Multi-choice mixed integer goal programming optimization for real problems in a sugar and ethanol milling company

Goal Programming (GP) is an important analytical approach devised to solve many realworld problems. The first GP model is known as Weighted Goal Programming (WGP). However, Multi-Choice Aspirations Level (MCAL) problems cannot be solved by current GP techniques. In this paper, we propose a Multi-Choice Mixed Integer Goal Programming model (MCMI-GP) for the aggregate production planning of a Brazilian sugar and ethanol milling company. The MC-MIGP model was based on traditional selection and process methods for the design of lots, representing the production system of sugar, alcohol, molasses and derivatives. The research covers decisions on the agricultural and cutting stages, sugarcane loading and transportation by suppliers and, especially, energy cogeneration decisions; that is, the choice of production process, including storage stages and distribution. The MCMIGP allows decision-makers to set multiple aspiration levels for their problems in which the more/higher, the better and the less/lower, the better in the aspiration levels are addressed. An application of the proposed model for real problems in a Brazilian sugar and ethanol mill was conducted; producing interesting results that are herein reported and commented upon. Also, it was made a comparison between MCMI GP and WGP models using these real cases. © 2013 Elsevier Inc.

Exterior orientation of CBERS-2B imagery using multi-feature control and orbital data

The major contribution of this paper relates to the practical advantages of combining Ground Control Points (GCPs), Ground Control Lines (GCLs) and orbital data to estimate the exterior orientation parameters of images collected by CBERS-2B (China-Brazil Earth Resources Satellite) HRC (High-resolution Camera) and CCD (High-resolution CCD Camera) sensors. Although the CBERS-2B is no longer operational, its images are still being used in Brazil, and the next generations of the CBERS satellite will have sensors with similar technical features, which motivates the study presented in this paper. The mathematical models that relate the object and image spaces are based on collinearity (for points) and coplanarity (for lines) conditions. These models were created in an in-house developed software package called TMS (Triangulation with Multiple Sensors) with multi-feature control (GCPs and GCLs). Experiments on a block of four CBERS-2B HRC images and on one CBERS-2B CCD image were performed using both models. It was observed that the combination of GCPs and GCLs provided better bundle block adjustment results than conventional bundle adjustment using only GCPs. The results also demonstrate the advantages of using primarily orbital data when the number of control entities is reduced. © 2013 International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, Inc. (ISPRS).

Multiple-trait random regression models for the estimation of genetic parameters for milk, fat, and protein yield in buffaloes

In this study, genetic parameters for test-day milk, fat, and protein yield were estimated for the first lactation. The data analyzed consisted of 1,433 first lactations of Murrah buffaloes, daughters of 113 sires from 12 herds in the state of São Paulo, Brazil, with calvings from 1985 to 2007. Ten-month classes of lactation days were considered for the test-day yields. The (co)variance components for the 3 traits were estimated using the regression analyses by Bayesian inference applying an animal model by Gibbs sampling. The contemporary groups were defined as herd-year-month of the test day. In the model, the random effects were additive genetic, permanent environment, and residual. The fixed effects were contemporary group and number of milkings (1 or 2), the linear and quadratic effects of the covariable age of the buffalo at calving, as well as the mean lactation curve of the population, which was modeled by orthogonal Legendre polynomials of fourth order. The random effects for the traits studied were modeled by Legendre polynomials of third and fourth order for additive genetic and permanent environment, respectively, the residual variances were modeled considering 4 residual classes. The heritability estimates for the traits were moderate (from 0.21-0.38), with higher estimates in the intermediate lactation phase. The genetic correlation estimates within and among the traits varied from 0.05 to 0.99. The results indicate that the selection for any trait test day will result in an indirect genetic gain for milk, fat, and protein yield in all periods of the lactation curve. The accuracy associated with estimated breeding values obtained using multi-trait random regression was slightly higher (around 8%) compared with single-trait random regression. This difference may be because to the greater amount of information available per animal. © 2013 American Dairy Science Association.

Neural networks models for wear patterns recognition of single-point dresser

Grinding is a workpiece finishing process for advanced products and surfaces. However, the constant friction between workpiece and grinding wheel causes the latter to lose its sharpness, thereby impairing the result of the grinding process. When this occurs, the dressing process is essential to sharpen the worn grains of the grinding wheel. The dressing conditions strongly influence the performance of the grinding operation; hence, monitoring them throughout the process can increase its efficiency. The purpose of this study was to classify the wear condition of a single-point dresser using intelligent systems whose inputs were obtained by digitally processing acoustic emission signals. Two multilayer perceptron (MLP) neural networks were compared for their classification ability, one using the root mean square (RMS) statistics and another the ratio of power (ROP) statistics as input. In this study, it was found that the harmonic content of the acoustic emission signal is influenced by the condition of the dresser, and that the condition of the tool under study can be classified by using the aforementioned statistics to feed a neural network. © IFAC.

Reconstrução e geração de malhas em estruturas biomecânicas tridimensionais para análise por elemento finitos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo multi-instrumental do processo de desintegração de comprimidos envolvendo três classes de desintegrantes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelos para avaliação genética do tamanho de leitegada em suínos

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Estimativas de componentes de (CO) variância de características de crescimentos na raça Nelore, utilizando inferência bayesiana

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Desenvolvimento de um sintetizador de freqüência de baixo custo em tecnologia CMOS

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Utilização de redes neurais artificiais no ajuste de controladores suplementares e dispositivo FACTS STATCOM para a melhoria da estabilidade a pequenas perturbações do sistema elétrico de potência

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise Bayesiana da área de olho do lombo e da espessura de gordura obtidas por ultrassom e suas associações com outras características de importância econômica na raça Nelore

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelo de propagação indoor multi-andar em 2.4 GHz com estimativa de parâmetros de QoS em chamadas VoIP

O advento de novas formas multimídia tem atraído uma clientela exigente, onde preocupação não é somente com o serviço, mas também, com a qualidade que esse serviço pode ser oferecido. As WLAN (Wireless Local Area Networks) tornaram-se a forma mais comum de roteamento de Internet, devido ao seu baixo custo e facilidade de implementação. Para realizar um bom roteamento é necessário um planejamento, utilizando-se modelos. Os modelos de propagação existentes na literatura fazem a predição da intensidade do sinal, mas algumas vezes não contemplam a previsão de um bom serviço. Nesse sentido a presente dissertação propõe-se a elaborar um modelo de propagação empírico indoor multi-andar que não só prediz a potência recebida, mas também faz uma previsão para algumas métricas de QoS (Quality of Service) de chamadas VoIP (Voice over Internet Protocol). Para a elaboração do modelo proposto foram feitas campanhas de medição, em um prédio de dois andares, em pisos distintos mantendo-se a posição do ponto de acesso (PA) fixa. Estudos de geometria analítica para a contagem e agregação de perdas em pisos e paredes. Os resultados do modelo proposto foram comparados com um modelo da literatura que tem um comportamento similar, onde é possível verificar o melhor desempenho do modelo proposto, e para efeito de estudo um andar completamente simulado foi introduzido para avaliação.

Modelagem dinâmica espacial de mudanças no uso do solo urbano: contribuição metodológica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem 2,5D dos campos usados no Método Eletromagnético a Multi-Frequência - EMMF

Esta tese mostra a modelagem 2,5D de dados sintéticos do Método Eletromagnético a Multi-frequência (EMMF). O trabalho é apresentado em duas partes: a primeira apresenta os detalhes dos métodos usados nos cálculos dos campos gerados por uma bobina horizontal de corrente colocada sobre a superfície de modelos bidimensionais; e a segunda, usa os resultados obtidos para simular os dados medidos no método EMMF, que são as partes real e imaginária da componente radial do campo magnético gerado pela bobina. Nesta segunda parte, observamos o comportamento do campo calculado em diversos modelos, incluindo variações nas propriedades físicas e na geometria dos mesmos, com o intuito de verificar a sensibilidade do campo observado com relação às estruturas presentes em uma bacia sedimentar. Com esta modelagem, podemos observar as características dos dados e como as duas partes, real e imaginária, contribuem com informações distintas e complementares. Os resultados mostram que os dados da componente radial do campo magnético apresentam muito boa resolução lateral, mesmo estando a fonte fixa em uma única posição. A capacidade desses dados em distinguir e resolver estruturas alvo será fundamental para o trabalho futuro de inversão, bem como para a construção de seções de resistividade aparente.

Imageamento multifoco de refletores sísmicos

A simulação de uma seção sísmica de afastamento-nulo (ZO) a partir de dados de cobertura múltipla para um meio 2-D, através do empilhamento, é um método de imageamento de reflexão sísmica muito utilizado, que permite reduzir a quantidade de dados e melhorar a relação sinal/ruído. Segundo Berkovitch et al. (1999) o método Multifoco está baseado na Teoria do Imageamento Homeomórfico e consiste em empilhar dados de cobertura múltipla com distribuição fonte-receptor arbitrária de acordo com uma nova correção de sobretempo, chamada Multifoco. Esta correção de sobretempo esta baseada numa aproximação esférica local da frente de onda focalizante na vizinhança da superfície da terra. Este método permite construir uma seção sísmica no domínio do tempo de afastamento nulo aumentando a relação sinal/ruído. A técnica Multifoco não necessita do conhecimento a priori de um macro-modelo de velocidades. Três parâmetros são usados para descrever a aproximação de tempo de trânsito, Multifoco, os quais são: 1) o ângulo de emergência do raio de afastamento nulo ou raio de reflexão normal (β₀), 2) a curvatura da frente de onda no Ponto de Incidência Normal (R_NIP) e 3) curvatura da frente de Onda Normal (R_N). Sendo também necessário a velocidade próximo a superfície da terra. Neste trabalho de tese aplico esta técnica de empilhamento Multifoco para dados de cobertura múltipla referidos a modelos de velocidade constante e modelo heterogêneos, com o objetivo de simular seções sísmicas afastamento-nulo. Neste caso, como se trata da solução de um problema direto, o macro-modelo de velocidades é considerado conhecido a priori. No contexto do problema inverso tem-se que os parâmetros R_NIP, R_N e β₀ podem ser determinados a partir da análise de coerência aplicada aos dados sísmicos de múltipla cobertura. Na solução deste problema a função objetivo, a ser otimizada, é definida pelo cálculo da máxima coerência existente entre os dados na superfície de empilhamento sísmico. Neste trabalho de tese nos discutimos a sensibilidade da aproximação do tempo de trânsito usado no empilhamento Multifoco, como uma função dos parâmetros R_NIP, R_N e β₀. Esta análise de sensibilidade é feita de três diferentes modos: 1) a primeira derivada da função objetivo, 2) a medida de coerência, denominada semelhança, e 3) a sensibilidade no Empilhamento Multifoco.