Modelagem dos tempos de falhas ao longo do calendário

Um dos modos de avaliar a confiabilidade de um produto é verificando o comportamento das falhas em testes de uso contínuo. Contudo, essa informação não permite saber em que data a falha ocorrerá. Para resolver esse impasse abordamos na presente dissertação a modelagem dos tempos de falha ao longo do calendário. A modelagem desses tempos permite uma melhor administração do sistema de garantia e assistência técnica, além de possibilitar a empresa estimar e monitorar a confiabilidade do produto. Para proceder com a modelagem, é preciso, inicialmente, conhecer a distribuição de três variáveis: o tempo de vida do produto, em horas de uso contínuo; o tempo de uso do produto, em horas por dia; e o intervalo de tempo entre a manufatura e a venda, em dias. Conhecendo o comportamento dessa variáveis duas alternativas de solução são apresentadas: (a) Modelagem via simulação de Monte Carlo e (b) Modelagem através de solução matemática fechada. São discutidos os casos em que há um ou vários grupos de clientes que utilizam o produto.

Construção e avaliação de um modelo de simulação de Monte Carlo para analisar a capacitade de pagamento das empresas em financiamentos de longo prazo

A atividade de crédito consiste, em termos financeiros, na entrega de um valor presente mediante uma promessa de pagamento em data futura. Uma vez que se trata de promessa de pagamento, existe a possibilidade de que a mesma não seja cumprida, dando origem ao risco de crédito. Dada a existência desse risco, cabe às instituições que concedem crédito realizar uma análise do proponente, buscando aferir se o mesmo possui condições de cumprir o compromisso assumido. Um dos aspectos a ser levado em consideração nessa análise diz respeito à capacidade de pagamento da empresa, realizada através de projeções do fluxo de caixa da mesma. Com base nisso, o presente trabalho teve por objetivo a construção de um modelo de simulação para avaliar a capacidade de pagamento de empresas em financiamentos de longo prazo. Entende-se que a aplicação de um modelo dessa natureza pode trazer informações adicionais relevantes para o problema em análise. A avaliação do modelo construído, realizada através de consulta a experts no problema de decisão de crédito, aponta que tanto a técnica utilizada quanto o modelo construído mostram-se adequados e aderentes à realidade, propiciando uma maior segurança para a tomada de decisão.

Estudo conformacional de polianfóteros fracos utilizando simulações de Monte Carlo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo de percolação de clusters de Monte Carlo para o modelo de Ising bidimensional

Pós-graduação em Física - IFT

Teoria quântica do campo escalar real com autoacoplamento quártico - simulações de Monte Carlo na rede com um algoritmo worm

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A simulação de Monte Carlo como instrumento fundamental para a análise de viabilidade econômica: a implementação de uma fundição de ferro em uma empresa metalúrgica

In uncertainly economic scenarios, an economic feasibility analysis must be done to accept a project based on investment criteria, such as NPV and IRR, mainly because the shareholders tend to invest their budget in a project if it has a great chance to return their investments. The studied company outsources all of its foundry services, what makes it very dependent of its suppliers, because the products have a lower quality level, long delivery periods and high prices. Therefore, this work will analyze the project of building an iron-casting foundry to decrease the dependence of its suppliers. In order to develop this research, all needed data related to the construction of the foundry and sales were collected to create deterministic and probabilistic (Monte Carlo Simulation) cash flows using MsExcel® and Oracle's Crystal Ball® software. As a result, the project was found to be risky by the NPV and IRR in the case of this new production line supplying only the internal needs. However, when the company offers its services to the foundry market, the project turns to be feasible

Uso do método de Monte Carlo para simulação e detecção do espectro de raios-X gerado com feixes de elétrons em alvo de Molibdênio, utilizando o Geant4

The huge demand for procedures involving ionizing radiation promotes the need for safe methods of experimentation considering the danger of their biological e ects with consequent risk to humans. Brazilian's legislation prohibits experiments involving this type of radiation in humans through Decree 453 of Ministry of Health with determines that such procedures comply with the principles of justi cation, optimization and dose limitation. In this line, concurrently with the advancement of available computer processing power, computing simulations have become relevant in those situations where experimental procedures are too cost or impractical. The Monte Carlo method, created along the Manhattan Project duringWorldWar II, is a powerful strategy to simulations in computational physics. In medical physics, this technique has been extensively used with applications in diagnostics and cancer treatment. The objective of this work is to simulate the production and detection of X-rays for the energy range of diagnostic radiology, for molybdenum target, using the Geant4 toolkit. X-ray tubes with this kind of target material are used in diagnostic radiology, speci cally in mammography, one of the most used techniques for screening of breast cancer in women. During the simulations, we used di erent models for bremsstrahlung available in physical models for low energy, in situations already covered by the literature in earlier versions of Geant4. Our results show that although the physical situations seems qualitatively adequate, quantitative comparisons to available analytical data shows aws in the code of Geant4 Low Energy source

Estudo do método Monte Carlo e sua aplicação no modelo SIR

In this work we present a discussion and the results of the simulation of disease spread using the Monte Carlo method. The dissemination model is the SIR model and presents as main characteristic the disease evolution among individuals of the population subdivided into three groups: susceptible (S), infected (I) and recovered (R). The technique used is based on the introduction of transition probabilities S-> I and I->R to do the spread of the disease, they are governed by a Poisson distribution. The simulation of the spread of disease was based on the randomness introduced, taking into account two basic parameters of the model, the power of infection and average time of the disease. Considering appropriate values of these parameters, the results are presented graphically and analysis of these results gives information on a group of individuals react to the changes of these parameters and what are the chances of a disease becoming a pandemic

Estudo dos parâmetros dosimétricos de sementes de Iodo-125 desenvolvidas pelo IPEN-CNEN/SP utilizadas em braquiterapia por simulação computacional pelo método de Monte Carlo

As expectativas da Organização Mundial de Saúde para o ano de 2030 são que o número de mortes por câncer seja de aproximadamente 13,2 milhões, evidenciando a elevada parcela desta doença no problema de saúde mundial. Com relação ao câncer de próstata, de acordo com o Instituto Nacional do Câncer, o número de casos diagnosticados no mundo em 2012 foi de aproximadamente 1,1 milhão, enquanto que no Brasil os dados indicam a incidência de 68 mil novos casos. O tratamento deste tipo de neoplasia pode ser realizado com cirurgia (prostatectomia) ou radioterapia. Dentre a radioterapia, podemos destacar a técnica de braquiterapia, a qual consiste na introdução (implante) de pequenas fontes radioativas (sementes) no interior da próstata, onde será entregue um valor elevado de dose no volume de tratamento e baixa dose nos tecidos ao redor. No Brasil, a classe médica estima uma demanda de aproximadamente 8000 sementes/mês, sendo o custo unitário de cada semente de pelo menos U$ 26,00. A Associação Americana de Físicos na Medicina publicou alguns documentos descrevendo quais parâmetros e análises devem ser realizadas para avaliações da distribuição de dose, como por exemplo, os parâmetros Constante de taxa de dose, Função radial e Função de anisotropia. Estes parâmetros podem ser obtidos através de medidas experimentais da distribuição de dose ou por simulações computacionais. Neste trabalho foram determinados os parâmetros dosimétricos da semente OncoSeed-6711 da empresa Oncura-GEHealthcare e da semente desenvolvida pelo Grupo de Dosimetria de Fontes de Braquiterapia do Centro de Tecnologia das Radiações (CTR IPEN-CNEN/SP) por simulação computacional da distribuição de dose utilizando o código MCNP5, baseado no Método de Monte Carlo. A semente 6711 foi modelada, assim como um sistema dosimétrico constituído por um objeto simulador cúbico de 30x30x30 cm3 preenchido com água. Os valores obtidos da semente 6711 foram comparados com alguns apresentados na literatura, onde o parâmetro Constante de taxa de dose apresentou erro relativo em relação ao valor publicado no TG- 43 de 0,1%, sendo que os outros parâmetros analisados também apresentaram boa concordância com os valores publicados na literatura. Deste modo, pode-se considerar que os parâmetros utilizados nas simulações (espectro, modelagem geométrica e avaliação de resultados) estão compatíveis com outros estudos, sendo estes parâmetros também utilizados nas simulações da semente do IPEN. Considerando as análises de incerteza estatística, os valores obtidos da semente do IPEN são semelhantes aos valores da semente 6711.

Monte Carlo modeling of the patient and treatment delivery complexities for high dose rate brachytherapy

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