31 resultados para Matlab®
Resumo:
Este trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de novo modelo para dimensionamento de sistemas integrados de recursos energéticos renováveis, aplicados a ambientes rurais, a partir da utilização de ferramentas de simulação e otimização desenvolvidas em MATLAB 6.0. O dimensionamento realizado apresenta custo mínimo e atende a determinado nível de confiabilidade desejado para o sistema, baseado no conceito de probabilidade de perda de fornecimento de energia à carga (LPSP) para horas consecutivas. Um modelo de otimização é apresentado e três diferentes cenários de dimensionamento são calculados e comparados, mostrando a flexibilidade na elaboração de diferentes concepções de projeto. Os resultados obtidos contemplam o dimensionamento completo dos dispositivos de conversão energética e análise de custos do sistema.
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O modelo físico foi baseado no método de Newton-Euler, sendo o mesmo desenvolvido utilizando o programa computacional científico Mathematica®. Realizaram-se várias simulações, nas quais se procurou obter a força normal de reação do solo variando velocidades de avanço (0,69; 1,12; 1,48; 1,82 e 2,12 m s-1); perfis de solo (senoidal, rampa ascendente e descendente) e altura do camalhão (0,025 e 0,05 m). Após as simulações iniciais, o mecanismo foi otimizado utilizando o programa computacional científico Matlab®, tendo como critério (função-objetivo) a minimização da força normal de reação do perfil (F N) e como variáveis de projeto os comprimentos das barras (L1y, L2, l3 e L4), altura da operação (L7), o comprimento inicial da mola (Lmo) e a constante elástica da mola (k t). A falta de robustez do mecanismo em relação à variável altura de operação foi contornada por meio do uso de mola com baixa rigidez e grande comprimento. Os resultados demonstraram que o mecanismo otimizado obteve desempenho de flutuação muito bom, em relação ao mecanismo inicial.
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Um cortador de base representado por um mecanismo de quatro barras foi desenvolvido utilizando-se do programa Autocad. Suas partes constituintes foram pré-dimensionadas em função das características operacionais de uma colhedora de cana-de-açúcar em sistema de cana crua e inteira, colhendo uma linha de cana por passada. A força normal de reação do perfil no ponto de contato foi determinada por meio da análise dinâmica, sendo as equações de equilíbrio dinâmico baseadas nas leis de Newton-Euler. O processo de otimização teve como objetivo minimizar a força normal de reação do solo, submetida a restrições de posição, trajetória, comprimento das barras, constante da mola e da força normal. Implementou-se o Algoritmo de Programação Quadrática Seqüencial - SQP do módulo de otimização do programa computacional Matlab. Os resultados mostraram melhora significativa no desempenho de flutuação do mecanismo, representada pela força normal de reação do perfil, a qual foi reduzida de 4.250,33 para 237,13 N. Posteriormente, outras variáveis foram incorporadas ao mecanismo otimizado e um segundo processo de otimização foi implementado.
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O objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo na linguagem computacional MATLAB para aplicações em sistemas de informações geográficas, visando ao mapeamento da renda líquida maximizada de cultivos irrigados. O estudo foi desenvolvido para as culturas do maracujá, da cana-de-açúcar, do abacaxi e do mamão, em área de aproximadamente 2.500 ha, localizada no município de Campos dos Goytacazes, norte do Estado do Rio de Janeiro. Os dados de entrada do algoritmo foram informações edafoclimáticas, funções de resposta das culturas à água, dados de localização geográfica da área e índices econômicos referentes ao custo do processo produtivo. Os resultados permitiram concluir que o algoritmo desenvolvido se mostrou eficiente para o mapeamento da renda líquida de cultivos irrigados, sendo capaz de localizar áreas que apresentam maiores retornos econômicos.
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O bem-estar dos animais tem sido importante tópico de pesquisa na produção animal, principalmente no tocante às formas de sua avaliação. Na avaliação do bem-estar animal, a vocalização mostra-se como ferramenta interessante, por fornecer dados de forma não-invasiva, podendo também ser facilmente automatizada. O presente trabalho teve o objetivo de implementar algoritmo baseado em redes neurais artificiais, capaz de reconhecer vocalizações relacionadas com padrões indicativos de bem-estar. A pesquisa teve duas partes, sendo a primeira o desenvolvimento do algoritmo, e a segunda, sua validação com dados de campo. Registros prévios permitiram o desenvolvimento do algoritmo, a partir de comportamentos observados em porcas alojadas em gaiolas de maternidade. O software Matlab® foi utilizado na implementação da rede. Foi selecionado um algoritmo de gradiente de retropropagação para treinar a rede com os seguintes critérios de parada: máximo de 5.000 iterações ou soma quadrática do erro menor que 0,1. A validação deu-se com porcas e leitões alojados em granja comercial. Dentre os comportamentos usuais, os que mereceram destaque foram: a disputa por alimento no momento das mamadas e o eventual risco de agressão involuntária entre os leitões ou entre esses e a porca. O algoritmo foi capaz de reconhecer, por meio da intensidade do ruído, a situação inerente ao risco de redução do bem-estar dos leitões.
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Para avaliar o comportamento da suspensão do pulverizador autopropelido, foram desenvolvidos modelos físicos e matemáticos em função da excitação ocasionada pelas irregularidades do solo. Neste trabalho, estas irregularidades são representadas por obstáculos de uma pista normalizada segundo a norma ISO 5008. As equações do movimento são obtidas a partir dos modelos matemáticos de meio veículo. As simulações numéricas são executadas nos softwares Matlab® e Simulink®. A partir da entrada conhecida, podem-se determinar as características dos elementos da suspensão para obter níveis desejáveis de conforto e segurança. Foram analisadas quatro diferentes configurações do sistema, variando-se a relação de rigidez a partir de um modelo considerado padrão. Constatou-se que o aumento da relação de rigidez resulta na redução da aceleração vertical e no aumento do curso da suspensão, melhorando o conforto e diminuindo a segurança.
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Neste trabalho, foram feitas algumas análises sobre o comportamento dinâmico simulado de dois tipos de suspensões passivas das barras dos pulverizadores tracionados. Estas análises foram conduzidas em condições virtuais de pista de prova normalizada ISO 5008, com dois níveis de velocidade de deslocamento do pulverizador (5 km h-1 e 15 km h-1) e em dois perfis de pista existentes na norma (acidentada e suavizada). Foram utilizados nas simulações os softwares MATLAB®; SIMULINK® e Visual Nastran®. Os resultados mostram que a suspensão do tipo trapezoidal teve melhor desempenho em baixas frequências de excitação (w < 0,2 Hz), enquanto a suspensão do tipo pêndulo simples teve melhor desempenho nas demais condições das pistas normalizadas.
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Modelos matemáticos computacionais de otimização de redes de irrigação, sob vazão em marcha, capazes de fornecer dados hidráulicos, são importantes para a verificação do comportamento do sistema quanto à distribuição da carga hidráulica (energia) e da pressão nas tubulações da rede. Este trabalho teve como objetivo estudar a distribuição da carga efetiva e hidráulica da unidade operacional de uma rede de irrigação localizada otimizada por algoritmos genéticos. As variáveis de decisão para otimização, com auxílio de algoritmos genéticos, foram os diâmetros de cada trecho da rede: dois para linhas laterais, quatro para linhas de derivação, quatro para linhas secundárias e um para a linha principal. Foi desenvolvido um código em linguagem MatLab, considerando todas as perdas de energia distribuídas e localizadas entre o início da rede e o conjunto motobomba. A análise de sensibilidade realizada foi baseada na variação, na declividade do terreno (0; 2,5 e 5%). Os resultados mostram que, para as tubulações com vazão em marcha, quando se aumenta a declividade do terreno, ocorre ganho de energia no início da tubulação, que vai perdendo-se de maneira gradual, e diminuição da pressão no início da tubulação, que aumenta gradualmente.
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The present study shows the development, simulation and actual implementation of a closed-loop controller based on fuzzy logic that is able to regulate and standardize the mass flow of a helical fertilizer applicator. The control algorithm was developed using MATLAB's Fuzzy Logic Toolbox. Both open and closed-loop simulations of the controller were performed in MATLAB's Simulink environment. The instantaneous deviation of the mass flow from the set point (SP), its derivative, the equipment´s translation velocity and acceleration were all used as input signals for the controller, whereas the voltage of the applicator's DC electric motor (DCEM) was driven by the controller as output signal. Calibration and validation of the rules and membership functions of the fuzzy logic were accomplished in the computer simulation phase, taking into account the system's response to SP changes. The mass flow variation coefficient, measured in experimental tests, ranged from 6.32 to 13.18%. The steady state error fell between -0.72 and 0.13g s-1 and the recorded average rise time of the system was 0.38 s. The implemented controller was able to both damp the oscillations in mass flow that are characteristic of helical fertilizer applicators, and to effectively respond to SP variations.
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ABSTRACT The Body Mass Index (BMI) can be used by farmers to help determine the time of evaluation of the body mass gain of the animal. However, the calculation of this index does not reveal immediately whether the animal is ready for slaughter or if it needs special care fattening. The aim of this study was to develop a software using the Fuzzy Logic to compare the bovine body mass among themselves and identify the groups for slaughter and those that requires more intensive feeding, using "mass" and "height" variables, and the output Fuzzy BMI. For the development of the software, it was used a fuzzy system with applications in a herd of 147 Nellore cows, located in a city of Santa Rita do Pardo city – Mato Grosso do Sul (MS) state, in Brazil, and a database generated by Matlab software.
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OBJETIVO: verificar o comportamento da musculatura abdominal e perineal em face de alterações respiratórias induzidas em 15 nulíparas, sem história de disfunções perineais e/ou respiratórias prévias, com faixa etária de 20 a 26 anos (22,9±1,83). MÉTODOS: a atividade elétrica dos músculos abdominais e perineais foi analisada utilizando a eletromiografia de superfície, e a pressão perineal (PP) obtida mediante biofeedback digital, simultaneamente. As voluntárias foram instruídas a realizar três repetições e a execução de manobras respiratórias: inspiração máxima (PImáx), expiração máxima (PEmáx) e Valsalva (MV), em ordem aleatória. As voluntárias foram posicionadas em mesa ginecológica, com 60º de inclinação de tronco. Os sinais eletromiográficos foram coletados pelo software AqDados® (4.4) para linguagem binária ASCii, sendo posteriormente processados no software Matlab® (6.5.1). A análise estatística da envoltória (EN) do sinal foi realizada por meio da correlação de Spearman e do teste Kruskal-Wallis, com nível de significância de 5% (p<0,05). RESULTADO: observou-se que a PP foi maior na PImáx (2,98±2,38), seguida da MV (29,10±10,68), sendo ambas superadas pela PEmáx (38,22±9,98) (p<0,01). Demonstrou-se ainda correlação positiva entre a PEmáx e a PP (p<0,01), bem como entre a EN da musculatura perineal e abdominal na PEmáx e PImáx (p<0,05 e p=0,03, respectivamente). Os resultados relativos às MVs não foram significativos, quando analisadas a PP e EN. CONCLUSÃO: foi possível identificar a presença de sinergia abdômino-pélvica durante a execução das manobras respiratórias, em especial em relação a PEmáx.
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Fifty Bursa of Fabricius (BF) were examined by conventional optical microscopy and digital images were acquired and processed using Matlab® 6.5 software. The Artificial Neuronal Network (ANN) was generated using Neuroshell® Classifier software and the optical and digital data were compared. The ANN was able to make a comparable classification of digital and optical scores. The use of ANN was able to classify correctly the majority of the follicles, reaching sensibility and specificity of 89% and 96%, respectively. When the follicles were scored and grouped in a binary fashion the sensibility increased to 90% and obtained the maximum value for the specificity of 92%. These results demonstrate that the use of digital image analysis and ANN is a useful tool for the pathological classification of the BF lymphoid depletion. In addition it provides objective results that allow measuring the dimension of the error in the diagnosis and classification therefore making comparison between databases feasible.
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This work analyzes an active fuzzy logic control system in a Rijke type pulse combustor. During the system development, a study of the existing types of control for pulse combustion was carried out and a simulation model was implemented to be used with the package Matlab and Simulink. Blocks which were not available in the simulator library were developed. A fuzzy controller was developed and its membership functions and inference rules were established. The obtained simulation showed that fuzzy logic is viable in the control of combustion instabilities. The obtained results indicated that the control system responded to pulses in an efficient and desirable way. It was verified that the system needed approximately 0.2 s to increase the tube internal pressure from 30 to 90 mbar, with an assumed total delay of 2 ms. The effects of delay variation were studied. Convergence was always obtained and general performance was not affected by the delay. The controller sends a pressure signal in phase with the Rijke tube internal pressure signal, through the speakers, when an increase the oscillations pressure amplitude is desired. On the other hand, when a decrease of the tube internal pressure amplitude is desired, the controller sends a signal 180º out of phase.
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This work presents the implementation and comparison of three different techniques of three-dimensional computer vision as follows: • Stereo vision - correlation between two 2D images • Sensorial fusion - use of different sensors: camera 2D + ultrasound sensor (1D); • Structured light The computer vision techniques herein presented took into consideration the following characteristics: • Computational effort ( elapsed time for obtain the 3D information); • Influence of environmental conditions (noise due to a non uniform lighting, overlighting and shades); • The cost of the infrastructure for each technique; • Analysis of uncertainties, precision and accuracy. The option of using the Matlab software, version 5.1, for algorithm implementation of the three techniques was due to the simplicity of their commands, programming and debugging. Besides, this software is well known and used by the academic community, allowing the results of this work to be obtained and verified. Examples of three-dimensional vision applied to robotic assembling tasks ("pick-and-place") are presented.
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Teaching, research, and herd breeding applications may require calculation of breed additive contributions for direct and maternal genetic effects and fractions of heterozygosity associated with breed specific direct and maternal heterosis effects. These coefficients can be obtained from the first NB rows of a pseudo numerator relationship matrix where the first NB rows represent fractional contributions by breed to each animal or group representing a specific breed cross. The table begins with an NB x NB identity matrix representing pure breeds. Initial animals or representative crosses must be purebreds or two-breed crosses. Parents of initial purebreds are represented by the corresponding column and initial two-breed cross progeny by the two corresponding columns of the identity matrix. After that, usual rules are used to calculate the NB column entries corresponding to breeds for each animal. The NB entries are fractions of genes expected to be contributed by each of the pure breeds and correspond to the breed additive direct fractions. Entries in the column corresponding to the dam represent breed additive maternal fractions. Breed specific direct heterozygosity coefficients are entries of an NB x NB matrix formed by the outer product of the two NB by 1 columns associated with sire and dam of the animal. One minus sum of the diagonals represents total direct heterozygosity. Similarly, the NB x NB matrix formed by the outer product of columns associated with sire of dam and dam of dam contains breed specific maternal heterozygosity coefficients. These steps can be programmed to create covariates to merge with data. If X represents these coefficients for all unique breed crosses, then the reduced row echelon form function of MATLAB or SAS can be used on X to determine estimable functions of additive breed direct and maternal effects and breed specific direct and maternal heterosis effects