Made available in DSpace on 2014-10-09T12:43:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:08:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Tese (Doutoramento) - IPEN Apendices / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Submitted by Claudinei Pracidelli (cpracide@ipen.br) on 2016-02-03T12:02:42Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2016-02-03T12:02:42Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Este trabalho apresenta e consolida uma metodologia alternativa para a determinação de taxas de reação nuclear ao longo da direção radial das pastilhas combustíveis sem necessidade de intensos fluxos neutrônicos. Esta técnica se baseia na irradiação de um disco de UO2 inserido no interior de uma vareta combustível desmontável no núcleo do reator IPEN/MB-01. Após a irradiação são realizadas várias espectrometrias gama do disco utilizando um detector HPGe alternando sequencialmente 6 colimadores de chumbo com diâmetros diferentes. Consequentemente, as reações nucleares de captura radiativa que ocorrem nos átomos de 238U, juntamente com as fissões que ocorrem em ambos 235U e 238U são mensuradas em função de 6 regiões radiais distintas do disco combustível. As correções de eficiência geométrica devido à introdução dos colimadores no sistema de detecção HPGe são determinadas através do código MCNP-5. As medidas de taxa de fissão são realizadas utilizando o 99Mo como radionuclídeo traçador. Esse radionuclídeo foi estudado e provou-se ideal para estas medidas por possuir um comportamento linear de formação, alto rendimento de fissão e principalmente por emitir fótons de baixa energia. As medidas foram efetuadas irradiando discos de UO2 (com enriquecimento de 4,3%) na posição central do reator IPEN/MB-01 a potência de 100 Watts durante uma hora. Algumas medidas foram realizadas utilizando uma luva de cádmio envolta na vareta combustível para determinar as taxas de reação nuclear na faixa de energia epitérmica. Os resultados experimentais obtidos são comparados a cálculos de taxa de reação nuclear via MCNP-5 utilizando a biblioteca de dados ENDF/B-VII.0, os quais apresentaram discrepâncias de no máximo 9% para as taxas de captura no 238U e 14% para as taxas de fissão no U na faixa epitérmica. Foram obtidos valores máximos de 4,5% para incertezas relativas as taxas de captura total e epitérmica e para as taxas de fissão total e epitérmica valores máximos de 11,3%. / Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

Práce je zaměřena na nalezení optimálního a nového motoru pro PS-28 Sport Cruiser, pro větší výkon a tah. Rotax 912 ULS je v současné době jediným motorem, který klient této práce (Czech Aircraft Works, dále jen CZAW) instaluje do letadel Sport Cruiser. Tato čtyřválcová pohonná jednotka má maximální vzletový výkon 100 hp. Pro náročnější zákazníky bude nabídka rozšířena o Lycoming O-235-L2C, což je také čtyřválcový motor s maximálním vzletovým výkonem 118 koní. Což znamená, že společnost bude mít větší možnost a klient bude mnohem spokojenější.

Práce je zaměřena na nalezení optimálního a nového motoru pro PS-28 Sport Cruiser, pro větší výkon a tah. Rotax 912 ULS je v současné době jediným motorem, který klient této práce (Czech Aircraft Works, dále jen CZAW) instaluje do letadel Sport Cruiser. Tato čtyřválcová pohonná jednotka má maximální vzletový výkon 100 hp. Pro náročnější zákazníky bude nabídka rozšířena o Lycoming O-235-L2C, což je také čtyřválcový motor s maximálním vzletovým výkonem 118 koní. Což znamená, že společnost bude mít větší možnost a klient bude mnohem spokojenější.

Erfolgreiche Unternehmen denken intensiv über den eigentlichen Nutzen ihres Unternehmens für Kunden nach. Diese versuchen, ihrer Konkurrenz voraus zu sein, und zwar durch gute Ideen, Innovationen und Kreativität. Dabei wird Erfolg anhand von Metriken gemessen, wie z.B. der Anzahl der loyalen Kunden oder der Anzahl der Käufer. Gegeben, dass der Wettbewerb durch die Globalisierung, Deregulierung und technologische Innovation in den letzten Jahren angewachsen ist, spielen die richtigen Entscheidungen für den Erfolg gerade im operativen Geschäft der sämtlichen Bereiche des Unternehmens eine zentrale Rolle. Vor diesem Hintergrund entstammen die in der vorliegenden Arbeit zur Evaluation der Methoden des maschinellen Lernens untersuchten Entscheidungsprobleme vornehmlich der Entscheidungsunterstützung. Hierzu gehören Klassifikationsprobleme wie die Kreditwürdigkeitsprüfung im Bereich Credit Scoring und die Effizienz der Marketing Campaigns im Bereich Direktmarketing. In diesem Kontext ergaben sich Fragestellungen für die korrelativen Modelle, nämlich die Untersuchung der Eignung der Verfahren des maschinellen Lernens für den Bereich des Credit Scoring, die Kalibrierung der Wahrscheinlichkeiten, welche mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens erzeugt werden sowie die Konzeption und Umsetzung einer Synergie-Heuristik zwischen den Methoden der klassischen Statistik und Verfahren des maschinellen Lernens. Desweiteren wurden kausale Modelle für den Bereich Direktmarketing (sog. Uplift-Effekte) angesprochen. Diese Themen wurden im Rahmen von breit angelegten empirischen Studien bearbeitet. Zusammenfassend ergibt sich, dass der Einsatz der untersuchten Verfahren beim derzeitigen Stand der Forschung zur Lösung praxisrelevanter Entscheidungsprobleme sowie spezifischer Fragestellungen, welche aus den besonderen Anforderungen der betrachteten Anwendungen abgeleitet wurden, einen wesentlichen Beitrag leistet. / Nowadays right decisions, being it strategic or operative, are important for every company, since these contribute directly to an overall success. This success can be measured based on quantitative metrics, for example, by the number of loyal customers or the number of incremental purchases. These decisions are typically made based on the historical data that relates to all functions of the company in general and to customers in particular. Thus, companies seek to analyze this data and apply obtained knowlegde in decision making. Classification problems represent an example of such decisions. Classification problems are best solved, when techniques of classical statistics and these of machine learning are applied, since both of them are able to analyze huge amount of data, to detect dependencies of the data patterns, and to produce probability, which represents the basis for the decision making. I apply these techniques and examine their suitability based on correlative models for decision making in credit scoring and further extend the work by causal predictive models for direct marketing. In detail, I analyze the suitability of techniques of machine learning for credit scoring alongside multiple dimensions, I examine the ability to produce calibrated probabilities and apply techniques to improve the probability estimations. I further develop and propose a synergy heuristic between the methods of classical statistics and techniques of machine learning to improve the prediction quality of the former, and finally apply conversion models to turn machine learning techqiques to account for causal relationship between marketing campaigns and customer behavior in direct marketing. The work has shown that the techniques of machine learning represent a suitable alternative to the methods of classical statistics for decision making and should be considered not only in research but also should find their practical application in real-world practices.

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