1000 resultados para Algoritmo de Colisão de Partículas
Resumo:
O presente trabalho demonstra a aplicação de um Algoritmo Genético com o intuito de projetar um controlador Fuzzy MISO, através da sintonia de seus parâmetros, em um processo experimental de nivelamento de líquido em um tanque, cuja dinâmica apresenta características não-lineares. Para o projeto e sintonia do controlador, foi utilizado o suporte do software Matlab, e seus pacotes Simulink e Global Optimization Toolbox. O Controlador Fuzzy ora projetado teve seu desempenho avaliado através de ensaios em tempo real em um Sistema de Nível de Liquido.
Resumo:
A identificação de fácies em um poço não testemunhado é um dos problemas clássicos da avaliação de formação. Neste trabalho este problema é tratado em dois passos, no primeiro produz-se a codificação da informação geológica ou da descrição das fácies atravessadas em um poço testemunhado em termos das suas propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos e traduzidas pelos parâmetros L e K, que são obtidos a partir dos perfis de porosidade (densidade, sônico e porosidade neutrônica) e pela argilosidade (Vsh) calculada pelo perfil de raio gama natural. Estes três parâmetros são convenientemente representados na forma do Gráfico Vsh-L-K. No segundo passo é realizada a interpretação computacional do Gráfico Vsh-L-K por um algoritmo inteligente construído com base na rede neural competitiva angular generalizada, que é especializada na classificação de padrões angulares ou agrupamento de pontos no espaço n-dimensional que possuem uma envoltória aproximadamente elipsoidal. Os parâmetros operacionais do algoritmo inteligente, como a arquitetura da rede neural e pesos sinápticos são obtidos em um Gráfico Vsh-L-K, construído e interpretado com as informações de um poço testemunhado. Assim, a aplicação deste algoritmo inteligente é capaz de identificar e classificar as camadas presentes em um poço não testemunhado, em termos das fácies identificadas no poço testemunhado ou em termos do mineral principal, quando ausentes no poço testemunhado. Esta metodologia é apresentada com dados sintéticos e com perfis de poços testemunhados do Campo de Namorado, na Bacia de Campos, localizada na plataforma continental do Rio de Janeiro, Brasil.
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Neste trabalho são apresentadas expressões exatas e aproximações quadráticas das conhecidas equações de Knott-Zöeppritz, que calculam as amplitudes dos coeficientes Rpp e Rsp em termos dos contrastes médios relativos, bem como é procedida a inversão dos parâmetros de dados de AVO a partir destas aproximações quadráticas. Nesta inversão é utilizado o algoritmo de Levenberg-Marquardt, e são considerados apenas os eventos refletidos Rpp e convertidos Rsp, não associados. Nos estudos dos parâmetros físicos dos meios contrastes de impedância (δz), módulo de cisalhamento (δμ) e velocidade da onda p (δα), verificou-se quais desses parâmetros podem ser invertidos. Os resultados obtidos mostram que o contraste de impedância (δz) é muito bem resolvido estando ele relacionado com o contraste de velocidade da onda p (δα) ou com o contraste de cisalhamento (δμ), no caso de eventos refletidos considerando modelos de alto, moderado e baixo contrastes. Por outro lado ao se fixar o contraste de impedância e relacionar os outros dois parâmetros em consideração, os resultados mostram que esses são mal resolvidos, ou seja, a região de ambiguidade torna-se muito grande e os parâmetros tornam-se ambíguos e instáveis. No caso do evento convertido e na combinação do evento refletido com o convertido, para os modelos de baixo e moderado contrastes, (δz) é muito bem resolvido, caso que não acontece para modelo de alto contraste. Diante desses resultados verifica-se que no procedimento de inversão quadrática de dados de AVO, fixado (δμ), a recuperação dos dois parâmetros variados é muito boa, no caso do evento refletido, e razoavelmente boa no caso do evento convertido, por esse motivo optou-se pela fixação do módulo de cisalhamento.
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Apesar do aumento significativo do uso de redes locais sem fio (WLAN) nos últimos anos, aspectos de projeto e planejamento de capacidade da rede são ainda sistematicamente negligenciados durante a implementação da rede. Tipicamente um projeto de rede local sem fio é feito e instalado por profissionais de rede. Esses profissionais são extremamente experientes com redes cabeadas, mas são ainda geralmente pouco experientes com redes sem fio. Deste modo, as instalações de redes locais sem fio são desvantajosas pela falta de um modelo de avaliação de desempenho e para determinar a localização do ponto de acesso (PA), além disso, fatores importantes do ambiente não são considerados no projeto. Esses fatores se tornam mais importante quando muitos pontos de acesso (PAs) são instalados para cobrir um único edifício, algumas vezes sem planejamento de freqüência. Falhas como essa podem causar interferência entre células geradas pelo mesmo PA. Por essa razão, a rede não obterá os padrões de qualidade de serviço (QoS) exigidos por cada serviço. O presente trabalho apresenta uma proposta para planejamento de redes sem fio levando em consideração a influência da interferência com o auxílio de inteligência computacional tais como a utilização de redes Bayesianas. Uma extensiva campanha de medição foi feita para avaliar o desempenho de dois pontos de acesso (PAs) sobre um cenário multiusuário, com e sem interferência. Os dados dessa campanha de medição foram usados como entrada das redes Bayesianas e confirmaram a influência da interferência nos parâmetros de QoS. Uma implementação de algoritmo genético foi utilizado permitindo uma abordagem híbrida para planejamento de redes sem fio. Como efeito de comparação para otimizar os parâmetros de QoS, de modo a encontrar a melhor distância do PA ao receptor garantindo as recomendações do International Telecomunication Union (ITU-T), a técnica de otimização por enxame de partículas foi aplicada.
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Química - IQ
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Biometria - IBB
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE