Optimisation of viscoelastic treatments using genetic algorithms

Viscoelastic treatments are one of the most efficient treatments, as far as passive damping is concerned, particularly in the case of thin and light structures. In this type of treatment, part of the strain energy generated in the viscoelastic material is dissipated to the surroundings, in the form of heat. A layer of viscoelastic material is applied to a structure in an unconstrained or constrained configuration, the latter proving to be the most efficient arrangement. This is due to the fact that the relative movement of both the host and constraining layers cause the viscoelastic material to be subjected to a relatively high strain energy. There are studies, however, that claim that the partial application of the viscoelastic material is just as efficient, in terms of economic costs or any other form of treatment application costs. The application of patches of material in specific and selected areas of the structure, thus minimising the extension of damping material, results in an equally efficient treatment. Since the damping mechanism of a viscoelastic material is based on the dissipation of part of the strain energy, the efficiency of the partial treatment can be correlated to the modal strain energy of the structure. Even though the results obtained with this approach in various studies are considered very satisfactory, an optimisation procedure is deemed necessary. In order to obtain optimum solutions, however, time consuming numerical simulations are required. The optimisation process to use the minimum amount of viscoelastic material is based on an evolutionary geometry re-design and calculation of the modal damping, making this procedure computationally costly. To avert this disadvantage, this study uses adaptive layerwise finite elements and applies Genetic Algorithms in the optimisation process.

Advanced optical modulation and format conversion

Over the years, the increased search and exchange of information lead to an increase of traffic intensity in todays optical communication networks. Coherent communications, using the amplitude and phase of the signal, reappears as one of the transmission techniques to increase the spectral efficiency and throughput of optical channels. In this context, this work present a study on format conversion of modulated signals using MZI-SOAs, based exclusively on all- optical techniques through wavelength conversion. This approach, when applied in interconnection nodes between optical networks with different bit rates and modulation formats, allow a better efficiency and scalability of the network. We start with an experimental characterization of the static and dynamic properties of the MZI-SOA. Then, we propose a semi-analytical model to describe the evolution of phase and amplitude at the output of the MZI-SOA. The model’s coefficients are obtained using a multi-objective genetic algorithm. We validate the model experimentally, by exploring the dependency of the optical signal with the operational parameters of the MZI-SOA. We also propose an all-optical technique for the conversion of amplitude modulation signals to a continuous phase modulation format. Finally, we study the potential of MZI-SOAs for the conversion of amplitude signals to QPSK and QAM signals. We show the dependency of the conversion process with the operational parameters deviation from the optimal values. The technique is experimentally validated for QPSK modulation.

Soft-computing techniques applied to artificial tissue temperature estimation

Tese dout., Engenharia electrónica e computação - Processamento de sinal, Universidade do Algarve, 2008

Algoritmo neurogenético com vistas para o planejamento de rotas de robôs móveis autônomos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Sistema de visão para aterragem automática de UAV

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

Optimal fuzzy PID control tuned with genetic algorithms

Fuzzy logic controllers (FLC) are intelligent systems, based on heuristic knowledge, that have been largely applied in numerous areas of everyday life. They can be used to describe a linear or nonlinear system and are suitable when a real system is not known or too difficult to find their model. FLC provide a formal methodology for representing, manipulating and implementing a human heuristic knowledge on how to control a system. These controllers can be seen as artificial decision makers that operate in a closed-loop system, in real time. The main aim of this work was to develop a single optimal fuzzy controller, easily adaptable to a wide range of systems – simple to complex, linear to nonlinear – and able to control all these systems. Due to their efficiency in searching and finding optimal solution for high complexity problems, GAs were used to perform the FLC tuning by finding the best parameters to obtain the best responses. The work was performed using the MATLAB/SIMULINK software. This is a very useful tool that provides an easy way to test and analyse the FLC, the PID and the GAs in the same environment. Therefore, it was proposed a Fuzzy PID controller (FL-PID) type namely, the Fuzzy PD+I. For that, the controller was compared with the classical PID controller tuned with, the heuristic Ziegler-Nichols tuning method, the optimal Zhuang-Atherton tuning method and the GA method itself. The IAE, ISE, ITAE and ITSE criteria, used as the GA fitness functions, were applied to compare the controllers performance used in this work. Overall, and for most systems, the FL-PID results tuned with GAs were very satisfactory. Moreover, in some cases the results were substantially better than for the other PID controllers. The best system responses were obtained with the IAE and ITAE criteria used to tune the FL-PID and PID controllers.

Desenvolvimento de modelo para a melhoria do planeamento da manutenção

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Herramientas modernas de optimización.

El objetivo fundamental del libro es el de facilitar al alumno una visión integral de las técnicas mataheuisticas orientado a la optimización. Los temas tratados han sido descompuesto en : 1. Introducción, 2. Redes Neuronales, 3. Algoritmos Genéticos, 4. Recocido simulado, 5. Búsqueda Tabú, 6.Otras técnicas. El trabajo ha sido desarrollado en el departamento de Organización y Gestión de Empresas en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales. El trabajo permitirá instaurar metodologías que motiven más directamente a los alumnos en su aprendizaje.

Técnicas avanzadas para la gestión de la producción : heurísticas y sistemas inteligentes.

El trabajo ha sido desarrollado en el Departamento de Organización y Gestión de Empresas en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad de Valladolid. El objetivo fundamental del libro producto del proyecto, es el de facilitar al alumno una visión integral de las técnicas metaheurísticas orientadas a la optimización. Los temas tratados se desglosan en: 1) Introducción, 2) Redes neuronales, 3) Algoritmos genéticos, 4) Recocido simulado, 5) Búsqueda Tabú, 6) Otras técnicas. El trabajo permitirá instaurar metodologías que motiven más directamente a los alumnos en su aprendizaje.

Combinación de adaptación y aprendizaje en optimización de estrategias

Los algoritmos genéticos son herramientas de búsqueda global que permiten obtener soluciones a múltiples problemas que están basados en la teoría neo-darwiniana de la evolución, que defiende que los individuos más aptos sobreviven y se reproducen, mientras que los menos aptos perecen.. En esta investigación se propone la combinación del aprendizaje y la herencia para solucionar problemas en entornos variables con algoritmos genéticos, aumentando su velocidad de búsqueda y disminuyendo el coste del uso del aprendizaje. Se plantean dos nuevas variaciones en los algoritmos genéticos, el efecto Baldwin probalístico y la evolución lamarckiana probabilística. Ambas permiten el aprendizaje y la transmisión de la información asimilada de padres a hijos.. En el trabajo se muestran la importancia del aprendizaje para facilitar una correcta adaptación al entorno variable, de localizar un buen punto de partida para comenzar el aprendizaje y la conveniencia de permitir la herencia de la información aprendida..

Aplicació d'algoritmes genètics en l'optimització dels processos de fabricació del paper

La creciente preocupación y concienciación de la sociedad respecto el medio ambiente, y en consecuencia la legislación y regulaciones generadas inducen a la modificación de los procesos productivos existentes en la industria química. Las configuraciones iniciales deben modificarse para conseguir una mayor integración de procesos. Para este fin se han creado y desarrollado diferentes metodologías que deben facilitar la tarea a los responsables del rediseño. El desarrollo de una metodología y herramientas complementarias es el principal objetivo de la investigación aquí presentada, especialmente centrada en el desarrollo y la aplicación de una metodología de optimización de procesos. Esta metodología de optimización se aplica sobre configuraciones de proceso existentes y pretende encontrar nuevas configuraciones viables según los objetivos de optimización fijados. La metodología tiene dos partes diferenciadas: la primera se basa en un simulador de procesos comercial y la segunda es la técnica de optimización propiamente dicha. La metodología se inicia con la elaboración de una simulación convenientemente validada que reproduzca el proceso existente, en este caso una papelera no integrada que produce papel estucado de calidad, para impresión. A continuación la técnica de optimización realiza una búsqueda dentro del dominio de los posibles resultados, en busca de los mejores resultados que satisfazcan plenamente los objetivos planteados. Dicha técnica de optimización está basada en los algoritmos genéticos como herramienta de búsqueda, junto a un subprograma basado en técnicas de programación matemática para el cálculo de resultados. Un número reducido de resultados son finalmente escogidos y utilizados para modificar la simulación existente fijando la redistribución de los flujos del proceso. Los resultados de la simulación del proceso determinan en último caso la viabilidad técnica de cada reconfiguración planteada. En el proceso de optimización, los objetivos están definidos en una función objetivo dentro de la técnica de optimización. Dicha función rige la búsqueda de resultados. La función objetivo puede ser individual o una combinación de objetivos. En el presente caso, la función persigue una minimización del consumo de agua y una minimización de la pérdida de materia prima. La optimización se realiza bajo restricciones para alcanzar este objetivo combinado en forma de una solución de compromiso. Producto de la aplicación de esta metodología se han obtenido resultados interesantes que significan una mejora del cierre de circuitos y un ahorro de materia prima, sin comprometer al mismo tiempo la operabilidad del proceso producto ni la calidad del papel.

El paisaje cultural como paisaje dialógico: una arquitectura hacia el futuro

A partir de las teorías dialógicas de Mijaíl Bajtín, la Comunicación pretende demostrar que la calidad de las arquitecturas del futuro dependerá de la posibilidad de construir con ellas un paisaje cultural, definido en los términos del arquitecto Amos Rapoport, que consiga tener un valor estético, científico y ético, dialógicos. Esto, tanto respecto a las relaciones entre naturaleza y técnica como en cuanto a las posibles vinculaciones entre forma construida y comportamiento social. Los modernos algoritmos genéticos no deben escapar de esta disciplina general de evaluación dialógica, sin la cual, cualquier paisaje construido sería “automáticamente” arquitectura. Ello obliga, necesariamente, a una interacción entre disciplinas y a una formación interdisciplinar del arquitecto.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Métodos de discriminação entre grupos: aplicação ao problema da concessão de crédito

Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.