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Planilha de Dimensionamento de Tubulações
Hidráulicas Água Fria e Água Quente CompletaNossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes. |
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Python ::: Python para Engenharia ::: Engenharia Civil - Cálculo Estrutural |
Como calcular o peso que um pilar aguenta usando Python - Python para Engenharia CivilQuantidade de visualizações: 622 vezes |
![]() O sonho de todo estudante de Engenharia Civil é poder responder, com segurança, a uma das perguntas mais recorrentes no nosso dia-a-dia: Quanto de peso um pilar aguenta? Para responder, basta nos lembrarmos de que o concreto é muito resistente à compressão, e, no caso dos pilares, a armadura é usada, em sua maior parte, para combater a flambagem, que é quando o pilar tende a fletir para os lados, parecendo-se com um arco ou com uma barriga de chope. Então, uma vez que o pilar recebe sua carga em seu eixo (carga axial) e o concreto é muito resistente à compressão, só precisamos nos concentrar na resistência característica do concreto à compressão e na área da seção transversal do pilar. Sempre que falamos de resistência do concreto, nós estamos falando de FCK C15, C20, C25, C30, etc, que são os termos usados para designar sua resistência. Assim, um concreto C25 é o mesmo que 25 MPa, ou seja, esse concreto resiste a 250Kg/cm2. Os concretos usinados, em geral, vêm com resistência de 25 MPa para cima, enquanto aquele concreto que fazemos na obra, na betoneira, usando a combinação de 3x1, chega no máximo a 15 MPa. Além disso, é importante nos lembrarmos de que a norma NBR 6118/2014 exige que o concreto seja igual ou superior a 25 MPa. Há também o fator de segurança de 40%, também exigido pela norma NBR 6118/2014. Dessa forma, se o concreto for de 25 MPa, aplicado o fator de segurança, só podemos contar com 15 MPa mais ou menos, o que daria 150Kg/cm2. Vamos ver código agora? Veja o código Python completo que pede os lados b (base) e h (altura) do pilar e o FCK do concreto usado e retorna o peso que o pilar suporta (já aplicado o fator de segurança):
# Algoritmo Python que calcula o peso suportado por um pilar
# dados os seus lados e o FCK do concreto
# função principal do programa
def main():
# vamos ler o lado b do pilar
base = float(input("Informe a base (b) do pilar em cm: "))
# vamos ler a altura h do pilar
altura = float(input("Informe a altura (h) do pilar em cm: "))
# vamos calcular a área da seção transversal do pilar
area = base * altura
# agora vamos ler o FCK do concreto em MPa
fck = float(input("Informe o FCK do concreto em MPa: "))
# vamos calcular o peso suportado pelo pilar
peso_suportado = area * (fck * 10)
# vamos aplicar o fator de segurança de 40%
peso_suportado = peso_suportado / 1.4
# e mostramos o resultado
print("A área da seção transversal é: {0} cm2".format(area))
print("Esse pilar suporta {0} kg".format(peso_suportado))
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: Informe a base (b) do pilar em cm: 14 Informe a altura (h) do pilar em cm: 26 Informe o FCK do concreto em MPa: 20 A área da seção transversal é: 364.0 cm2 Esse pilar suporta 52000.0 kg Lembre-se de que a área mínima da seção de um pilar, de acordo com a NBR 6118/2014 é de 360 cm2. |
PHP ::: Dicas & Truques ::: Matemática e Estatística |
Como resolver uma equação do segundo grau em PHP - Como calcular Bhaskara em PHPQuantidade de visualizações: 1555 vezes |
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Como resolver uma equação do 2º grau usando PHP Nesta dica mostrarei como encontrar as raízes de uma equação quadrática, ou seja, uma equação do 2º usando a linguagem PHP. Definimos como equação do 2º grau ou equações quadráticas qualquer equação do tipo ax² + bx + c = 0 em que a, b e c são números reais e a ≠ 0. Ela recebe esse nome porque, no primeiro membro da igualdade, há um polinômio de grau dois com uma única incógnita. Note que, dos coeficientes a, b e c, somente o a é diferente de zero, pois, caso ele fosse igual a zero, o termo ax² seria igual a zero, logo a equação se tornaria uma equação do primeiro grau: bx + c = 0. Independentemente da ordem da equação, o coeficiente a sempre acompanha o termo x², o coeficiente b sempre acompanha o termo x, e o coeficiente c é sempre o termo independente. Como resolver uma equação do 2º grau Conhecemos como soluções ou raízes da equação ax² + bx + c = 0 os valores de x que fazem com que essa equação seja verdadeira. Uma equação do 2º grau pode ter no máximo dois números reais que sejam raízes dela. Para resolver equações do 2º grau completas, existem dois métodos mais comuns: a) Fórmula de Bhaskara; b) Soma e produto. O primeiro método é bastante mecânico, o que faz com que muitos o prefiram. Já para utilizar o segundo, é necessário o conhecimento de múltiplos e divisores. Além disso, quando as soluções da equação são números quebrados, soma e produto não é uma alternativa boa. Como resolver uma equação do 2º grau usando Bhaskara Como nosso código PHP vai resolver a equação quadrática usando a Fórmula de Bhaskara, o primeiro passo é encontrar o determinante. Veja: \[\Delta =b^2-4ac\] Nem sempre a equação possui solução real. O valor do determinante é que nos indica isso, existindo três possibilidades: a) Se determinante > 0, então a equação possui duas soluções reais. b) Se determinante = 0, então a equação possui uma única solução real. c) Se determinante < 0, então a equação não possui solução real. Encontrado o determinante, só precisamos substituir os valores, incluindo o determinante, na Fórmula de Bhaskara: \[x = \dfrac{- b\pm\sqrt{b^2- 4ac}}{2a}\] Vamos agora ao código PHP. Nossa aplicação vai pedir para o usuário informar os valores dos três coeficientes a, b e c e, em seguida, vai apresentar as raizes da equação:
<?php
// para executar abra uma janela de comando
// cmd e dispare o comando abaixo:
// C:\xampp\php>php c:\estudos_php\estudos.php
// para ler a entrada do usuário
$entrada = fopen("php://stdin","r");
// vamos pedir para o usuário informar os valores dos coeficientes
echo "Valor do coeficiente a: ";
$a = trim(fgets($entrada));
echo "Valor do coeficiente b: ";
$b = trim(fgets($entrada));
echo "Valor do coeficiente c: ";
$c = trim(fgets($entrada));
// vamos calcular o discriminante
$discriminante = ($b * $b) - (4 * $a * $c);
// a equação possui duas soluções reais?
if($discriminante > 0){
$raiz1 = (-$b + sqrt($discriminante)) / (2 * $a);
$raiz2 = (-$b - sqrt($discriminante)) / (2 * $a);
echo "Existem duas raizes: x1 = " . $raiz1 .
" e x2 = " . $raiz2;
}
// a equação possui uma única solução real?
else if($discriminante == 0){
$raiz1 = $raiz2 = -$b / (2 * $a);
echo "Existem duas raizes iguais: x1 = " . $raiz1 .
" e x2 = " . $raiz2;
}
// a equação não possui solução real?
else if($discriminante < 0){
$raiz1 = $raiz2 = -$b / (2 * $a);
$imaginaria = sqrt(-$discriminante) / (2 * $a);
echo "Existem duas raízes complexas: x1 = " . $raiz1 .
" + " . $imaginaria . " e x2 = " . $raiz2 . " - " . $imaginaria;
}
?>
Ao executar este código PHP nós teremos o seguinte resultado: Valor do coeficiente a: 1 Valor do coeficiente b: 2 Valor do coeficiente c: -3 Existem duas raizes: x1 = 1 e x2 = -3 |
C++ ::: STL (Standard Template Library) ::: Vector C++ |
Como criar um vector de strings em C++, inserir alguns nomes usando a função push_back() e percorrê-los usando um iteradorQuantidade de visualizações: 11530 vezes |
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Se você tem pouca experiência com a classe container vector da STL (Standard Template Library), este exemplo o ajudará um pouco. Aqui eu mostro como criar um vector de strings em C++, inserir alguns nomes nele usando a função push_back() e depois percorrê-los individualmente usando um iterador. Veja o código C++ completo para o exemplo:
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main(int argc, char *argv[]){
// um vector vazio que conterá strings
vector<string> nomes;
// vamos inserir três nomes
nomes.push_back("Osmar J. Silva");
nomes.push_back("Carlos de Souza");
nomes.push_back("Maria Dias de Carvalho");
// vamos percorrer o vector e exibir os nomes
vector<string>::iterator it;
for(it = nomes.begin(); it < nomes.end(); it++){
cout << *it << endl;
}
cout << "\n" << endl;
system("PAUSE"); // pausa o programa
return EXIT_SUCCESS;
}
Ao executar este código C++ nós teremos o seguinte resultado: Osmar J. Silva Carlos de Souza Maria Dias de Carvalho |
GNU Octave ::: Desafios e Lista de Exercícios Resolvidos ::: Pesquisa Operacional |
Exercício Resolvido de Octave - Programação Linear - Um fazendeiro decidiu misturar duas rações, a Ração X e a Ração Y. Cada porção de ração dada aos animaisQuantidade de visualizações: 705 vezes |
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Pergunta/Tarefa: Este exercício de Octave aborda o uso da função glpk() para resolver um problema de Pesquisa Operacional usando Programação Linear. 1) Um fazendeiro decidiu misturar duas rações, a Ração X e a Ração Y. Cada porção de ração dada aos animais exige 60g de proteína e 30g de gordura. A Ração X possui 15g de proteína e 10g de gordura, e custa R$ 80,00 a unidade. A Ração Y apresenta 20g de proteína e 5g de gordura e custa R$ 50,00 a unidade. Quanto de cada ração deve ser usada para minimizar os custos do fazendeiro? Sua saída deverá ser parecida com: A solução para o problema de minimização é: x = 2.40 y = 1.20 O custo mínimo é: 252.00 Antes de passarmos ao código Octave, vamos fazer a modelagem matemática do problema. O primeiro passo é identificar as variáveis. Assim, vamos chamar de x o número de unidades da Ração X e de y o número de unidades da Ração Y. Veja: x = Número de unidades da Ração X y = Número de unidades da Ração Y E então temos a função custo: custo = 80x + 50y A primeira restrição diz respeito à quantidade de proteína em cada porção de ração. Sabendo que a Ração X apresenta 15g de proteína e a Ração Y apresenta 20g de proteína nós temos: R1: 15x + 20y >= 60 (proteína) A segunda restrição diz respeito à quantidade de gordura em cada porção de ração. Sabendo que a Ração X apresenta 10g de gordura e a Ração Y apresenta 5g de gordura nós temos: R2: 10x + 5y >= 30 (gordura) As restrições R3 e R4 dizem respeito à não negatividade das variáveis de decisão: R3: x >= 0 R4: y >= 0 Veja agora o código Octave completo (pesquisa_operacional.m):
# vamos começar definindo a matriz que representa a função de
# minimização
c = [80.0, 50.0]';
# agora a matriz de restrições
A = [15, 20; 10, 5];
b = [60, 30]';
# as restrições de não negatividade e o limite superior
lb = [0, 0]';
ub = [];
# definimos as restrições como limites inferiores
ctype = "LL";
# indicamos que vamos usar variáveis contínuas (não inteiros)
vartype = "CC";
# vamos usar minimização, por isso definimos o valor 1. Se fosse
# maximização o valor seria -1
s = 1;
# definimos os parâmetros adicionais
param.msglev = 1;
param.itlim = 100;
# e chamamos a função glpk()
[xmin, fmin, status, extra] = glpk(c, A, b, lb, ub, ctype, vartype, s, param);
# mostramos a solução para o problema de minimização
printf("A solução para o problema de minimização é:\n\n");
printf("x = %.2f\n", xmin(1));
printf("y = %.2f\n", xmin(2));
# para finalizar vamos mostrar o custo mínimo
printf("\nO custo mínimo é: %.2f\n\n", fmin);
Ao executar o código você perceberá que, para minimizar os custos do fazendeiro, deverão ser usados na mistura 2,4 unidades da Ração X e 1,2 unidades da Raça Y, a um custo mínimo de R$ 252,00. |
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