TCC - Engenharia Física

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ILACVN - Centro de Ciências da Natureza - Bacharelado em Engenharia Física

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Estudo das propriedades elétricas do CaCu3Ti4O12 com adição de nióbio (Nb)
(2024) Lima, Bárbara da Silva; Orientação
O titanato de cobre cálcio (CCTO) devido a sua alta constante dielétrica a temperatura ambiente e boa estabilidade térmica em uma ampla faixa de frequência, tem sido material de interesse de estudo nos últimos tempos. Neste trabalho o CCTO foi sintetizado através do método de reação de estado sólido. Foi realizado a análise termogravimétrica (TG) a qual mostrou duas perdas de massa nas amostras dopadas com nióbio, atribuídas ao monóxido de carbono e dióxido de carbono. Por meio da técnica de microscopia eletrônica de varredura (MEV) foi possível observar o alongamento das partículas de pó de CCTO após a adição do nióbio nas amostras calcinadas, com o auxílio do programa ImageJ notou-se que com a adição de nióbio o tamanho das partículas e grãos passaram a diminuir. Com a análise de difratometria de raio-x (DRX) notou-se a existência de diversas fases após a adição de nióbio (Nb), estas associadas a entrada do nióbio no lugar da estrutura equivalente. Com a análise de impedância foi possível observar amostras resistivas contendo adição de nióbio, resistência equivalentes de 85,58KΩ e 108,69KΩ para as amostras com adição de 0,75% e 3,75% respectivamente, as quais tiveram uma melhor resposta não ôhmica, já a amostra com melhor resposta dielétrica obteve um valor de capacitância equivalente de 14,81nF, esta se tratando da amostra com adição de 2,25% de nióbio. Por meio da análise das curvas de campo elétrico em função da densidade de corrente foi possível encontrar uma melhor característica varistora para a amostra contendo 2,25% de nióbio a qual teve um coeficiente de não linearidade igual a 3,23, já a amostra com menor corrente de fuga foi a amostra contendo 3,75% de nióbio, que teve uma corrente de fuga igual 0,09uA, oferecendo assim uma maior proteção.
Mediciones de dosis absorbida en agua para haces de fotones de un acelerador lineal clinico elekta synergy.
(2024) Figueroa Ramirez, Bruno Andres
La radioterapia, una de las herramientas en el tratamiento del cáncer, utiliza radiación ionizante para combatir células cancerígenas, para ello, la precisión en la administración de dosis es fundamental para garantizar resultados efectivos. Para asegurar esta precisión, se llevan a cabo medidas y controles exhaustivos del equipo utilizado. En este trabajo se realizaron mediciones de dosis absorbida en agua conforme al protocolo TRS 398 del Organismo Internacional de Energía Atómica (OIEA) en el Centro Avanzado de Oncología Itamax. Estas mediciones se efectuaron utilizando haces de fotones con energías nominales de aceleración de electrones de 6 MV y 10 MV, como parte del riguroso programa de garantía de calidad durante la implementación del servicio de radioterapia. Además de pruebas mecánicas de rotación del gantry y del cabezal, se verificó geométricamente el campo luminoso para diversos tamaños de campo. Se realizaron mediciones de dosimetría relativa y absoluta para evaluar las características del acelerador. Los resultados obtenidos indican que el acelerador clínico se encuentra calibrado para haces de fotones al administrar una dosis que se sitúa dentro de los límites tolerados a nivel internacional (<5%). Como parte de la verificación del sistema de planificación de tratamiento (SPT) Eclipse versión 16.1, se realizaron verificaciones puntuales de cálculo de dosis para diversas profundidades y tamaños de campo. Se observó una diferencia porcentual entre las dosis calculadas y medidas inferior al 2%, lo que asegura la aptitud del SPT para la elaboración de planes de tratamiento.
Design e instrumentação de uma bioimpressora.
(2023) Hagemann, Camila Gabrieli Feck
Este trabalho teve como objetivo transformar uma impressora 3D de filamento em uma bioimpressora 3D, utilizando a tecnologia de impressão 3D de resina para fabricar os componentes necessários. A metodologia envolveu a utilização da tecnologia de impressão 3D de resina para fabricar componentes essenciais, como o bico extrusor e a bomba peristáltica, e a reutilização da estrutura e parte eletrônica de uma impressora Graber i3 como base para a montagem da bioimpressora. Durante o funcionamento da bioimpressora, a velocidade de impressão foi sincronizada com o controle do motor NEMA 17 para garantir uma deposição precisa da biotinta. Os resultados mostraram que a tecnologia de impressão 3D de resina foi eficaz na fabricação dos componentes essenciais, proporcionando resistência e precisão fundamentais para a qualidade das impressões. No entanto, a falta de um laser UV para solidificar adequadamente as camadas representou um desafio, afetando a precisão do resultado final. Apesar das limitações, os resultados obtidos até o momento demonstram um progresso no desenvolvimento da bioimpressora e na sua capacidade de fabricar estruturas complexas a partir de biotintas. Com ajustes adicionais, espera-se alcançar melhorias significativas na qualidade e precisão das impressões, contribuindo assim para avanços futuros na área da bioimpressão. Este estudo destaca a importância da inovação contínua e do refinamento na tecnologia de bioimpressão 3D.
Estudo da influência da adição de Al3+ no sistema cerâmico de CaCu3Ti4O12.
(2024) Almeida, Esdras Rebecchi
Este trabalho aborda a investigação sobre o impacto da adição de 𝐴𝑙3+ nas propriedades elétricas das cerâmicas à base de 𝐶𝑎𝐶𝑢3𝑇𝑖4𝑂12 (CCTO), material multifuncional que se apresenta promissor em aplicações como varistores, sensores e supercapacitores. Para isso, amostras contendo diferentes teores de 𝐴𝑙3+, variando de 0% a 5% em massa, foram cuidadosamente sintetizadas tanto na forma de pó quanto na forma bulk. O método de síntese utilizado foi o da reação em estado sólido, em uma série de etapas, que inclui moagem, secagem, calcinação, conformação mecânica e sinterização, visando garantir a homogeneidade e a qualidade das amostras produzidas. A análise estrutural das amostras foi realizada por difração de raios X, revelando modificações na estrutura cristalina em função do teor de 𝐴𝑙3+. Os padrões de difração obtidos indicaram alterações nas fases presentes e nos parâmetros de rede do CCTO, evidenciando a influência direta da adição de 𝐴𝑙3+ nessas características estruturais. Além disso, a microscopia eletrônica de varredura proporcionou uma visão detalhada das variações na morfologia das partículas, para os pós, e dos grãos, nas pastilhas cerâmicas, destacando as características adquiridas à presença do alumínio adicionado. As propriedades dielétricas das cerâmicas foram investigadas por meio de espectroscopia de impedância à diferentes temperaturas (30 °𝐶 a 150 °𝐶), revelando uma clara dependência do comportamento elétrico em relação ao teor de 𝐴𝑙3+. Em particular, para a amostra contendo 𝑥 = 1%, a permissividade dielétrica notavelmente mais elevada (105) em comparação com as demais (104). Além disso, as curvas corrente-tensão (𝐽 𝑣𝑠. 𝐸) revelaram mudanças nas propriedades varistoras, especialmente para a amostra com 1% de 𝐴𝑙3+, evidenciando a capacidade desses materiais para aplicações em dispositivos varistores. Esses resultados enfatizam a influência da adição com 𝐴𝑙3+ na modulação das propriedades das cerâmicas CCTO. Compreender as complexas interações entre a composição química, a estrutura cristalina e as propriedades elétricas desses materiais é essencial para o desenvolvimento de novos materiais funcionais.
Da física estatística aos sistemas complexos: uma investigação da dinâmica do câncer.
(2024) Garnica, Pauline Alejandra Pinto
O câncer é uma doença genética evolutiva que surge devido a desconexões celulares, mutações genéticas e divisões celulares anômalas. Tais problemas de reprodução celular não são raros, mas nas células existem vários mecanismos para os evitar e controlar. Quando algum desses mecanismos supressores de erro falham uma célula cancerígena pode surgir no organismo. Tal célula se caracteriza por uma reprodução desordenada, perdendo o senso de integralidade do organismo. Uma compreensão quantitativa da propagação do câncer requer uma analise do mecanismo dinâmico evolutivo da doença. Neste trabalho tal investigação é feita através do modelo de Moran: um modelo concebido em contexto biológico de genética e dinâmica de populações finitas. Contudo, verifica-se que tal modelo possui a mesma essência de conhecidos modelos dinâmicos de física estatística fora do equilíbrio. Por tanto, visando dar fundamentos à analise quantitativa da dinâmica do câncer, primeiramente apresenta-se algumas técnicas de física estatística de equilíbrio fazendo-se uma aplicação das mesmas ao famoso modelo de Ising para o magnetismo. Em seguida, realiza-se uma introdução aos métodos de física estatística de não-equilíbrio onde os modelos da urna de Erehnfest e o modelo de Ising dinâmico de Glauber são apresentados. Com tal aparato, considera-se o modelo de Moran adaptado à dinâmica do câncer. Por fim, apresenta-se uma formulação modificada do modelo de Moran que permite um avanço nos cálculos analíticos permitindo a obtenção de uma equação de difusão para a dinâmica do câncer e uma conexão mais explicita entre a dinâmica do câncer e a dinâmica do modelo de Ising.
Lugares geométricos de curvas na métrica da soma e do máximo.
(2024) Mosquera, John Esteban Mosquera
A geometria diferencial clássica de curvas estuda as propriedades locais dessas curvas, determinando como elas se comportam em torno de um ponto específico. Curvas podem ser visualizadas como o caminho de um objeto em movimento no espaço, por exemplo, um ciclista deixando um rastro em uma estrada lamacenta. O estudo clássico de curvas planas geralmente é realizado usando a métrica euclidiana, mas existem outras métricas interessantes no plano: a métrica do máximo e a métrica da soma. A geometria de bolas e esferas no plano varia de acordo com a métrica utilizada. Este trabalho investiga a geometria de curvas planas definidas por lugares geométricos usando as métricas do máximo e da soma. Especificamente, analisa cônicas e ovais de Cassini em casos canônicos e gerais. Além disso, apresenta fórmulas para calcular a distância entre um ponto e uma reta usando as métricas da soma e do máximo. Fórmulas explícitas para essa distância não foram encontradas na literatura para qualquer reta no plano.
Impact of a rigid sphere onto an elastic membrane.
(The Royal Society, 2022) Agüero, Elvis A.; Alventosa, Luke; Harris, Daniel M.; Galeano-Rios, Carlos A.
We study the axisymmetric impact of a rigid sphere onto an elastic membrane theoretically and experimentally. We derive governing equations from first principles and impose natural kinematic and geometric constraints for the coupled motion of the sphere and the membrane during contact. The free boundary problem of finding the contact surface, over which forces caused by the collision act, is solved by an iterative method. This results in a model that produces detailed predictions of the trajectory of the sphere, the deflection of the membrane, and the pressure distribution during contact. Our model predictions are validated against our direct experimental measurements. Moreover, we identify new phenomena regarding the behaviour of the coefficient of restitution for low impact velocities, the possibility of multiple contacts during a single rebound, and energy recovery on subsequent bounces. Insight obtained from this model problem in contact mechanics can inform ongoing efforts towards the development of predictive models for contact problems that arise naturally in multiple engineering applications.
Síntese e caracterização de sistemas à base de Bi2Sr2Ca2Cu3O10 quando adicionado Fe+3 para aplicações eletroeletrônicas a baixa e alta temperatura
(2023) Reis, Vinícius Venâncio
A busca por materiais que possam solucionar uma variedade de problemas, com destaque para a eficiência energética, conduziu à síntese de sistemas baseados em Bi2Sr2Ca2Cu3O10 (Bi-2223) neste estudo. Estes sistemas foram produzidos através do método de síntese de reação em estado sólido, com adição de 0,0; 1,0; 3,0 e 5,0% de Fe 3+. Análises de caráter estrutural foram conduzidas nos sistemas sintetizados utilizando Difratometria de Raio X, enquanto as características microestruturais foram investigadas por meio da técnica de Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV). Além disso, outras análises essenciais, como Análise Termogravimétrica (ATG), foram realizadas para caracterizar os sistemas, juntamente com algumas outras avaliações destinadas a examinar suas respostas elétricas, como a Espectroscopia de Impedância (EI). Primeiramente, os reagentes para a produção do Bi-2223 foram misturados utilizando um moinho de bolas e, em seguida, submetidos a análises térmicas para determinar a temperatura de calcinação, a qual foi estabelecida em 790°C. As amostras foram posteriormente avaliadas utilizando do ensaio de densidade a verde, demonstrando atingir 8.786 g/cm³ sob uma força de 1.25 toneladas. Os corpos prensados foram então sinterizados a uma temperatura de 840°C por um período de 12 horas. No estudo microestrutural, a técnica de Difratometria de Raio X (DRX) foi empregada, identificando a presença de diversas fases na amostra com 0% de ferro. Conforme a quantidade de Fe3+ aumentava, observou-se uma estabilização das fases. A análise por Microscopia Eletrônica de Varredura (MEV) revelou que a introdução de Fe no sistema resultou em uma diminuição no tamanho dos grãos. Além disso, foram identificados grãos laminares que se alongaram e afinaram à medida que a quantidade de Fe 3+ aumentava. Finalmente, a resposta elétrica das amostras à temperatura ambiente foi estudada por meio de espectroscopia de impedância, evidenciando um aumento na condutividade das amostras. As permissividades dielétricas foram medidas na ordem de 10³ para uma ampla faixa de frequências.
Algoritmos Quânticos Híbridos e o Problema do Caixeiro Viajante
(2023) Krzyzanowski, Gabriel
Problemas de otimização são de grande interesse na indústria e na academia, em especial o problema do Caixeiro Viajante. Este é um famoso problema NP-hard que desafia algoritmos na busca de uma solução eficaz e eficiente. O uso de computadores quânticos para encontrar soluções de tais problemas apresenta-se como uma possível alternativa para o futuro. No presente trabalho, utilizamos dois algoritmos quânticos variacionais bem estabelecidos na literatura para resolver instâncias simples do problema do Caixeiro Viajante. Com a motivação de se realizar uma prova de conceito, obtivemos resultados que demonstram a viabilidade do método, quando comparados com o benchmark clássico representado pelo método Simplex. Apesar dos possíveis gargalos nas aplicações de problemas em escala, nossos experimentos demonstraram resultados que nos encorajam a aprofundar as pesquisas neste campo.
Algoritmo de Otimização Shuffled Frog Leaping aplicado em Sistemas Fotovoltaicos com Sombreamento Parcial (SFLA-MPPT)
(2023) Rodrigues, Fábio Jose
O aumento do consumo de energia elétrica em todo o mundo tem levado ao desenvolvimento de novas tecnologias para a redução de emissões de poluentes e a diminuição da degradação do meio ambiente. No Brasil, as dificuldades para implantação de novas unidades geradoras e a busca por fontes de energia alternativas têm impulsionado a geração de energia elétrica por fontes renováveis, especialmente a solar e a eólica. No entanto, é necessário buscar a otimização de performance e a resolução de problemas clássicos, como a perda de eficiência devido ao sombreamento parcial, no caso de geração fotovoltaica. O algoritmo Perturbe e Observe, mais utilizado comercialmente, pode falhar ao tentar localizar o ponto de operação de um arranjo de painéis solares. Visto isso foi foi realizado a implementação dos algoritmos Perturbe e Observe e também Shuffled Frog Leaping Algorithm aplicados no chaveamento um conversor de corrente contínua do tipo boost, utilizando o software de simulação PSim para avaliar as curvas de resposta da potência, e compará-las. Observa-se vantagens para cada um dos métodos dependendo da resposta desejada. O Perturbe e Observe mostra uma resposta de convergência mais rápida quando comparado com o Suffled Frog Leaping Algorithm, porém apresenta uma oscilação de potência de saída e possui o risco de não alcançar a tensão de operação ideal. Já o Shuffled Frog Leaping Algorithm demonstrou sempre localizar a potência de operação desejada ao custo de um tempo de convergência mais lento.
Estudo das Propriedades Físico-Químicas do CaCu3-xSrxTi4O12 (0 < X < 3,00), Modificados com Óxido de Grafeno e Óxido de Grafeno Reduzido, como Material de Eletrodo para Supercapacitores
(2023) Moussa, Hussein Abdul Karim
Neste trabalho focamos na preparação e investigação de sistemas de CaCu3-xSrxTi4O12 (0  x  3,00), puros e modificados com óxido de grafeno (OG) e óxido de grafeno reduzido (OGr), direcionados à aplicação como eletrodos em supercapacitores. O material matriz é um composto multifuncional com aplicações em dispositivos de armazenamento de energia devido à sua alta constante dielétrica. A difração de raios X, a microscopia eletrônica de varredura e a voltametria cíclica foram usados para examinarmos tanto as propriedades eletroquímicas quanto estruturais desses materiais. Os resultados indicam que a adição de 6% de OGr ao CCTO resulta em um aumento significativo da capacitância específica em todas as velocidades de varredura, o que implica que o OGr melhora a capacidade de armazenamento de carga do CCTO. Entretanto, a adição de OG aparentemente diminui a capacitância específica em relação ao CCTO puro. Observamos também que o CCTO 0.15 com 6% de OGr exibe os valores mais altos de capacitância específica. Por outro lado, a adição de OG parece não contribuir positivamente para as propriedades eletroquímicas do CCTO 0.15, resultando em uma redução da capacitância específica. No caso do CCTO 0.30, encontramos uma ligeira melhoria na capacitância específica com a adição de 6% de OG. Por fim, em relação ao SCTO, a adição de OG ou OGr gera valores de capacitância específica semelhantes ou levemente superiores ao SCTO puro, o que indica que a influência desses materiais nas propriedades eletroquímicas do SCTO pode ser limitada. Esses resultados iniciais oferecem insights valiosos sobre o potencial de uso do CCTO e suas variações como materiais de eletrodos para supercapacitores, abrindo caminho para futuras investigações nesse sentido. Ainda assim, entendemos que há espaço para otimizar a síntese e a resposta elétrica desses sistemas, apresentando oportunidades adicionais para melhorar o desempenho dos supercapacitores baseados em CCTO.
Automatic Temperature Extraction from Arresters’ Thermal Images with Artificial Intelligence
(2023) Moussa, Adel Abdul Karim
Os para-raios são fundamentais para garantir a confiabilidade, a economia e a segurança dos sistemas elétricos. Entretanto, a degradação que ocorre naturalmente ao longo do tempo representa um problema que leva a um desafio ainda em aberto, no qual vários estudos científicos propuseram e exploraram técnicas inovadoras de diagnóstico. Um novo método de diagnóstico manual está sendo empregado atualmente em subestações elétricas. O método emprega uma lógica anotada paraconsistente de dois valores, usando medições de temperatura por termografia infravermelha e dados de corrente de fuga resistiva como entrada para uma avaliação precisa da condição do para-raios. Tal método baseia-se em campanhas de coleta para obter imagens térmicas de para-raios de alta tensão em operação, exigindo posteriormente a extração manual dos dados de temperatura máxima e média e suas diferenças (delta) ao longo do eixo principal de cada para-raios por meio de um software de câmera digital. Nesse contexto, este estudo tem como objetivo aprimorar e automatizar o diagnóstico de para-raios por meio do cálculo automático da temperatura delta, introduzindo um novo método, cuja abordagem é baseada em Inteligência Artificial Deep Learning. O método proposto neste estudo emprega um modelo de Rede Neural Convolucional de Região de Máscara (Mask R-CNN) para segmentação dos para-raios a partir da imagem térmica, seguido de um algoritmo para extração de dados de temperatura dos para-raios, que são usados para diagnóstico de degradação. O processo de segmentação de para-raios com Mask R-CNN, em imagens térmicas, mostrou se viável, com uma precisão média de 83,85%. A análise comparativa da precisão média entre o método manual (original) e o método proposto (automatizado), a partir de 195 imagens térmicas processadas, revelou um Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) de 11,48% na temperatura delta, que é usada na análise da degradação do para-raios. Esse resultado demonstra que o método proposto neste estudo é viável e permite automatizar a inspeção de para-raios. Investigações futuras consistem em refinar o processo de segmentação por meio do ajuste fino dos hiperparâmetros e do uso da técnica de validação cruzada
“EUREKA AI!”: um Jogo Pedagógico para Explorar os Heróis da Ciência e suas Contribuições Históricas
(2023) König, Nícolas Iunovich
A integração entre educação e tecnologia tornou-se uma necessidade no século XXI, com os avanços tecnológicos alavancando o cenário educacional. A imprescindibilidade de planejar os alunos para o futuro digital e promover o pensamento crítico e desenvolvimento cognitivo requer englobar a tecnologia no processo de aprendizagem. Este trabalho possui como foco a exploração e utilização de inteligências artificiais como aporte para construir uma ferramenta pedagógica. Portanto, o objetivo do presente trabalho foi o desenvolvimento de um jogo pedagógico, denominado “Eureka AI!”, utilizando duas inteligências artificiais avançadas: o ChatGPT, um modelo de linguagem que gera textos, e o Midjourney, um gerador de imagens baseado em inteligência artificial. O jogo pedagógico resultante visa atuar como uma ferramenta de divulgação científica no processo educacional, a fim de aumentar o engajamento dos alunos e proporcionar um ambiente de aprendizado mais interativo e envolvente para tratar sobre os cientistas e suas inúmeras contribuições para o avanço da sociedade. A pesquisa é de natureza qualitativa e adotou como procedimento metodológico a pesquisa do tipo participante. Os dados foram obtidos por meio da aplicação de questionários e observações anotadas em diário de campo. O jogo foi aplicado para alunos da Educação Básica, visando analisar as suas percepções sobre o jogo e suas compreensões sobre a Inteligência Artificial e conhecimentos sobre os cientistas. Os resultados obtidos foram positivos, demonstrando que a integração da inteligência artificial no processo educacional por meio do jogo pôde oferecer benefícios significativos sobre a temática para os discentes. As respostas obtidas sugerem ainda que a abordagem foi eficiente na utilização de inteligências artificiais para auxílio na criação de jogos educacionais.
Estudo do Problema do Caixeiro Viajante por meio de Solvers
(2022) Costa, Abner de Almeida; Orientação
O problema do caixeiro viajante é um problema de alto impacto social além de ser relevante do ponto de vista da otimização. Este problema tem sido um desafio ao longo dos anos com relação aos requisitos de eficiência bem como eficácia da solução. Várias técnicas foram desenvolvidas ao longo dos anos para tratar este problema. No presente trabalho, por meio de comparações, alguns solvers disponíveis foram testados em relação ao tempo de execução e performance para obter o valor ótimo. Foram avaliadas algumas instâncias de porte reduzido e moderados. Os resultados obtidos mostram que, mesmo em instâncias onde a matriz de distâncias é pequena, alguns dos solvers testados apresentaram dificuldades na resolução do problema tanto no tempo de execução quanto na performance para obter o caminho ótimo.
Técnicas de Aprendizaje Profundo para la Detección de Fallas en Módulos Fotovoltaicos
(2022) Pérez Vargas, Jhoan Rodrigo; Orientação
El desempeño de los sistemas fotovoltaicos se ve afectado por diversos factores, entre ellos, fallas o anomalías que se presentan en los principales sistemas de generación de energía, los módulos fotovoltaicos (PV). El creciente despliegue de plantas fotovoltaicas y la necesidad de aumentar el rendimiento y la fiabilidad de estas, exige el desarrollo de herramientas de inspección que permita identificar anomalías de forma barata, rápida y eficiente. En este contexto, varios grupos de investigación han usado la termografía infrarroja aérea (aIRT) como herramienta para identificar fallas en módulos PV por medio de imágenes termográficas tomadas por vehículos aéreos no tripulados (UAV). Dichas imágenes pueden ser evaluadas por técnicos experimentados para determinar si existe una falla o no en un determinado modulo PV, sin embargo, esta metodología se torna compleja y extenuante debido al gran volumen de información cuando se trata de analizar cientos o miles de módulos PV presentes en una granja solar de grande porte. El presente trabajo explora la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo (DL) sobre un conjunto de imágenes obtenidas por aIRT para detectar fallas en módulos PV con el fin de evaluar su desempeño y la capacidad de automatizar el proceso de inspección de fallas. Las imágenes fueron obtenidas a partir de conjuntos de datos (dataset) de libre acceso disponible en la web para el desarrollo de investigación en esta área. Adicionalmente se creó un dataset sintético para incrementar el volumen de datos de entrada para el entrenamiento de un modelo de DL usado para la identificación de los módulos. Las imágenes se preprocesaron para entrenar dos modelos de DL: Mask R-CNN, un modelo usado para segmentación de instancias, y ResNet, una red neuronal convolucional usada para problemas de clasificación. Los resultados obtenidos en este trabajo mostraron una precisión sobre conjuntos de prueba (test) de hasta un 97,9% y 81.4% para la segmentación y la clasificación respectivamente. Finalmente se implementó un modelo conjunto (segmentación y clasificación) para la detección de fallas sobre imágenes y video, cuyos resultados demuestran la capacidad de estas herramientas para la automatización de procesos con grandes volúmenes de información.
GPS y Correcciones Relativistas
(2022) Molina Terra, Nicolás Valentín; Orientação
El Sistema de Posicionamiento Global (GPS) usa cuatro o más satélites para la determinación de la ubicación y el tiempo del receptor. Debido al campo gravitacional de la Tierra y la altura de las naves, efectos relativistas surgen en las medidas tomadas, por lo que es necesario realizar correcciones que permitan establecer con precisión la referencia del usuario. Mediante un método iterativo es posible calcular la ubicación y el tiempo a partir de las señales enviadas. Tales señales llegan al receptor en instantes diferentes, por lo que es posible elegir dos momentos para realizar la medición: instante en que las cuatro señales llegan al receptor o un único instante para la salida de las cuatro señales. En este trabajo se presenta una revisión de los procedimientos para la corrección de los errores relativistas para cada uno de estos métodos una vez que las señales son recibidas. Además, se analizan las correcciones por los efectos de la excentricidad de las órbitas satelitales. Finalmente se concluye que es posible observar que los métodos iterativos convergen rápido y que la precisión de los valores determinados es alta.
Avaliação de Modelos de Inteligência Artificial aplicados à Predição de Irradiância Solar
(2021) Wentz, Victor Hugo; Maciel, Joylan Nunes; Ando Junior, Oswaldo Hideo
O aumento do uso de energia limpa e renovável, como a energia solar fotovoltaica, é necessário para suprir a demanda de consumo que vem aumentando no Brasil. No entanto, a geração de energia solar fotovoltaica possui características intrínsecas relativas as variáveis climáticas que causam intermitências no processo de geração, as quais podem promover instabilidades e insegurança no sistema elétrico. Umas das soluções para este problema utiliza o estudo de métodos e soluções para a Predição da Geração de Energia Solar Fotovoltaica (PGESF). Neste contexto, o objetivo deste estudo é desenvolver e comparar a acurácia de modelos de Inteligência Artificial aplicados à PGESF de curto prazo por meio da irradiância solar. Foram analisados os modelos de Machine Learning com Artificial Neural Networks (ANN) e Deep Learning com Long-Term Short Memory Networks (LSTM). A execução experimental foi projetada para utilizar uma única base de dados de treinamento e testes, com ambiente experimental homogêneo e controlado que permitiu realizar as análises comparativas. Os principais resultados indicam que existe diferença significativa na acurácia de predição entre os modelos ANN e LSTM. As redes LSTM demonstraram, em geral, melhores índices de acurácia de predição em relação as ANN. Além disso, a acurácia de determinado modelo diminui conforme o aumento do horizonte de predição. Todos os resultados de acurácias são apresentados por meio das principais métricas estatísticas utilizadas na literatura da PGESF.
Simulação de um conversor boost com MPPT digital para otimizar a geração de energia de uma linha de um Filme Fotovoltaico Orgânico (OPV) perante mudanças de irradiância.
(2021) Mota, Ana Carolina; Ando Júnior, Oswaldo Hideo; Cavallari, Marco Roberto
Nos últimos anos, a humanidade vem sofrendo uma crise energética devido a modernização acelerada. Como as fontes convencionais de energia estão tendo um alto impacto na degradação do meio ambiente, energias renóvaveis são a alternativa. Dentre as fontes renováveis, a energia solar fotovoltaica vem ganhando destaque, mais precisamente, os filmes fotovoltaicos orgânicos (OPV), pois estes possuem muitas vantagens como: serem leves, semitransparentes, flexíveis e se adequarem as mais diversas superfícies. Porém, para filmes fotovoltaicos orgânicos serem largamente difundidos é necessário estudar soluções para a otimização de sua eficiência e tempo de vida, nos quais são diretamente afetados pelo efeito do sombreamento parcial. Visando isto, fez-se a implementação de 2 métodos de rastreamento do ponto de máxima potência (MPPT), o Perturba e Observa e o Condutância Incremental, no qual, atua em um conversor boost interligado a uma célula/linha fotovoltaica orgânica. Este sistema foi simulado no software MATLAB/SIMULINK, no qual, se variou o valor da perturbação do ciclo de trabalho ∆D e foi analisado perante mudanças de irradiância, para analisar o funcionamento de uma única linha OPV. Os resultados obtidos para ∆D de 0,000002 foram os mais satisfatórios, sendo que, os gráficos da potência da linha para o método Perturba e Observa e para o método Condutância Incremental foram muito similares, apresentando mesmo tempo de subida e mesma oscilação de potência. Este foi um trabalho inicial, onde obtiveram-se resultados bastante eficazes e aptos a mitigarem o efeito do sombreamento parcial em linhas fotovoltaicas orgânicas, aumentarem o seu tempo de vida, e portanto, esta tecnologia fotovoltaica poderá ser cada vez mais expandida.
Estudo sobre Extração de Características e Reconhecimento de Padrões aplicados em Cifragem de Músicas
(2021) Nooblath Neto, Mauro Queiroz; Bloot, Rodrigo
Durante a etapa de treinamento de uma rede neural é muito importante que os dados utilizados sejam tratados de tal forma que a rede consiga identificar padrões para diferenciá-los e conseguir classificá-los eficientemente. Muitos trabalhos foram realizados por diversos autores na extração de características para uma ampla base de dados. No presente trabalho, foram aplicadas duas técnicas para tratar características em um banco de dados constituído de acordes musicais com o intuito de classificálos em acordes maiores ou menores. Uma das técnicas é conhecida como Local Phase Quantization e a outra consiste em coletar as frequências associadas aos maiores valores de amplitude. Utilizando uma rede neural, própria do Matlab-Mathworks, realizou-se uma comparação entre as duas técnicas em seu treinamento. Afim de obter melhor performance, introduzimos do uso de clusters em uma estratégia híbrida junto com as duas técnicas de extração de características na entrada da rede neural. Os resultados demonstraram uma melhora significativa de desempenho.
Predição do Estado de Saúde de Baterias de Íon-Líto por Meio de Técnicas de Aprendizagem de Máquina e Séries Temporais
(2021) Fernandez, Bruno Oziel; Kapp, Marcelo Napomoceno;
Poder determinar um sistema de confiabilidade de uma bateria pode garantir que ela trabalhe com segurança e confiabilidade. A principal abordagem de avaliação de um sistema de confiabilidade é determinar o estado de saúde (SOH) da bateria. Os avanços das ferramentas e algoritmos computacionais levaram a uma nova era de abordagens de análise preditiva baseada em dados, usando algoritmos de aprendizado de máquina e séries temporais. O objetivo deste trabalho é utilizar métodos de aprendizagem de máquinas e séries temporais para prever o estado de saúde de baterias de íon-Lítio. Com base no banco de dados disponível no site da NASA, Ames Prognostics Center of Excellence (PcoE), dois experimentos foram realizados. No primeiro, realizou-se a comparação dos resultados entre os algoritmos de aprendizagem de máquinas proposto, Support Vector Regression (SVR) e Multi-Layer Perceptron (MLP), numa abordagem global dos dados. No segundo experimento incluí-se o algoritmo de série temporal, Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), e comparou-se com os algoritmo de aprendizagem de máquina, numa abordagem mais local dos dados. Como os resultados, verifica-se que os melhores desempenhos, foram para os algoritmos de aprendizagem de máquinas, com destaque para o MLP.

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