Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-08Bitstream added on 2014-06-13T18:44:42Z : No. of bitstreams: 1 lopes_abrc_dr_botfmvz.pdf: 812380 bytes, checksum: ddab19b874f77950395dc0a6733cba09 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Para avaliar os efeitos da ensilagem e da preservação química dos grãos úmidos de milho e sorgo sobre as modificações no endosperma e nos grânulos de amido, foram estudados os seguintes tratamentos (T): T1- Milho seco (variedade A) inteiro; T2- Milho seco (variedade A) moído; T3- Milho úmido (variedade A) moído e ensilado, T4- Milho úmido(variedade A) moído, acidificado com 1,2% de propionato de cálcio e ensilado; T5- Milho úmido (variedade B) moído e ensilado; T6 - Milho úmido (variedade B) moído e preservado quimicamente (2,4% de propionato de cálcio); T7- Sorgo seco (baixo tanino) moído, T8- Sorgo seco (alto tanino) moído; T9- Sorgo úmido (baixo tanino) moído e ensilado;. T10- Sorgo úmido (alto tanino) moído e ensilado. Os processamentos de ensilagem e preservação química dos grãos úmidos, determinaram redução no teor de amido em relação ao milho ou sorgo secos. No processo de ensilagem ocorreu rompimento da matriz protéica que envolve os grânulos de amido e alterações estruturais nos grânulos, como aumento no diâmetro dos poros e concavidade central, semelhante ao que ocorre nos processos de digestão enzimática, sendo que estas alterações foram mais intensas nos grânulos de amido de milho do que de sorgo. A temperatura máxima no interior do silo não é suficiente para geleificar o amido. / To evaluate the effect of ensiling or chemical preservation of high-moisture corn and sorghum grain on the modifications occurring in the endosperm and starch granules, the following treatments (T) were studied were studied: T1 - whole dry corn grain (variety A); T2 - ground dry corn grain (variety A); T3 - high-moisture corn grain(variety B), ground and ensiled; T4 - high-moisture corn grain (variety A), ground, acidified with 1.2 % calcium propionate and ensiled; T5 - high-moisture corn grain (variety B), ground and ensiled; T6 - high-moisture corn grain (variety B), ground and chemically preserved with 2.4 % calcium propionate; T7 - dry and ground low-tannin sorghum; T8 - dry and ground high-tannin sorghum; T9 - high-moisture, low-tannin sorghum, ground and ensiled; T10 - high-moisture, high-tannin sorghum, ground and ensiled. Ensiling or chemically preserving reduced the starch content, as compared to dry corn or sorghum. A rupture of the protein matrix (which covers the starch granules) was observed during the ensiling process; structural changes were also detected, such as the increase in pore diameters and in the central concavity, similar to what occurs during enzymatic digestion. These changes were more intense in the corn starch granules than in the sorghum granules. Even the highest temperature detected inside the silos was not enough to gelatinize starch.

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:51:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T13:58:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Dissertacao (Mestrado) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:51:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T13:58:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Os estudos na área de Monitoração e Diagnóstico de Falhas têm sido estimulados devido ao aumento crescente em qualidade, confiabilidade e segurança nos processos de produção, onde a interrupção da produção por alguma anomalia imprevista pode colocar em risco a segurança do operador, além de provocar perdas econômicas, aumentando os custos com a reparação de algum equipamento danificado. Tendo em vista estes dois fatores, o fator econômico e a própria questão de segurança do operador, torna-se necessário a implementação de Sistemas de Monitoração e Detecção de Falhas. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Detecção de Falhas usando a metodologia de Redes Neurais Artificiais que foi aplicado ao reator de pesquisas IEA-R1. O desenvolvimento deste sistema foi dividido em três etapas: sendo a primeira etapa dedicada à monitoração, a segunda a detecção, e a terceira ao diagnóstico de falhas. Na primeira etapa, foram treinadas diversas Redes Neurais Artificiais para a monitoração das variáveis de temperatura, potência e taxa de dose. Para tanto foram utilizadas duas bases dados: uma contendo dados gerados por um modelo teórico do reator, e outra contendo dados referentes a uma semana típica de operação. Na segunda etapa, as redes treinadas para realizar a monitoração das variáveis, foram testadas com uma base de dados contendo falhas inseridas artificialmente nos sensores de temperatura. Como o limite máximo de erro de calibração para termopares especiais é de , foram inseridas falhas de ± nos sensores responsáveis pela leitura das variáveis T3 e T4. Na terceira etapa foi desenvolvido um Sistema Fuzzy para realizar o diagnóstico de falhas, onde foram consideradas 3 condições possíveis de falhas: condição normal, falha de −, e falha de , sendo que o sistema desenvolvido indicará qual o sensor de temperatura está com falha. Cº5,0±Cº1Cº1Cº1+ / Dissertacao (Mestrado) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Objectives: Patients with hyperhidrosis suffer from an extreme perspiration that cannot be aligned with natural or situ- ational standards. Endoscopic sympathectomy is a meaningful option for palmar and axillary hyperhidrosis. A stan- dardized method of monitoring the immediate intraoperative success has not been established yet. The presented investigation shows one proposed sollution by monitoring skin surface temperature. The main aspect is to demonstrate a sig- nificant rise in temperature with utility for monitoring the immediate success of surgery. Methods: Twenty patients with primary hyperhidrosis were observed and treated in a standardized setting against a control group (n = 10). We obtained diverse data that permit determination of a point of time of measurement of surface temperature and definition of a degree of temperature variance. Results: After 5 minutes a significant change of 0.5 ̊ Celcius was noted on the palms; after 10 minutes on average 1.2 ̊ Celcius. Axillary temperature had significantly changed after 10 minutes with a mean temperature variation of 0.8 ̊ Celcius on the right side and 0.6 ̊ Celcius on the left side. Conclusions: Under consideration of appropriate time intervals of measurement and determined changes in surface temperature an early control of correct clip application in ETS is possible. In the palmar aspect an increase of 0.5 ̊ Celcius at an 5 minutes interval, and more than 1 ̊ Celcius at 10 minutes after placement of the clip as compared to basic values before application of the clip can be proposed.

Towards a sustainable future, more and more powertrains are being electrified today, thus it is important to prevent unwanted failures and secure a reliable operation. Monitoring the internal temperatures of powertrains and keeping them under their thresholds is an important first step. Traditional modeling methods require expert knowledge and complicated modeling. With all the operating information an electric drive can collect nowadays about the whole powertrain, it becomes possible to apply black boxed machine learning to do the temperature estimating job. In this thesis, multiple machine learning algorithms are tested on their ability to estimate temperatures of the rotor fin, the stator winding, the bearing, and the power module case. The tested algorithms range from an ordinary least square to a deep neuron network. For this purpose, about 150 hours of data are recorded by letting the system run under predefined operating conditions. A hyperparameter search is also conducted for each model to find the best configuration. All the algorithms are evaluated by several metrics. It has been found that neuron networks can perform quite well even under fast transient conditions without any expert knowledge. / Mot en hållbar framtid elektrifieras fler och fler drivlinor idag, därför är det viktigt att förhindra oönskade haverier och säkra en tillförlitlig drift. Att övervaka drivlinornas interna temperaturer och hålla dem under sina trösklar är ett viktigt första steg. Traditionella modelleringsmetoder kräver expertkunskap och komplicerad modellering. Med all driftinformation som en elektrisk drivenhet kan samla in nuförtiden om hela drivlinan, blir det möjligt att tillämpa black boxed machine learning för att utföra temperaturuppskattningsjobbet. I den här avhandlingen testas flera maskininlärningsalgoritmer på deras förmåga att uppskatta temperaturer på rotorfenan, statorlindningen, lagret och kraftmodulhuset. De testade algoritmerna sträcker sig från ett vanligt minsta kvadrat till ett djupt neuronnätverk. För detta ändamål registreras cirka 150 timmars data genom att låta systemet köras under fördefinierade driftsförhållanden. En hyperparametersökning görs också för varje modell för att hitta den bästa konfigurationen. Alla algoritmer utvärderas av flera mätvärden. Det har visat sig att neuronnätverk kan fungera ganska bra även under snabba transienta förhållanden utan någon expertkunskap.

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:41:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:08:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Dissertação (Mestrado) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:41:14Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:08:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O objetivo deste trabalho foi desenvolver um software, de fácil operação e eficiente, para determinar a difusividade térmica de biomateriais. A necessidade de se conhecer a difusividade térmica de materiais como, por exemplo, esmalte e dentina, é essencial para o estabelecimento de protocolos de utilização clínica laser, para evitar danos colaterais ao paciente. O software desenvolvido, denominado CZ ThermaDiff, baseia-se no processamento de imagens térmicas adquiridas por uma câmera termográfica no infravermelho (ThermaCam SC3000, FLIR System, EUA). Foi desenvolvido em ambiente LabView, o que permitiu criar um painel de controle de fácil operação, contendo apenas duas funções básicas (Start e Stop). O software arquiva os dados em formato de tabela contendo todas as medidas de difusividade térmica, suas médias para intervalos de 10 °C e suas respectivas temperaturas, para uma amostra. Foi observado, tanto para o esmalte quanto para a dentina, que os valores de difusividade não são constantes e aumentavam em função da temperatura. Os valores encontrados foram aplicados a um modelo de transferência de calor, simulando um dente molar humano com as seguintes estruturas: esmalte, dentina e polpa. O modelo baseia-se no método de resistores térmicos, sendo que para a polpa foi utilizado o modelo de difusão de calor, considerando a circulação sanguínea. Os valores de temperatura obtidos neste modelo teórico, utilizando difusividades dependentes da temperatura foram maiores que as obtidas com um valor constante de difusividade, medido à temperatura ambiente. Este fato realça a importância da mensuração da difusividade em função da temperatura e da interface desenvolvida neste trabalho. / Dissertação (Mestrado) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

With the advent of technology scaling lifetime reliability is an emerging threat in high-performance and deadline-critical systems. High on-chip thermal gradients accelerates localised thermal elevations (hotspots) which increases the aging rate of the semiconductor devices. As a result, reliable operation of the processors has become a challenging task. Therefore, cost effective schemes for estimating temperature and reliability are crucial. In this work we present a reliability estimation scheme that is based on a light-weight temperature estimation technique that monitors hardware events. Unlike previously pro- posed hardware counter-based approaches, our approach involves a linear-temporal-feedback estimator, taking into account the effects of thermal inertia. The proposed approach shows an average absolute error of We then present a counter-based technique to estimate the thermal accelerated aging factor (TAAF), which is an indicator of lifetime reliability. Results demonstrate that the estimation error is within [−3, +5].

In diesem Beitrag wird ein thermisches Modell beschrieben, mit dem die Temperaturverteilung einer elektrischen Maschine während des dynamischen Betriebes berechnet werden kann. Die Maschine kann so ohne Überschreiten von Temperaturgrenzen weiter ausgenutzt werden. / In this paper a thermal model for dynamic operations is proposed to calculate the transient temperature distribution in the electrical machine. With the help of the model it is possible to increase availability during overload operation. Temperature limit overrun can be avoided.

In diesem Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt wie gemessene Daten genutzt werden können, um die mit einem thermischen online-Modell geschätzten Temperaturen zu verbessern. Die Methode zeichnet sich insbesondere durch eine physikalisch interpretierbare Vorgabe von zwei Parametern aus, mit denen bestimmt werden kann, wo und wie stark die Daten zur Anpassung verwendet werden. Das Verfahren wird mit verschiedenen Einstellungen anhand von Versuchen getestet und bewertet. / A new technique to improve temperature estimation in electrical machines is proposed in this paper. An easily adjustable observer use local temperature data. In particular, the method is characterized by a physically interpretable specification of two parameters, which can be used to determine where and how much the data is used for adaptation. The procedure is tested and evaluated with different settings based on experiments carried out.