999 resultados para Mapas - Escalas
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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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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Discutimos, neste trabalho, uma proposta de utilização da história da matemática, como organizador prévio, para o ensino da análise combinatória e da probabilidade. Esse uso da história da matemática tem como objetivo desenvolver os conhecimentos subsunçores, presentes na estrutura cognitiva dos alunos, para que possa ocorrer, de forma significativa, a aprendizagem dos conceitos desses tópicos da matemática, e que serão ensinados, de modo mais detalhado, posteriormente, através dos mapas conceituais. Vale ressaltar que, a utilização dos organizadores prévios do conteúdo, assim como a teoria dos mapas conceituais, têm fundamentação teórica nos trabalhos sobre aprendizagem significativa, do psicólogo educacional David P. Ausubel.
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Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Apesar das diversas vantagens oferecidas pelas redes neurais artificiais (RNAs), algumas limitações ainda impedem sua larga utilização, principalmente em aplicações que necessitem de tomada de decisões essenciais para garantir a segurança em ambientes como, por exemplo, em Sistemas de Energia. Uma das principais limitações das RNAs diz respeito à incapacidade que estas redes apresentam de explicar como chegam a determinadas decisões; explicação esta que seja humanamente compreensível. Desta forma, este trabalho propõe um método para extração de regras a partir do mapa auto-organizável de Kohonen, projetando um sistema de inferência difusa capaz de explicar as decisões/classificação obtidas através do mapa. A metodologia proposta é aplicada ao problema de diagnóstico de faltas incipientes em transformadores, em que se obtém um sistema classificatório eficiente e com capacidade de explicação em relação aos resultados obtidos, o que gera mais confiança aos especialistas da área na hora de tomar decisões.
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A principal dificuldade encontrada na proteção diferencial de transformadores de potência é a correta distinção entre as correntes de inrush e as correntes de faltas internas. Tradicionalmente os relés diferenciais executam esta tarefa utilizando a técnica de restrição por harmônicos baseada na premissa de que as correntes de inrush possuem alta concentração de componentes harmônicas de segunda ordem, contudo essa técnica nem sempre é eficaz. O presente trabalho tem como objetivo apresentar a proposta de duas novas metodologias capazes de realizar a identificação e distinção entre as correntes de inrush das correntes de faltas internas na proteção diferencial de transformadores de potência através de metodologias que não dependem do conteúdo de harmônicos do sinal da corrente diferencial. A primeira metodologia proposta, denominada de método do gradiente da corrente diferencial, é baseada no comportamento do vetor gradiente, obtido através da diferenciação numérica do sinal da corrente diferencial. O critério de distinção utilizado é baseado no desvio padrão do ângulo do vetor gradiente que apresenta comportamento diferenciado para correntes de inrush e correntes de curto-circuito. A segunda metodologia proposta é baseada na capacidade de reconhecimento e classificação de padrões das redes neurais de Mapeamento Auto-organizável de Kohonen. Como padrão de entrada e de treinamento da rede neural é utilizado um vetor contendo quatro níveis do espectro do desvio padrão do ângulo do vetor gradiente da corrente diferencial nas três fases do transformador de potência. A eficácia dos métodos foi testada através da simulação de diversas situações de faltas internas e correntes de inrush, incluindo situações de “Sympathetic Inrush”, em um transformador de potência usando o software EMTP/ATP e através da implementação do algoritmo em MATLAB®, apresentando resultados altamente promissores.
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Pós-graduação em Geografia - IGCE
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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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Pós-graduação em Geografia - IGCE
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O presente trabalho consiste na formulação de uma metodologia para interpretação automática de dados de campo magnético. Desta forma, a sua utilização tornará possível a determinação das fronteiras e magnetização de cada corpo. Na base desta metodologia foram utilizadas as características de variações abruptas de magnetização dos corpos. Estas variações laterais abruptas serão representadas por polinômios descontínuos conhecidos como polinômios de Walsh. Neste trabalho, muitos conceitos novos foram desenvolvidos na aplicação dos polinômios de Walsh para resolver problemas de inversão de dados aeromagnéticos. Dentre os novos aspectos considerados, podemos citar. (i) - O desenvolvimento de um algoritmo ótimo para gerar um jôgo dos polinômios "quase-ortogonais" baseados na distribuição de magnetização de Walsh. (ii) - O uso da metodologia damped least squares para estabilizar a solução inversa. (iii) - Uma investigação dos problemas da não-invariância, inerentes quando se usa os polinômios de Walsh. (iv) - Uma investigação da escolha da ordem dos polinômios, tomando-se em conta as limitações de resolução e o comportamento dos autovalores. Utilizando estas características dos corpos magnetizados é possível formular o problema direto, ou seja, a magnetização dos corpos obedece a distribuição de Walsh. É também possível formular o problema inverso, na qual a magnetização geradora do campo observado obedece a série de Walsh. Antes da utilização do método é necessária uma primeira estimativa da localização das fontes magnéticas. Foi escolhida uma metodologia desenvolvida por LOURES (1991), que tem como base a equação homogênea de Euler e cujas exigências necessárias à sua utilização é o conhecimento do campo magnético e suas derivadas. Para testar a metodologia com dados reais foi escolhida uma região localizada na bacia sedimentar do Alto Amazonas. Os dados foram obtidos a partir do levantamento aeromagnético realizado pela PETROBRÁS.