Aplicação da função densidade de probabilidade beta no diagnóstico de defeitos de montagem em redutores de engrenagens

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Investigação de técnicas para o acompanhamento do desgaste de um par engrenado utilizando tribologia e análise da resposta dinâmica processada via função densidade probabilidade Beta

Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEIS

Uso da função Weibull de três parâmetros em um modelo de distribuição diamétrica para plantios de eucalipto submetidos a desbaste

O objetivo deste estudo foi propor um modelo de distribuição diamétrica para povoamentos de eucalipto submetidos ao desbaste, com a inclusão do parâmetro de locação da função Weibull. Essa função foi ajustada a dados de 48 parcelas permanentes instaladas em um povoamento desbastado de um clone híbrido de eucalipto (Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla), localizado na região Nordeste do Estado da Bahia, Brasil. A aderência foi avaliada pelo teste de Kolmogorov-Smirnorv (K-S). A redistribuição teórica dos diâmetros foi feita a partir de equações lineares e não lineares entre os parâmetros da função Weibull em uma idade futura e os parâmetros, em uma idade atual e associados a algumas características do povoamento em idades atual e futura. O sistema de equações gerado foi avaliado utilizando-se o coeficiente de determinação ajustado e o coeficiente de correlação entre frequências observadas e frequências estimadas e a análise gráfica dos resíduos. O sistema proposto resultou em estimativas precisas e consistentes de crescimento por classe de diâmetro.

Detecção e diagnóstico de falhas não-supervisionados baseados em estimativa de densidade recursiva e classificador fuzzy auto-evolutivo

In this work, we propose a two-stage algorithm for real-time fault detection and identification of industrial plants. Our proposal is based on the analysis of selected features using recursive density estimation and a new evolving classifier algorithm. More specifically, the proposed approach for the detection stage is based on the concept of density in the data space, which is not the same as probability density function, but is a very useful measure for abnormality/outliers detection. This density can be expressed by a Cauchy function and can be calculated recursively, which makes it memory and computational power efficient and, therefore, suitable for on-line applications. The identification/diagnosis stage is based on a self-developing (evolving) fuzzy rule-based classifier system proposed in this work, called AutoClass. An important property of AutoClass is that it can start learning from scratch". Not only do the fuzzy rules not need to be prespecified, but neither do the number of classes for AutoClass (the number may grow, with new class labels being added by the on-line learning process), in a fully unsupervised manner. In the event that an initial rule base exists, AutoClass can evolve/develop it further based on the newly arrived faulty state data. In order to validate our proposal, we present experimental results from a level control didactic process, where control and error signals are used as features for the fault detection and identification systems, but the approach is generic and the number of features can be significant due to the computationally lean methodology, since covariance or more complex calculations, as well as storage of old data, are not required. The obtained results are significantly better than the traditional approaches used for comparison

Índice h de docentes em Saúde Coletiva no Brasil

OBJETIVO: Estimar valores de referência e função de hierarquia de docentes em Saúde Coletiva do Brasil por meio de análise da distribuição do índice h. MÉTODOS: A partir do portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, 934 docentes foram identificados em 2008, dos quais 819 foram analisados. O índice h de cada docente foi obtido na Web of Science mediante algoritmos de busca com controle para homonímias e alternativas de grafia de nome. Para cada região e para o Brasil como um todo ajustou-se função densidade de probabilidade exponencial aos parâmetros média e taxa de decréscimo por região. Foram identificadas medidas de posição e, com o complemento da função probabilidade acumulada, função de hierarquia entre autores conforme o índice h por região. RESULTADOS: Dos docentes, 29,8% não tinham qualquer registro de citação (h = 0). A média de h para o País foi 3,1, com maior média na região Sul (4,7). A mediana de h para o País foi 2,1, também com maior mediana na Sul (3,2). Para uma padronização de população de autores em cem, os primeiros colocados para o País devem ter h = 16; na estratificação por região, a primeira posição demanda valores mais altos no Nordeste, Sudeste e Sul, sendo nesta última h = 24. CONCLUSÕES: Avaliados pelos índices h da Web of Science, a maioria dos autores em Saúde Coletiva não supera h = 5. Há diferenças entres as regiões, com melhor desempenho para a Sul e valores semelhantes entre Sudeste e Nordeste.

Índice h de docentes em Saúde Coletiva no Brasil

OBJETIVO: Estimar valores de referência e função de hierarquia de docentes em Saúde Coletiva do Brasil por meio de análise da distribuição do índice h. MÉTODOS: A partir do portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, 934 docentes foram identificados em 2008, dos quais 819 foram analisados. O índice h de cada docente foi obtido na Web of Science mediante algoritmos de busca com controle para homonímias e alternativas de grafia de nome. Para cada região e para o Brasil como um todo ajustou-se função densidade de probabilidade exponencial aos parâmetros média e taxa de decréscimo por região. Foram identificadas medidas de posição e, com o complemento da função probabilidade acumulada, função de hierarquia entre autores conforme o índice h por região. RESULTADOS: Dos docentes, 29,8% não tinham qualquer registro de citação (h = 0). A média de h para o País foi 3,1, com maior média na região Sul (4,7). A mediana de h para o País foi 2,1, também com maior mediana na Sul (3,2). Para uma padronização de população de autores em cem, os primeiros colocados para o País devem ter h = 16; na estratificação por região, a primeira posição demanda valores mais altos no Nordeste, Sudeste e Sul, sendo nesta última h = 24. CONCLUSÕES: Avaliados pelos índices h da Web of Science, a maioria dos autores em Saúde Coletiva não supera h = 5. Há diferenças entres as regiões, com melhor desempenho para a Sul e valores semelhantes entre Sudeste e Nordeste.

Momentos e funções geradoras

No estudo da Teoria da Probabilidade está sempre presente o tratamento dos momentos das diversas distribuições estudadas, desde que os mesmos existam. O seu significado pleno, contudo, fica longe de ser percebido e integrado na compreensão adequada das correspondentes distribuições. Em contrapartida, de um modo muito geral, as funções geradoras de probabilidades e de momentos, a função caraterística e os cumulantes, só muito ligeiramente são abordados, passando completamente em claro o seu significado, as suas relações, as respetivas potencialidades, e, mais ainda que tudo isto, o seu potencial explicativo sobre o tipo de distribuição resultante de operações algébricas, ou mesmo transcendentes, entre variáveis aleatórias diversas.

Permeâmetro de carga decrescente associado a programa computacional para a determinação da condutividade hidráulica do solo saturado

A condutividade hidráulica do solo saturado (Kθs) é uma propriedade com grande variabilidade, o que exige a utilização de um número maior de determinações para que sua descrição possa ser feita adequadamente pela função densidade de probabilidade normal. Consequentemente, há aumento de trabalho e de tempo para a obtenção dos resultados, principalmente se as determinações forem feitas com equipamentos de pouca praticidade. A construção de equipamentos de maior praticidade e o desenvolvimento de ferramentas computacionais podem tornar o processo de análise mais rápido e preciso. Com esse objetivo, foi construído um permeâmetro de carga decrescente e desenvolvido um software para a aquisição de dados. As medidas de Kθs obtidas com esses equipamentos, em amostras de um Argissolo, mostraram menor variabilidade, avaliada pelo coeficiente de variação, o que resultou em maior precisão das determinações. Além disso, o tempo de análise foi reduzido em 30 %.

Relações funcionais entre precipitação provável e média em regiões e climas brasileiros

O objetivo deste trabalho foi determinar os parâmetros estatísticos da função densidade de probabilidade (FDP) com melhor ajuste aos valores decendiais de precipitação pluvial observados em diversas localidades brasileiras, e também determinar a relação entre precipitação provável (75% de probabilidade, P75%) e precipitação média (der=0 width=10 height=18 id="_x0000_i1050" src="../img/a01img01.jpg">) nestas localidades. Foram avaliadas cinco FDPs (normal, triangular, gama, exponencial e uniforme), ajustadas a dados provenientes de 43 municípios, de oito estados, em quatro regiões brasileiras. As localidades foram avaliadas isoladamente ou agrupadas de acordo com estados ou tipos climáticos. O teste de aderência de Kolmogorov‑Smirnov foi utilizado para avaliar o ajuste estatístico das FDPs às séries de dados. As distribuições gama e exponencial foram as que mais frequentemente melhor se ajustaram às séries de precipitação pluvial decendial (41,2 e 30,8%, respectivamente). As relações funcionais mais promissoras entre der=0 width=10 height=18 id="_x0000_i1049" src="../img/a01img01.jpg">e P75% foram obtidas nos climas Cwa (R² = 0,82), Aw (R² = 0,70), As (R² = 0,68) e Cwb (R² = 0,62), e nos estados de Goiás (R² = 0,80), São Paulo (R² = 0,76) e Minas Gerais (R² = 0,70). As distribuições normal (19,3%), triangular (2,2%) e uniforme (3,5%) têm menor participação nos melhores ajustes, mas são importantes nas análises para o período seco.

Subperíodos fenológicos e ciclo da soja conforme grupos de maturidade e datas de semeadura

O objetivo deste trabalho foi estimar a duração dos subperíodos fenológicos e do ciclo de desenvolvimento da soja, de acordo com grupos de maturidade e datas de semeadura, e determinar as funções de distribuição de probabilidades que melhor caracterizam a distribuição destes dados. Foram avaliadas as funções exponencial, gama, lognormal, normal e Weibull, tendo-se verificado a de melhor ajuste aos dados de desenvolvimento simulado da cultura, de acordo com dados meteorológicos diários coletados de outubro de 1968 a julho de 2012, na estação climatológica principal de Santa Maria, RS. A simulação do desenvolvimento da cultura foi feita para diferentes datas de semeadura, com os grupos de maturidade (GM): 5.9-6.8, ciclo precoce/semiprecoce; 6.9-7.3, ciclo médio; e 7.4-8.0, ciclo semitardio/tardio. A função lognormal é a que melhor se ajusta à duração dos subperíodos e do ciclo da soja. Esta duração varia conforme a data de semeadura, com ciclo maior nas semeaduras antecipadas (outubro) e menor nas tardias (dezembro).

MODELAGEM DO CRESCIMENTO E DA PRODUÇÃO DE POVOAMENTOS DEEucalyptus EM NÍVEL DE DISTRIBUIÇÃO DIAMÉTRICA UTILIZANDO ÍNDICE DE LOCAL1

RESUMO A predição da produção de povoamentos florestais por classe diamétrica é de suma importância quando se tem por objetivo gerar multiprodutos da madeira. Assim, objetivou-se, neste trabalho, estimar a produção de um povoamento de clones do híbrido de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis por classe diamétrica, utilizando a variável índice de local (S). A classificação da capacidade produtiva de cada parcela foi feita por meio de curvas de índices de local, empregando-se os métodos da curva-guia e da equação das diferenças. Em seguida, ajustou-se a função densidade de probabilidade (f.d.p.) Weibull de dois parâmetros pelo método da máxima verossimilhança. Para a projeção dos parâmetros da f.d.p., utilizou-se um sistema de equações com inclusão da variável S. A avaliação do ajuste desse sistema foi feita por meio da análise dos gráficos de resíduos e das estatísticas de precisão: coeficiente de determinação ajustado (R2ajust) e erro-padrão da média relativo (Syx%). O ajuste foi realizado utilizando 80% das parcelas e as 20% restantes, utilizadas para validação. A classificação da capacidade produtiva por meio de índices de local foi eficiente pelos dois métodos avaliados, sendo selecionado o método da curva-guia devido à sua simplicidade e facilidade de aplicação. O sistema de equações com inclusão da variável índice de local (S) foi preciso na modelagem da distribuição diamétrica do povoamento analisado. A aplicabilidade do sistema de equações se mostrou bastante eficiente para três prognoses consecutivas.

Extraindo as expectativas de mercado para a taxa de juros no Brasil usando opções sobre IDI

Este trabalho demonstra como podemos usar opções sobre o Índice de Taxa Média de Depósitos Interfinanceiros de Um Dia (IDI) para extrair a função densidade de probabilidade (FDP) para os próximos passos do Comitê de Política Monetária (COPOM). Como a decisão do COPOM tem uma natureza discreta, podemos estimar a FDP usando Mínimo Quadrados Ordinários (MQO). Esta técnica permite incluir restrições sobre as probabilidades estimadas. As probabilidades calculadas usando opções sobre IDI são então comparadas com as probabilidades encontradas usando o Futuro de DI e as probabilidades calculadas através de pesquisas.

Identificação dos parâmetros modais utilizando apenas as respostas da estrutura: identificação no domínio do tempo

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Aplicativo computacional para obtenção de probabilidades a priori de classificação errônea em experimentos agronômicos

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Estudo de técnicas de análise modal operacional em sistemas sujeitos a excitações aleatórias com a presença de componente harmônico

A metodologia tradicional de identificação de parâmetros na análise modal de estruturas é realizada a partir de sinais medidos de força de entrada e de movimento de resposta da estrutura em condições laboratoriais controladas. Entretanto, quando é necessária a obtenção dos parâmetros modais de estruturas de máquinas em operação, as condições para controlar e medir a excitação nestas situações impossibilita a realização da análise modal tradicional. Neste caso, o teste modal é realizado utilizando somente dados de resposta do sistema. A Análise Modal Operacional (AMO) é um método de extração modal em que nenhuma excitação artificial necessita ser aplicada ao sistema, utilizando-se a própria excitação operacional como entrada para medição da resposta do sistema. A técnica clássica de Análise Modal Operacional NExT considera, para isso, que a excitação operacional do sistema seja um ruído branco. Esta técnica faz a consideração de que as funções de correlação obtidas de estruturas podem ser consideradas como funções de resposta ao impulso e então métodos tradicionais de identificação modal no domínio do tempo podem ser empregados. Entretanto, caso a excitação operacional contenha componentes harmônicos que se sobressaiam, estes podem ser confundidos como modos naturais do sistema. Neste trabalho é demonstrada que através da função densidade de probabilidade da banda estreita contendo o pico de um modo, é possível identifica-lo como natural ou operacional (proveniente da excitação operacional da estrutura). É apresentada também uma modificação no método de identificação modal Exponencial Complexa Mínimos Quadrados (LSCE), passando a considerar sinais harmônicos de freqüências conhecidas presentes na excitação operacional, em um ensaio utilizando a técnica NExT. Para validação desses métodos, utiliza-se um modelo teórico de parâmetros modais conhecidos analiticamente e como estudo de caso experimental, um sistema formado por uma viga bi-apoiada suportando um motor elétrico com desbalanceamento de massa.