Métodos geoestatísticos na caracterização espacial de óxidos de ferro em diferentes pedoformas

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise multivariada no monitoramento do processo de produção de óleo diesel numa refinaria de petróleo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Potencial da espectroscopia no infravermelho próximo para distinção de carvão de madeira de Eucalyptus e nativa

The objective of this study was to evaluate the potential of near infrared spectroscopy (NIRS) associated with multivariate statistics to distinguish coal produced from wood of planted and native forests. Timber forest species from the C errado (Cedrela sp., Aspidosperma sp., Jacaranda sp. and unknown species) and Eucalyptus clones from forestry companies (Vallourec and Cenibra) were carbonized in the final temperatures of 300, 500 and 700°C. In each heat treatment were carbonized 15 specimens of each vegetal material totaling 270 samples (3 treatments x 15 reps x 6 materials) produced in 18 carbonization (3 treatments x 6 materials). The acquisition of the spectra of coals in the near infrared using a spectrometer was performed. Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares Regression (PLS-R) were carried out in the spectra. NIR Spectroscopy associated with PCA was not able to differentiate charcoals produced from native and planted woods when utilizing all carbonized samples at different temperatures in the same analysis; The PCA of all charcoals was able to distinguish the samples depending on temperature in which they were carbonized. However, the separation of native and planted charcoal was possible when the samples were analyzed separately by final temperature. The prediction of native or planted classes by PLS-R presented better performance for samples carbonized at 300°C followed by those at 500°C, 700°C and for all together.

Desenvolvimento de modelos quimiométricos associados à espectroscopia no infravermelho para determinação de parâmetros físico-químicos do óleo diesel

Pós-graduação em Química - IQ

Avaliação da espectrometria de absorção atômica com fonte contínua e de alta resolução no desenvolvimento de métodos analíticos para diagnóstico foliar de cana-de-açucar e laranjeira

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologia baseada em sistema fuzzy intervalar do tipo-2 para detecção e identificação de faltas de incipientes em motores de indução

Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta.

Comparison between known propagation models using least squares tuning algorithm on 5.8 GHz in Amazon region cities

ABSTRACT: This paper presents a performance comparison between known propagation Models through least squares tuning algorithm for 5.8 GHz frequency band. The studied environment is based on the 12 cities located in Amazon Region. After adjustments and simulations, SUI Model showed the smaller RMS error and standard deviation when compared with COST231-Hata and ECC-33 models.

Estratégia de identificação paramétrica aplicada à modelagem fenomenológica de um sistema do tipo correia transportadora industrial para fins de detecção de faltas

Os sistemas do tipo correia transportadora, são sistemas essenciais para grandes empresas, embora este equipamento apresente um elevado grau de criticidade, de modo que uma parada não planejada do mesmo, pode gerar perdas imensas ou até mesmo a parada de todo o processo produtivo. Tendo em vista a criticidade do equipamento, torna-se necessário realizar a monitoração adequada do mesmo e detectar com maior antecedência possível a ocorrência de alguma falta ocorrida no sistema. Objetivando reduzir as paradas não planejadas, investiga-se nesta dissertação a modelagem de um sistema do tipo correia transportadora com a finalidade de uso no monitoramento e diagnóstico de faltas neste tipo de sistema. Primeiramente é discutido um modelo fenomenológico do processo, o qual é baseado na aplicação das leis da mecânica e considerando-se os diversos tipos de força de oposição ao movimento de uma correia transportadora. Os principais parâmetros do transportador foram estimados utilizando-se técnicas de identificação baseadas em Mínimos Quadrados Não Recursivos. Em seguida, foi desenvolvido e implementado um algoritmo de detecção de faltas utilizando a teoria de análise intervalar, de modo que possibilite detectar condições inadequadas de funcionamento. Com o intuito de avaliar o desempenho do algoritmo proposto foi projetado e construído um protótipo que emula as condições operacionais típicas de um sistema real do tipo correia transportadora. Os resultados obtidos experimentalmente, confirmam o bom desempenho da metodologia proposta.

Desenvolvimento de um sensor virtual para processos não-lineares e variantes no tempo, com aplicação em planta de neutralização de PH

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Biologia reprodutiva em espécies do gênero Uca (Crustacea, Brachyrra, Ocypodidae) em manguezais tropicais

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Amostragem de sólidos em espectrometria de absorção atômica de fonte contínua com alta resolução: análise de plantas medicinais

Pós-graduação em Química - IQ

Localização automática de pontos de controle em imagens aéreas baseada em cenas terrestres verticais

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Programa computacional ODR-ATA para densitometria óssea baseado na densitometria radiografica

Pós-graduação em Ciência Animal - FMVA

Métodos híbridos de pontos interiores/exteriores e de aproximantes de funções em problemas multiobjetivo de despacho econômico e ambiental

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Fungos endofíticos em Eugenia brasiliensis: prospecção química, biológica, enzimática e avaliação do co-cultivo e epigenética em Xylaria cubensis, Diaporthe sp. e Colletotrichum sp.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)