Sistema de controle de escoamento de gás natural em dutos de distribuição com detecção de vazamentos utilizando redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Pré-regulador retificador entrelaçado (Interleaved) ZCS-FM boost, com controle digital através de dispositivo FPGA e linguagem VHDL

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

Avaliação instrumental da correspondência de cor de resinas compostas em função de escala de referência, tonalidade, composição e espessura

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação da resistência à fadiga de instrumentos rotatórios do Sistema Pro Taper Universal por meio de ensaio dinâmico

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Aplicação de redes neurais em análise de viabilidade econômica de co-geração de energia elétrica

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Aplicação da Lógica Fuzzy para avaliação do faturamento do consumo de energia elétrica e demanda de uma empresa de avicultura de postura

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Extração e utilização de frutanos de Yacon (Polymnia sonchifolia) na funcionalização de alimentos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Balanço de espécies químicas em microbacias sob utilização agrícola - região de Botucatu/SP

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Análise da viabilidade da reciclagem de dejetos de bovinos com tratamento biológico, em sistema intensivo de produção de leite

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Reatores eletrônicos para sistemas de iluminação com múltiplas lâmpadas tubulares fluorescentes com controle de luminosidade, elevada eficiência e elevado fator de potência

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Localização de falhas em linhas de transmissão utilizando decomposição harmônica e redes neurais artificiais

Este trabalho propõe a utilização de uma nova metodologia para a localização de falhas em linhas de transmissão (LT). Esta metodologia consiste na utilização da decomposição harmônica da corrente de fuga de uma linha e na aplicação de uma Rede Neural Artificial (RNA) capaz de distinguir padrões da condição normal de funcionamento e padrões de situações de falhas de uma LT. Foi utilizado um modelo Pi capaz de absorver dados reais de tensão e corrente de três fases e de alterar valores de R, L e C segundo modificações ambientais. Neste modelo foram geradas falhas em todas as torres com diferentes valores de capacitância. A saída fornecida pelo modelo é a decomposição da corrente de fuga do trecho considerado. Os dados de entrada e saída do modelo foram utilizados no treinamento da RNA desenvolvida. A aquisição de dados reais de tensão e corrente foi feita através de analisadores de parâmetros de qualidade de energia elétrica instalados nas extremidades de um trecho de LT, Guamá-Utinga, pertencente à Centrais Elétricas do Norte do Brasil ELETRONORTE. O cálculo dos parâmetros construtivos foi feito através do método matricial e melhorado através da utilização do Método de Elementos Finitos (MEF). A RNA foi desenvolvida com o auxílio do software Matlab. Para treinamento da RNA foi utilizado o algoritmo de Retropropagação Resiliente que apresentou um bom desempenho. A RNA foi treinada com dois conjuntos de dados de treinamento para analisar possíveis diferenças entre as saídas fornecidas pelos dois grupos. Nos dois casos apresentou resultados satisfatórios, possibilitando a localização de falhas no trecho considerado.

Aplicação de redes neurais no controle de teores de cobre e ouro do depósito de Chapada (GO)

Pós-graduação em Geologia Regional - IGCE

Hidroquímica dos lagos Bolonha e Água Preta, mananciais de Belém-Pará

A Região Metropolitana de Belém é abastecida com água potável pela Companhia de Saneamento do Pará (COSANPA), que utiliza os mananciais do Utinga, lagos Bolonha e Água Preta, considerados os mais importantes da região, responsáveis pelo abastecimento de 75% dessa população. Os mananciais recebem diuturnamente contribuição das águas do rio Guamá, para manter seus níveis de água. A amostragem das águas (superficiais e fundo) foi feita em 12 pontos, 11 no lago Água Preta e 1 no lago Bolonha. Todas as coletas foram realizadas com o auxilio de uma garrafa hidrológica (Niskin). O trabalho teve como objetivo estudar os parâmetros abióticos como temperatura, turbidez, cor aparente, condutividade elétrica, pH, oxigênio dissolvido, nitrato, N-amoniacal, fosfato, sólidos suspensos e transparência da água, para avaliar seu comportamento frente a sazonal idade e hidrologia nos lagos. As variáveis hidrológicas estudadas foram vazões de entrada e saída dos lagos, precipitação pluviométrica, variação dos níveis de água e variação dos volumes de água. A batimetria no lago Água Preta foi realizada para obter dados atuais de profundidades médias. Aos resultados foi aplicado um tratamento estatístico a fim de avaliar as relações entre os parâmetros estudados. Os parâmetros turbidez, cor aparente e sólidos suspensos tiveram concentrações mais elevadas no período de menor precipitação pluviométrica e apresentaram valore variando entre 4 e 59 UNT; 15 a 550 mg L¯¹ Pt Co e 1 a 57 mg L¯¹, respectivamente. A condutividade elétrica mostrou distribuição semelhante à dos parâmetros físicos analisados, com maiores concentrações no período de menor precipitação pluviométrica, e variou de 35,40 µ S/cm¯¹ a 149,70 µ S/cm¯¹. Os nutrientes estudados (nitrato, N-amoniacal e fosfato) apresentaram valores máximos de 1,4 mg L¯¹ 1,34 mg¯¹ e 1,6 mg L¯¹., respectivamente.

Cartas marcadas: prática epistolar e formas de vida na correspondência de Mário de Sá-Carneiro

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estratégias de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache

Este artigo apresenta um estudo experimental de técnicas de identificação paramétrica aplicadas à modelagem dinâmica de um servidor web Apache. Foi desenvolvido um arranjo experimental para simular variações de carga no servidor. O arranjo é composto por dois computadores PC, sendo um deles utilizado para executar o servidor Apache e o outro utilizado como um gerador de carga, solicitando requisições de serviço ao servidor Apache. Foram estimados modelos paramétricos auto-regressivos (AR) para diferentes pontos de operação e de condição de carga. Cada ponto de operação foi definido em termos dos valores médios para o parâmetro de entrada MaxClients (parâmetro utilizado para definir o número máximo de processos ativos) e a saída percentual de consumo de CPU (Central Processing Unit) do servidor Apache. Para cada ponto de operação foram coletadas 600 amostras, com um intervalo de amostragem de 5 segundos. Metade do conjunto de amostras coletadas em cada ponto de operação foi utilizada para estimação do modelo, enquanto que a outra metade foi utilizada para validação. Um estudo da ordem mais adequada do modelo mostrou que, para um ponto de operação com valor reduzido de MaxClients, um modelo AR de 7a ordem pode ser satisfatório. Para valores mais elevados de MaxClients, os resultados mostraram que são necessários modelos de ordem mais elevada, devido às não-linearidades inerentes ao sistema.