Implementação de um modelo de geometric semantic genetic programming para aplicação naval

Recaí sob a responsabilidade da Marinha Portuguesa a gestão da Zona Económica Exclusiva de Portugal, assegurando a sua segurança da mesma face a atividades criminosas. Para auxiliar a tarefa, é utilizado o sistema Oversee, utilizado para monitorizar a posição de todas as embarcações presentes na área afeta, permitindo a rápida intervenção da Marinha Portuguesa quando e onde necessário. No entanto, o sistema necessita de transmissões periódicas constantes originadas nas embarcações para operar corretamente – casos as transmissões sejam interrompidas, deliberada ou acidentalmente, o sistema deixa de conseguir localizar embarcações, dificultando a intervenção da Marinha. A fim de colmatar esta falha, é proposto adicionar ao sistema Oversee a capacidade de prever as posições futuras de uma embarcação com base no seu trajeto até à cessação das transmissões. Tendo em conta os grandes volumes de dados gerados pelo sistema (históricos de posições), a área de Inteligência Artificial apresenta uma possível solução para este problema. Atendendo às necessidades de resposta rápida do problema abordado, o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming baseado em referências de Vanneschi et al. apresenta-se como uma possível solução, tendo já produzido bons resultados em problemas semelhantes. O presente trabalho de tese pretende integrar o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming desenvolvido com o sistema Oversee, a fim de lhe conceder capacidades preditivas. Adicionalmente, será realizado um processo de análise de desempenho a fim de determinar qual a ideal parametrização do algoritmo. Pretende-se com esta tese fornecer à Marinha Portuguesa uma ferramenta capaz de auxiliar o controlo da Zona Económica Exclusiva Portuguesa, permitindo a correta intervenção da Marinha em casos onde o atual sistema não conseguiria determinar a correta posição da embarcação em questão.

Estudo do galgamento em estruturas marítimas verticais utilizando o modelo numérico AMAZON

O galgamento oceânico é um fenómeno associado à interação de ondas com estruturas marítimas. Nesta dissertação estudou-se o galgamento em estruturas marítimas verticais através da aplicação do modelo numérico AMAZON, que é um modelo bidimensional, baseado na resolução das equações não lineares de águas pouco profundas. Para validar a sua aplicação a estruturas marítimas verticais impermeáveis, os resultados de caudal médio galgado obtidos com o modelo AMAZON foram comparados com os resultados de ensaios em modelo físico bidimensional realizados anteriormente e disponíveis na base de dados do projeto europeu CLASH. Os resultados foram ainda comparados com os das fórmulas empíricas e semi-empíricas de Van der Meer & Bruce de 2014, de Goda de 2008 e de Hedges & Reis de 2015. Antes da sua validação, o modelo foi calibrado utilizando um dos ensaios do CLASH. Para tal, realizou-se uma análise de sensibilidade a alguns parâmetros do modelo, concretamente da dimensão mínima da malha, da escala de aplicação do AMAZOM (à escala reduzida ou à do protótipo), da forma de modelação da parede vertical, já que, dado este modelo ser integrado na vertical, não é possível considerar paredes verticais sem utilizar um artifício de cálculo, dos valores de alguns dos parâmetros de entrada do modelo (profundidade mínima molhada e a profundidade mínima de fricção) e da dimensão do domínio de cálculo. Os resultados da calibração do AMAZON mostram que, por causa da precisão do modelo para os menores caudais médios de galgamento, se deve aplicar o modelo à escala do protótipo. Para estruturas verticais, a aproximação que o modelo faz, por defeito, para a secção vertical da estrutura através de um talude fictício a 10:1 apresenta melhores resultados que a utilização de um talude a 20:1. Contudo, ambos requerem a adoção de uma dimensão da malha bastante reduzida nesta zona e na sua vizinhança (0.03 m). No caso em estudo, os dois parâmetros de entrada do modelo não têm impacto significativo nos resultados, ao contrário do domínio de cálculo que, tal como recomendado na literatura de referência, se deve iniciar (fronteira de entrada) a aproximadamente um comprimento de onda do pé da estrutura. Os resultados obtidos mostram que, em geral, o AMAZON subestima o valor medido do caudal médio galgado com erros relativos variáveis entre -91% e -49%; apenas para um caso o modelo sobrestima o caudal médio, com um erro relativo de 43%. Quando comparado com as formulações empíricas e semi-empíricas, a fórmula de Van der Meer & Bruce apresenta melhores aproximações aos caudais médios medidos que constam na base de dados do CLASH, seguida da fórmula de Goda e dos resultados do modelo AMAZON, embora estes dois últimos apresentem valores bastante próximos. Assim, uma vez que o modelo está em constante desenvolvimento, espera-se que no futuro seja uma ferramenta mais poderosa. Contudo, enquanto não se fizerem melhorias no modelo e/ou não se estender a outros ensaios a análise feita no âmbito desta dissertação, os resultados sugerem que não há vantagem na sua utilização face às formulações empíricas e semi-empíricas disponíveis, tendo também em conta o significativo tempo computacional exigido para executar o AMAZON com a dimensão da malha escolhida.