Towards a Comparative Index Assessing Mechanical Performance, Material Consumption and Energy Requirements for Additive Manufactured Parts

The increasing use of Additive Manufacturing technologies and systems in several industrial sectors and their numerous applications turn the attention of scientists and investigators to studying and evaluating the environmental impacts of these processes. Additive Manufacturing generally allows for a reduction of raw material consumption and waste generation. On the other hand, the need for long processing times and the necessary thermal conditioning of the manufacturing chamber to avoid product defects, lead to a considerable amount of consumed energy per produced item. Energy consumption has been a primary concern of the research on the sustainability of Additive Manufacturing indeed. More recent studies extended the analysis through more complete evaluation methods such as the Life Cycle Assessment. This approach allows a detailed description of environmental impacts but is affected by some concerns about the need for an interpretation of the final results, which can be non-univocal. This fact is particularly critical when the assessment is intended to be used for comparison between alternative solutions. In this study, a novel index is introduced including three main aspects: material consumption, energy requirements and mechanical performance. The proposed formulation makes the index immediately usable for comparing alternative solutions. Within the scope of this study, the index has been applied to one of the most widespread Additive Manufacturing processes, namely Fused Filament Fabrication. The presented case study demonstrates the suitability of the proposed method to compare and identify the optimal choice among alternative manufacturing scenarios

La huella del agua siglo XX: el Acueducto de Xochimilco y el Sistema Lerma

356 páginas. Doctorado en Diseño.La presente investigación pretende enfocarse en el impacto sobre la ciudad de México del abasto del agua potable, cómo el cambio tecnológico y cultural posibilitan los dos períodos de modernización de la ciudad en la primera mitad del siglo XX, identificados con dos obras emblemáticas: el Acueducto de Xochimilco y la construcción del Sistema Lerma (Etapa 1), y cómo esos cambios se transforman en huellas o permanencias urbanas

WordCrowd : a location-based application to explore the city based on geo-social media and semantics

WordCrowd is a dynamic location-based service that visualizes and analyzes geolocated social media data. By spatially clustering the data, areas of interest and their descriptions can be extracted and compared on different geographical scales. When walking through the city, the application visualizes the nearest areas of interest and presents these in a word cloud. By aggregating the data based on the country of origin of the original poster, we discover differences and similarities in tourist interest between different countries. This work is part of the project Eureca: European Region Enrichment in City Archives and Collections of Ghent University (IDLab, CartoGIS), the Technical University of Vienna (Research Group Cartography) and several city and state archives from Ghent and Vienna.(VLID)452639

Estudio de la curva I-V de celdas individuales en paneles fotovoltaicos

Se desarrolló un método para la obtención de las curvas IV de cada una de las celdas de un panel solar fotovoltaico sin necesidad de desarmar el mismo. A partir de dichas curvas se determinaron parámetros físicos: corrientes de saturación y factor de idealidad de diodo de las celdas mediante el ajuste a un modelo teórico. Se verificó el método midiendo en forma directa las curvas IV a oscuras de las celdas de un panel accediendo a las mismas a través del laminado.A method for obtaining the individual IV curves of the solar cells of a photovoltaic module without disassembling it was developed. Physical parameters: Diode ideality factor and Saturation currents were determined by fitting with a theoretical model. The method was verified by direct determination of de individual dark IV curves through the module laminateAsociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estudio de la curva I-V de celdas individuales en paneles fotovoltaicos

Se desarrolló un método para la obtención de las curvas IV de cada una de las celdas de un panel solar fotovoltaico sin necesidad de desarmar el mismo. A partir de dichas curvas se determinaron parámetros físicos: corrientes de saturación y factor de idealidad de diodo de las celdas mediante el ajuste a un modelo teórico. Se verificó el método midiendo en forma directa las curvas IV a oscuras de las celdas de un panel accediendo a las mismas a través del laminado.A method for obtaining the individual IV curves of the solar cells of a photovoltaic module without disassembling it was developed. Physical parameters: Diode ideality factor and Saturation currents were determined by fitting with a theoretical model. The method was verified by direct determination of de individual dark IV curves through the module laminateAsociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Nanostructures from self-assembling triazine tertiary amine N-oxide amphiphiles

A new set of amphiphilic tertiary amine N-oxides has been prepared and their self-assembly properties observed in aqueous solution by tensiometry, dynamic and static light scattering. X-ray crystallographic analysis of parent amines and sulfoxide congeners indicates the formation of hydrogen bonded dimers as the primary assembly unit for formation of vesicles in preference to the compact micelles typical of lauryl dimethylamine N-oxide (LDAO). 6-Benzyloxy-N,N'-bis(5-diethylaminopentylamine oxide)[1,3,5]triazine-2,4-diamine forms a 1 μm vesicle observed to entrap fluorescein. The [1,3,5]triazine core thus allows variation of the new self-assembled structures from nano- to micrometre length scales

Estimación de la energía generada por paneles fotovoltaicos a partir de parámetros climáticos mediante el uso de redes neurales

Se utilizaron redes neurales para predecir la energía eléctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada región, a partir de las características climáticas de la misma. También se pudo correlacionar la eficiencia del panel en función de la temperatura máxima de trabajo y ésta en función de la temperatura máxima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica, en una dada ubicación, conociendo ciertos parámetros meteorológicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module´s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Determinación del ángulo óptimo de inclinación para la instalación de módulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales

Mediante el uso de redes neurales se calculó el ángulo óptimo y la energía mensual generada por módulos fotovoltaicos a partir de parámetros del clima. Se tomaron datos durante un año de la radiación incidente en el plano de los módulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorológicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofanía, temperatura, humedad relativa ambiente, presión atmosférica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logró una buena estimación de la energía generada por los módulos, su dependencia con el ángulo de inclinación y su temperatura máxima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, aún sin datos de la radiación solar directa y difusa, se puede evaluar la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica y definir el ángulo óptimo de instalación de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Determinación del ángulo óptimo de inclinación para la instalación de módulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales

Mediante el uso de redes neurales se calculó el ángulo óptimo y la energía mensual generada por módulos fotovoltaicos a partir de parámetros del clima. Se tomaron datos durante un año de la radiación incidente en el plano de los módulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorológicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofanía, temperatura, humedad relativa ambiente, presión atmosférica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logró una buena estimación de la energía generada por los módulos, su dependencia con el ángulo de inclinación y su temperatura máxima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, aún sin datos de la radiación solar directa y difusa, se puede evaluar la energía eléctrica que puede ser generada por una instalación fotovoltaica y definir el ángulo óptimo de instalación de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES