Modelos agrometeorológicos estatísticos de previsão de produtividade e qualidade para cana-de-açúcar

Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

Determinação do máximo déficit acumulado de oxigênio de nadadores por meio da técnica de retro extrapolação

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação do tempo de resposta de um controlador de fluxo com DGPS submetido à variação de velocidade de voo em condições de voo simulado em laboratório

The application of pesticides is one of the most important steps in the agricultural production process. The spray volume can directly affect application success, and this parameter is directly dependent on the displacement speed of the sprayer. In conventional systems, the operator has to maintain a constant speed to ensure uniform application along the tracks. In order to improve over application quality and preserve levels of precision for applied doses; the use of electronic flow control systems allows for automatic adjustment of volume applied over the area when there is a change in velocity during application. The objective of this research was to study the response times of a flow controller with DGPS for aerial application subjected to variations of velocity in laboratory simulated flight conditions. For this purpose, a bench test has been developed including software for simulating DGPS signals, which was used to simulate different flight speeds and conditions. The results showed the average response time from the flow controller to a change in velocity to be between 6 and 20 seconds. Variations in total flow and the controller setting had a significant influence on response time with situations where there was interaction between the factors being evaluated. There was a tendency for better response times using a constant setting for the control algorithm other than that specified by the manufacturer. The flow controller presented an average error rates below 2% in all evaluated operating conditions, providing satisfactory accuracy in determining the output of product in different test situations.

Localização de descargas parciais em transformadores de potência por meio de sensores piezelétricos de baixo custo e sistemas inteligentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Localização de descargas parciais em transformadores de potência por meio de sensores piezelétricos de baixo custo e sistemas inteligentes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Parametrização e avaliação do modelo DSSAT/Canegro para variedades brasileiras de cana-de-açúcar

O objetivo deste trabalho foi parametrizar e avaliar o modelo DSSAT/Canegro para cinco variedades brasileiras de cana-de-açúcar. A parametrização foi realizada a partir do uso de dados biométricos e de crescimento das variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86-7515 e RB 83-5486, obtidos em cinco localidades brasileiras. Foi realizada análise de sensibilidade local para os principais parâmetros. A parametrização do modelo foi feita por meio da técnica de estimativa da incerteza de probabilidade generalizada ("generalized likelihood uncertainty estimation", Glue). Para a avaliação das predições, foram utilizados, como indicadores estatísticos, o coeficiente de determinação (R2), o índice D de Willmott e a raiz quadrada do erro-médio (RMSE). As variedades CTC apresentaram índice D entre 0,870 e 0,944, para índice de área foliar, altura de colmo, perfilhamento e teor de sacarose. A variedade RB 83-5486 apresentou resultados similares para teor de sacarose e massa de matéria fresca do colmo, enquanto a variedade RB 86-7515 apresentou valores entre 0,665 e 0,873, para as variáveis avaliadas.

Redes neurais artificiais na previsão da inflação: aplicação como ferramenta de apoio à análise de decisões financeiras em organizações de pequeno porte

As estimações das taxas de inflação são de fundamental importância para os gestores, pois as decisões de investimento estão intimamente ligadas a elas. Contudo, o comportamento inflacionário tende a ser não linear e até mesmo caótico, tornando difícil a sua correta estimação. Essa característica do fenômeno pode tornar imprecisos os modelos mais simples de previsão, acessíveis às pequenas organizações, uma vez que muitos deles necessitam de grandes manipulações de dados e/ou softwares especializados. O presente artigo tem por objetivo avaliar, por meio de análise formal estatística, a eficácia das redes neurais artificiais (RNA) na previsão da inflação, dentro da realidade de organizações de pequeno porte. As RNA são ferramentas adequadas para mensurar os fenômenos inflacionários, por se tratar de aproximações de funções polinomiais, capazes de lidar com fenômenos não lineares. Para esse processo, foram selecionados três modelos básicos de redes neurais artificiais Multi Layer Perceptron, passíveis de implementação a partir de planilhas eletrônicas de código aberto. Os três modelos foram testados a partir de um conjunto de variáveis independentes sugeridas por Bresser-Pereira e Nakano (1984), com defasagem de um, seis e doze meses. Para tal, foram utilizados testes de Wilcoxon, coeficiente de determinação R² e o percentual de erro médio dos modelos. O conjunto de dados foi dividido em dois, sendo um grupo usado para treinamento das redes neurais artificiais, enquanto outro grupo era utilizado para verificar a capacidade de predição dos modelos e sua capacidade de generalização. Com isso, o trabalho concluiu que determinados modelos de redes neurais artificiais têm uma razoável capacidade de predição da inflação no curto prazo e se constituem em uma alternativa razoável para esse tipo de mensuração.

Construção e validação de um instrumento de análise qualitativa do arremesso (lance-livre) do basquetebol

Quando o profissional da área de Educação Física está ensinando uma habilidade motora, ele procura avaliar o movimento realizado pelo aluno e reflete sobre quais intervenções poderiam ser feitas naquele momento. No entanto, muitas vezes, o professor não dispõe de recursos que possam auxiliá-lo no processo de avaliação do movimento a ser aprendido pelo aluno. O processo de aquisição habilidades motoras poderia ser facilitado se o professor dispusesse nesse momento de um instrumento que identificasse o erro(s) cometido(s), bem como, qual seria a informação prioritária a ser fornecida ao aprendiz. Portanto, como a literatura especializada apresenta escassez no que diz respeito a esse tipo de ferramenta, o objetivo do presente estudo foi construir, validar e testar a objetividade e fidedignidade de um instrumento (checklist) que avalia a qualidade do arremesso do basquetebol (lance livre). O checklist da habilidade foi desenvolvido e avaliado por especialistas da modalidade esportiva e, posteriormente, o checklist foi utilizado para analisar 10 arremessos (vídeo editado) de quatro indivíduos em diferentes fases de aprendizagem da habilidade. Os resultados foram organizados em função do erro crítico e somatória de erros verificados pelos especialistas em duas ocasiões com uma semana de intervalo. Contrastando as avaliações do mesmo avaliador e entre avaliadores, em ambas as medidas, observou-se um nível de erro médio de 16,9%. Concluiu-se, portanto que o checklist proposto no presente estudo é um instrumento de avaliação do lance livre consistente e, nesse sentido, pode auxiliar professores e técnicos na análise qualitativa do arremesso. Além disso, esse instrumento de avaliação permite fazer inferências sobre o processo de aprendizagem de indivíduos nessa habilidade.

Aplicação de uma rede neural artificial para a avaliação da rugosidade e soprosidade vocal

A avaliação perceptivo-auditiva tem papel fundamental no estudo e na avaliação da voz, no entanto, por ser subjetiva está sujeita a imprecisões e variações. Por outro lado, a análise acústica permite a reprodutibilidade de resultados, porém precisa ser aprimorada, pois não analisa com precisão vozes com disfonias mais intensas e com ondas caóticas. Assim, elaborar medidas que proporcionem conhecimentos confiáveis em relação à função vocal resulta de uma necessidade antiga dentro desta linha de pesquisa e atuação clínica. Neste contexto, o uso da inteligência artificial, como as redes neurais artificiais, indica ser uma abordagem promissora. Objetivo: Validar um sistema automático utilizando redes neurais artificiais para a avaliação de vozes rugosas e soprosas. Materiais e métodos: Foram selecionadas 150 vozes, desde neutras até com presença em grau intenso de rugosidade e/ou soprosidade, do banco de dados da Clínica de Fonoaudiologia da Faculdade de Odontologia de Bauru (FOB/USP). Dessas vozes, 23 foram excluídas por não responderem aos critérios de inclusão na amostra, assim utilizaram-se 123 vozes. Procedimentos: avaliação perceptivo-auditiva pela escala visual analógica de 100 mm e pela escala numérica de quatro pontos; extração de características do sinal de voz por meio da Transformada Wavelet Packet e dos parâmetros acústicos: jitter, shimmer, amplitude da derivada e amplitude do pitch; e validação do classificador por meio da parametrização, treino, teste e avaliação das redes neurais artificiais. Resultados: Na avaliação perceptivo-auditiva encontrou-se, por meio do teste Coeficiente de Correlação Intraclasse (CCI), concordâncias inter e intrajuiz excelentes, com p = 0,85 na concordância interjuízes e p variando de 0,87 a 0,93 nas concordâncias intrajuiz. Em relação ao desempenho da rede neural artificial, na discriminação da soprosidade e da rugosidade e dos seus respectivos graus, encontrou-se o melhor desempenho para a soprosidade no subconjunto composto pelo jitter, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se taxa de acerto de 74%, concordância excelente com a avaliação perceptivo-auditiva da escala visual analógica (0,80 no CCI) e erro médio de 9 mm. Para a rugosidade, o melhor subconjunto foi composto pela Transformada Wavelet Packet com 1 nível de decomposição, jitter, shimmer, amplitude do pitch e frequência fundamental, no qual obteve-se 73% de acerto, concordância excelente (0,84 no CCI), e erro médio de 10 mm. Conclusão: O uso da inteligência artificial baseado em redes neurais artificiais na identificação, e graduação da rugosidade e da soprosidade, apresentou confiabilidade excelente (CCI > 0,80), com resultados semelhantes a concordância interjuízes. Dessa forma, a rede neural artificial revela-se como uma metodologia promissora de avaliação vocal, tendo sua maior vantagem a objetividade na avaliação.

Análise comparativa dos métodos da ISO 13790 e sua adequabilidade na estimativa das necessidades de energia para aquecimento e arrefecimento e da temperatura do ar interior

Tese de mestrado integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2016

Desenvolvimento de um sistema de baixo custo para contagem automática de ovos de Aedes Aegypti utilizando técnicas de processamento de imagem

O objetivo deste trabalho é prover um aplicativo de celular e um protocolo para aquisição de imagens para contagem dos ovos de Aedes aegypti com as seguintes características: facilidade de uso, alta acurácia e custo baixo. O mosquito Ae. aegypti, popularmente conhecido como mosquito da dengue, é um importante vetor de arboviroses como a própria dengue, a chikungunya, a zika e a febre amarela em seu ciclo urbano. O monitoramento entomológico é uma maneira de melhorar a capacidade de predição e na detecção precoce de epidemias das doenças mencionadas. Este monitoramento é majoritariamente baseado no índice larvário, o qual lista a quantidade de casas infectadas, ou a quantidade de ovos de Aedes coletados em palhetas em ovitrampas. Estas palhetas são normalmente de eucatex, mas existem pesquisas atuais testando o algodão.A contagem dos ovos coletados em ovitrampas é feita manualmente, a qual demanda tempo, profissionais qualificados para o manuseio de equipamento laboratorial (lupas e microscópios) e conhecimento entomológico. Buscou-se criar um método para acelerar o trabalho feito pelos profissionais em controle entomológico. A metodologia contou com a criação de um aplicativo e com um processo de contagem dos ovos, o qual consiste em quatro passos: a) Fotografar as palhetas em ovitrampas utilizando de uma câmera de celular; b) Transformar as fotos em uma imagem binarizada, removendo todos os elementos que não são ovos; c) Contar a área de cada elemento; d) A partir do uso de um classificador especialmente desenvolvido, estimar a quantidade de ovos baseado na área de cada elemento. Nos resultados, foi possível notar que houve uma disparidade na contagem de ovos em palhetas de algodão, a qual teve um erro médio próximo a zero, em relação às palhetas de eucatex, as quais tiveram erro médio acima de 5\%. Dos pontos mais importantes das conclusões, destacam-se a possibilidade de melhoria contínua do aplicativo por permanecer na nuvem, com possibilidade de avanços conforme novas descobertas, assim como o excelente custo-benefício obtido, por conseguir operar com baixo custo monetário.

Modelagem da poluição difusa em uma bacia de drenagem urbana

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES

Simulação numérica do escoamento monofásico em uma bomba centrífuga radial

Centrifugal pumps are vastly used in many industrial applications. Knowledge of how these components behave in several circumstances is crucial for the development of more efficient and, therefore, less expensive pumping installations. The combination of multiple impellers, vaned diffusers and a volute might introduce several complex flow characteristics that largely deviate from regular inviscid pump flow theory. Computational Fluid Dynamics can be very helpful to extract information about which physical phenomena are involved in such flows. In this sense, this work performs a numerical study of the flow in a two-stage centrifugal pump (Imbil ITAP 65-330/2) with a vaned diffuser and a volute. The flow in the pump is modeled using the software Ansys CFX, by means of a multi-block, transient rotor-stator technique, with structured grids for all pump parts. The simulations were performed using water and a mixture of water and glycerin as work fluids. Several viscosities were considered, in a range between 87 and 720 cP. Comparisons between experimental data obtained by Amaral (2007) and numerical head curves showed a good agreement, with an average deviation of 6.8% for water. The behavior of velocity, pressure and turbulence kinetic energy fields was evaluated for several operational conditions. In general, the results obtained by this work achieved the proposed goals and are a significant contribution to the understanding of the flow studied.

Ajustes de quadrado médio do erro em ensaios de competição de cultivares de milho pelo método de Papadakis

O objetivo deste trabalho foi avaliar as diferentes formas de calcular o índice de produtividade, usado como covariável pelo método de Papadakis, e verificar se este método é eficiente para aumentar a precisão experimental nos ensaios de competição de cultivares de milho (Zea mays L.) com grande número de tratamentos. Em relação ao rendimento de grãos, procedeu-se a verificação das pressuposições do modelo matemático, a análise da variância no delineamento de blocos ao acaso e a análise de covariância no delineamento inteiramente casualizado, usando como covariável o índice de produtividade estimado por cinco formas (método de Papadakis). A comparação da análise convencional (blocos ao acaso) com a análise pelo método de Papadakis foi realizada com base nas estimativas do quadrado médio do erro, coeficiente de variação, diferença mínima significativa pelo teste de Tukey, número de grupos formados pelo teste de Scott-Knott e o índice de diferenciação de Fasoulas. O método de Papadakis melhorou a precisão experimental entre 10,5% e 48,1% em relação às diferentes formas de estimação da covariável índice de produtividade, mostrando que a vizinhança mais próxima (unidade experimental de referência e as quatro laterais) é a forma mais eficiente na redução do erro experimental.

Equação de regressão linear múltipla para estimativa do erro experimental

Este trabalho teve por objetivo estimar equações de regressão linear múltipla tendo, como variáveis explicativas, as demais características avaliadas em experimento de milho e, como variáveis principais, a diferença mínima significativa em percentagem da média (DMS%) e quadrado médio do erro (QMe), para peso de grãos. Com 610 experimentos conduzidos na Rede de Ensaios Nacionais de Competição de Cultivares de Milho, realizados entre 1986 e 1996 (522 experimentos) e em 1997 (88 experimentos), estimaram-se duas equações de regressão, com os 522 experimentos, validando estas pela análise de regressão simples entre os valores reais e os estimados pelas equações, com os 88 restantes, observando que, para a DMS% a equação não estimava o mesmo valor que a fórmula original e, para o QMe, a equação poderia ser utilizada na estimação. Com o teste de Lilliefors, verificou-se que os valores do QMe aderiam à distribuição normal padrão e foi construída uma tabela de classificação dos valores do QMe, baseada nos valores observados na análise da variância dos experimentos e nos estimados pela equação de regressão.