Análise numérica de escoamentos turbulentos tridimensionais empregando o método de elementos finitos e simulação de grandes escalas

O presente trabalho apresenta o estudo e implementação de um algoritmo numérico para análise de escoamentos turbulentos, tridimensionais, transientes, incompressíveis e isotérmicos, através da Simulação de Grande Escalas, empregando o Método de Elementos Finitos. A modelagem matemática do problema baseia-se nas equações de conservação de massa e quantidade de movimento de um fluido quase-incompressível. Adota-se um esquema de Taylor-Galerkin, com integração reduzida e fórmulas analíticas das funções de interpolação, para o elemento hexaédrico de oito nós, com funções lineares para as componentes de velocidade e constante no elemento para a pressão. Para abordar o problema da turbulência, emprega-se a Simulação de Grandes Escalas, com modelo para escalas inferiores à resolução da malha. Foram implementados o modelo clássico de Smagorinsky e o modelo dinâmico de viscosidade turbulenta, inicialmente proposto por Germano et al, 1991. Uma nova metodologia, denominada filtragem por elementos finitos independentes, é proposta e empregada, para o processo de segunda filtragem do modelo dinâmico. O esquema, que utiliza elementos finitos independentes envolvendo cada nó da malha original, apresentou bons resultados com um baixo custo computacional adicional. São apresentados resultados para problemas clássicos, que demonstram a validade do sistema desenvolvido. A aplicabilidade do esquema utilizado, para análise de escoamentos caracterizados por elevados números de Reynolds, é discutida no capítulo final. São apresentadas sugestões para aprimorar o esquema, visando superar as dificuldades encontradas com respeito ao tempo total de processamento, para análise de escoamentos tridimensionais, turbulentos e transientes .

Medição de deslocamento através de sensores magnetoresistivos aplicada ao movimento mandibular

Neste trabalho é apresentado um método para medição de deslocamentos sem contato, utilizando sensores magnetoresistivos, os quais são sensibilizados pela variação do campo magnético produzido por um imã permanente em deslocamento no espaço. Os sensores magnetoresistivos possuem, internamente, uma ponte de Wheathestone, onde a resistência varia conforme varia o campo magnético, de modo que o circuito mais indicado para este caso é um amplificador e um filtro para cada sensor. O principal objetivo do trabalho é a obtenção de uma técnica para medir deslocamentos sem contato, e estender os resultados para medida de movimentos mandibulares. A montagem consiste de duas placas de celeron, distantes 30mm uma da outra e unidas por parafusos de polietileno. Em cada uma destas placas foram dispostos quatro sensores, num total de oito, sendo que para cada um deles existe um circuito de amplificação e filtragem do sinal de saída. Sob uma chapa de alumínio foi fixado este equipamento e uma mesa de calibração em 3D, a qual, após a obtenção da matriz de calibração, foi substituída por um emulador de movimento mandibular. Os parâmetros do modelo foram estimados através do método dos mínimos quadrados com auxílio do software Matlab, Release 12. Este software também foi utilizado para o sistema de aquisição de dados durante a realização dos experimentos. A imprecisão dos resultados obtidos na determinação dos deslocamentos, está na ordem de décimos de milímetros. O trabalho apresenta, também, o mapeamento do campo magnético do magneto utilizado nos experimentos através do software FEM2000 – Método de elementos finitos aplicado ao eletromagnetismo.

Aplicação de filtros de Gabor no processo de classificação de imagens digitais com base em atributos de textura

No processo de classificação de uma imagem digital, o atributo textura pode ser uma fonte importante de informações. Embora o processo de caracterização da textura em uma imagem seja mais difícil, se comparado ao processo de caracterização de atributos espectrais, sabe-se que o emprego daquele atributo pode aumentar significativamente a exatidão na classificação da imagem. O objetivo deste trabalho de pesquisa consiste em desenvolver e testar um método de classificação supervisionado em imagens digitais com base em atributos de textura. O método proposto implementa um processo de filtragem baseado nos filtros de Gabor. Inicialmente, é gerado um conjunto de filtros de Gabor adequados às freqüências espaciais associadas às diferentes classes presentes na imagem a ser classificada. Em cada caso, os parâmetros utilizados por cada filtro são estimados a partir das amostras disponíveis, empregando-se a transformada de Fourier. Cada filtro gera, então, uma imagem filtrada que quantifica a freqüência espacial definida no filtro. Este processo resulta em um certo número de imagens filtradas as quais são denominadas de "bandas texturais". Desta forma, o problema que era originalmente unidimensional passa a ser multi-dimensional, em que cada pixel passa a ser definido por um vetor cuja dimensionalidade é idêntica ao número de filtros utilizados. A imagem em várias "bandas texturais" pode ser classificada utilizando-se um método de classificação supervisionada. No presente trabalho foi utilizada a Máxima Verossimilhança Gaussiana. A metodologia proposta é então testada, utilizandose imagens sintéticas e real. Os resultados obtidos são apresentados e analisados.

Redução de carga poluidora em lodo de suinocultura através de filtração

O lodo de suinocultura e o resíduo de serraria podem constituir problema ambiental quando dispostos no ambiente. A possibilidade de 36 tratamento via filtração foi o objetivo deste estudo. Foram avaliados o potencial de remoção de carga poluidora do lodo de suinocultura por filtros orgânicos de serragem (Pinus sp.), bem como o impacto do descarte no solo do lodo antes e após a filtragem. Utilizou-se um Argissolo e um Latossolo para o estudo da contaminação após a disposição de lodo de suinocultura e filtrado. O solo foi disposto por camadas em vasos de PVC e mantidos em condições naturais. Seis granulometrias de serragem foram utilizadas para estabelecer as vazões de trabalho (20, 25, 30, 40 e 50 mm) e avaliar o efeito do tempo de detenção na performance dos filtros. O maior tempo de detenção correspondeu ao menor tamanho de partícula de serragem. As vazões intermediárias, correspondentes ao tamanho intermediário de material filtrante, em dois filtros sucessivos (30 e 50 mm) com filtração diária, apresentaram melhor performance de filtragem. A filtração do lodo de suinocultura possibilitou redução da demanda química de oxigênio em 85 %, de sólidos totais em 95 % e de sólidos sedimentáveis em 100 %. A retenção de lodo de suinocultura na serragem proporcionou o enriquecimento do resíduo orgânico em nutrientes, bem como diminuição da relação C:N para aproximadamente 20:1. A percolação através de ambos os solos, de lodo de suinocultura antes e após filtragem através de filtro de serragem, determinou uma diminuição significativa de coliformes totais e fecais no percolado, mas dependente da contaminação do material aplicado. Foi observado também que, quanto maior o período sem precipitação pluviométrica após aplicação dos lodos no solo, menor a presença de patogênicos no percolado.

Avaliação de opções sob consideração de volatilidades históricas, implícitas e condicionadas: o caso TELEBRÁS na BOVESPA

Buscamos aferir ganhos na precificação de opções lançadas sobre a ação Telebrás PN, com a utilização de modelos auto regressivos de volatilidade· condicionada, cujos resultados foram comparados àqueles gerados pelos procedimentos numéricos de volatilidades históricas e implícitas. Nesta tarefa, a dinâmica do estudo levou ao estabelecimento de novos objetivos, que destacamos: a) identificação de modelos mais eficientes para filtragem da média do processo sobre retornos de Telebrás PN, que eventualmente pudessem otimizar o emprego dos modelos da classe ARCH; b) aferir anomalias de mercadodevidas a negociaçõesem dias específicos da semana; c) esclarecer influências exercidas pela sensibilidade dos preços das opções sobre a eficiência dos modelos de volatilidade condicionada, com vista a definir condições para o alcance de resultados práticos no campo da precificação de opções.

Otimização topológica de estruturas contínuas submetidas a restrições de flexibilidade, volume e frequência natural

Este trabalho trata dos problemas de otimização de minimização de volume com restrição de flexibilidade e freqüência natural e minimização de flexibilidade com restrição de volume. Os problemas são resolvidos para estruturas bidimensionais e tridimensionais. As equações diferenciais de equilíbrio são solucionadas de forma aproximada através do método dos elementos finitos, em um subespaço de dimensão finita. O método utilizado no estudo é o da otimização topológica, o qual consiste em encontrar dentro de um domínio pré-existente uma distribuição ideal de material. São avaliadas técnicas como programação linear e critério de ótimo. Em ambos os casos são utilizadas sensibilidades calculadas analiticamente. Para a otimização com restrição modal, problemas característicos como autovalores repetidos e normalização do autovetor são tratados. Ferramentas usadas na otimização topológica, como método da continuação, penalização e filtragem são discutidos. São abordados também problemas e características inerentes ao processo de otimização topológica, tais como instabilidades de tabuleiros, dependência de malha e sensibilidade da topologia a diferentes condições de contorno. Os resultados obtidos permitem avaliações referentes à otimização topológica (geometrias, ou seja, topologias resultantes) sob diferentes condições, utilizando-se as ferramentas discutidas nesse trabalho.

Classificação de imagens de sensoriamento remoto baseada em textura por redes neurais

O objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto que integre a importância de atributos de textura na seleção de feições, através da utilização de freqüências espaciais de cada classe textural e sua direção, com a eficiência das redes neurais artificiais para classificá-las. O processo é composto por uma etapa de filtragem baseada nos filtros de Gabor, seguida de uma fase de classificação através de uma rede neural Multi-Layer Perceptron com algoritmo BackPropagation. A partir da transformada de Fourier são estimados os parâmetros a serem utilizados na constituição dos filtros de Gabor, adequados às freqüências espaciais associadas a cada classe presente na imagem a ser classificada. Desta forma, cada filtro gera uma imagem filtrada. O conjunto de filtros determina um conjunto de imagens filtradas (canais texturais). A classificação pixel a pixel é realizada pela rede neural onde cada pixel é definido por um vetor de dimensionalidade igual ao número de filtros do conjunto. O processo de classificação através da rede neural Multi-Layer Perceptron foi realizado pelo método de classificação supervisionada. A metodologia de classificação de imagens de sensoriamento remoto proposta neste trabalho foi testada em imagens sintética e real de dimensões 256 x 256 pixels. A análise dos resultados obtidos é apresentada sob a forma de uma Matriz de Erros, juntamente com a discussão dos mesmos.

Sistema de validação temporal para redes de barramentos de campo

Aplicações recentes no setor de automação industrial utilizam barramentos de campo para prover comunicação entre dispositivos. Estas aplicações normalmente exigem que os barramentos apresentem suporte tempo real. A garantia do adequado atendimento a requisitos temporais restritos é de fundamental importância para o correto funcionamento do sistema. Este documento apresenta um sistema de validação temporal para aplicações desenvolvidas utilizando tecnologias de barramentos de campo. O sistema desenvolvido, chamado BR-Tool, permite monitoração em tempo de execução de uma rede de barramento de campo, confrontando os dados obtidos com requisitos temporais previamente definidos pelo operador. O sistema BR-Tool é composto por dois elementos: um sub-sistema de aquisição de mensagens (placa de aquisição) e um sub-sistema de validação (ferramenta computacional). A placa de aquisição foi especialmente projetada para operar com diferentes interfaces de barramentos de campo, realizando as tarefas de captura de eventos, marcação temporal e salvamento de um histórico de eventos. A ferramenta de validação, que roda no computador, realiza as tarefas de filtragem de eventos, especificação de requisitos e validação temporal, permitindo diversos modos de visualização dos resultados. A comunicação entre a placa de aquisição e a ferramenta de validação é implementada por uma interface PCI, permitindo operar com velocidades de até 12Mbps.

Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo

O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.

Mecanismos de reconfiguração dinâmica aplicados ao projeto de um processador de imagens reconfigurável

As modernas aplicações em diversas áreas como multimídia e telecomunicações exigem arquiteturas que ofereçam altas taxas de processamento. Entretanto, os padrões e algoritmos mudam com incrível rapidez o que gera a necessidade de que esses sistemas digitais tenham também por característica uma grande flexibilidade. Dentro desse contexto, tem-se as arquiteturas reconfiguráveis em geral e, mais recentemente, os sistemas reconfiguráveis em um único chip como soluções adequadas que podem oferecer desempenho, sendo, ao mesmo tempo, adaptáveis a novos problemas e a classes mais amplas de algoritmos dentro de um dado escopo de aplicação. Este trabalho apresenta o estado-da-arte em relação a arquiteturas reconfiguráveis nos meios acadêmcio e industrial e descreve todas as etapas de desenvolvimento do processador de imagens reconfigurável DRIP (Dynamically Reconfigurable Image Processor), desde suas origens como um processador estático até sua última versão reconfigurável em tempo de execução. O DRIP possui um pipeline composto por 81 processadores elementares. Esses processadores constituem a chave do processo de reconfiguração e possuem a capacidade de computar um grande número de algoritmos de processamento de imagens, mais específicamente dentro do domínio da filtragem digital de imagens. Durante o projeto, foram desenvolvidos uma série de modelos em linguagem de descrição de hardware da arquitetura e também ferramentas de software para auxiliar nos processos de implementação de novos algorimos, geração automática de modelos VHDL e validação das implementações. O desenvolvimento de mecanismos com o objetivo de incluir a possibilidade de reconfiguração dinâmica, naturalmente, introduz overheads na arquitetura. Contudo, o processo de reconfiguração do DRIP-RTR é da ordem de milhões de vezes mais rápido do que na versão estaticamente reconfigurável implementada em FPGAs Altera. Finalizando este trabalho, é apresentado o projeto lógico e elétrico do processador elementar do DRIP, visando uma futura implementação do sistema diretamente como um circuito VLSI.

Estratégia de trading utilizando o modelo dinâmico de Nelson-Siegel

Esta pesquisa busca testar a eficácia de uma estratégia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilização do modelo de Nelson-Siegel dinâmico aplicada à curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o período compreendido entre 02 de janeiro de 2008 e 03 de dezembro de 2012. O trabalho adapta para o mercado brasileiro o modelo original proposto por Nelson e Siegel (1987), e algumas de suas extensões e interpretações, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parâmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma única etapa, colocando-o em formato de espaço de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previsão dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos é um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parâmetros são estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratégia adotada foram animadores quando considerados para negociação apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociação na BM&FBovespa, que possuem maturidade máxima próxima a 1 ano.

Ensaios em econometria aplicada

Este tese é composta por quatro ensaios sobre aplicações econométricas em tópicos econômicos relevantes. Os estudos versam sobre consumo de bens não-duráveis e preços de imóveis, capital humano e crescimento econômico, demanda residencial de energia elétrica e, por fim, periodicidade de variáveis fiscais de Estados e Municípios brasileiros. No primeiro artigo, "Non-Durable Consumption and Real-Estate Prices in Brazil: Panel-Data Analysis at the State Level", é investigada a relação entre variação do preço de imóveis e variação no consumo de bens não-duráveis. Os dados coletados permitem a formação de um painel com sete estados brasileiros observados entre 2008- 2012. Os resultados são obtidos a partir da estimação de uma forma reduzida obtida em Campbell e Cocco (2007) que aproxima um modelo estrutural. As estimativas para o caso brasileiro são inferiores as de Campbell e Cocco (2007), que, por sua vez, utilizaram microdados britânicos. O segundo artigo, "Uma medida alternativa de capital humano para o estudo empírico do crescimento", propõe uma forma de mensuração do estoque de capital humano que reflita diretamente preços de mercado, através do valor presente do fluxo de renda real futura. Os impactos dessa medida alternativa são avaliados a partir da estimação da função de produção tradicional dos modelos de crescimento neoclássico. Os dados compõem um painel de 25 países observados entre 1970 e 2010. Um exercício de robustez é realizado para avaliar a estabilidade dos coeficientes estimados diante de variações em variáveis exógenas do modelo. Por sua vez, o terceiro artigo "Household Electricity Demand in Brazil: a microdata approach", parte de dados da Pesquisa de Orçamento Familiar (POF) para mensurar a elasticidade preço da demanda residencial brasileira por energia elétrica. O uso de microdados permite adotar abordagens que levem em consideração a seleção amostral. Seu efeito sobre a demanda de eletricidade é relevante, uma vez que esta demanda é derivada da demanda por estoque de bens duráveis. Nesse contexto, a escolha prévia do estoque de bens duráveis (e consequentemente, a escolha pela intensidade de energia desse estoque) condiciona a demanda por eletricidade dos domicílios. Finalmente, o quarto trabalho, "Interpolação de Variáveis Fiscais Brasileiras usando Representação de Espaço de Estados" procurou sanar o problema de baixa periodicidade da divulgação de séries fiscais de Estados e Municípios brasileiros. Através de técnica de interpolação baseada no Filtro de Kalman, as séries mensais não observadas são projetadas a partir de séries bimestrais parcialmente observadas e covariáveis mensais selecionadas.

Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Modelo Nelson-Siegel dinâmico da estrutura a termo da taxa de juros com fatores exógenos macroeconômicos: uma aplicação ao mercado brasileiro

A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

Análises de rede precisam expurgar lixo virtual

O maior acesso dos brasileiros à internet e o aumento do volume de conteúdo disseminado pela web têm atraído atenção para as análises de big data. Mercado, imprensa e governos recorrem cada vez mais a técnicas de análise de rede para apoiar decisões. Mas essa prática embute riscos de manipulação pouco considerados. A DAPP/FGV — parceira do GLOBO no monitoramento de redes — tem desenvolvido mecanismos próprios de filtragem e identificou ao menos 25% de “lixo on-line” em pesquisas feitas nas duas últimas semanas.