Using Computation Fluid Dynamics to Determine Oil Droplet Breakup Parameters during Emulsion Atomization with Pressure Swirl Nozzles

A wide range of commercial powdered products are manufactured by spray drying emulsions. Some product properties are dependent on the oil droplet size, which can be affected by fluid mechanics inside the spray nozzle. However, most of the key flow parameters inside the nozzles are difficult to measure experimentally, and theoretical estimations present deviations at high shear rates and viscosities. Therefore, the purpose of this study was to develop a computational model that could represent the multiphase flow in pressure swirl nozzles and could determine the deformation stresses and residence times that oil droplets experience. The multiphase flow was modelled using the Volume-of-Fluid method under a laminar regime. The model was validated with experimental data using the operating conditions and the spray angle. The numerically calculated shear stresses were found to provide a better prediction of the final oil droplet size than previous theoretical estimations. A two-step breakup mechanism inside of the nozzle was also proposed. Additionally, some of the assumptions used in the theoretical estimations could not be confirmed for the nozzles investigated: No complete air core developed inside of the nozzle during atomization, and the shear stress at the nozzle outlet is not the only stress that can affect oil droplet size. Elongation stresses cannot be neglected in all cases

Analyzing, enhancing, optimizing and applying dependency analysis

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, leída el 19/12/2012Los analizadores de dependencias estadísticos han sido mejorados en gran medida durante los últimos años. Esto ha sido posible gracias a los sistemas basados en aprendizaje automático que muestran una gran precisión. Estos sistemas permiten la generación de parsers para idiomas en los que se disponga de un corpus adecuado sin causar, para ello, un gran esfuerzo en el usuario final. MaltParser es uno de estos sistemas. En esta tesis hemos usado sistemas del estado del arte, para mostrar una serie de contribuciones completamente relacionadas con el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y análisis de dependencias: (i) Estudio del problema del análisis de dependencias demostrando la homogeneidad en la precisión y mostrando contribuciones interesantes sobre la longitud de las frases, el tamaño de los corpora de entrenamiento y como evaluamos los parsers. (ii) Hemos estudiado además algunas maneras de mejorar la precisión modificando el flujo de análisis de dos maneras distintas, analizando algunos segmentos de las frases de manera separada, y modificando el comportamiento interno de los algoritmos de parsing. (iii) Hemos investigado la selección automática de atributos para aprendizaje máquina para analizadores de dependencias basados en transiciones que consideramos un importante problema y algo que realmente es necesario resolver dado el estado de la cuestión, ya que además puede servir para resolver de mejor manera tareas relacionadas con el análisis de dependencias. (iv) Finalmente, hemos aplicado el análisis de dependencias para resolver algunos problemas, hoy en día importantes, para el procesamiento de lenguage natural (PLN) como son la simplificación de textos o la inferencia del alcance de señales de negación. Por último, añadir que el conocimiento adquirido en la realización de esta tesis puede usarse para implementar aplicaciones basadas en análisis de dependencias más robustas en PLN o en otras áreas relacionadas, como se demuestra a lo largo de la tesis. [ABSTRACT] Statistical dependency parsing accuracy has been improved substantially during the last years. One of the main reasons is the inclusion of data- driven (or machine learning) based methods. Machine learning allows the development of parsers for every language that has an adequate training corpus without requiring a great effort. MaltParser is one of such systems. In the present thesis we have used state of the art systems (mainly Malt- Parser), to show some contributions in four different areas inherently related to natural language processing (NLP) and dependency parsing: (i) We stu- died the parsing problem demonstrating the homogeneity of the performance and showing interesting contributions about sentence length, corpora size and how we normally evaluate the parsers. (ii) We have also tried some ways of improving the parsing accuracy by modifying the flow of analysis, parsing some segments of the sentences separately by finally constructing a parsing combination problem. We also studied the modification of the inter- nal behavior of the parsers focusing on the root of dependency structures, which is an important part of what a dependency parser parses and worth studying. (iii) We have researched automatic feature selection and parsing optimization for transition based parsers which we consider an important problem and something that definitely needs to be done in dependency par- sing in order to solve parsing problems in a more successful way. And (iv) we have applied syntactic dependency structures and dependency parsing to solve some Natural Language Processing (NLP) problems such as text simplification and inferring the scope of negation cues. Furthermore, the knowledge acquired when developing this thesis could be used to implement more robust dependency parsing–based applications in different NLP (or related) areas, as we demonstrate in the present thesis.Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu

El libro de Laguardia

Copia digital. Valladolid : Junta de Castilla y León. Consejería de Cultura y Turismo, 2009-201

Large power spectrum and primordial black holes in the effective theory of inflation

We study the generation of a large power spectrum, necessary for primordial black hole formation, within the effective theory of single-field inflation. The mechanisms we consider include a transition into a ghost-inflation-like phase and scenarios where an exponentially growing mode is temporarily turned on. In the cases we discuss, the enhancement in the power spectrum results from either a swift change in some effective coupling or a modification of the dispersion relation for the perturbations, while the background evolution remains unchanged and approximately de Sitter throughout inflation. The robustness of the results is guaranteed thanks to a weakly broken galileon symmetry, which protects the effective couplings against large quantum corrections. We discuss how the enhancement of the power spectrum is related to the energy scale of the operators with weakly broken galileon invariance, and study the limits imposed by strong coupling and the validity of the perturbative expansio

TALFi: una herramienta para teoría de autómatas y lenguajes formales

TALFi es una aplicación cuyo objetivo es ser una herramienta para el aprendizaje y el uso de diversos algoritmos aplicados al tratamiento de autómatas. Con TALFi podemos crear autómatas y ver sus transformaciones en otros autómatas, gracias a los diferentes algoritmos que se pueden aplicar sobre ellos. Es una herramienta de fácil uso, capaz de ser usada en un terminal o bajo una interfaz gráfica. La aplicación se puede ejecutar bajo previa instalación en un equipo o vía internet. TALFi dispone de una base de datos con diversos ejemplos de autómatas, la cual puede ser ampliada por el usuario con nuevos autómatas creados por él mismo. Además la aplicación posee una base de datos con ejercicios que también puede ser extendida, pero en este caso sólo por el administrador. La aplicación está pensada para ser una herramienta de ayuda para los estudiantes que cursen asignaturas donde se traten temas de lenguajes formales y autómatas. [ABSTRACT] TALFi is an application whose goal is to be a tool for learning and using various algorithms dealing with automata. With TALFi you can create automata and view the automata transformations into other automata by using the different algorithms that can be applied to them. The program is easy to use and it can be used in a shell or a graphical interface. The application can be used online through the Internet or it can be installed in any computer to be used offline. TALFi has a database with examples of automata. These examples can be extended by the user with new automata created by himself. The application also has a database with exercises that can be extended by an administrator. The application is designed to be used by students learning Subjects about formal languages and automata

Frequency-domain analysis of fNIRS fluctuations induced by rhythmic mental arithmetic

Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is an increasingly used technology for imaging neural correlates of cognitive processes. However, fNIRS signals are commonly impaired by task-evoked and spontaneous hemodynamic oscillations of non-cerebral origin, a major challenge in fNIRS research. In an attempt to isolate the task-evoked cortical response, we investigated the coupling between hemodynamic changes arising from superficial and deep layers during mental effort. For this aim, we applied a rhythmic mental arithmetic task to induce cyclic hemodynamic fluctuations suitable for effective frequency-resolved measurements. Twenty university students aged 18–25 years (eight males) underwent the task while hemodynamic changes were monitored in the forehead using a newly developed NIRS device, capable of multi-channel and multi-distance recordings. We found significant task-related fluctuations for oxy-and deoxy-hemoglobin, highly coherent across shallow and deep tissue layers, corroborating the strong influence of surface hemodynamics on deep fNIRS signals. Importantly, after removing such surface contamination by linear regression, we show that the frontopolar cortex response to a mental math task follows an unusual inverse oxygenation pattern. We confirm this finding by applying for the first time an alternative method to estimate the neural signal, based on transfer function analysis and phasor algebra. Altogether, our results demonstrate the feasibility of using a rhythmic mental task to impose an oscillatory state useful to separate true brain functional responses from those of non-cerebral origin. This separation appears to be essential for a better understanding of fNIRS data and to assess more precisely the dynamics of the neuro-visceral link

Casos complejos: Enfermedad de Peyronie: cirugía sin/con implante de prótesis de pene.

Introducción y objetivo El tratamiento de elección en pacientes con enfermedad de Peyronie con dificultad para la penetración o disfunción eréctil sin adecuada respuesta a fármacos es la cirugía. Se han descrito múltiples técnicas, y cada una de ellas acarrea posibles complicaciones y secuelas que el urólogo debe conocer para ofrecer al paciente la mejor alternativa posible. Pacientes y métodos Se exponen 3 casos complejos de pacientes con enfermedad de Peyronie. El primero de ellos es un paciente con una secuela tras una plicatura peneana por una curva importante dorsal. El segundo es un paciente con dificultad para la penetración anal secundaria a un problema de dirección de la erección tras una cirugía de incisión de placa con injerto de mucosa oral. El último caso es un paciente con una complicación tardía en el postoperatorio de una colocación de prótesis de 3 componentes con incisión de la placa y parche de colágeno equino. Resultados Se detallan y discuten las posibles opciones quirúrgicas para los 3 pacientes. Los pacientes fueron informados de las diferentes opciones y se decidió de manera consensuada la cirugía definitiva. Conclusiones La cirugía de la enfermedad de Peyronie exige al urólogo la consideración de las esferas funcional, estética y psicológica a la hora de plantear alternativas de tratamiento. Un abordaje sistemático de todas ellas evita complicaciones y secuelas, y mejora los resultados.pre-print1298 K