Proceedings of the Scientific Data Compression Workshop

Continuing advances in space and Earth science requires increasing amounts of data to be gathered from spaceborne sensors. NASA expects to launch sensors during the next two decades which will be capable of producing an aggregate of 1500 Megabits per second if operated simultaneously. Such high data rates cause stresses in all aspects of end-to-end data systems. Technologies and techniques are needed to relieve such stresses. Potential solutions to the massive data rate problems are: data editing, greater transmission bandwidths, higher density and faster media, and data compression. Through four subpanels on Science Payload Operations, Multispectral Imaging, Microwave Remote Sensing and Science Data Management, recommendations were made for research in data compression and scientific data applications to space platforms

Desenvolvimento e validação de um método dinâmico, baseado em emissão acústica, para a caracterização em processo de rebolos convencionais

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2015A tecnologia de emissão acústica (EA) é utilizada no desenvolvimento de um método dinâmico para caracterização em processo (DICM) da topografia de rebolos convencionais. Experimentos planejados são conduzidos em uma bancada de ensaios desenvolvida, contendo um software de aquisição de sinais de EA. A bancada de ensaios e o software de aquisição possibilitam o reconhecimento de interferências entre rebolo (vs= 30 m/s) e uma ponta de diamante, na faixa de deformação elástica das ferramentas. Os sinais de EARAW adquiridos de forma on-line e originados destas interferências são utilizados como dados de entrada para técnicas de processamento de sinal e para uma Rede Neural (RN). Ambas as análises são efetuadas fora do processo de retificação, representando um método dinâmico de caracterização pós-processo (DPCM) da topografia de rebolos. Os resultados do DPCM são validados através de medições específicas nas peças retificadas (p. ex., rugosidade, microscopia, camada termicamente afetada, desvio de forma) e em réplicas extraídas da topografia do rebolo. Com base nas técnicas de processamento de sinais validadas e propostas no DPCM,implementa-se o DICM. Para este método, desenvolve-se uma bancada experimental baseada na aquisição de sinais de múltiplos transdutores,na qual sinais de EA e de força são medidos. A bancada experimental eseu software de aquisição permitem a caracterização em processo da topografia de rebolos convencionais através da extração de informações quantitativas dos sinais on-line de EARAW adquiridos durante asinterferências entre rebolo (vs= 30 m/s) e ponta de diamante na faixa de 1 µm. A informação quantificada associada com a topografia do rebolo é baseada na análise em processo dos sinais de EARAW nos domínios dotempo e frequência. Os resultados de ambas as análises são obtidos de forma instantânea em processo sem reduzir a velocidade de corte do rebolo, e sem alterar o setup do processo de retificação. Visando-se otimizar o DICM, os principais fatores que apresentam influência sobre a resposta no domínio do tempo são analisados através de uma Análise Fatorial Fracionada. O DICM é validado correlacionando-se a informação quantitativa obtida da topografia, com as análises pós-processo de sinais de força de retificação e com medições da rugosidade efetiva do rebolo (parâmetro Rts). Abstract : A Dynamic In-process Characterization Method (DICM) based on acoustic emission (AE) is developed and validated, aiming at the in-process appraisal of the topography of conventional grinding wheels. For implementing the method, planned experiments are carried out by firstly developing an AE-based experimental rig with its particular software application. This enables to recognize shallow interferences amid the grinding wheel (vs= 30 m/s) and a diamond tip, in the elasticdeformation range of the tools. The on-line acquired AERAW signalsderived from such interferences are used as input data for signal processing techniques and a Neural Network (NN). Both analyses areimplemented out of the grinding process and therefore consist in aDynamic Post-process Characterization Method (DPCM). The DPCM´sresults are validated by measuring both the ground workpieces (i.e. roughness, microscopy, thermally affected layer and form deviation) and the replicas extracted from the grinding wheel´s topography. Based on the validated signal processing techniques proposed by the DPCM, the DICM is implemented. This is achieved by employing a transducer-fused experimental rig in which both AE and force signals are measured. The experimental rig and its developed software application enable in-process characterization of the topography of the conventional grinding wheel by extracting quantitative information from the AERAW signalswhich are on-line acquired during the interferences between the grinding wheel (vs= 30 m/s) and a diamond tip in a range of 1 µm. The quantified information associated with the grinding wheel´s topography is based on both a time domain and a frequency domain in-process analysis. Theresulting outputs from these analyses are obtained instantaneously in-process by neither interrupting the grinding process nor decelerating the grinding wheel´s cutting speed. In order to define an optimizedexperimental condition to assess the grinding wheel´s topography, the main factors which present direct influence on the time domain output were analyzed by using a Fractional Factorial Analysis. The DICM is validated by correlating the obtained quantified information from thegrinding wheel´s topography with both the post-process evaluation of the grinding cutting force and the post-process measurements of the effective roughness of the grinding wheel (parameter Rts)