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?rea de concentra??o: Produ??o Animal. / Submitted by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-11-16T13:54:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) diogo_anastacio_garcia.pdf: 241254 bytes, checksum: 3f5025c7cbe992519b20507c5901711c (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-11-16T13:55:28Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) diogo_anastacio_garcia.pdf: 241254 bytes, checksum: 3f5025c7cbe992519b20507c5901711c (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-16T13:55:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) diogo_anastacio_garcia.pdf: 241254 bytes, checksum: 3f5025c7cbe992519b20507c5901711c (MD5) Previous issue date: 2010 / Funda??o de Amparo ? Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG) / Objetivou-se avaliar a aplica??o dos modelos lineares generalizados mistos na avalia??o gen?tica da prenhez precoce, comparando as fun??es de liga??o probit e logit, utilizando dados simulados e reais, al?m de avaliar os efeitos na variabilidade gen?tica e na sele??o de reprodutores quando diferentes defini??es desta caracter?stica s?o adotadas. O processo de simula??o foi determinado pela transforma??o aplicada para se obterem as probabilidades de prenhez das novilhas e da fun??o de liga??o utilizada na an?lise dos dados, sendo constru?das as estruturas de simula??o: logit-logit (LL), logit-probit (LP), probit-logit (PL) e probit-probit (PP). Foram adotadas distintas porcentagens de f?meas precoces (%FP): 5, 10, 15, 20, 25 e 30%. Para cada cen?rio de simula??o, constru?dos pela combina??o das estruturas e %FP, foram realizadas 100 repeti??es, sendo o valor param?trico da herdabilidade (h2) igual a 0,40. Nos dados reais, a prenhez precoce foi definida aos 15, 17, 19 e 21 meses, representadas por PP15, PP17, PP19 e PP21. A implementa??o da simula??o e a estima??o dos par?metros e predi??o dos valores gen?ticos foram realizadas no software R. No estudo de simula??o, as estimativas obtidas para a herdabilidade ( ) foram comparadas com o valor param?trico por meio do Erro Quadr?tico M?dio (EQM). Correla??es de Pearson (CP), entre os valores gen?ticos preditos e reais, e a porcentagem de touros em comum, entre a classifica??o real e predita, considerando apenas 10% dos touros com maiores valores gen?ticos (TOP10) foram calculadas. Para os dados reais, correla??es de Pearson, entre os valores gen?ticos preditos pelas fun??es de liga??o, e a TOP10, entre a classifica??o predita pela logit e probit e em cada fun??o entre PP15, PP17, PP19 e PP21 foram mensuradas. Al?m disso, para comparar o ajuste dos modelos, foram calculados os crit?rios de informa??o Bayesiano de Schwarz (BIC) e de Akaike (AIC). Considerando a simula??o, as estruturas LP e PL apresentaram resultados inferiores a LL e PP. Os valores de , EQM, correla??es de Pearson e TOP10, para as estruturas LL e PP, foram muito pr?ximos. Para os dados reais, as para PP15, PP17, PP19 e PP21, foram pr?ximas entre logit e probit, com exce??o da PP15. As CP e a TOP10 entre as fun??es foram altas. O AIC e BIC apresentaram-se semelhantes entre as fun??es, independente da classe de prenhez estudada. A TOP10, considerando a predi??o da mesma fun??o de liga??o, entre PP17-PP19, PP17-PP21 e PP19-PP21 foram de moderadas a alta. Entretanto, a TOP10 entre PP15-PP17, PP15-PP19 e PP15-PP21 podem ser consideradas baixas, independente da fun??o utilizada. ? necess?rio comparar o ajuste das fun??es de liga??o, uma vez que ao simular dados na escala logit e alis?-los por probit, e vice-versa, os resultados nas estimativas dos par?metros e predi??o n?o foram satisfat?rios como aqueles apresentados quando se gerou e analisou os dados por meio da mesma escala e fun??o de liga??o. Para as classes de precocidade estudadas, os modelos apresentaram estimativas de par?metros gen?ticos, predi??es dos efeitos aleat?rios e ajuste dos modelos muito semelhantes. A classifica??o dos touros foi consideravelmente diferente entre PP15-PP17, PP15-PP19 e PP15-PP21. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Zootecnia, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2010. / ABSTRACT This study aimed to evaluate the application of generalized linear mixed models on genetic evaluation of early pregnancy, by comparing probit and logit functions and using simulated and real data. Besides this, effects on genetic variability and on selection of sires under different definition are adopted. Simulation process was determined by the transformation applied to obtain probabilities of heifer pregnancy and the function used to analyze data, being simulation structures: logit-logit (LL), logit-probit (LP), probit-logit (PL) and probit-probit (PP). Different percentages of early female (%EF) were adopted: 5, 10, 15, 20, 25 and 30%. To each simulation, formed according to structures and %EP combination, there were 100 repetitions, being 0.40 the parametric value of heritability (h2). At real data, early pregnancy was determined at 15, 17, 19 and 21 months, represented by EP15, EP17, EP19 and EP21. To implement simulation, estimate parameters and predict genetic values, software R was used. In simulation study, estimative obtained to heritability ( ) were compared to parametric value through mean-square error (MSE). Pearson correlations (PC) were calculated between genetic real or predicted values and percentage of bulls in common, between real and predicted classification, considering only 10% of bulls with higher genetic values (TOP 10). To real data, there was Pearson Correlation between genetic values predicted by functions and the TOP10, between classification predicted by logit and probit and in each function between EP15, EP17, EP19 and EP21. In order to compare models adjustment, information criteria of Bayesiano of Schwarz (BIC) and Akaike (AIC) were calculated. Considering the simulation, LP and PL structures showed results inferior to LL and PP. Values of , MSEEQM, Pearson correlation and TOP10, to as LL and PP, were near. To real data, to EP15, EP17, EP19 and EP21, were near between logit and probit, except to EP15. AIC and BIC were similar among functions, independently of pregnancy class studied. Considering prediction of same function between EP17-EP19, EP17-EP21 and EP19-EP21 was from moderated to high. However, TOP10 between EP15-EP17, EP15-EP19 and EP15-EP21 can be considered low in any function. It is necessary to compare function adjustment because when data is simulated in logit and analyzed by probit, and vice-versa, results on estimated and predicted parameters were not satisfactory as the one shown when data were created and analyzed by the same scale and function. In precocity classes studied, the models showed estimative of genetic parameters, random effect prediction and models adjustment very similar. Bulls? classification was very different EP15-EP17, EP15-EP19 and EP15-EP21.

Made available in DSpace on 2018-08-02T00:00:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_2873_DissertacaoMestradoValterBarbosadeOliveiraJunior.pdf: 5247850 bytes, checksum: bc2311b599bfdd67c10c8dd4c600b3d4 (MD5) Previous issue date: 2009-08-28 / Centrais termelétricas a vapor são capazes de utilizar biomassa e fazer o reaproveitamento de resíduos agrícolas, resíduos urbanos ou subprodutos industriais para produzir energia elétrica, condicionadas aos seus projetos. Este trabalho tem como objetivos representar, por meio de modelos matemáticos, os principais componentes que constituem o circuito de vapor de uma planta de geração termelétrica a vapor, com foco em caldeira aquatubular, e apresentar uma avaliação dos diversos modelos encontrados na literatura de referência, visando dar suporte ao desenvolvimento de aplicações de simulação dinâmica. Os modelos apresentados abrangem a conversão da energia térmica em energia mecânica e a conversão da energia mecânica em energia elétrica. O conhecimento das características das respostas dinâmicas dos componentes de uma central termelétrica é importante para a análise de estabilidade e para o projeto do sistema de controle. A partir dos modelos dinâmicos do processo é possível a realização de testes de estratégias de controle que, interagindo com os modelos da planta, possibilitem identificar previamente o comportamento dinâmico esperado. Este trabalho também pode ser utilizado como uma referência básica para o desenvolvimento de um simulador com finalidade de treinamento de operadores, cuja aplicação possibilita que seja feita a integração total do operador aos procedimentos operacionais, antes mesmo da partida da planta, ampliando a sua capacidade de aprendizagem.

Submitted by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-12-17T16:32:54Z No. of bitstreams: 2 michel_marques_farah.pdf: 437133 bytes, checksum: efc5c1b8937d6edbcc7aaf0f1481a293 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2015-12-17T16:33:17Z (GMT) No. of bitstreams: 2 michel_marques_farah.pdf: 437133 bytes, checksum: efc5c1b8937d6edbcc7aaf0f1481a293 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-17T16:33:19Z (GMT). No. of bitstreams: 2 michel_marques_farah.pdf: 437133 bytes, checksum: efc5c1b8937d6edbcc7aaf0f1481a293 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2010 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A simula??o de dados apresenta diversas vantagens, como proporcionar a obten??o de respostas ? sele??o e diminuir o tempo necess?rio para a avalia??o das metodologias estudadas no melhoramento gen?tico animal. Por?m, os trabalhos que utilizam simula??o empregam v?rios termos como simula??o estoc?stica, simula??o determin?stica, simula??o de Monte Carlo, simula??o em n?vel de gene e simula??o em n?vel de indiv?duo e, muitas vezes, estes termos s?o utilizados de maneiras diferentes ou em outras condi??es, causando uma diverg?ncia nos termos utilizados. Assim, os objetivos deste trabalho foram agrupar, definir e diferenciar os termos t?cnicos utilizados nos trabalhos de simula??o em melhoramento gen?tico animal e comparar e definir as propriedades dos procedimentos de simula??o em n?vel de indiv?duo e em n?vel de gene. Foram desenvolvidos tr?s cen?rios de simula??o, em n?vel de indiv?duo, em n?vel de gene com e sem marcador utilizando o software LZ5. Foram simuladas tr?s popula??es de su?nos para cada cen?rio e com diferentes herdabilidades (0,12, 0,27 e 0,47). A popula??o-base foi constitu?da de 1500 animais, sendo 750 machos e 750 f?meas e para as duas simula??es em n?vel de gene foi considerado um genoma de 2800 cM e 18 cromossomos de tamanhos aleat?rios, as caracter?sticas foram governadas por 500 locos polig?nicos dial?licos, com freq??ncias al?licas iguais e taxa de recombina??o de 0,01. Para a simula??o em n?vel de gene com marcadores, ainda foram distribu?dos marcadores distanciados igualmente a 50 cM e distribu?dos aleatoriamente 5 QTLs por todo o genoma. Os valores amostrados apresentaram bem semelhantes para os tr?s tipos de simula??o, apresentando um aumento das vari?ncias aditiva e fenot?pica e da herdabilidade nas primeiras gera??es e depois decrescendo ao longo das gera??es. J? para a m?dia fenot?pica, houve um ganho gen?tico por gera??o, indicando que todos os m?todos utilizados s?o eficientes para a obten??o de dados simulados. Assim, a vantagem da simula??o em n?vel de gene ? que ? poss?vel simular marcadores moleculares e QTLs, enquanto a simula??o em n?vel de indiv?duo ? muito eficiente para obten??o de dados como o valor gen?tico do indiv?duo e da m?dia fenot?pica da popula??o em um per?odo de tempo muito menor, pois demanda menos recursos computacionais e de algoritmos estruturados para desenvolver quando comparado com a simula??o em n?vel de gene. Portanto, define-se simula??o em n?vel de indiv?duo como uma metodologia de simula??o que consiste em gerar valores gen?ticos (G) a partir de uma distribui??o normal com m?dia e vari?ncia previamente definidas; enquanto para a simula??o em n?vel de gene a metodologia consiste em gerar os valores dos efeitos de cada loco polig?nico e seus QTLs, a partir de uma distribui??o normal com m?dia e vari?ncia previamente definidas para cada componente, e pela soma destes, obt?m-se o G de cada indiv?duo da popula??o. Para a gera??o do efeito residual (E) as duas metodologias de simula??o s?o feitas da mesma forma, gerando-se um efeito aleat?rio amostrado, tamb?m, de uma distribui??o normal e assim obt?m-se os valores fenot?picos (P) de cada indiv?duo pela soma destes dois componentes (G+E). / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-Gradua??o em Zootecnia, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2010. / ABSTRACT The simulation data has several advantages, such as providing the obtaining responses to selection and reduce the time required for evaluation methodologies studied in animal breeding. However, simulation studies employ various terms such as simulation stochastic, deterministic simulation, Monte Carlo simulation, simulation level of gene and simulation at the individual level and often these terms are used in different ways or in other conditions, causing a divergence in the terms used. Thus, the objectives were cluster, define and differentiate the technical terms used in the work of simulation in animal breeding and compare and define the properties procedures for simulation-level and individual-level gene. There had been developed three scenarios for simulation at the individual-level and level gene, with and without marker, using the software LZ5. There had been simulated three pig populations for each scenario, with different heritabilities (0.12, 0.27 and 0.47). The base population consisted of 1500 animals, 750 males and 750 females and for both simulations at the level of the gene was considered a genome of 2800 cM, and 18 chromosomes in random sizes, the characteristics were governed by 500 loci diallelic polygenic, with equal allele frequencies and recombination rate of 0.01. For the simulation Level with gene markers, were also distributed bookmarks equally spaced at 50 cM and five QTL distributed randomly across the genome. The sampled values were very similar for the three types of simulation, an increase of additive variance and phenotype and heritability in the first generations and then decreasing to over the generations. As for the average phenotype was a genetic per generation, indicating that all methods used are efficient for obtain simulated data. Thus, the advantage of gene-level simulation is that it can simulate molecular markers and QTLs, while the simulation at individual level is very efficient for obtaining data as the individual's genetic value and phenotypic average of the population over a period of much less time, since it requires less computational resources and algorithms structured to develop, when compared with the simulation-level gene. Therefore, it is defined as the individual level simulation a methodology simulation that generates breeding values (G) from a normal distribution with mean and variance as previously defined; and the gene level simulation is defined as a methodology that generates the values of effects of each locus and their polygenic QTLs from a normal distribution with mean and variance previously defined for each component, and the sum of these gives the G of each individual in the population. For the generation of residual effect (E) the two simulation methodologies are made in the same way, generating a random effects sampled also a normal distribution and so it was obtained the phenotypic values (P) of each individual by summing these two components (G+E).

?rea de concentra??o: Pol?ticas de integra??o, sa?de e educa??o. / Submitted by Jos? Henrique Henrique (jose.neves@ufvjm.edu.br) on 2017-03-16T20:50:31Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) raina_pleis_neves_ferreira.pdf: 4111901 bytes, checksum: f2807292d6f426c963b1b610565dfed0 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Martins Cruz (rodrigo.cruz@ufvjm.edu.br) on 2017-03-30T18:33:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) raina_pleis_neves_ferreira.pdf: 4111901 bytes, checksum: f2807292d6f426c963b1b610565dfed0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-30T18:33:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) raina_pleis_neves_ferreira.pdf: 4111901 bytes, checksum: f2807292d6f426c963b1b610565dfed0 (MD5) Previous issue date: 2016 / Os cursos de gradua??o da ?rea da sa?de vivem uma nova realidade com a inclus?o de novas estrat?gias no seu processo de ensino/aprendizagem. Hoje, o conhecimento exigido para a pr?tica segura de cuidados aos doentes demanda uma estrat?gia de ensino que vai al?m do ensino did?tico tradicional. O processo tecnol?gico tem possibilitado novas formas de trabalhar o conhecimento no ensino superior, a simula??o ? um exemplo. Esse trabalho objetivou avaliar o conhecimento, satisfa??o e autoconfian?a adquiridos com o uso de diferentes estrat?gias de ensino, em estudantes de Medicina e Enfermagem de uma Universidade P?blica. Trata-se de um estudo quase-experimental, explorat?rio e anal?tico, sobre a utiliza??o da metodologia tradicional com aula expositiva e da interven??o simulada, avaliando a autoconfian?a do estudante no atendimento ao paciente cr?tico. Na coleta de dados utilizou-se de formul?rio para obter a caracteriza??o do sujeito, provas te?ricas antes e depois, Escala de Satisfa??o dos Estudantes e Autoconfian?a na Aprendizagem para avalia??o da simula??o. Os dados coletados foram tabulados e analisados com software Statistical Package for Social Sciences(SPSS), vers?o 23.0. Para verificar se houve diferen?a entre as pontua??es obtidas nas provas, os resultados foram submetidos ao teste de Friedman, com p?s-teste de Wilcoxon. A associa??o de dados categ?ricos foi verificada pelo teste Qui-quadrado. Foi adotado o n?vel de signific?ncia de 95% (p<0,05). Comparando as duas metodologias de ensino utilizadas nesse estudo, os testes demonstraram que os estudantes obtiveram maior ?ndice de acerto nas quest?es da prova, ap?s a simula??o real?stica (p<0,001). Em rela??o ? escala de satisfa??o e autoconfian?a, os dados demonstraram satisfa??o e autoconfian?a dos estudantes ap?s a simula??o real?stica (p<0.001). A integra??o da metodologia tradicional com a da simula??o, teoria e pr?tica, mostrou-se eficaz para a obten??o e consequentemente melhora do conhecimento. Conclui-se que a simula??o ? uma metodologia inovadora e ativa que permite melhorar o conhecimento do estudante, proporcionando maior satisfa??o e autoconfian?a na aprendizagem. Pode-se dizer que a simula??o melhorou o aprendizado ao proporcionar atrav?s da viv?ncia, experi?ncias que simulam a pr?tica cl?nica. / Disserta??o (Mestrado) ? Programa de P?s-gradua??o em Ensino em Sa?de, Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, 2016. / The health of undergraduate living a new reality with the inclusion of new strategies in their teaching/learning process. Today, the knowledge required for the safe practice of patient care requires a teaching strategy that goes beyond the traditional didactic teaching. The technological process has enabled new ways of working knowledge in higher education; an example of this is the simulation. This study aimed to evaluate the knowledge, satisfaction e self-confidence acquired through the use of different teaching strategies in Medicine and Nursing students of a Public University. It is a quasi-experimental, exploratory and analytical study about the use of the traditional methodology with expository class and simulated intervention, evaluating the student's self-confidence in critical patient care. In the data collection, a form was used to obtain the characterization of the subject, theoretical tests before and after, Student Satisfaction Scale and Self-confidence in Learning to evaluate the simulation. Data were tabulated and analyzed with software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 23.0. To check whether there was difference between the scores obtained in the tests, the results were submitted to the Friedman test, with post Wilcoxon test. The categorical data binding was checked by chi-square test. The significance level of 95% (p <0.05) was adopted. Comparing the two teaching methods used in this study, the tests have shown that students had higher success rates after the realistic simulation (p<0.001). Regarding the scale of student satisfaction and self-confidence, the data showed satisfaction and self-confidence of students after realistic simulation (p<0.001). The integration of traditional methods with the simulation, theory and practice, proved to be effective to achieve and consequently improves knowledge. We conclude that the simulation is an innovative and active methodology to improve student knowledge, providing satisfaction and confidence in learning. It can be said that the simulation by providing improved learning by experience, experiments that simulate the clinical practice.

Submitted by PPG Engenharia e Tecnologia de Materiais (engenharia.pg.materiais@pucrs.br) on 2018-03-16T11:45:41Z No. of bitstreams: 1 Tese_Ezequiel_Pelisoli_Francisco.pdf: 24416873 bytes, checksum: 61b6a5e0625a49b1bb008d8f6023eb15 (MD5) / Approved for entry into archive by Tatiana Lopes (tatiana.lopes@pucrs.br) on 2018-04-03T11:57:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Ezequiel_Pelisoli_Francisco.pdf: 24416873 bytes, checksum: 61b6a5e0625a49b1bb008d8f6023eb15 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-03T12:03:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Ezequiel_Pelisoli_Francisco.pdf: 24416873 bytes, checksum: 61b6a5e0625a49b1bb008d8f6023eb15 (MD5) Previous issue date: 2018-03-12 / Gravity currents are flows generated by the pressure gradient due density differences between two fluids which are in contact. In this work are presented a set of three-dimensional highly resolved direct numerical simulations of particle-laden gravity currents, solved in an original configuration called channel-basin. The focus is on low concentrations gravity currents, where the density differences are small enough for the Boussinesq approximation may be valid. The mathematical model is based on an Eulerian description of the concentration field by using a transport equation, combined with the incompressible Navier-Stokes equations. The equations are solved by the open-source code Incompact3d, which is based on high-order compact schemes for the concentration and velocity fields discretization, and a spectral method for the pressure field. The adopted mathematical modeling allows the particle sedimentation, however there is no possibility of re-suspension of the particles already deposited, nor the bottom deformation due the growth of the sediment layer thikness. The main goal of this reserach is to know how the initial parameters, such as Reynolds number, settling velocity and channel geometry, affect the dynamics of the current spreading. The results have shown that the spreading form is highly dependent of the settling velocity. For the front velocity of the current, the channel geometry and settling velocity are more important when the Reynolds is lower than when it is higher. The sedimentation rate is highly affected by the settling velocity. The increasing of the Reynolds number mainly affects the size of the turbulent structures such as vortex and lobes. The energy budget is strongly dependent of the settling velocity and slightly dependent of the channel geometry and Reynolds number. / Corrente de gravidade s?o escoamentos que ocorrem devido a um gradiente de press?o gerado, exclusivamente, pela diferen?a na massa espec?fica entre dois fluidos que entram em contato. Neste trabalho ? apresentada uma s?rie de resultados tridimensionais de alta fidedignidade, obtidos atrav?s de simula??o num?rica direta em uma configura??o original, aqui denominada de canal-bacia, a qual busca emular a transi??o entre um escoamento confinado para um n?o confinado. O foco deste estudo est? nas correntes de gravidade de baixas concentra??es, onde as diferen?as de densidade sejam pequenas o suficiente para que a aproxima??o de Boussinesq seja v?lida. O modelo matem?tico baseia-se em uma descri??o Euleriana do campo de concentra??es, que usa uma equa??o de transporte combinada com as equa??es de Navier-Stokes em sua forma incompress?vel. A resolu??o das equa??es ? feita atrav?s do c?digo Incompact3d, o qual baseia-se em esquemas compactos de diferen?as finitas de alta ordem para a solu??o da concentra??o e velocidade, e um m?todo espectral para a solu??o da press?o. O modelo matem?tico adotado permite que as part?culas se depositem no fundo do dom?nio, por?m n?o permite que haja a ressuspens?o nem que o fundo se deforme pelo aumento da espessura da camada de sedimentos. O objetivo proposto nesta Tese ? investigar como os par?metros iniciais, tais como n?mero de Reynolds, velocidade de queda e a geometria do canal de alimenta??o afetam a din?mica de livre espalhamento de correntes conservativas e n?o conservativas. Os resultados mostram que a forma como as correntes se espalham pelo dom?nio ? altamente dependente da velocidade de queda. A velocidade de propaga??o da corrente se mostrou mais dependente da geometria do canal e da velocidade de queda para o menor Reynolds do que para o maior. A taxa de sedimenta??o tamb?m apresentou grande sensibilidade ?s varia??es da velocidade de queda. O aumento no n?mero de Reynolds afetou, principalmente, o tamanho das estruturas turbulentas, tais como v?rtices e lobos. O balan?o de energias ? fortemente dependente da velocidade de queda, sendo pouca a influ?ncia da geometria do canal e do n?mero de Reynolds.

Made available in DSpace on 2016-04-04T18:31:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luis Fabiano da Silva.pdf: 1657202 bytes, checksum: 723f6467468487e790c6953fa87da62b (MD5) Previous issue date: 2008-12-17 / The IEEE 802.15.4 network standard is being used as a suitable solution for wireless sensor networks in many environments and areas of expertise. This kind of network has specific characteristics that differ from others types of wireless network. This work intends to analyse the mobility impact on IEEE 802.15.4 elements. For this reason it was developed a simulation platform that contains specific requirements necessary to evaluate and compare environments with and without mobility. The results will show that the mobility of elements in the scenarios evaluated caused degradation of the signal at short distances, but for distances between 30 and 40 meters in mobility caused an improvement in the rate of transmission of elements, as well as at distances greater than 60 meters. / O padr?o de rede IEEE 802.15.4 vem sendo utilizado como solu??o adequada para redes de sensores sem fio em muitos ambientes e ?reas de atua??o. Este tipo de rede tem caracter?sticas espec?ficas que a diferem de outros tipos de rede sem fio. Este trabalho visa avaliar o impacto da mobilidade de elementos na rede IEEE 802.15.4. Para isso, foi desenvolvida uma plataforma de simula??o que contem os requisitos espec?ficos necess?rios para avaliar e comparar ambientes com e sem mobilidade. Os resultados v?o mostrar que a mobilidade dos elementos nos cen?rios avaliados provocou degrada??o do sinal em pequenas dist?ncias, mas em dist?ncias entre 30 e 40 metros a mobilidade causou uma melhora na taxa de transmiss?o dos elementos, assim como em dist?ncias maiores que 60 metros.

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