Proposta de implementação de redes de base radial em tecnologias CMOS e BiCMOS

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de regiões de via integrando dados de varredura a LASER aerotransportado e imagens de alta resolução

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modelo de avaliação de maturidade em gerenciamento de projetos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Geoprocessamento e computação inteligente: possibilidades, vantagens e necessidades

Pós-graduação em Geografia - IGCE

Aplicação de redes NeuroFuzzy ao processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros

The injection molding of automotive parts is a complex process due to the many non-linear and multivariable phenomena that occur simultaneously. Commercial software applications exist for modeling the parameters of polymer injection but can be prohibitively expensive. It is possible to identify these parameters analytically, but applying classical theories of transport phenomena requires accurate information about the injection machine, product geometry, and process parameters. However, neurofuzzy networks, which achieve a synergy by combining the learning capabilities of an artificial neural network with a fuzzy set's inference mechanism, have shown success in this field. The purpose of this paper was to use a multilayer perceptron artificial neural network and a radial basis function artificial neural network combined with fuzzy sets to produce an inference mechanism that could predict injection mold cycle times. The results confirmed neurofuzzy networks as an effective alternative to solving such problems.

Monitoramento e identificação de falhas em estruturas aeronáuticas e mecânicas utilizando técnicas de computação inteligente

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Classificação de tábuas de madeira usando processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Contribuições na modelagem dinâmica e no controle neural de um braço robótico com elos flexíveis

Em geral, estruturas espaciais e manipuladores robóticos leves têm uma característica similar e inerente que é a flexibilidade. Esta característica torna a dinâmica do sistema muito mais complexa e com maiores dificuldades para a análise de estabilidade e controle. Então, braços robóticos bastantes leves, com velocidade elevada e potencia limitada devem considerar o controle de vibração causada pela flexibilidade. Por este motivo, uma estratégia de controle é desejada não somente para o controle do modo rígido mas também que seja capaz de controlar os modos de vibração do braço robótico flexível. Também, redes neurais artificiais (RNA) são identificadas como uma subespecialidade de inteligência artificial. Constituem atualmente uma teoria para o estudo de fenômenos complexos e representam uma nova ferramenta na tecnologia de processamento de informação, por possuírem características como processamento paralelo, capacidade de aprendizagem, mapeamento não-linear e capacidade de generalização. Assim, neste estudo utilizam-se RNA na identificação e controle do braço robótico com elos flexíveis. Esta tese apresenta a modelagem dinâmica de braços robóticos com elos flexíveis, 1D no plano horizontal e 2D no plano vertical com ação da gravidade, respectivamente. Modelos dinâmicos reduzidos são obtidos pelo formalismo de Newton-Euler, e utiliza-se o método dos elementos finitos (MEF) na discretização dos deslocamentos elásticos baseado na teoria elementar da viga. Além disso, duas estratégias de controle têm sido desenvolvidas com a finalidade de eliminar as vibrações devido à flexibilidade do braço robótico com elos flexíveis. Primeiro, utilizase um controlador neural feedforward (NFF) na obtenção da dinâmica inversa do braço robótico flexível e o calculo do torque da junta. E segundo, para obter precisão no posicionamento... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)

Sistema de tratamento de dados de Geologia (STRADGE)

Não disponível

Sistema fotovoltaico interligado á rede eletrica no Campus da UNESP-FEG Guaratinguetá

Solar energy can be considered the largest source of energy available on earth and has attracted in recent decades, attention and interest for its rational use. The use of energy sources in a sustainable manner is essential to the survival of future generations, due to the scarcity of natural resources and their exploitation in a disorderly way. Studies related to the applications of renewable sources becomes then relevant, given its great importance as regards the conscious use of resources provided by nature, with the least possible impact on it. The present study presents an evaluation of generation potential and feasibility of implementing a solar photovoltaic connected to the grid and connected to the roofs of some buildings of the Faculty of Engineering of Guaratinguetá - FEG, to supply the demand of electric energy consumption on campus and attempting to inject a possible surplus power generation in local power grid, increasing network capacity and reducing peak loads

Interface para classificação de dados por máquinas de vetores de suporte

In this project the Pattern Recognition Problem is approached with the Support Vector Machines (SVM) technique, a binary method of classification that provides the best solution separating the data in the better way with a hiperplan and an extension of the input space dimension, as a Machine Learning solution. The system aims to classify two classes of pixels chosen by the user in the interface in the interest selection phase and in the background selection phase, generating all the data to be used in the LibSVM library, a library that implements the SVM, illustrating the library operation in a casual way. The data provided by the interface is organized in three types, RGB (Red, Green and Blue color system), texture (calculated) or RGB + texture. At last the project showed successful results, where the classification of the image pixels was showed as been from one of the two classes, from the interest selection area or from the background selection area. The simplest user view of results classification is the RGB type of data arrange, because it’s the most concrete way of data acquisition

Monitoramento da condição da ferramenta de dressagem usando sinais de vibração e modelos neurais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEB

Identificação de forças de excitação em sistemas rotativos utilizando funções ortogonais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Desenvolvimento de uma rede neuro-fuzzy para a previsão da carga

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

As dimensões geográficas dos Arranjos Produtivos Locais

This article aims to further discuss the Local Productive Arrangements (APLs), considering some geographical visions thinking about spatial configuration and the economic and social processes that characterize them, configuring a wide range of territorialities and productive territories that mark the landscape current Brazilian. In this sense, APLs are present today in both the figure of those who study analytical concept for regional development, and as a public policy supporting networks and supply chains in their territorial bases, especially small businesses. Thus, this arrangements can be read, geographically, as territorial productive specializations that are configured in spatial circuits of production, integrated with other regions, localities and supply chains through the morphology of networks and districts and grounded in networks of urban networks of material and immaterial flows which are bringing urban centers of different sizes. Considering the multidimensionality of the subject, the clusters have certain weaknesses in terms of their assumptions and perspectives, especially the limitations of the tool if designed just for resources and policies applied at the local level. Suggest the approach of a "geography of APLs" is to seek treat it from a territorial and socio reading.