This research aims to explore new ways of assessing energy performance within housing units. The mainobjective of this work is to propose a heat dynamics model based on monitoring data, to contribute towardsan energy-efficient transition in the building sector. An extensive study on the available mathematical and statistical tools is described in order to determine aholistic solution, found in grey-box models. This model approach offers the possibility of understandingmultivariate systems, which can be applied to a housing-unit heat flow dynamics. Through the iterative process of testing each possible model, this work determines the one with bestexplanatory power, defining the thermal characteristics of the studied housing unit. This method allows thedetection of underperforming dwellings among constructions with high energy-efficiency standards. This investigation reflects the feasibility of employing grey-box models to predict the dynamics of heatrelated systems. Moreover, it sets the basis for new ways of employing the monitoring data of dwellings. / Denna forskning syftar till att utforska nya sätt att bedöma energiprestanda inom bostäder. Huvudsyftetmed detta arbete är att föreslå en värmedynamikmodell baserad på övervakningsdata för att bidra till enenergieffektiv övergång inom byggsektorn. En omfattande studie av tillgängliga matematiska och statistiska verktyg beskrivs för att bestämma enhelhetslösning, som finns i gråboxmodeller. Denna modellstrategi ger möjlighet att förstå multivariatasystem, som kan tillämpas på en hushålls värmedynamik. Genom den iterativa processen att testa varje möjlig modell bestämmer detta arbete den med bästförklarande kraft, och definierar de studerade husenhetens termiska egenskaper. Denna metod gör detmöjligt att upptäcka underpresterande bostäder bland anläggningar med hög energieffektivitetsstandard. Denna undersökning återspeglar möjligheten att använda gråboxmodeller för att förutsäga dynamiken ivärmerelaterade system. Dessutom lägger den grunden för nya sätt att använda övervakningsdata förbostäder.

Nesse trabalho procede-se a modelagem e simulação do motor de indução trifásico considerando-se as notações trifásicas, ortogonais, vetoriais e complexas, mos-trando seus equacionamentos e também o resultado das simulações. Para a simulação foram usados alguns programas de domínio da área acadêmica, comparando seus desempenhos quanto à apresentação de resultados e também tempo de processamen-to. Este trabalho apresenta também, um enfoque para o método de simulação do mo-tor de indução trifásico utilizando a notação vetorial complexa, o qual é baseado na notação vetorial do motor de indução que é caracterizado por grandezas complexas. Essa técnica é obtida através de simples manipulações das equações vetoriais do modelo do motor de indução compondo uma equação de estado complexa. Com o auxílio do programa Matlab, consegue-se simular o motor de indução trifásico sem a necessidade de separar os termos complexos em duas equações reais, relativas as partes real e imaginária. O que além de simplificar o procedimento de simulação também contribui para a construção do diagrama de blocos para poder entender melhor o comportamento do modelo estudado. São apresentadas no final do trabalho, as conclusões obtidas e, também, sugestões tanto para continuação do trabalho, quanto novas linhas de pesquisas. / In this work it is carried out the modelling and simulation of the three-phase induction motor. It's considered three-phase, orthogonal, vectorial and complex notations, showing the different model equations and the result of the computational simulations. For the simulation it was used different software’s of the academic area, and its results and computational performance are compared. This work gives em-phasis to in new modelling procedure by using complex vector notation. This new method is based on the vectorial notation of the induction motor, which is characterized by complex entities. Through simple manipulations of complex vector equation of the dynamic induction motor equation, it is possible to compose a complex space-state equation. This complex model come be solved with Matlab software without the separation of its complex terms in two real equations. Other advantage of the complex model is the simplifying the simulation procedure and the possibilities of the blocks diagram representation. The final conclusions and suggestions for con-tinuation are presented in the end of work.

A análise de sistemas dinâmicos não lineares pode ser baseada em séries obtidas de modelos matemáticos ou de experimentos. Modelos matemáticos para respostas aeroelásticas associadas ao estol dinâmico são muito difíceis de obter. Neste caso, experimentos e ensaios em vôo parecem fornecer uma base mais apropriada para a análise da dinâmica não linear. Técnicas de sistemas dinâmicos baseadas em análise de séries temporais podem ser aplicadas para a aeroelasticidade não linear. Quando tem-se disponível apenas séries experimentais, as técnicas de reconstrução do espaço de estados têm sido extensivamente utilizadas. Além disso, os expoentes de Lyapunov fornecem uma caracterização qualitativa e quantitativa do comportamento caótico de sistemas não lineares, assim, um expoente de Lyapunov positivo é um forte indicativo de caos. Medidas de entropia também fornecem informações importantes da complexidade do sistema não linear, consequentemente sua aplicação às séries temporais aeroelásticas representam uma forma apropriada para identificar movimentos caóticos. Este trabalho apresenta a aplicação de técnicas da análise de séries temporais, tais como, reconstrução do espaço de estados, expoentes de Lyapunov e medidas de entropia para respostas aeroelásticas não lineares para prever o comportamento caótico. Um modelo de asa flexível foi construído e testado em túnel de vento de circuito fechado com velocidade do escoamento variando entre 9,0 e 17,0 m/s. O modelo foi montado sobre uma plataforma giratória que produzia variações no ângulo de incidência. Deformações estruturais foram capturadas por meio de extensômetros que forneciam informações da resposta aeroelástica. O método da defasagem é utilizado para reconstruir o espaço de estados das séries temporais obtidas no experimento. Para obter a defasagem utilizada na reconstrução foi usada a análise da função de autocorrelação. Para determinar a dimensão do atrator é calculada a integral de correlação. A evolução do espectro de frequências e do espaço de estados reconstruído é analisada com as variações da velocidade do escoamento e da frequência de oscilação da plataforma. Os expoentes de Lyapunov e a entropia de Rényi foram obtidos para identificar o comportamento caótico. Os resultados foram analisados com a variação da velocidade do escoamento e da frequência de oscilação da plataforma. As técnicas utilizadas foram eficientes para observar o aparecimento de mudanças no sistema e do comportamento caótico com uma escala de interação fluido-estrutura complexa para movimentos com altos ângulos de incidência. / The analysis of non-linear dynamical systems can be based on data from either a mathematical model or an experiment. Mathematical models for aeroelastic response associated to the dynamic stall behavior are very hard to obtain. In this case, experimental or in flight data seems to provide suitable basis for non-linear dynamical analysis. Dynamic systems techniques based on time series analysis can be adequately applied to non-linear aeroelasticity. When experimental data are available, state space reconstruction methods have been widely considered. Moreover, the Lyapunov exponents provides qualitative and quantitative characterization of nonlinear systems chaotic behavior, since positive Lyapunov exponent is a strong signature of chaos. Entropy measures also provide important information on the complexity of nonlinear system, therefore its application to aeroelastic time series represent a proper way to seek for chaotic motions. This work presents the application techniques from time series analysis, such as, state space reconstruction, Lyapunov exponents and entropy measures to nonlinear aeroelastic responses, in order to predict chaotic behavior. A flexible wing model has been constructed and tested in a closed circuit wind tunnel with freestream between 9,0 and 17,0 m/s. The wing model has been mounted on a turntable that allows variations to the wing incidence angle. Structural deformation is captured by means of strain gages, thereby providing information on the aeroelastic response. The method of delays has been used to identify an embedded attractor in the state space from experimentally acquired aeroelastic response time series. To obtain the time delay value to manipulate the time series during reconstruction, the autocorrelation function analysis has been used. For the attractor embeeding dimension calculation the correlation integral approach has been considered. The evolution of frequency spectra and the reconstrueted state space is analyzed for variations of the freestream and the frequency of oscilIation of the turntable. Lyapunov exponents and Rényi entropy have been achieved in order to seek for chaotic behavior. The results were analyzed with the variation of the freestream and the frequency of oscillation of the turntable. The used techniques had been efficient to observe the occurence of changes and chaotic behavior withim a range of complex fluid-structure interaction at higher angle of incidence motions.

This work presents a methodology to describe the dynamics and topology of biological regulatory networks through the application of graph theory. We model these networks using Boolean rules and simulations performed with algorithms implemented in MATHEMATICA 7.0. Through this methodology, we characterize the regulatory network of opening and closing of the stomata of a plant by abscisic acid (ABA), including the relationships between the network s elements during the dynamics and the description of the state-space by comparing each one of its elements. For the state of cellular replicative senescence in humans, the goal is to describe a regulatory network of proteins involving the mechanisms of Shelterin complex, DNA double-strand break signaling, and the cell cycle arrest in G1 phase. The network topology must involve a combination of pathways and modules to ensure the stability of the signal and the permanent cell-cycle arrest. The state senescent is also characterized by establishing a secretory phenotype (SASP) with both beneficial and harmful effects for the organism. Different pathways are identified along with the activation of NF-kB in the regulation of these phenotypes and in this sense, a regulatory network to regulate the SASP in replicative senescence is proposed and the main consequences of the SASP for human colon are identified via analysis of microarray data related to normal colon, inflamed colon, colonic adenoma and carcinoma of the colon. / Este trabalho apresenta uma metodologia para descrever a dinâmica e a topologia de redes biológicas regulatórias através da aplicação da teoria de grafos, da modelagem de redes a partir de regras booleanas e através do uso de simulações baseadas em algoritmos implementados no software MATHEMATICA 7.0. Por meio desta metodologia procurou-se caracterizar a rede de regulação de abertura e fechamento dos estômatos de uma planta pelo ácido abscísico (ABA), incluindo a relação entre os elementos da rede durante a dinâmica e a descrição do espaço de estados. No estudo do estado celular de senescência replicativa em humanos, o objetivo é descrever uma rede regulatória de proteínas envolvendo os mecanismos do complexo de Shelterin com a sinalização de duplas quebras no DNA e a sinalização da parada do ciclo celular na fase G1. Por meio desta rede, a topologia deve envolver a combinação de vias e módulos para garantir a estabilidade da sinalização e a parada permanente da célula no estado senescente. O estado senescente também é caracterizado pelo estabelecimento de um fenótipo secretor (SASP) com efeitos tanto benéficos quanto prejudiciais para o organismo. Diferentes vias estão identificadas juntamente com a ativação de NF-kB na regulação deste fenótipo e nesse sentido, uma rede regulatória do SASP em senescência replicativa é proposta e as principais consequências do SASP para o cólon humano são identificadas através da análise de dados de microarranjos que relacionam cólon normal, cólon inflamado, adenoma de cólon e carcinoma de cólon.

This thesis is a theoretical and empirical inquiry into ‘deliberative peacebuilding’, seeking to explain the ‘failures’ and ‘successes’ of peacebuilding in East Timor and Somaliland. While warfare has increased globally since the end of the Cold War, the UN has made efforts to build peace (e.g. Boutros-Ghali 1992). While peacebuilding has become an internationally applied set of ideas and practices, one of the theoretical gaps is deliberation. This research thus conceptualises ‘deliberative peacebuilding’, and associates this with peacebuilding in the non-Western, post-colonial, and (post-)conflict context. This research identified East Timor and Somaliland as its case studies. Despite similarity in the ‘legitimation problem’ with vertical (state-society) and horizontal (‘modernity’-‘tradition’) inequalities/differences based upon cultural and historical backgrounds, East Timor and Somaliland undertook different approaches in a decade after the end of their civil wars. While East Timor accepted UN peace operations, Somaliland rejected them. Yet both experienced similar transitions to make political order between ‘failure’ (political de-legitimation/societal dissent) and ‘success’ (political legitimation/societal consent).Accordingly, this thesis poses two questions: 1) what caused the UN to have ‘failed’ (to prevent the ‘crisis’ from recurring in 2006) in East Timor, and 2) what caused East Timor and Somaliland to have experienced ‘equifinality’ (making similar progress along different paths) in building peace (in East Timor from 1999 to 2012 and in Somaliland from 1991 to 2005). Findings, among others, include different paths in transition: a ‘hybrid’ path with external intervention in East Timor and an ‘agonistic’ path without it in Somaliland. Asymmetry in power relations urged deliberative agencies to address the ‘legitimation problem’ differently.

No description available.

Nesse trabalho procede-se a modelagem e simulação do motor de indução trifásico considerando-se as notações trifásicas, ortogonais, vetoriais e complexas, mos-trando seus equacionamentos e também o resultado das simulações. Para a simulação foram usados alguns programas de domínio da área acadêmica, comparando seus desempenhos quanto à apresentação de resultados e também tempo de processamen-to. Este trabalho apresenta também, um enfoque para o método de simulação do mo-tor de indução trifásico utilizando a notação vetorial complexa, o qual é baseado na notação vetorial do motor de indução que é caracterizado por grandezas complexas. Essa técnica é obtida através de simples manipulações das equações vetoriais do modelo do motor de indução compondo uma equação de estado complexa. Com o auxílio do programa Matlab, consegue-se simular o motor de indução trifásico sem a necessidade de separar os termos complexos em duas equações reais, relativas as partes real e imaginária. O que além de simplificar o procedimento de simulação também contribui para a construção do diagrama de blocos para poder entender melhor o comportamento do modelo estudado. São apresentadas no final do trabalho, as conclusões obtidas e, também, sugestões tanto para continuação do trabalho, quanto novas linhas de pesquisas. / In this work it is carried out the modelling and simulation of the three-phase induction motor. It's considered three-phase, orthogonal, vectorial and complex notations, showing the different model equations and the result of the computational simulations. For the simulation it was used different software’s of the academic area, and its results and computational performance are compared. This work gives em-phasis to in new modelling procedure by using complex vector notation. This new method is based on the vectorial notation of the induction motor, which is characterized by complex entities. Through simple manipulations of complex vector equation of the dynamic induction motor equation, it is possible to compose a complex space-state equation. This complex model come be solved with Matlab software without the separation of its complex terms in two real equations. Other advantage of the complex model is the simplifying the simulation procedure and the possibilities of the blocks diagram representation. The final conclusions and suggestions for con-tinuation are presented in the end of work.

A análise de sistemas dinâmicos não lineares pode ser baseada em séries obtidas de modelos matemáticos ou de experimentos. Modelos matemáticos para respostas aeroelásticas associadas ao estol dinâmico são muito difíceis de obter. Neste caso, experimentos e ensaios em vôo parecem fornecer uma base mais apropriada para a análise da dinâmica não linear. Técnicas de sistemas dinâmicos baseadas em análise de séries temporais podem ser aplicadas para a aeroelasticidade não linear. Quando tem-se disponível apenas séries experimentais, as técnicas de reconstrução do espaço de estados têm sido extensivamente utilizadas. Além disso, os expoentes de Lyapunov fornecem uma caracterização qualitativa e quantitativa do comportamento caótico de sistemas não lineares, assim, um expoente de Lyapunov positivo é um forte indicativo de caos. Medidas de entropia também fornecem informações importantes da complexidade do sistema não linear, consequentemente sua aplicação às séries temporais aeroelásticas representam uma forma apropriada para identificar movimentos caóticos. Este trabalho apresenta a aplicação de técnicas da análise de séries temporais, tais como, reconstrução do espaço de estados, expoentes de Lyapunov e medidas de entropia para respostas aeroelásticas não lineares para prever o comportamento caótico. Um modelo de asa flexível foi construído e testado em túnel de vento de circuito fechado com velocidade do escoamento variando entre 9,0 e 17,0 m/s. O modelo foi montado sobre uma plataforma giratória que produzia variações no ângulo de incidência. Deformações estruturais foram capturadas por meio de extensômetros que forneciam informações da resposta aeroelástica. O método da defasagem é utilizado para reconstruir o espaço de estados das séries temporais obtidas no experimento. Para obter a defasagem utilizada na reconstrução foi usada a análise da função de autocorrelação. Para determinar a dimensão do atrator é calculada a integral de correlação. A evolução do espectro de frequências e do espaço de estados reconstruído é analisada com as variações da velocidade do escoamento e da frequência de oscilação da plataforma. Os expoentes de Lyapunov e a entropia de Rényi foram obtidos para identificar o comportamento caótico. Os resultados foram analisados com a variação da velocidade do escoamento e da frequência de oscilação da plataforma. As técnicas utilizadas foram eficientes para observar o aparecimento de mudanças no sistema e do comportamento caótico com uma escala de interação fluido-estrutura complexa para movimentos com altos ângulos de incidência. / The analysis of non-linear dynamical systems can be based on data from either a mathematical model or an experiment. Mathematical models for aeroelastic response associated to the dynamic stall behavior are very hard to obtain. In this case, experimental or in flight data seems to provide suitable basis for non-linear dynamical analysis. Dynamic systems techniques based on time series analysis can be adequately applied to non-linear aeroelasticity. When experimental data are available, state space reconstruction methods have been widely considered. Moreover, the Lyapunov exponents provides qualitative and quantitative characterization of nonlinear systems chaotic behavior, since positive Lyapunov exponent is a strong signature of chaos. Entropy measures also provide important information on the complexity of nonlinear system, therefore its application to aeroelastic time series represent a proper way to seek for chaotic motions. This work presents the application techniques from time series analysis, such as, state space reconstruction, Lyapunov exponents and entropy measures to nonlinear aeroelastic responses, in order to predict chaotic behavior. A flexible wing model has been constructed and tested in a closed circuit wind tunnel with freestream between 9,0 and 17,0 m/s. The wing model has been mounted on a turntable that allows variations to the wing incidence angle. Structural deformation is captured by means of strain gages, thereby providing information on the aeroelastic response. The method of delays has been used to identify an embedded attractor in the state space from experimentally acquired aeroelastic response time series. To obtain the time delay value to manipulate the time series during reconstruction, the autocorrelation function analysis has been used. For the attractor embeeding dimension calculation the correlation integral approach has been considered. The evolution of frequency spectra and the reconstrueted state space is analyzed for variations of the freestream and the frequency of oscilIation of the turntable. Lyapunov exponents and Rényi entropy have been achieved in order to seek for chaotic behavior. The results were analyzed with the variation of the freestream and the frequency of oscillation of the turntable. The used techniques had been efficient to observe the occurence of changes and chaotic behavior withim a range of complex fluid-structure interaction at higher angle of incidence motions.

Submitted by Thiago Carlomagno Carlos (thicarlomagno@gmail.com) on 2012-09-05T22:05:12Z No. of bitstreams: 1 THIAGO_CARLOS_Dissertação_v_final.pdf: 511805 bytes, checksum: f2276883bb78515a6e00fd2b8f2f5b2f (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-09-06T12:44:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 THIAGO_CARLOS_Dissertação_v_final.pdf: 511805 bytes, checksum: f2276883bb78515a6e00fd2b8f2f5b2f (MD5) / Made available in DSpace on 2012-09-06T12:51:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 THIAGO_CARLOS_Dissertação_v_final.pdf: 511805 bytes, checksum: f2276883bb78515a6e00fd2b8f2f5b2f (MD5) Previous issue date: 2012-08-14 / This work has aim to compare the forecast efficiency of different types of methodologies applied to Brazilian consumer inflation. We will compare forecasting models using disaggregated and aggregated data from IPCA over twelve months ahead. We used IPCA in a monthly basis, over the period between January 1996 to March 2012. Out-ofsample analysis will be made through the period of January 2008 to March 2012. The disaggregated models were estimated by SARIMA using X-12 ARIMA software provided by US Census Bureau, and will have different levels of disaggregation from IPCA as groups (9) and items (52), as well as disaggregation with more economic sense used by Brazilian Central Bank as: services, monitored prices, food and industrials; durables, non-durables, semi durables, services and monitored prices. Aggregated models will be estimated by time series techniques as SARIMA, space-estate structural models (Kalman Filter) and Markovswitching. The forecasting accuracy among models will be made by the selection model procedure known as Model Confidence Set, introduced by Hansen, Lunde and Nason (2010), and by Dielbod Mariano (1995), in which we founded evidences of gain in accuracy in models with more disaggregation than aggregates models. / O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.

Submitted by Rosivalda Pereira (mrs.pereira@ufma.br) on 2017-07-03T18:32:31Z No. of bitstreams: 1 SelmoRodrigues.pdf: 1374245 bytes, checksum: 96afcfa04ba5cc18c4db55e4c92cdf23 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T18:32:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SelmoRodrigues.pdf: 1374245 bytes, checksum: 96afcfa04ba5cc18c4db55e4c92cdf23 (MD5) Previous issue date: 2017-01-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / This paper proposes a new methodology for modelling based on an evolving Neuro-Fuzzy Network Takagi-Sugeno (NFN-TS) for seasonal time series forecasting. The NFN-TS use the unobservable components extracted from the time series to evolve, i.e., to adapt and to adjust its structure, where the number of fuzzy rules of this network can increase or reduced according the components behavior. The method used to extract the components is a recursive version developed in this paper based on the Spectral Singular Analysis (SSA) technique. The proposed methodology has the principle divide to conquer, i.e., it divides a problem into easier subproblems, forecasting separately each component because they present dynamic behaviors that are simpler to forecast. The consequent propositions of fuzzy rules are linear state space models, where the states are the unobservable components data. When there are available observations from the time series, the training stage of NFN-TS is performed, i.e., the NFN-TS evolves its structure and adapts its parameters to carry out the mapping between the components data and the available sample of original time series. On the other hand, if this observation is not available, the network considers the forecasting stage, keeping its structure fixed and using the states of consequent fuzzy rules to feedback the components data to NFN-TS. The NFN-TS was evaluated and compared with other recent and traditional techniques for forecasting seasonal time series, obtaining competitive and advantageous results in relation to other papers. This paper also presents a case study of proposed methodology for real-time detection of anomalies based on a patient’s electrocardiogram data. / Esse trabalho propõe uma nova metodologia para modelagem baseada em uma Rede Neuro- Fuzzy Takagi-Sugeno (RNF-TS) evolutiva para a previsão de séries temporais sazonais. A RNF-TS considera as componentes não-observáveis extraídas a partir da série para evoluir, ou seja, adaptar e ajustar sua estrutura, sendo que a quantidade de regras fuzzy dessa rede pode aumentar ou ser reduzida conforme o comportamento das componentes. O método utilizado para extrair as componentes é uma versão recursiva desenvolvida nessa pesquisa baseada na técnica de Análise Espectral Singular (AES). A metodologia proposta tem como princípio dividir para conquistar, isto é, dividir um problema em subproblemas mais fáceis de lidar, realizando a previsão separadamente de cada componente já que apresentam comportamentos dinâmicos mais simples de prever. As proposições do consequente das regras fuzzy são modelos lineares no espaço de estados, sendo que os estados são os próprios dados das componentes não-observáveis. Quando há observações disponíveis da série temporal, o estágio de treinamento da RNF-TS é realizado, ou seja, a RNF-TS evolui sua estrutura e adapta seus parâmetros para realizar o mapeamento entre os dados das componentes e a amostra disponível da série temporal original. Caso contrário, se essa observação não está disponível, a rede aciona o estágio de previsão, mantendo sua estrutura fixa e usando os estados dos consequentes das regras fuzzy para realimentar os dados das componentes para a RNF-TS. A RNF-TS foi avaliada e comparada com outras técnicas recentes e tradicionais para previsão de séries temporais sazonais, obtendo resultados competitivos e vantajosos em relação a outras pesquisas. Este trabalho apresenta também um estudo de caso da metodologia proposta para detecção em tempo-real de anomalias baseada em dados de eletrocardiogramas de um paciente.