Aplicação do método de Kalman a dados geofísicos

O filtro de Kalman é aplicado para filtragem inversa ou problema de deconvolução. Nesta dissertação aplicamos o método de Kalman, considerado como uma outra visão de processamento no domínio do tempo, para separar sinal-ruído em perfil sônico admitido como uma realização de um processo estocástico não estacionário. Em um trabalho futuro estudaremos o problema da deconvolução. A dedução do filtro de Kalman destaca a relação entre o filtro de Kalman e o de Wiener. Estas deduções são baseadas na representação do sistema por variáveis de estado e modelos de processos aleatórios, com a entrada do sistema linear acrescentado com ruído branco. Os resultados ilustrados indicam a aplicabilidade dessa técnica para uma variedade de problemas de processamento de dados geofísicos, por exemplo, ideal para well log. O filtro de Kalman oferece aos geofísicos de exploração informações adicionais para o processamento, problemas de modelamento e a sua solução.

Uso das rotações de givens modificadas como um método direto para obtenção e atualização das soluções em sistemas com acumulação seqüencial de dados

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de algoritmo para modelagem e simulação de sistemas por grafos de ligação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estabilidade estocástica de sistemas lineares com Saltos Markovianos e Sistemas Lineares com Saltos Semimarkovianos

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Controle robusto chaveado de sistemas lineares variantes no tempo com aplicação em falhas estruturais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Ciclos limite em sistemas lineares por partes apresentando dois focos virtuais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Modified routine for decreasing numeric oscillations at associations of lumped elements

Some changes in the application of the numeric trapezoidal integration are analyzed for applications considering pi circuits. It is considered numeric and computational proceedings for improving the numeric results obtained with associations of pi circuits. In numeric integration solutions of the linear systems, it is common to represent these associations of pi circuits by only one matrix. This representation introduces undesirable numeric oscillations in simulations of the dynamics of wave propagation in electrical systems. The proposed changes improve the results of application of cascades of pi circuits associated to the trapezoidal integration, avoiding that the numerical oscillations, or Gibb's oscillations, have high values and are slowly damped. For the carried out simulations, different number of pi circuits and voltage sources are checked, confirming the reduction of the influence of the numeric oscillations on the obtained results. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

Controlabilidade para sistemas de equações diferenciais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Classificação de centros e estudo de ciclos limite para sistemas lineares por partes em duas zonas no plano

Pós-graduação em Matemática - IBILCE

Uso de redes neurais com adaptação de pesos por modos deslizantes para controle de sistemas e aplicações em máquinas elétricas

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Aplicações médicas das abordagens complexas não lineares: a geometria fractal do EEG

Pós-graduação em Saúde Coletiva - FMB

Modelagem matemática: uma abordagem do método gráfico e do método simplex na resolução de problemas de otimização

Pós-graduação em Matemática em Rede Nacional - IBILCE

A generalization of the Moore-Penrose inverse related to matrix subspaces of C(nxm)

[EN]A natural generalization of the classical Moore-Penrose inverse is presented. The so-called S-Moore-Penrose inverse of a m x n complex matrix A, denoted by As, is defined for any linear subspace S of the matrix vector space Cnxm. The S-Moore-Penrose inverse As is characterized using either the singular value decomposition or (for the nonsingular square case) the orthogonal complements with respect to the Frobenius inner product. These results are applied to the preconditioning of linear systems based on Frobenius norm minimization and to the linearly constrained linear least squares problem.

A generalization of the optimal diagonal approximate inverse preconditioner

[EN ]The classical optimal (in the Frobenius sense) diagonal preconditioner for large sparse linear systems Ax = b is generalized and improved. The new proposed approximate inverse preconditioner N is based on the minimization of the Frobenius norm of the residual matrix AM − I, where M runs over a certain linear subspace of n × n real matrices, defined by a prescribed sparsity pattern. The number of nonzero entries of the n×n preconditioning matrix N is less than or equal to 2n, and n of them are selected as the optimal positions in each of the n columns of matrix N. All theoretical results are justified in detail…

Development of an In Situ Measurement Device for Obtaining Material Thermal Properties

This thesis presents a methodology for measuring thermal properties in situ, with a special focus on obtaining properties of layered stack-ups commonly used in armored vehicle components. The technique involves attaching a thermal source to the surface of a component, measuring the heat flux transferred between the source and the component, and measuring the surface temperature response. The material properties of the component can subsequently be determined from measurement of the transient heat flux and temperature response at the surface alone. Experiments involving multilayered specimens show that the surface temperature response to a sinusoidal heat flux forcing function is also sinusoidal. A frequency domain analysis shows that sinusoidal thermal excitation produces a gain and phase shift behavior typical of linear systems. Additionally, this analysis shows that the material properties of sub-surface layers affect the frequency response function at the surface of a particular stack-up. The methodology involves coupling a thermal simulation tool with an optimization algorithm to determine the material properties from temperature and heat flux measurement data. Use of a sinusoidal forcing function not only provides a mechanism to perform the frequency domain analysis described above, but sinusoids also have the practical benefit of reducing the need for instrumentation of the backside of the component. Heat losses can be minimized by alternately injecting and extracting heat on the front surface, as long as sufficiently high frequencies are used.