Partículas de spin-1 em D-dimensões via tensor simétrico

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas considerando os principais mecanismos de ausência de dados

Durante o processo de extração do conhecimento em bases de dados, alguns problemas podem ser encontrados como por exemplo, a ausência de determinada instância de um atributo. A ocorrência de tal problemática pode causar efeitos danosos nos resultados finais do processo, pois afeta diretamente a qualidade dos dados a ser submetido a um algoritmo de aprendizado de máquina. Na literatura, diversas propostas são apresentadas a fim de contornar tal dano, dentre eles está a de imputação de dados, a qual estima um valor plausível para substituir o ausente. Seguindo essa área de solução para o problema de valores ausentes, diversos trabalhos foram analisados e algumas observações foram realizadas como, a pouca utilização de bases sintéticas que simulem os principais mecanismos de ausência de dados e uma recente tendência a utilização de algoritmos bio-inspirados como tratamento do problema. Com base nesse cenário, esta dissertação apresenta um método de imputação de dados baseado em otimização por enxame de partículas, pouco explorado na área, e o aplica para o tratamento de bases sinteticamente geradas, as quais consideram os principais mecanismos de ausência de dados, MAR, MCAR e NMAR. Os resultados obtidos ao comprar diferentes configurações do método à outros dois conhecidos na área (KNNImpute e SVMImpute) são promissores para sua utilização na área de tratamento de valores ausentes uma vez que alcançou os melhores valores na maioria dos experimentos realizados.

Desenvolvimento de solução para o problema de alocação de navios em berços de terminais portuários: aplicação de algoritmos genéticos e otimização por nuvens de partículas

This work proposes two optimization algorithms for the solution of the Berth Allocation Problem (PAB). Due to the economic development of the country, it became necessary for the improvement of means of transport, which mainly shipping. For this, you need a better system management port, you will receive a lot of ships carrying cargo. In this work the PAB is approached so that the goals are to reduce costs and time handling in ports. For this, we applied two computational techniques, genetic algorithms and optimization for cloud particles, to obtain the best results for this problem. The results obtained with each type of algorithm are compared to conclude which method is more efficient for the port system

Produção de partículas secundárias em reações de “spallation” induzidas por prótons

Cosmic radiation has been identi ed as one of the main hazard to crew, aircraft and sensitive equipments involved in long-term missions and even high-altitude commercial ights. Generally, shields are used in spatial units to avoid excessive exposure, by holding the incident radiation. Unfortunatelly, shielding in space is problematic, especially when high-energy cosmic particles are considered, due to the production of large number of secondary particles, mainly neutrons, protons and alpha particles, caused by spallation reactions and quasi-elastic processes of the corpuscular radiation with the shield. Good parameters for checking the secondary particle production at target material are diferential cross section and energy deposited in the shield. Addition experiments, some computer codes based on Monte Carlo method show themselves a suitable tool to calculate shield parameters, due to have evaluated nuclear data libraries implemented on the algorithm. In view of this, the aim of this work is determining the parameters evaluated in shielding materials, by using MCNPX code, who shows good agreement with experimental data from literature. Among the materials, Aluminium had lower emission and production of secondary particles

Segmentação interativa de imagens utilizando competição e cooperação entre partículas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Estudio numérico de flujo turbulento cargado con partículas sólidas a través de canales y tuberías de sección variable

La presente Tesis Doctoral tiene como objetivo el estudio de flujo turbulento cargado con partículas sólidas a través de canales y tuberías de sección constante usando un enfoque Euleriano-Lagrangiano. El campo de flujo de la fase de transporte (aire) se resuelve usando simulación de grandes escalas (LES), implementada en un programa de volúmenes finitos mientras que las ecuaciones gobernantes de la fase dispersa son resueltas por medio de un algoritmo de seguimiento Lagrangiano de partículas que ha sido desarrollado y acoplado al programa que resuelve el flujo. Se estudia de manera sistemática y progresiva la interacción fluido→partícula (one-way coupling), a través de diferentes configuraciones geométricas en coordenadas cartesianas (canales de sección constante y variable) y en coordenadas cilíndricas (tuberías de sección constante y sección variable) abarcando diferentes números de Reynolds y diferentes tamaños de partículas; todos los resultados obtenidos han sido comparados con datos publicados previamente. El estudio de flujo multifásico a través de, tuberías de sección variable, ha sido abordada en otras investigaciones mayoritariamente de forma experimental o mediante simulación usando modelos de turbulencia menos complejos y no mediante LES. El patrón de flujo que se verifica en una tubería con expansión es muy complejo y dicha configuración geométrica se halla en múltiples aplicaciones industriales que involucran el transporte de partículas sólidas, por ello es de gran interés su estudio. Como hecho innovador, en esta tesis no solo se resuelven las estadísticas de velocidad del fluido y las partículas en tuberías con diferentes tamaños de expansión y diferentes regímenes de flujo sino que se caracteriza, usando diversas formulaciones del número de Stokes y el parámetro de arrastre, el ingreso y acumulación de partículas dentro de la zona de recirculación, obteniéndose resultados coincidentes con datos experimentales. ABSTRACT The objective of this Thesis research is to study the turbulent flow laden with solid particles through channels and pipes with using Eulerian-Lagrangian approach. The flow field of the transport phase (air ) is solved using large eddy simulation ( LES ) implemented in a program of finite volume while the governing equations of the dispersed phase are resolved by means of a particle Lagrangian tracking algorithm which was developed and coupled to principal program flow solver . We studied systematically and progressively the fluid interaction → particle ( one- way coupling ) , through different geometric configurations in Cartesian coordinates ( channel with constant and variable section) and in cylindrical coordinates ( pipes with constant section and variable section ) covering different Reynolds numbers and different particle sizes, all results have been compared with previously published data . The study of multiphase flow through, pipes with variable section has been addressed in other investigations predominantly experimentally or by simulation using less complex models and no turbulence by LES. The flow pattern is verified in a pipe expansion is very complex and this geometry is found in many industrial applications involving the transport of solid particles, so it is of great interest to study. As an innovator fact , in this Thesis not only finds fluid velocity statistics and particles with different sizes of pipe expansion and different flow regimes but characterized, using various formulations of the Stokes number and the drag parameter are resolved, the entry and accumulation of particles within the recirculation zone , matching results obtained with experimental data.

Algoritmo modificado de PSO matricial aplicado a identificação de sistemas com análise de convergência

Recentemente diversas técnicas de computação evolucionárias têm sido utilizadas em áreas como estimação de parâmetros de processos dinâmicos lineares e não lineares ou até sujeitos a incertezas. Isso motiva a utilização de algoritmos como o otimizador por nuvem de partículas (PSO) nas referidas áreas do conhecimento. Porém, pouco se sabe sobre a convergência desse algoritmo e, principalmente, as análises e estudos realizados têm se concentrado em resultados experimentais. Por isso, é objetivo deste trabalho propor uma nova estrutura para o PSO que permita analisar melhor a convergência do algoritmo de forma analítica. Para isso, o PSO é reestruturado para assumir uma forma matricial e reformulado como um sistema linear por partes. As partes serão analisadas de forma separada e será proposta a inserção de um fator de esquecimento que garante que a parte mais significativa deste sistema possua autovalores dentro do círculo de raio unitário. Também será realizada a análise da convergência do algoritmo como um todo, utilizando um critério de convergência quase certa, aplicável a sistemas chaveados. Na sequência, serão realizados testes experimentais de maneira a verificar o comportamento dos autovalores após a inserção do fator de esquecimento. Posteriormente, os algoritmos de identificação de parâmetros tradicionais serão combinados com o PSO matricial, de maneira a tornar os resultados da identificação tão bons ou melhores que a identificação apenas com o PSO ou, apenas com os algoritmos tradicionais. Os resultados mostram a convergência das partículas em uma região delimitada e que as funções obtidas após a combinação do algoritmo PSO matricial com os algoritmos convencionais, apresentam maior generalização para o sistema apresentado. As conclusões a que se chega é que a hibridização, apesar de limitar a busca por uma partícula mais apta do PSO, permite um desempenho mínimo para o algoritmo e ainda possibilita melhorar o resultado obtido com os algoritmos tradicionais, permitindo a representação do sistema aproximado em quantidades maiores de frequências.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres

This work proposes a new autonomous navigation strategy assisted by genetic algorithm with dynamic planning for terrestrial mobile robots, called DPNA-GA (Dynamic Planning Navigation Algorithm optimized with Genetic Algorithm). The strategy was applied in environments - both static and dynamic - in which the location and shape of the obstacles is not known in advance. In each shift event, a control algorithm minimizes the distance between the robot and the object and maximizes the distance from the obstacles, rescheduling the route. Using a spatial location sensor and a set of distance sensors, the proposed navigation strategy is able to dynamically plan optimal collision-free paths. Simulations performed in different environments demonstrated that the technique provides a high degree of flexibility and robustness. For this, there were applied several variations of genetic parameters such as: crossing rate, population size, among others. Finally, the simulation results successfully demonstrate the effectiveness and robustness of DPNA-GA technique, validating it for real applications in terrestrial mobile robots.

Diseño e implementación en FPGA de un filtro de partículas para aplicaciones biomédicas

La diabetes mellitus tipo 1 (DM1) es una enfermedad crónica caracterizada por la incapacidad del páncreas de producir insulina. Esta hormona regula la absorción de la glucosa del torrente sanguíneo por parte de las células. Debido a la ausencia de insulina en el cuerpo, la glucosa se acumula en el torrente sanguíneo provocando problemas a corto y largo plazo, como por ejemplo deterioro celular. Los pacientes con esta enfermedad necesitan controlar su glucemia (concentración de glucosa en sangre) midiendo la misma de forma regular e inyectándose insulina subcutánea de por vida. Para conocer la glucemia se pueden utilizar Monitores Continuos de Glucosa (MCG), que proporcionan el valor de la glucosa intersticial en un rango entre uno y cinco minutos. Los MCG actuales presentan los siguientes problemas: Por un lado, el sensor que lleva incorporado introduce ruidos asociados a la medición obtenida. Y, por otro lado, el sensor se degrada a lo largo de su vida útil, lo que dificulta la interpretación de los datos obtenidos. La solución propuesta en este trabajo consiste en la utilización de filtros de partículas. Este tipo de filtros consta de cuatro fases: inicialización, predicción, corrección y remuestreo. Son capaces de identificar los estados ocultos del sistema (glucosa en sangre y degeneración del sensor), a partir de medidas indirectas del mismo (como por ejemplo la glucosa intersticial) teniendo en cuenta el ruido de las mediciones del MCG. En este proyecto se va a aplicar un filtro de partículas de cuatro estados (glucosa, velocidad de variación de la glucosa, degeneración del sensor y velocidad de variación de la degeneración del sensor.). En primera instancia, se utilizará la herramienta Matlab para analizar el correcto funcionamiento de este algoritmo frente a los problemas mencionados anteriormente de los MCG. Y, en segundo lugar, se realizará una implementación hardware sobre una FPGA.

Desenvolvimento de um algoritmo para identificação e correção de spikes em espectroscopia Raman de imagem

Raman imaging spectroscopy is a highly useful analytical tool that provides spatial and spectral information on a sample. However, CCD detectors used in dispersive instruments present the drawback of being sensitive to cosmic rays, giving rise to spikes in Raman spectra. Spikes influence variance structures and must be removed prior to the use of multivariate techniques. A new algorithm for correction of spikes in Raman imaging was developed using an approach based on comparison of nearest neighbor pixels. The algorithm showed characteristics including simplicity, rapidity, selectivity and high quality in spike removal from hyperspectral images.

Resultados preliminares de um algoritmo para ablação de lente de contato personalizada

OBJETIVO: Desenvolver simulação computadorizada de ablação para produzir lentes de contato personalizadas a fim de corrigir aberrações de alta ordem. MÉTODOS: Usando dados reais de um paciente com ceratocone, mensurados em um aberrômetro ("wavefront") com sensor Hartmann-Shack, foram determinados as espessuras de lentes de contato que compensam essas aberrações assim como os números de pulsos necessários para fazer ablação as lentes especificamente para este paciente. RESULTADOS: Os mapas de correção são apresentados e os números dos pulsos foram calculados, usando feixes com a largura de 0,5 mm e profundidade de ablação de 0,3 µm. CONCLUSÕES: Os resultados simulados foram promissores, mas ainda precisam ser aprimorados para que o sistema de ablação "real" possa alcançar a precisão desejada.

Estudo experimental do movimento de partículas carregadas em campos elétricos e magnéticos: seletor de velocidades

Neste trabalho é apresentado um experimento incluído no contexto de experimentos longos adotado nas disciplinas experimentais de eletricidade, magnetismo e óptica, e consiste na caracterização de um seletor de velocidades que funciona com campos elétricos e magnéticos cruzados. Utiliza-se um tubo de raios catódicos para gerar um feixe de elétrons. As placas de deflexão vertical do tubo geram o campo elétrico e um par de bobinas, com os eixos perpendiculares ao eixo do tubo, gera o campo magnético. São realizados estudos de trajetória dos elétrons com auxílio de um programa de simulação de elétrons.

Adsorção do corante azul de metileno em partículas de argilominerais: análise dos tamanhos das partículas

Interactions of cationic dye methylene blue (MB) with clay particles in aqueous suspension have been extensively studied. As already known, the number of natural negative charges on the clay modifies significantly the particle sizes dispersed in water and therefore the nature of the interaction with the dye. This work evaluated with UV-Vis spectroscopy method how the clay particle sizes weighted on the adsorption and rearrangement of the dye molecules in aqueous system. The results obtained from light-scattering measurements confirmed that larger particles are found in suspensions containing the high-charged clays as the visible absorption band related to the MB aggregates (570 nm) on these suspensions prevailed.

Aproximação numérica – analítica para a modelagem da conversão termoquímica de combustíveis sólidos

Um algoritmo numérico foi criado para apresentar a solução da conversão termoquímica de um combustível sólido. O mesmo foi criado de forma a ser flexível e dependente do mecanismo de reação a ser representado. Para tanto, um sistema das equações características desse tipo de problema foi resolvido através de um método iterativo unido a matemática simbólica. Em função de não linearidades nas equações e por se tratar de pequenas partículas, será aplicado o método de Newton para reduzir o sistema de equações diferenciais parciais (EDP’s) para um sistema de equações diferenciais ordinárias (EDO’s). Tal processo redução é baseado na união desse método iterativo à diferenciação numérica, pois consegue incorporar nas EDO’s resultantes funções analíticas. O modelo reduzido será solucionado numericamente usando-se a técnica do gradiente bi-conjugado (BCG). Tal modelo promete ter taxa de convergência alta, se utilizando de um número baixo de iterações, além de apresentar alta velocidade na apresentação das soluções do novo sistema linear gerado. Além disso, o algoritmo se mostra independente do tamanho da malha constituidora. Para a validação, a massa normalizada será calculada e comparada com valores experimentais de termogravimetria encontrados na literatura, , e um teste com um mecanismo simplificado de reação será realizado.