. análisis de poder germinativo, pureza y peso especÃfico de semillas comerciales; b. con cuatro repeticiones, en bloques al azar, realizar siembras individuales de las especies en condiciones ideales de sustrato, iluminación y humedad, y siembra en las mismas condiciones de campo que un cultivo tradicional en condiciones de especie pura y consociadas (mezclas); c. conteo del número de plántulas obtenidas en cada caso por método propuesto por Lush y Franz; d. con los resultados, estimar los coeficientes (CN) promedio y sus respectivos intervalos de confianza. Esta nueva manera de calcular las cantidades exactas de cada componente de una mezcla para césped abre un campo muy importante a la investigación de especies más adecuadas a cada ambiente, dado que el método tradicional conduce a resultados muy ambiguos y de difÃcil comparación.
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Se analizan las causas de las desviaciones del grado refractométrico en relación al valor porcental de residuo seco en extracto de tomate, debidas al efecto de la temperatura. Se desglosan dos factores, uno de carácter extrÃnseco al extracto de tomate y que está en relación directa a la temperatura del sistema óptico del aparato en el momento que se realiza la medición; el otro factor de corrección es de carácter intrÃnseco al extracto (factor C.I.) y es atribuible a los coloides presentes en el extracto y que varÃan en su efecto refractivo según sea el grado de madurez de la materia prima y el contenido en cloruro de sodio