Análise dinâmica por Wavelets em um sistema com fricção seca e amortecimento

Pós-graduação em Física - IGCE

Redes neurais: aplicação no monitoramento da vida de ferramentas de corte

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação da rugosidade, corrosão e aderência bacteriana no titânio comercialmente puro após ação de fluoretos em diferentes períodos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise eletromiográfica da postura do profissional de saúde no inícioe fim doexpediente de trabalho

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG

Efeitos do treinamento de caminhada em declive sobre índices de aptidão aeróbia

Pós-graduação em Desenvolvimento Humano e Tecnologias - IBRC

Adaptações neuromusculares após um treinamento de caminhada em declive

Pós-graduação em Desenvolvimento Humano e Tecnologias - IBRC

Análise e demonstração do comportamento do escoamento bifásico gás-sólido

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Capacidade combinatória de linhagens S4 de milho super-doce (Zea mays L.), portadoras do gene shrunken-2

Pós-graduação em Agronomia (Agricultura) - FCA

Análise de parâmetros eletromiográficos durante testes de contrações isométricas fatigantes e do efeito de um treinamento de resistência de curta duração

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

Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

Simulation of soybean growth and yield under northeastern Amazon climatic conditions

O objetivo deste trabalho foi parametrizar, calibrar e validar uma nova versão do modelo de crescimento e de produtividade da soja desenvolvido por Sinclair, em condições naturais de campo no nordeste da Amazônia. Os dados meteorológicos e os valores de crescimento e de área foliar da soja foram obtidos em um experimento agrometeorológico realizado em Paragominas, PA, de 2006 a 2009. As condições climáticas durante o experimento foram muito distintas, com uma ligeira redução na precipitação em 2007, em virtude do fenômeno El Niño. Houve redução no índice de área foliar (IAF) e na produção de biomassa neste ano, a qual foi reproduzida pelo modelo. A simulação do IAF apresentou raiz do erro quadrado médio (REQM) de 0,55 a 0,82 m2 m‑2, de 2006 a 2009. A simulação da produtividade da soja para os dados independentes apresentou um REQM de 198 kg ha‑1, ou seja, uma superestimativa de 3%. O modelo encontra-se calibrado e validado para as condições climáticas da Amazônia e pode contribuir positivamente para a melhoria das simulações dos impactos da mudança de uso da terra na região amazônica. A versão modificada do modelo de Sinclair simula adequadamente a formação de área foliar, a biomassa total e a produtividade da soja, nas condições climáticas do nordeste da Amazônia.

Modelagem de comunicações móveis com a utilização de series temporais e geoestatísticas

O presente trabalho apresenta os resultados da modelagem de canal de propagação baseado em séries temporais multivariadas com a utilização de dados coletados em campanhas de medição e as principais características da urbanização de onze vias do centro da cidade de Belém-Pa. Modelos de função de transferência foram utilizados para avaliar efeitos na série temporal da potência do sinal recebido (dBm) que foi utilizada como variável resposta e como variáveis explicativas a altura dos prédios e as distâncias entre os prédios. Como nos modelos em séries temporais desconsideram-se as possíveis correlações entre amostras vizinhas, utilizou-se um modelo geoestatístico para se estabelecer a correção do erro deste modelo. Esta fase do trabalho consistiu em um conjunto de procedimentos necessários às técnicas geoestatísticas. Tendo como objetivo a análise em duas dimensões para dados espacialmente distribuídos, no que diz respeito à interpolação de superfícies geradas a partir das mostras georreferenciadas obtidas dos resíduos da potência do sinal recebido calculados com o modelo em séries temporais. Os resultados obtidos com o modelo proposto apresentam um bom desempenho, com erro médio quadrático na ordem de 0,33 dB em relação ao sinal medido, considerando os dados das onze vias do centro urbano da cidade de Belém/Pa. A partir do mapa de distribuição espacial da potência do sinal recebido (dBm), pode se identificar com facilidade as zonas infra ou supra dimensionadas em termos desta variável, isto é, beneficiadas ou prejudicadas com relação a recepção do sinal, o que pode resultar em um maior investimento da operadora (concessionária de telefonia celular móvel) local naquelas regiões onde o sinal é fraco.

Influência da facilitação neuromuscular proprioceptiva na alteração da fibra do músculo rectus femoris vista através da eletromiografia de superfície e dinamometria analógica

A Facilitação Neuromuscular Proprioceptiva – FNP – é uma técnica que cada vez mais vem sendo utilizada no treinamento muscular de pessoas saudáveis e atletas. Pesquisas vêm mostrando que exercícios de resistência, dentre eles a FNP, são capazes de converter o tipo das fibras musculares treinadas. Esta pesquisa teve como objetivo verificar a eficiência da FNP no acréscimo de força muscular e verificar por métodos não invasivos se haveria indicativo de conversão de tipo de fibra muscular após o treinamento. Um grupo amostral de 22 jovens, universitárias do sexo feminino com idade entre 18 e 25 anos e fisicamente ativas, foi dividido em: grupo controle (GC n=10) e grupo experimental (GE n=12). Foram inicialmente mensurados: I - força da Contração Voluntária Máxima - CVM do músculo quadríceps por dinamometria analógica e root mean square - RMS e II - área de ativação muscular por eletromiografia de superfície (EMG) de todos os sujeitos. Após a primeira coleta de dados o GE realizou treinamento baseado na FNP no membro inferior dominante por 15 sessões em 5 semanas. Ao final, nova mensuração foi feita em todos. Quanto à força muscular, houve acréscimo em ambos os grupos, significativa no GC (p<0,01) e no GE (p<0,05); para RMS e tempo de CVM, houve aumento não significativo no GE, mas a interação Vxt aumentou significativamente para este grupo. Os resultados corroboram a literatura ao mostrar que músculos com predomínio de fibras resistentes (fibras I/ II A) possuem maior tempo de contração com mais ativação elétrica e de que a FNP é capaz fibras tipo II B para II A. Concluiu-se que para a amostra estudada o treinamento foi eficiente no acréscimo de força muscular e os dados EMG apresentados mostram fortes evidências da conversão das fibras do músculo treinado.

Estratégia de identificação paramétrica aplicada à modelagem fenomenológica de um sistema do tipo correia transportadora industrial para fins de detecção de faltas

Os sistemas do tipo correia transportadora, são sistemas essenciais para grandes empresas, embora este equipamento apresente um elevado grau de criticidade, de modo que uma parada não planejada do mesmo, pode gerar perdas imensas ou até mesmo a parada de todo o processo produtivo. Tendo em vista a criticidade do equipamento, torna-se necessário realizar a monitoração adequada do mesmo e detectar com maior antecedência possível a ocorrência de alguma falta ocorrida no sistema. Objetivando reduzir as paradas não planejadas, investiga-se nesta dissertação a modelagem de um sistema do tipo correia transportadora com a finalidade de uso no monitoramento e diagnóstico de faltas neste tipo de sistema. Primeiramente é discutido um modelo fenomenológico do processo, o qual é baseado na aplicação das leis da mecânica e considerando-se os diversos tipos de força de oposição ao movimento de uma correia transportadora. Os principais parâmetros do transportador foram estimados utilizando-se técnicas de identificação baseadas em Mínimos Quadrados Não Recursivos. Em seguida, foi desenvolvido e implementado um algoritmo de detecção de faltas utilizando a teoria de análise intervalar, de modo que possibilite detectar condições inadequadas de funcionamento. Com o intuito de avaliar o desempenho do algoritmo proposto foi projetado e construído um protótipo que emula as condições operacionais típicas de um sistema real do tipo correia transportadora. Os resultados obtidos experimentalmente, confirmam o bom desempenho da metodologia proposta.

Evapotranspiração e coeficientes de cultura da melancieira irrigada por gotejamento em Alvorada do Gurguéia-PI

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)