Previsão do módulo de elasticidade transversal de compósitos unidirecionais através de redes neurais mistas

The aim of this study is to create an artificial neural network (ANN) capable of modeling the transverse elasticity modulus (E2) of unidirectional composites. To that end, we used a dataset divided into two parts, one for training and the other for ANN testing. Three types of architectures from different networks were developed, one with only two inputs, one with three inputs and the third with mixed architecture combining an ANN with a model developed by Halpin-Tsai. After algorithm training, the results demonstrate that the use of ANNs is quite promising, given that when they were compared with those of the Halpín-Tsai mathematical model, higher correlation coefficient values and lower root mean square values were observed

Avaliação das previsões do atraso zenital troposférico para a América do Sul, obtidas usando modelo de previsão numérica de tempo com alta resolução espacial

A Center for Weather Forecast and Climatic Studies of National Institute for Space Research (CPTEC/INPE) has provided to the Brazilian Geodetic community, since 2004, an alternative to correct the GNSS observables from the tropospheric refraction. Numerical Weather Prediction (NWP) Model is used to generate Zenital Tropospheric Delay (ZTD). For the version 1, it was developed a model with horizontal resolution of 100 km, which was updated with Eta model, with resolution of 20 km. This paper provides the most significative details of the current version, as well an evaluation of its quality, using for such ZTD estimates from GPS data collect at RBMC. Comparing to the old version, considerable improvement could be observed from the new model, mainly in Brasilia and Curitiba, reaching up to 55% improvement. When all stations were used in the quality control, almost null bias and RMS of about 4 to 5 cm could be observed.

Modelagem do nicho ecológico de Phyllomedusa ayeaye (Anura: Hylidae): previsão de novas áreas de ocorrência para uma espécie rara

The tree-frog Phyllomedusa ayeaye is a rare species. With its distribution mostly unknown in the southeastern region of Brazil, it is considered one of the most threatened anurans in the country. Here we use ecological niche modelling from only three known occurrence points to produce predictive maps of the distribution of this species, which should help target new field surveys in areas of occurrence predicted by the model. This is the first study in Brazil that uses ecological niche modelling as a tool for predicting the distribution of rare and threatened amphibian anuran species.

Um sistema de previsão de tempo e de ondas oceânicas para o Atlântico Sul

Um sistema de previsão numérica de tempo e de ondas oceânicas (SPTO) que possa ser operacionalizado no Atlântico Sul é proposto. O SPTO é composto por um modelo atmosférico de área limitada (MAL) e um modelo de ondas de superfície do oceano geradas pelo vento, aplicado em duas versões: uma de malha grossa (MPOMG) e outra de malha fina (MPOMF). O MPOMG abrange uma área de 10(6) km², e tem como finalidade gerar e propagar ondas em regiões remotas à costa brasileira. O MPOMF é aplicado em um domínio 10(4) km² com alta resolução, incorporando irregularidades batimétricas e com as condições iniciais e de fronteiras fomecidas pelo MPOMG. Os modelos utilizam dados de vento à 10 m acima da superfície do oceano. Os arquivos de vento, contendo a evolução espacial e temporais são gerados pelo MAL. Um exemplo de um evento real ocorrido no período de 9 a 11 de agosto de 1988 é apresentado utilizando o acoplamento proposto.

Índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey

No Brasil, o uso de vários modelos de criação intensiva e semi-extensiva desfavorece a adoção generalizada de métodos de manejo do gado bovino, principalmente do gado leiteiro. Mesmo assim, a produção leiteira pode ser melhorada a partir do uso de tecnologias que possam garantir o manejo adequado do rebanho. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um índice de previsão de produção de leite para vacas Jersey em lactação, de genética de alta produtividade, em regime semi-estabulado, nas condições tropicais. Para a obtenção do índice, consideraram-se a temperatura e a umidade relativa do ambiente e a velocidade do ar, assim como valores de precipitação pluviométrica, temperatura do solo do pasto e a radiação solar como agentes estressores, os quais podem alterar a produção de leite. O experimento considerou dois tratamentos: A - as vacas permaneceram em sala de espera guarnecida com chuveiro e ventiladores, por um período 30 min antes da ordenha; B - as vacas não tiveram acesso a essa sala de espera (controle). Fora do período de ordenha, as vacas tiveram acesso ao pasto. Observou-se que as diferenças de médias de produção entre os tratamentos não foram estatisticamente significativas. Foram procedidas as análises para efeito de elaboração do modelo e chegou-se a um modelo factível, considerando a relação entre produção e a precipitação, assim como a temperatura máxima do solo do pasto.

Uma experiência com modelo estatístico (MOS) para a previsão da temperatura mínima diária do ar

Uma equação de regressão múltipla MOS (da sigla em inglês para Model Output Statistics), para previsão da temperatura mínima diária do ar na cidade de Bauru, estado de São Paulo, é desenvolvida. A equação de regressão múltipla, obtida usando análise de regressão stepwise, tem quatro preditores, três do modelo numérico global do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) e um observacional da estação meteorológica do Instituto de Pesquisas Meteorológicas (IPMet), Bauru. Os preditores são prognósticos para 24 horas do modelo global, válidos para 00:00GMT, da temperatura em 1000hPa, vento meridional em 850hPa e umidade relativa em 1000hPa, e temperatura observada às 18:00GMT. Esses quatro preditores explicam, aproximadamente, 80% da variância total do preditando, com erro quadrático médio de 1,4°C, que é aproximadamente metade do desvio padrão da temperatura mínima diária do ar observada na estação do IPMet. Uma verificação da equação MOS com uma amostra independente de 47 casos mostra que a previsão não se deteriora significativamente quando o preditor observacional for desconsiderado. A equação MOS, com ou sem esse preditor, produz previsões com erro absoluto menor do que 1,5°C em 70% dos casos examinados. Este resultado encoraja a utilização da técnica MOS para previsão operacional da temperatura mínima e seu desenvolvimento para outros elementos do tempo e outras localidades.

PREVISÃO da EMERGÊNCIA DE Trissolcus brochymenae (ASHMEAD) E Telenomus podisi ASHMEAD (HYMENOPTERA: SCELIONIDAE) EMCONDIÇÕES DE CAMPO

Procurou-se averiguar em condições de campo, a previsão da emergência de Trissolcus brochymenae (Ashmead) e Telenomus podisi Ashmead, parasitóides de ovos de Piezodorus guildinii (West.), usando um método baseado em graus-dia. A emergência total de adultos ocorreu depois que foram acumulados 211,2 graus-dia para T. brochymenae e 229 graus-dia para T. podisi . A precisão da previsão da emergência de mais de 50% de T. brochymenae foi melhor que a de T. podisi, e para ambas as espécies esta emergência ocorreu a 2-3 dias da data prevista.

Previsão de ocorrência de picos populacionais de percevejos pragas da soja em condições de campo

Estudou-se em condições de campo, a previsão de picos populacionais de adultos de Piezodorus guildinii (West.), Nezara viridula (L.) e Euschistus heros (Fabr.) (Heteroptera: Pentatomidae), por meio de um modelo de graus-dia. Considerando-se o desenvolvimento do ciclo biológico, observou-se que mais de 70% da emergência dos adultos de P. guildinii, N. viridula e E. heros ocorreu depois de terem sido acumulados em média 307,7; 753,8 e 370,3 graus-dia respectivamente, sendo as diferenças entre a data prevista e a observada de 0-3 dias para P. guildinii e N. viridula e 5-6 dias E. heros.

Estudo preliminar de uma metodologia baseada no conceito de graus-dia, para previsão das fases fenológicas de culturas agrícolas

This work develops a methodology (using the degree-days concept and linear regression), to forecast the duration of phenological phases in crops. An experiment was conducted in the greenhouse with three cultivars of cowpea (Vigna unguiculata (L.) Walp.), cv. Califórnia-781, Tvx 5058-09C and IT 81D-1032. The methodology was based on the relative thermal efficiency rate, determined for each species or cv. The results show that the proposed methodology may be a good alternative in works involving crops, especially because it does not require the repetition of the experiments.

Parâmetros geotécnicos e previsão da capacidade de carga de estacas apiloadas em solo tropical arenoso obtidos com o Pressiômetro Ménard

This paper presents and discusses Ménard Pressuremeter test results used to predict bearing capacity of pounded piles installed in a tropical sandy soil. Fifteen pre-bored pressuremeter tests were carried out at the Experimental Research Site from Unesp - Bauru up to 15 m depth, one test per meter. Several laboratory and in situ tests were carried out in this research site as well as load tests on plates and on piles. Pressuremeter test results were firstly analyzed to determine geotechnical soil parameters based on empirical methods, emphasizing the estimative of the earth pressure coefficient at rest (K0). After that, bearing capacity prediction of pounded piles with 4 m, 7 m and 10 m were made and compared with test results from instrumented load tests. Pressuremeter test results allowed a very good estimative of bearing capacity for the pile with 4 m length and underestimated in 25,7% and 20,0% the bearing capacity for the pile with 7 and 10 m length, respectively. The back analysis of the test results suggests that the appropriate value for the bearing capacity factor for the tested soil-pile system on this soil is equal to 2.

Diagramação: um sistema para previsão e improviso na mancha de texto

Pós-graduação em Artes - IA

Aplicações de sistemas multiagentes na previsão espacial de demanda elétrica em sistemas de distribuição

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Previsão de carga multinodal utilizando redes neurais de regressão generalizada

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Previsão de cargas elétricas através de uma Rede Neural Híbrida Back-ART Fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS