Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.

Criptografia: Da origem aos dias atuais

Esta pesquisa foi realizada com a intenção de motivar o estudo da criptografia, mostrando que a matemática e a comunicação estão presentes em diversos momentos, tanto no passado quanto no presente. Este trabalho mostra a origem da criptoanálise e toda a sua evolução dando ênfase nos mecanismos de codificação e decodificação através de exemplos práticos. Além disso, alguns métodos criptográficos são destacados como a cifra de substituição monoalfabética, a cifra de Vigenère, a criptografia RSA que é o método mais conhecido de criptografia de chave pública, as cifras de Hill, o método das transformações lineares e o método de Rabin, devido a sua grande importância para a evolução de sistemas computacionais e assinaturas digitais entre outros. Por fim, mostra-se a importância e a necessidade dos recursos criptográficos nos dias de hoje, na tentativa de impedir que hackers e pessoas que fazem mau uso do conhecimento matemático possam causar danos a sociedade, seja por uma simples mensagem ou até mesmo através de situações mais imprudentes como as transações bancárias indevidas

Aplicação de técnicas de otimização no gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor

Deposição é um fenômeno indesejável que ocorre na superfície dos trocadores de calor ao longo de sua operação, ocasionando redução na efetividade térmica e aumento da resistência ao escoamento nestes equipamentos. Estes efeitos trazem grandes consequências econômicas e ambientais, devido ao aumento dos custos operacionais (energia adicional é requerida), aumento dos custos de projeto (demanda por equipamentos de maior área de troca térmica), limitações hidráulicas (que pode levar a uma diminuição da carga processada) e aumento das emissões (aumento da queima de combustíveis fósseis para suprir a energia adicional requerida). Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo fornecer ferramentas computacionais robustas que apliquem técnicas de otimização para o gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor, visando minimizar os seus efeitos negativos. Estas ferramentas foram desenvolvidas utilizando programação matemática no ambiente computacional GAMS, e três abordagens distintas para a resolução do problema da deposição foram pesquisadas. Uma delas consiste na identificação do conjunto ótimo de trocadores de calor a serem limpos durante uma parada para manutenção da planta, visando restaurar a carga térmica nesses equipamentos através da remoção dos depósitos existentes. Já as duas outras abordagens consistem em otimizar a distribuição das vazões das correntes ao longo de ramais paralelos, uma de forma estacionária e a outra de forma dinâmica, visando maximizar a recuperação de energia ao longo da rede. O desempenho destas três abordagens é ilustrado através de um conjunto de exemplos de redes de trocadores de calor, onde os ganhos reais obtidos com estas ferramentas de otimização desenvolvidas são demonstrados

Avaliação de modelos de permeabilidade em meios porosos não consolidados

As simulações computacionais tem sido amplamente empregadas no estudo do escoamento darciano e não-darciano em meios porosos consolidados e não-consolidados. Neste trabalho, através de uma nova formulação para a equação de Forchheimer, foram identificadas duas novas propriedades denominados fator de comportamento do fluido, que atua paralelamente a permeabilidade, e permeabilidade equivalente global, resultado da relação anterior. Este comportamento foi estudado e validado através da implementação de um aparato experimental e um código computacional baseado no modelo de regressão-linear que, além disso, demonstrou que o escoamento, ainda que em regime não darciano, comporta-se linearmente como a equação de Darcy, ainda que o coeficiente angular desta diminuiu de acordo com a faixa do número de Reynolds atingida, sendo esta dependente do tipo de leito empregado. Ainda neste trabalho, foi implementado o método de otimização R2W para estimar os parâmetros da equação de Kozeny-Carman a partir de dados experimentais obtidos por Dias et al, a fim de simular o escoamento darciano em meios porosos. Por fim, foi alcançada excelente concordância entre os dados simulados pelo método R2W / equação de Kozeny-Carman e os dados reais.

Experimentos numéricos para deposição de parafinas com modelo Multisólido

Este trabalho objetiva a construção de estruturas robustas e computacionalmente eficientes para a solução do problema de deposição de parafinas do ponto de vista do equilíbrio sólido-líquido. São avaliados diversos modelos termodinâmicos para a fase líquida: equação de estado de Peng-Robinson e os modelos de coeficiente de atividade de Solução Ideal, Wilson, UNIQUAC e UNIFAC. A fase sólida é caracterizada pelo modelo Multisólido. A previsão de formação de fase sólida é inicialmente prevista por um teste de estabilidade termodinâmica. Posteriormente, o sistema de equações não lineares que caracteriza o equilíbrio termodinâmico e as equações de balanço material é resolvido por três abordagens numéricas: método de Newton multivariável, método de Broyden e método Newton-Armijo. Diversos experimentos numéricos foram conduzidos de modo a avaliar os tempos de computação e a robustez frente a diversos cenários de estimativas iniciais dos métodos numéricos para os diferentes modelos e diferentes misturas. Os resultados indicam para a possibilidade de construção de arcabouços computacionais eficientes e robustos, que podem ser empregados acoplados a simuladores de escoamento em dutos, por exemplo.

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

Proposta de um otimizador para rastreamento do ponto de máxima potência de um conjunto de painéis solares conectados em um sistema híbrido de energia.

Este trabalho apresenta o projeto e os algoritmos de controle, de um sistema de geração de energia híbrido. Este sistema é formado por conversores de potência conectados em Back-to-Back associados a um arranjo solar fotovoltaico, que por sua vez é conectado no lado CC dos conversores. Em relação ao sistema de geração fotovoltaico, a contribuição consiste no desenvolvimento de cinco algoritmos para determinar o ponto de máxima potência (MPP) do arranjo fotovoltaico. O primeiro algoritmo consiste em uma versão modificada do algoritmo de Perturbar e Observar (PeO); o segundo algoritmo proposto é baseado no método do gradiente (MG); e o terceiro é baseado na otimização do MG (MGO). Porém, são desenvolvidos algoritmos híbridos que combinam rede neural com o método PeO, e rede neural com o algoritmo MGO. O sistema foi desenvolvido e simulado utilizando o Matlab/Simulink, e os resultados de simulação são apresentados com objetivo da avaliar o comportamento do sistema e a resposta dos diferentes algoritmos. Esta resposta foi avaliada para condições transitórias e de regime permanente, considerando diferentes requisitos de consumo na carga, irradiância e temperatura.

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.

Estudo de fluxos numéricos para modelos magneto-hidrodinâmicos utilizando o código Flash

A teoria magneto-hidrodinâmicos permite a estruturação de modelos computacionais, designados modelos MHDs, que são uma extensão da dinâmica dos fluidos para lidar com fluidos eletricamente carregados, tais como os plasmas, em que se precisa considerar os efeitos de forças eletromagnéticas. Tais modelos são especialmente úteis quando o movimento exato de uma partícula não é de interesse, sendo que as equações descrevem as evoluções de quantidades macroscópicas. Várias formas de modelos MHD têm sido amplamente utilizadas na Física Espacial para descrever muitos tipos diferentes de fenômenos de plasma, tais como reconexão magnética e interações de ventos estelares com diferentes objetos celestiais. Neste trabalho, o objetivo é analisar o comportamento de diversos fluxos numéricos em uma discretização de volumes finitos de um modelo numérico de MHD usando um esquema de malha entrelaçada sem separação direcional considerando alguns casos testes. Para as simulações, utiliza-se o código Flash, desenvolvido pela Universidade de Chicago, por ser um código de amplo interesse nas simulações astrofísicas e de fenômenos no espaço próximo à Terra. A metodologia consiste na inclusão de um fluxo numérico, permitindo melhoria com respeito ao esquema HLL.

Modelagem do comportamento estrutural estático e dinâmico e avaliação de conforto humano de edifícios de concreto armado.

Nas últimas décadas, a partir do crescimento substancial da população das grandes cidades, a demanda por espaço para habitação tem crescido de maneira importante. Para atender a estas necessidades, edificações cada vez mais altas e mais esbeltas são projetadas e vãos cada vez maiores são utilizados. Novos materiais são criados e aprimorados para que seja extraído o máximo de desempenho com o menor custo. Deste modo, esta dissertação tem como objetivo o estudo do comportamento estrutural e avaliação de conforto humano de edifícios de concreto armado. Para tal, são considerados ao longo do estudo quatro projetos de edificações de concreto armado distintos, com alturas variando na faixa de 30m a 70m (11 a 24 pavimentos), submetidos às ações das cargas usuais de projeto atuantes sobre edifícios residenciais, além das cargas de vento. No que tange ao desenvolvimento dos modelos computacionais são empregadas técnicas usuais de discretização, via método dos elementos finitos, por meio do programa ANSYS. Inicialmente, a resposta estrutural estática (deslocamentos e esforços) e dinâmica (acelerações de pico) dos modelos é obtida e comparada com base nos valores limites propostos por normas e recomendações de projeto. A partir de análises qualitativas e quantitativas desenvolvidas sobre a resposta dos modelos em estudo o desempenho estrutural dos edifícios analisados é avaliado, no que diz respeito ao conforto humano.

Otimização global topográfica aplicada a problemas de otimização com restrições de igualdade e desigualdade

Os métodos de otimização que adotam condições de otimalidade de primeira e/ou segunda ordem são eficientes e normalmente esses métodos iterativos são desenvolvidos e analisados através da análise matemática do espaço euclidiano n-dimensional, o qual tem caráter local. Esses métodos levam a algoritmos iterativos que são usados para o cálculo de minimizadores globais de uma função não linear, principalmente não-convexas e multimodais, dependendo da posição dos pontos de partida. Método de Otimização Global Topográfico é um algoritmo de agrupamento, o qual é fundamentado nos conceitos elementares da teoria dos grafos, com a finalidade de gerar bons pontos de partida para os métodos de busca local, com base nos pontos distribuídos de modo uniforme no interior da região viável. Este trabalho tem como objetivo a aplicação do método de Otimização Global Topográfica junto com um método robusto e eficaz de direções viáveis por pontos-interiores a problemas de otimização que tem restrições de igualdade e/ou desigualdade lineares e/ou não lineares, que constituem conjuntos viáveis com interiores não vazios. Para cada um destes problemas, é representado também um hiper-retângulo compreendendo cada conjunto viável, onde os pontos amostrais são gerados.