817 resultados para Otimização com restrições


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Esta tese propõe um modelo de regeneração de energia metroviária, baseado no controle de paradas e partidas do trem ao longo de sua viagem, com o aproveitamento da energia proveniente da frenagem regenerativa no sistema de tração. O objetivo é otimizar o consumo de energia, promover maior eficiência, na perspectiva de uma gestão sustentável. Aplicando o Algoritmo Genético (GA) para obter a melhor configuração de tráfego dos trens, a pesquisa desenvolve e testa o Algoritmo de Controle de Tração para Regeneração de Energia Metroviária (ACTREM), usando a Linguagem de programação C++. Para analisar o desempenho do algoritmo de controle ACTREM no aumento da eficiência energética, foram realizadas quinze simulações da aplicação do ACTREM na linha 4 - Amarela do metrô da cidade de São Paulo. Essas simulações demonstraram a eficiência do ACTREM para gerar, automaticamente, os diagramas horários otimizados para uma economia de energia nos sistemas metroviários, levando em consideração as restrições operacionais do sistema, como capacidade máxima de cada trem, tempo total de espera, tempo total de viagem e intervalo entre trens. Os resultados mostram que o algoritmo proposto pode economizar 9,5% da energia e não provocar impactos relevantes na capacidade de transporte de passageiros do sistema. Ainda sugerem possíveis continuidades de estudos.

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Devido às tendências de crescimento da quantidade de dados processados e a crescente necessidade por computação de alto desempenho, mudanças significativas estão acontecendo no projeto de arquiteturas de computadores. Com isso, tem-se migrado do paradigma sequencial para o paralelo, com centenas ou milhares de núcleos de processamento em um mesmo chip. Dentro desse contexto, o gerenciamento de energia torna-se cada vez mais importante, principalmente em sistemas embarcados, que geralmente são alimentados por baterias. De acordo com a Lei de Moore, o desempenho de um processador dobra a cada 18 meses, porém a capacidade das baterias dobra somente a cada 10 anos. Esta situação provoca uma enorme lacuna, que pode ser amenizada com a utilização de arquiteturas multi-cores heterogêneas. Um desafio fundamental que permanece em aberto para estas arquiteturas é realizar a integração entre desenvolvimento de código embarcado, escalonamento e hardware para gerenciamento de energia. O objetivo geral deste trabalho de doutorado é investigar técnicas para otimização da relação desempenho/consumo de energia em arquiteturas multi-cores heterogêneas single-ISA implementadas em FPGA. Nesse sentido, buscou-se por soluções que obtivessem o melhor desempenho possível a um consumo de energia ótimo. Isto foi feito por meio da combinação de mineração de dados para a análise de softwares baseados em threads aliadas às técnicas tradicionais para gerenciamento de energia, como way-shutdown dinâmico, e uma nova política de escalonamento heterogeneity-aware. Como principais contribuições pode-se citar a combinação de técnicas de gerenciamento de energia em diversos níveis como o nível do hardware, do escalonamento e da compilação; e uma política de escalonamento integrada com uma arquitetura multi-core heterogênea em relação ao tamanho da memória cache L1.

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The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.

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Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica.

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A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM.

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RESUMO Simulações de aeroacústica computacional demandam uma quantidade considerável de tempo, o que torna complicada a realização de estudos paramétricos. O presente trabalho propõe uma metodologia viável para otimização aeroacústica. Através da análise numérica utilizando dinâmica dos fluidos computacional, foi estudada a aplicação de uma placa separadora desacoplada como método de controle passivo da esteira turbulenta de um cilindro e avaliou-se a irradiação de ruído causado pela interação do escoamento com ambos os corpos, empregando ferramentas de aeroacústica computacional baseadas no método de Ffowcs-Williams e Hawkings. Algumas abordagens distintas de metodologias de otimização de projeto foram aplicadas neste problema, com o objetivo de chegar a uma configuração otimizada que permita a redução do nível sonoro ao longe. Assim, utilizando uma ferramenta de otimização multidisciplinar, pode-se avaliar a capacidade de modelos heurísticos e a grande vantagem do emprego de algoritmos baseados em método de superfície de resposta quando aplicados em um problema não linear, pois requerem a avaliação de um menor número de alternativas para se obter um ponto ótimo. Além disso, foi possível identificar e agrupar os resultados em 5 clusters baseados em seus parâmetros geométricos, nível de pressão sonora global e o valor quadrático médio do coeficiente de arrasto, confirmando a eficiência da aplicação de placas separadoras longas desacopladas posicionadas próximas ao cilindro na estabilização da esteira turbulenta, enquanto que o posicionamento de placas acima de um espaçamento crítico aumentou o nível de pressão acústica irradiado devido à formação de vórtices no espaço entre o cilindro e a placa separadora.

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A comercialização de energia elétrica de fontes renováveis, ordinariamente, constitui-se uma atividade em que as operações são estruturadas sob condições de incerteza, por exemplo, em relação ao preço \"spot\" no mercado de curto prazo e a geração de energia dos empreendimentos. Deriva desse fato a busca dos agentes pela formulação de estratégias e utilização de ferramentais para auxiliá-los em suas tomadas de decisão, visando não somente o retorno financeiro, mas também à mitigação dos riscos envolvidos. Análises de investimentos em fontes renováveis compartilham de desafios similares. Na literatura, o estudo da tomada de decisão considerada ótima sob condições de incerteza se dá por meio da aplicação de técnicas de programação estocástica, que viabiliza a modelagem de problemas com variáveis randômicas e a obtenção de soluções racionais, de interesse para o investidor. Esses modelos permitem a incorporação de métricas de risco, como por exemplo, o Conditional Value-at-Risk, a fim de se obter soluções ótimas que ponderem a expectativa de resultado financeiro e o risco associado da operação, onde a aversão ao risco do agente torna-se um condicionante fundamental. O objetivo principal da Tese - sob a ótica dos agentes geradores, consumidores e comercializadores - é: (i) desenvolver e implementar modelos de otimização em programação linear estocástica com métrica CVaR associada, customizados para cada um desses agentes; e (ii) aplicá-los na análise estratégica de operações como forma de apresentar alternativas factíveis à gestão das atividades desses agentes e contribuir com a proposição de um instrumento conceitualmente robusto e amigável ao usuário, para utilização por parte das empresas. Nesse contexto, como antes frisado, dá-se ênfase na análise do risco financeiro dessas operações por meio da aplicação do CVaR e com base na aversão ao risco do agente. Considera-se as fontes renováveis hídrica e eólica como opções de ativos de geração, de forma a estudar o efeito de complementaridade entre fontes distintas e entre sites distintos da mesma fonte, avaliando-se os rebatimentos nas operações.

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Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente.

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Dissertação, Mestrado, Contabilidade e Fiscalidade, Instituto Politécnico de Santarém, Escola Superior de Gestão e Tecnologia, 2016

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Ao longo dos anos, a economia mundial tem sofrido profundas mudanças, assistindo-se a uma crescente exigência por parte dos mercados, quer na diversidade dos produtos, quer na qualidade dos serviços. No Setor Automóvel, a globalização vem obrigando os construtores a adotar novos paradigmas ao nível do conceito de produção, de modo a corresponder às novas exigências de redução de custos e à obtenção de melhores níveis de produtividade e qualidade. É neste contexto, que a Indústria dos Componentes para Automóveis, ao constituir-se como um setor caraterizado por elevados graus de exigência e de competitividade, vem impondo às suas empresas o recurso a crescentes exigências nos processos tecnológicos, de forma a manter uma dinâmica de contínuo desenvolvimento e inovação de produtos, tecnologias e processos, bem como, a perseguir conceitos de qualidade total e de excelência nas suas operações. Este documento resulta, antes de tudo, de um extenso trabalho de campo, onde se procurou aplicar uma metodologia assente na T.O.C. - Theory of Constraints, com integração de conceitos de Lean Manufacturing, contribuindo assim, para a otimização de linhas de produção da empresa do setor dos componentes para automóveis, tomada como referência.

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Este estágio insere-se no âmbito do Mestrado em Equipamentos e Sistemas Mecânicos e tem por objetivo aprofundar a formação do aluno em contexto de trabalho através da sua integração nas atividades de manutenção dos equipamentos mecânicos da Fábrica CIMPOR nomeadamente na otimização da fiabilidade dos equipamentos e no acompanhamento das atividades de manutenção. A CIMPOR pertencente à empresa SGPS – Cimentos de Portugal e dedica-se fundamentalmente à produção de cimento. A produção de cimento é um processo complexo face aos enormes desafios que decorrem da elevada exigência de qualidade imposta pelos mercados e do cumprimento de parâmetros tradicionais que caracterizam e justificam a contínua procura deste tipo material, tais como a resistência à compressão e à flexão bem como as características estéticas. As exigências de fabrico deste tipo de produto colocam-se não só ao nível da qualidade da matéria-prima utilizada, mas também em termos do funcionamento adequado de toda a linha de produção, revestindo-se de particular importância a manutenção de todos os equipamentos mecânicos. Neste contexto, e dadas as condições de funcionamento adversas a que operam, os equipamentos requerem frequentes e dispendiosas intervenções de manutenção o que constitui um elemento crítico na linha de produção. Para garantir a operacionalidade dos equipamentos utilizados nos processos produtivos a manutenção assume um papel determinante, influenciando de forma significativa não só o nível de qualidade dos bens produzidos bem como os custos de produção. Uma manutenção planeada, que atua no momento exato, maximizando os meios de produção, é por excelência o modelo ideal para a minimização dos custos de manutenção inerentes. Por um lado, maximizando a utilização dos equipamentos, por outro, minimizando os custos causados por paragens imprevistas ou mesmo por intervenções e substituições desnecessárias. Como tal, é de fundamental importância proceder à caracterização pormenorizada das propriedades mecânicas dos materiais que constituem os referidos equipamentos bem como equacionar a utilização de revestimentos dotados de determinadas especificidades de modo a controlar e/ou evitar o desgaste exagerado a que estão sujeitos.

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A otimização é aplicada constantemente como método de aperfeiçoamento, desde os problemas quotidianos, aos problemas mais complexos de matemática e engenharia. A Natureza há milhões de anos que aplica eficazmente otimização em todos os seus ínfimos sistemas de forma a manter o equilíbrio. Estes processos naturais de aperfeiçoamento serviram de inspiração a diversos autores para o desenvolvimento de algoritmos de otimização. Quatro algoritmos bio-inspirados, na sua forma de otimização mono-objetivo e um algoritmo multi-objetivo são utilizados para efetuar otimização do problema do ciclo de injeção. A indústria dos moldes como conhecida pioneira no desenvolvimento tecnológico, necessita de constante aperfeiçoamento e otimização dos seus processos. A redução do tempo de ciclo é um dos principais focos de otimização pois determina fortemente o custo da peça a produzir. A procura de novos conceitos de injeção, em que se pretende produzir peças com gradientes funcionais, levaram à criação de uma nova ferramenta molde para o processamento de tecidos pré impregnados com polímero (prepreg). A introdução de novas etapas no ciclo de injeção, criaram a necessidade de uma nova formulação, de forma a modelar o processamento dos prepregs. A otimização efetuada pelos algoritmos bio-inspirados à nova formulação pretende minimizar o tempo de ciclo e obter parâmetros de processamento ideais, tais como as dimensões ideais dos canais de alimentação temperaturas e pressões de processamento. A otimização mono-objetivo tem um único objetivo, a minimização do tempo de ciclo. A otimização multi-objetivo tem como objetivos a minimização do tempo de ciclo, da queda de pressão e volume de abastecimento. Para que o princípio da sobre moldação fosse aplicado a esta nova técnica de processamento, são apresentados os métodos existentes, para que se possa criar um paralelismo e prever a adesão do polímero ao tecido. Da mesma forma é apresentado o estudo efetuado sobre a compatibilidade de materiais e as suas condições de processamento. Como resultado final, surge a ferramenta que permite a sobre-moldação, ou seja, o molde projetado, respeitando as dimensões e parâmetros obtidos pelo melhor resultado dos algoritmos mono-objetivo.

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O Brasil situa-se, no início da década de 2010, dentro de um sistema econômico mundial que apresenta características de ampla globalização dos mercados e alta competitividade das organizações que compõe esse sistema, e que sinalizam a necessidade de profissionais que sejam agentes de mudança nesses contextos dinâmicos e repletos de desafios. Na maioria dos países, a maturidade do sistema de inovação está ligada ao investimento em Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) e ao volume de geração de Propriedade Intelectual (PI). O Brasil, apesar de apresentar um Produto Interno Bruto (PIB) concentrado nos setores de agropecuária e de serviços, revela um nível de inovação gerado pelo setor produtivo e o seu consequente investimento em P&D muito baixos em comparação com a evolução desse mesmo PIB, denotando com isso que as empresas buscam, em seus países de origem, soluções já desenvolvidas e patenteadas para seu desenvolvimento ou procuram transferir a responsabilidade de produzir registros e patentes de inovações à academia. A integração da cultura acadêmica com a cultura empresarial é capaz de gerar benefícios mútuos, melhorando a competitividade do país; em outras palavras, é uma maneira de transformar o conhecimento em riqueza. Este trabalho relacionando os conceitos ensino-pesquisa e prática empresarial pretende estudar, sob o enfoque da realidade apresentada pelos Planos Estratégicos Regionais (PER) da Região do Grande ABC Paulista e das diretrizes do Plano Nacional de Pós-Graduação 2011-2020 (PNPG 2011-2020), o processo de integração do conhecimento científico existente entre as Entidades Empresariais (E-E) e as Universidades dessa mesma região. Através da metodologia de pesquisa de estudo de caso, analisaram-se as estratégias propostas pelas universidades e a prática do setor empresarial e as possíveis barreiras apontadas como restrições às interações entre eles. Nosso estudo enfocou a análise da relação entre esses dois atores e apontou as principais barreiras para a otimização dessa parceria, tais como o acesso a recursos, o aumento da competitividade via aumento da credibilidade na relação Universidade Empresa (U-E), o reconhecimento das realidades regionais e o latente descompasso entre o pensamento acadêmico e a realidade empresarial. Além disso, constatou-se a necessidade de uma mais ampla discussão, disseminação e implementação dos documentos setoriais, regionais e nacionais que regulam, esclarecem e fornecem bases estratégicas para o desenvolvimento da relação U-E, como forma de otimização do processo de transformação do conhecimento em riqueza social.

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Stimulus encouraging the production and consumption of biodiesel favors the policy of pre-serving the environment, contributing to the reduction of greenhouse gas reducing climate change. The current trend of research in this field focuses on improving these processes with the use of heterogeneous catalysts, seeing has significant advantages such as: low contamination of products, ease of separation of the catalyst from the reaction medium, possibili-ty of reuse of the catalyst, decreased corrosion problems. The objective of this research was to optimize the synthesis of AlSBA-15 for the production of biodiesel through transesterification process via ethyl route. For the optimization of hydrothermal synthesis of type AlSBA-15 catalyst has assembled a 23 factorial experimental matrix with eleven trials. The stoichiometric amounts of starting materials were varied according to different ratios Si / Al which is a factor in the experimental design, in addition to the time and temperature of aging of the synthesis gel. The material showed the best results of characterization (SBET = 591.7 (m2 / g), Vp = 0.83 (cm3 / g), Dp = 5.59 (nm), w = 6.48 (nm) was synthesized at 100 ° C for 24 hours, with a ratio Si / Al = 10.This material was applied as a heterogeneous catalyst in the reaction of ethyl transesterification as raw coconut oil in natura. Coconut oil presented suitable for obtaining biodiesel via ethyl route.The visual aspects and physical-chemical characteristics of the reaction products show that AlSBA-15 catalyst favored the reaction. According to physical-chemical analysis the order of oxidative stability of the product of the transesterification reaction was: catalytic reaction at 1500 ° C> non-catalytic reaction at 100 ° C> 100 ° C catalytic> catalytic reaction at 200 ° C Reaction. The results of oxidative stability and kinematic viscosity shows that the biodiesel produced in the catalytic sandblasting held at 150 ° C which was maintained within the ABNT NBR 7148, ABNT NBR 10441 and EN 14112.