Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2013-07-15T23:12:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 221475.pdf: 1358867 bytes, checksum: 704ab1e4b0af8558e95e2d7f58068a32 (MD5) / Esta dissertação tem como objetivo a apresentação de uma forma de otimização do fator de potência e do torque médio de um motor de relutância síncrono com barreiras de fluxo com partida assíncrona. O processo de otimização é feito a partir da variação das espessuras das barreiras de fluxo existentes no rotor, alterando assim, os valores de indutância de eixo direto e em quadratura. Para obtenção destes valores de indutâncias é utilizado o método de elementos finitos. Estes valores de indutâncias são utilizados como parâmetros de entrada de um programa de algoritmo genético multiobjetivo, ferramenta adotada para a otimização. Para o cálculo da avaliação do desempenho do motor é utilizado um método analítico e um método numérico, onde, a partir das curvas geradas por estes dois métodos é possível observar o comportamento dinâmico do motor. São apresentados os resultados referentes às melhores configurações encontradas através do processo de otimização, considerando duas formas de alimentação diferentes e é feita a avaliação do comportamento dinâmico.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Química / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:15:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 212388.pdf: 3238022 bytes, checksum: 577ca137680a69037adb276e4b6eaa1f (MD5) / Neste trabalho foi realizado um estudo em torno de um sistema de controle de temperatura, o qual apresenta não-linearidades e perturbações difíceis de serem modeladas. Inicialmente foi investigada a aplicação de um controlador linear PID, ajustado segundo metodologias clássicas da pré-sintonia segundo práticas simplificadas de identificação do sistema em questão. Os resultados observados para o controlador PID não foram considerados satisfatórios devido a pouca informação a respeito da dinâmica do processo que fica agregada ao modelo utilizado, bem como o tempo morto envolvido nas ações de controle. O fato do controlador PID não apresentar bom desempenho para sistemas com dinâmica variável, como caso do sistema estudado foi demonstrado.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2013-12-05T22:46:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 318418.pdf: 3267806 bytes, checksum: c791e08e9c75a18939900234001eab75 (MD5) Previous issue date: 2013 / O presente trabalho aborda o problema de priorização dos projetos de melhoria e expansão do sistema de distribuição de energia elétrica, cujo foco é a maximização do valor do portfólio corporativo. Esse problema combinatório multiobjetivo é estruturado na forma de um modelo de decisão, formulado por meio de programação matemática binária, cuja solução envolve uma técnica de otimização bioinspirada, combinada a um conjunto de métodos de análise multicritério que buscam subsidiar o processo decisório da empresa. A primeira etapa faz uso do algoritmo genético multiobjetivo NSGA-II para obter um conjunto de portfólios Pareto-Ótimos, onde os projetos são selecionados e alocados em um horizonte de planejamento multiestágio, de acordo com os objetivos e restrições do problema. Os objetivos estão associados aos critérios de valor dos portfólios, os quais consideram os impactos financeiros potenciais dos projetos, o número de consumidores atendidos, as condições operacionais das instalações elétricas e a qualidade da energia elétrica no sistema de distribuição. As restrições envolvem a disponibilidade orçamentária e as relações de condicionamento e excludência entre os projetos. Na segunda etapa, os métodos de análise multicritério SMART e TOPSIS são utilizados para determinar os ranques das atratividades dos portfólios, incorporando o perfil das preferências dos decisores por meio dos pesos dos critérios, os quais são obtidos pelos métodos ROC e AHP. Os estudos de caso demonstram o comportamento da prioridade dos projetos nos portfólios não somente quando a qualidade da energia e o desempenho operacional são incluídos na análise, mas também em função da variação dos pesos dos critérios de planejamento. A metodologia proposta permite auxiliar na prospecção de investimentos estratégicos e contribuir para um melhor planejamento do sistema de distribuição <br> / Abstract : This work tackles the problem of project selection for the improvement of power distribution systems, which is part of the utilities planning task. The developed model is composed by a multi-objective optimization module and a multi-criteria decision support module. The first finds the Pareto-optimal portfolios, by using the multi-objective genetic algorithm NSGA-II to select and allocate the projects in a multistage planning horizon, according to the problem objectives and constraints. The latter, based on both TOPSIS and SMART multicriteria techniques, searches for the most appropriate project portfolio for the utility, considering the decision maker profile embedded into the model by the ROC and AHP weights. The optimization and decision making models take into account aspects of power quality, operational performance, number of consumers, and potential financial impacts of the projects. The presented case studies show the choice of priority projects not only when power quality and operational performance are included in the analysis, but also when the weights of planning criteria are changed. The proposed method helps in raising strategic investments and allows for better distribution system planning.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T12:19:38Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Este trabalho objetiva desenvolver uma metodologia para estabelecer um conjunto de rotas troncais e associar as freqüências de serviço que permitam às pessoas transitarem com maior mobilidade entre os terminais do sistema de transporte coletivo urbano. O modelo proposto incorpora a natureza multi-objetivo do problema do projeto da rede, desenvolvido com vistas a minimizar o custo do operador # representado por uma função do tamanho da frota necessária para satisfazer a demanda # e o custo do usuário. Este é calculado de acordo com o tempo despendido no ônibus e nos pontos de transbordo. A proposta de modelagem é seqüencial e iterativa. A iteratividade em relação ao custo do transporte # computado em cada passo do procedimento seqüencial # atém-se à alocação do fluxo de passageiros pelos caminhos mínimos, à localização dos pontos de transbordo, à determinação das freqüências e à distribuição dos veículos. Tal procedimento resulta no valor único do custo do sistema. O custo total do sistema objetiva ser um instrumento fundamental ao processo da configuração da rede. Para solucioná-lo foi utilizado um algoritmo genético, reduzindo a complexidade combinatorial resultante da natureza discreta do problema do projeto da rede. O modelo # que considerou a cidade de Florianópolis como arquétipo # visa determinar uma rede troncal ótima e os resultados obtidos são apresentados e discutidos detalhadamente.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T15:22:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 201813.pdf: 1875516 bytes, checksum: 009c283f7429ef8ed7abd8bcde29c087 (MD5)

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-21T20:13:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 209026.pdf: 4866965 bytes, checksum: 7f81c325cddf2eb8ad9574cbaee3c0cc (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T05:38:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T02:28:51Z : No. of bitstreams: 1 187850.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Este trabalho modela e implementa um Algoritmo Genético (AG) capaz de extrair o fator qualidade de uma clínica odontológica baseado em informações de prontuários clínicos devidamente armazenados em um Banco de Dados. Para tanto são abordados: um estudo sobre a área de Knowledge Discovery in Database (KDD); conceito de Mineração de Dados (Data Mining) no contexto de Algoritmos Genéticos; a implementação de um Sistema de Controle de Prontuários Odontológicos - SCoPO - que avalia e retorna o fator qualidade da clínica; e, por fim um estudo de casos com seus respectivos resultados obtidos. O estudo da área de KDD, que envolve todo o processo de descoberta de conhecimento útil em banco de dados, abrange: definição do problema; seleção dos dados; limpeza dos dados; pré-processamento dos dados; codificação dos dados; enriquecimento dos dados; mineração dos dados e a interpretação dos resultados. Em particular, este estudo trata a fase de Mineração de Dados (Data Mining) destacando os algoritmos e técnicas empregadas que utilizam-se dos Modelos Estatísticos e Algoritmos Genéticos e, ainda, o desenvolvimento de uma procedimento capaz de analisar o fator qualidade de uma clínica odontológica sobre uma base de dados constituída de prontuários. O estudo de casos mostrará o sistema SCoPO, desenvolvido pelo próprio autor desta pesquisa, operando sob a base de dados da clínica odontológica retornando através de uma interface específica a qualidade da clínica odontológica.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T16:07:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T02:08:29Z : No. of bitstreams: 1 142111.pdf: 8469843 bytes, checksum: 021dd70845137fcc3e8af6caf4ec17c8 (MD5)

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. / Made available in DSpace on 2012-10-18T19:44:54Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-09T04:00:38Z : No. of bitstreams: 1 147306.pdf: 12877766 bytes, checksum: 18441e1ef5f58f85d534ac6e5b2d0f9f (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T09:55:27Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T21:47:29Z : No. of bitstreams: 1 181979.pdf: 13958017 bytes, checksum: b787bf0f1b3af293aec8bcef28e73189 (MD5) / A Computação Evolucionária (CE) tem sido utilizada na área de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para evolução de três grandes constituintes: pesos das conexões, arquiteturas e regras de aprendizado. A evolução de arquiteturas possibilita o projeto automático de Redes Neurais Artificiais (RNAs), permitindo adapta-las para diferentes tarefas sem a intervenção humana. O objetivo desta pesquisa é introduzir uma metodologia a mais plausível biologicamente, que permita gerar RNAs com boa capacidade de generalizção, pequeno erro e grande tolerância a ruídos. Para isso três metáfora biológicas foram usadas: Algoritmos Genéticos, Sistemas de Lindenmayer e RNAs. Testou-se quatro classes de problemas: XOR, paridade, problema das lâmpadas e botões e as linguagens de Tomita. O método é superior em relação aos outros, pois aumenta o paralelismo implícito do algoritmo genético e pelos aspectos de plausibilidade biológica. O sistema gera arquiteturas mínimas satisfatórias que resolvem determinadas tarefas, reduzindo os custos de projeto e aumentando o desempenho das redes neurais obtidas. Finalmente sugerem-se estratégias racionais que podem fornecer uma eficiência adicional ao algoritmo genético tradicional.