Identificação de forças de excitação em sistemas rotativos utilizando funções ortogonais

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Monitoramento de danos estruturais utilizando sensores de nanocompósitos

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Detecção de danos em estruturas guiadas usando ondas de alta frequência

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Aplicação da análise de séries temporais para detecção e prognóstico de danos em estruturas inteligentes

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Diagnose de falhas via observadores de estado em sistemas mecânicos com absorvedores dinâmicos de vibrações tipo lâmina vibrante

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Metodologia dos observadores de estado para diagnose de falhas em sistemas contendo elementos finitos de placas de Kirchoff

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

Localização de descargas parciais em transformadores de potência por meio de sensores piezelétricos de baixo custo e sistemas inteligentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Localização de descargas parciais em transformadores de potência por meio de sensores piezelétricos de baixo custo e sistemas inteligentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de uma plataforma SIG para apoio ao estudo da sismicidade em Portugal

Trabalho Final de Mestrado elaborado no Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa no âmbito do protocolo de cooperação entre o ISEL e o LNEC

Identificação de parâmetros em sistemas rotativos utilizando funções de otimização e observadores de estado

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.

Análise de desempenho de um protocolo BitTorrent ciente de localização em redes corporativas.

Hoje em dia, distribuições de grandes volumes de dados por redes TCP/IP corporativas trazem problemas como a alta utilização da rede e de servidores, longos períodos para conclusão e maior sensibilidade a falhas na infraestrutura de rede. Estes problemas podem ser reduzidos com utilização de redes par-a-par (P2P). O objetivo desta dissertação é analisar o desempenho do protocolo BitTorrent padrão em redes corporativas e também realizar a análise após uma modificação no comportamento padrão do protocolo BitTorrent. Nesta modificação, o rastreador identifica o endereço IP do par que está solicitando a lista de endereços IP do enxame e envia somente aqueles pertencentes à mesma rede local e ao semeador original, com o objetivo de reduzir o tráfego em redes de longa distância. Em cenários corporativos típicos, as simulações mostraram que a alteração é capaz de reduzir o consumo médio de banda e o tempo médio dos downloads, quando comparados ao BitTorrent padrão, além de conferir maior robustez à distribuição em casos de falhas em enlaces de longa distância. As simulações mostraram também que em ambientes mais complexos, com muitos clientes, e onde a restrição de banda em enlaces de longa distância provoca congestionamento e descartes, o desempenho do protocolo BitTorrent padrão pode ser semelhante a uma distribuição em arquitetura cliente-servidor. Neste último caso, a modificação proposta mostrou resultados consistentes de melhoria do desempenho da distribuição.

Modelo estocástico de programação matemática de alocação de medidores de tensão em alimentadores radiais de distribuição de energia elétrica para localização de faltas e monitoramento do perfil de tensão

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Metodologia de localização de defeitos em redes subterrâneas integrando PSCAD/EMTDC e sistemas inteligentes

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Identificação de falhas estruturais usando sensores e atuadores piezelétricos e redes neurais artificiais

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