Otimização estocástica para a exploração de centrais de concentração solar considerando incerteza e risco

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica

Simulação e análise do escoamento no habitáculo de um automóvel

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Estudo dos efeitos da composição e das dimensões no comportamento mecânico das argamassas poliméricas de agregados leves

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil na especialidade de Estruturas e Geotecnia

Interação social entre agentes em ambientes de recursos limitados

Trabalho final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

Escolha de formas de barragens abóbada

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil – Estruturas e Geotecnia

Separação de dados hiperespectrais baseada na análise de vértices de um simplex

Os sensores hiperespectrais que estão a ser desenvolvidos para aplicações em detecção remota, produzem uma elevada quantidade de dados. Tal quantidade de dados obriga a que as ferramentas de análise e processamento sejam eficientes e tenham baixa complexidade computacional. Uma tarefa importante na detecção remota é a determinação das substâncias presentes numa imagem hiperespectral e quais as suas concentrações. Neste contexto, Vertex component analysis (VCA), é um método não-supervisionado recentemente proposto que é eficiente e tem a complexidade computacional mais baixa de todos os métodos conhecidos. Este método baseia-se no facto de os vértices do simplex corresponderem às assinaturas dos elementos presentes nos dados. O VCA projecta os dados em direcções ortogonais ao subespaço gerado pelas assinaturas das substâncias já encontradas, correspondendo o extremo desta projecção à assinatura da nova substância encontrada. Nesta comunicação apresentam-se várias optimizações ao VCA nomeadamente: 1) a introdução de um método de inferência do sub-espaço de sinal que permite para além de reduzir a dimensionalidade dos dados, também permite estimar o número de substâncias presentes. 2) projeção dos dados é executada em várias direcções para garantir maior robustez em situações de baixa relação sinal-ruído. As potencialidades desta técnica são ilustradas num conjunto de experiências com dados simulados e reais, estes últimos adquiridos pela plataforma AVIRIS.

Cartografia e avaliação geotécnica de blocos rochosos em plataformas costeiras (Gaia, NW Portugal)

Mestrado em Engenharia Geotécnica e Geoambiente

Análise numérica e experimental de um modelo dinâmico da ponte ferroviária de Antuã

Mestrado em Engenharia Civil – Ramo Estruturas

Estrutura a partir do Movimento em Sistemas Autónomos

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Ramo de Sistemas Autónomos

Determinação dos factores intervenientes na fórmula de capacidade de carga. Comparação com o EC7 e com os da literatura existente

Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Geológica (Geotecnia)

Separação de dados hiperespectrais por análise de componentes dependentes

A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.

O prognóstico em cirurgia abdominal: avaliação com redes neuronais

A presente dissertação tem como propósito a definição das características de um modelo prognóstico,utilizando uma rede neuronal, em doentes com patologia Cirúrgica, internados num serviço de Cirurgia Geral. Para esse fim obtive dados clínicos, operatórios, o resultado da intervenção e o tempo de internamento pós-operatório em doentes submetidos a um leque amplo de intervenções de Cirurgia abdominal. Construí um sistema computacional baseado em redes neuronais, utilizando os paradigmas considerados mais adequados para o tipo de variável a prever. Analisei em seguida o desempenho dos modelos obtidos. Construí um programa capaz de recolher os dados clínicos e apresentar o resultado da sua avaliação pelas redes neuronais criadas, sem envolver o seu utilizador nos aspectos técnicos da manipulação das redes neuronais. Para cumprimento desta estratégia procurei atingir os seguintes objectivos: Recolher dados de identificação, manifestações clínicas, tipo de doença(s), diagnósticos, características da intervenção cirúrgica e resultado, referentes a um conjunto de doentes suficiente para a construção de uma rede neuronal, com o número de variáveis empregue. Construir uma base de dados com os elementos de informação assim obtidos. Eliminar todos os casos em que se verificou faltar um elemento de informação. Criar dois grupos de casos, mutuamente exclusivos, para construção e validação das redes neuronais. Criar, com base nos elementos diagnósticos e resultado, 7 grupos não exclusivos, para avaliação das redes criadas. Avaliar estatisticamente as características dos grupos criados, para os comparar e caracterizar. Proceder à escolha de um programa para criação de redes neuronais em função da variedade de paradigmas oferecidos, facilidade de utilização, uso diversificado em diversos ambientes e mercados e a possibilidade de aceder às redes criadas, através de uma linguagem de programação de alto nível. Construir três tipos de redes diferentes. Cada tipo de rede utilizando um algoritmo diferente e adequado ao tipo de variável que se deseja prever. Avaliar as redes no que se refere à sua sensibilidade, especificidade, capacidade discriminativa e calibração. Criar um programa,usando a linguagem de programação "Delphi"©, para captura de dados, articulação dos mesmos com as redes neuronais criadas e expressão dos resultados prognósticos; esse programa permite alterar os valores dos elementos clínicos e verificar a repercussão dessa alteração no prognóstico.

Dimensionamento de um edifício misto de ensacagem a construir numa instalação industrial

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil Estruturas

Análise de Desempenho e Recomendação para Soluções IVR

Mestrado em Engenharia Informática, Área de Especialização em Tecnologias do Conhecimento e da Decisão

Resistência ao fogo de alvenarias sem função estrutural

Um incêndio é algo difícil de prever, assim como a sua consequência nos elementos de construção. Dessa forma, ao longo das últimas décadas, os elementos de construção têm sido alvo de diversos estudos a fim de avaliar os seus comportamentos quando solicitados em situação de incêndio. O International Building Code (IBC) descreve um método de cálculo analítico para a determinação da resistência ao fogo dos elementos da construção de acordo com os procedimentos de teste estabelecidos na ASTM E119 (Standard Test Methods for Fire Tests of Building Construction and Materials). Nesta dissertação foi feita uma análise desse método, que se mostrou inadequado para estimar a resistência ao fogo das alvenarias, sem função estrutural, de blocos cerâmicos e blocos de betão, uma vez que despreza qualquer efeito do ar no interior das mesmas. No seguimento desta análise, é apresentado um desenvolvimento do método descrito tendo em conta o efeito do ar. Depois de uma análise aos vários tipos de blocos cerâmicos e de betão com diferentes dimensões e geometrias foi possível obter uma relação entre a espessura equivalente de ar existente num bloco e a sua respectiva resistência ao fogo, de modo a serem obtidos os valores descritos na normalização existente. O efeito do ar mostrou ter uma maior influência na resistência ao fogo nas alvenarias constituídas por blocos cerâmicos de furação vertical, já que a sua geometria caracterizada por um elevado número de pequenos alvéolos contribui para o aumento do isolamento térmico, e consequentemente da sua resistência ao fogo. Nas alvenarias rebocadas os valores da resistência ao fogo aumentam cerca de 50%, quando revestidos com argamassa de cimento, e 70% quando revestidos com gesso, logo, o emprego de revestimentos representam uma boa alternativa para aumentar a resistência ao fogo.