Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-18T13:23:58Z No. of bitstreams: 1 51c.pdf: 3316384 bytes, checksum: 9eb62dc3d062f0ca82674a6d3feb7fdc (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-18T13:23:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 51c.pdf: 3316384 bytes, checksum: 9eb62dc3d062f0ca82674a6d3feb7fdc (MD5) Previous issue date: 2011-03-29 / Nenhuma / O crescimento do tráfego nas redes de telecomunicações por serviços de banda larga, telefonia fixa e móvel tem demandado esforços no planejamento e estudo da recomposição da rede, em especial redes de transporte, tornando elevado o nível de complexidade na elaboração de projetos que envolvem redes. A complexidade de interligação aumenta de acordo com as restrições impostas pela capacidade de investimentos e custos operacionais na obtenção da solução ótima para a melhor topologia de rede. Para resolver problemas de planejamento e recomposição da rede de telecomunicações é necessária a utilização de recurso computacional, pois problemas que envolvem redes desta natureza possuem a característica do conjunto de problemas de otimização combinatória, considerados difíceis. Com o objetivo de planejar e realizar estudos na recomposição da rede de telecomunicações, neste trabalho é apresentada a estratégia que visa o uso de recursos heurísticos como algoritmo genético e Dijkstra, bem como o conceito de rede fictícia na modelagem e solução computacional na obtenção da solução ótima referente à topologia de rede, possibilitando a análise prévia do tráfego na topologia proposta caso houver a incidência de falhas. / The growth of traffic on telecommunications networks for broadband services, fixed and mobile telephony has demanded efforts in planning and study the restoration of the network, especially transport networks, making the high level of complexity in developing projects that involve networks. The interconnection complexity increases with the restrictions imposed by the capacity of investment and operating costs in obtaining the optimal solution for the best network topology. To resolve issues of planning and rebuilding of the telecommunication networks is necessary to use computational resources, since problems involving networks of this nature have the feature set of combinatorial optimization problems, considered difficult. With the objective to plan and carry out studies on the recomposition of the telecommunications network, in this work the strategy for use as heuristic genetic algorithm and Dijkstra, as well as the concept of fictitious network modeling and computational solution to obtain the solution great on the network topology, enabling preliminary analysis of traffic on the proposed topology where there incidence of failures.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-04-07T11:44:34Z No. of bitstreams: 1 Marilia Marta.pdf: 1791339 bytes, checksum: 4b1d16d2c77f148ff69597765e114fa2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-07T11:44:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marilia Marta.pdf: 1791339 bytes, checksum: 4b1d16d2c77f148ff69597765e114fa2 (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 / CAPES / Artificial intelligence (AI) is a branch of computer science that studies the intelligent behavior of living beings, and mimics this intelligence by deploying it in computer programs, machines and systems in order to solve problems related to searching, optimization, planning, control, automation, etc. One of the areas of artificial intelligence is evolutionary computation, which is inspired by the principle of natural evolution of species. Within the evolutionary computation several methods based on the intelligence of plants have been recently proposed. How the plants survive and adapt in harsh environments has aroused great interest of researchers in AI. It is remarkable that the life cycle of a plant is extremely intriguing. The way the plants reproduce, propagate, disperse their seeds and select the most resistant is undoubtedly an evidence of intelligence of plants when optimize their existence. In this sense, several computer algorithms based on the intelligent lifecycle of plants have been proposed recently, these algorithms are in many cases, simple to implement, and very efficient in solving complex problems. In this work, the performance of some algorithms, the flower pollination algorithm, strawberry plant algorithm, invasive weed optimization and plant life cycle algorithm, all of them based on the intelligent behavior of plants, are analyzed when applied to optimization of test functions, and they are also compared with classical genetic algorithms. / A inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que estuda o comportamento inteligente dos seres vivos e imita essa inteligência implantando-a em programas de computador, máquinas e sistemas para resolver problemas relacionados à busca, otimização, planejamento, controle, automação, etc. Uma das áreas da inteligência artificial é a computação evolutiva, que é inspirada pelo princípio da evolução natural das espécies. Dentro da computação evolutiva vários métodos baseados na informação de plantas têm sido recentemente proposto. Como as plantas sobrevivem e se adaptam em ambientes agressivos tem despertado grande interesse dos pesquisadores em IA. O ciclo de vida de uma planta é extremamente intrigante. A maneira como as plantas se reproduzem, propagam, dispersam suas sementes e selecionam as mais resistentes é, sem dúvida, uma evidência de inteligência das plantas quando otimizam sua existência. Nesse sentido, diversos algoritmos computacionais baseados no ciclo de vida inteligente das plantas têm sido propostos nos anos recentes, esses algoritmos são, em muitos casos, simples de implementar e muito eficientes na solução de problemas complexos. Neste trabalho é analisado o desempenho de alguns desses algoritmos, o algoritmo de polinização de flores, o algoritmo de planta de morango, otimização invasiva de ervas daninhas e algoritmo do ciclo de vida da planta, todos baseados no comportamento inteligente das plantas, quando aplicados à otimização de funções teste e também comparados com algoritmos genéticos clássicos.

Submitted by Cristiane Chim (cristiane.chim@ucpel.edu.br) on 2018-05-08T17:34:22Z No. of bitstreams: 1 Vagner Guidotti Furtado (1).pdf: 2942442 bytes, checksum: a43c18ecb28456284d4b6c622f11210d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-08T17:34:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vagner Guidotti Furtado (1).pdf: 2942442 bytes, checksum: a43c18ecb28456284d4b6c622f11210d (MD5) Previous issue date: 2017-12-07 / The division operation in digital systems has its relevance because it is a necessary function in several applications, such as general purpose processors, digital signal processors and microcontrollers. The digital divider circuit is of great architectural complexity and may occupy a considerable area in the design of an integrated circuit, and as a consequence may have a great influence on the static and dynamic power dissipation of the circuit as a whole. In relation to the application of dividing circuits in circuits of the Digital Signal Processing (DSP) area, adaptive filters have a particular appeal, especially when using algorithms that perform a normalization in the input signals. In view of the above, this work focuses on the proposition of algorithms, techniques for reducing energy consumption and logical area, proposition and implementation of efficient dividing circuit architectures for use in adaptive filters. The Newton-Raphson and Goldschmidt iterative dividing circuits both operating at fixed-point were specifically addressed. The results of the synthesis of the implemented architectures of the divisors with the proposed algorithms and techniques showed considerable reduction of power and logical area of the circuits. In particular, the dividing circuits were applied in adaptive filter architectures based on the NLMS (Normalized least Mean Square) algorithm, seeking to add to these filters, characteristics of good convergence speed, combined with the improvement in energy efficiency. The adaptive filters implemented are used in the case study of harmonic cancellation on electrocardiogram signals / A operação de divisão em sistemas digitais tem sua relevância por se tratar de uma função necessária em diversas aplicações, tais como processadores de propósito geral, processadores digitais de sinais e microcontroladores. O circuito divisor digital é de grande complexidade arquitetural, podendo ocupar uma área considerável no projeto de um circuito integrado, e por consequência pode ter uma grande influência na dissipação de potência estática e dinâmica do circuito como um todo. Em relação à aplicação de circuitos divisores em circuitos da área DSP (Digital Signal Processing), os filtros adaptativos têm um particular apelo, principalmente quando são utilizados algoritmos que realizam uma normalização nos sinais de entrada. Diante do exposto, este trabalho foca na proposição de algoritmos, técnicas de redução de consumo de energia e área lógica, proposição e implementação de arquiteturas de circuitos divisores eficientes para utilização em filtros adaptativos. Foram abordados em específico os circuitos divisores iterativos Newton-Raphson e Goldschmidt ambos operando em ponto-fixo. Os resultados da síntese das arquiteturas implementadas dos divisores com os algoritmos e técnicas propostas mostraram considerável redução de potência e área lógica dos circuitos. Em particular, os circuitos divisores foram aplicados em arquiteturas de filtros adaptativos baseadas no algoritmo NLMS (Normalized least Mean Square), buscando agregar a esses filtros, características de boa velocidade de convergência, aliada à melhoria na eficiência energética. Os filtros adaptativos implementados são utilizados no estudo de caso de cancelamento de harmônicas em sinais de eletrocardiograma (ECG)

The development of dedicated cryptography systems for applications requiring low cost and consumption has been the current focus of research. This work addresses the design and performance analysis of cryptographic algorithms AES-128 (NIST standard), PRESENT-80 and CLEFIA-128 (ISO/IEC standard for Lightweight Cryptography), im-plemented in FPGA (Basys 3 Artix-7 - 28 nm technology) using VHDL. Performance metrics were analyzed and compared: occupied area in the FPGA, throughput (Mbps), efficiency (Mbps/slice), energy efficiency (Ws/bit) and current consumption. The metrics were obtained through the synthesis and implementation tool in FPGA, Vivado Design Suites (Xilinx), and by means of a current measurement prototype, which uses the Ada-fruit INA219 sensor board (Sensor from Texas Instruments) and microcontroller Arduino Uno (Atmega328 - Atmel). We also analyzed the graphical representation of current con-sumption through the mathematical model based on the Welch periodogram, applied on the current consumption variables during the data encryption process. The results show current curves that facilitate the identification and comparison of the algorithms. The data of area consumption, processing speed and efficiency in the FPGA obtained satisfactory performance in comparison with other implementations existing in the literature, besides providing relevant information to choose an algorithm of encryption. / O desenvolvimento de sistemas dedicados de criptografia, para aplicações que exigem baixo custo e consumo tem sido enfoque atual de pesquisas. Este trabalho aborda o projeto e análise de desempenho dos algoritmos de criptografia AES-128 (padrão NIST), PRESENT-80 e CLEFIA-128 (padrão ISO/IEC para Criptografia Leve), implementados em FPGA (Basys 3 Artix-7 – tecnologia de 28 nm), utilizando VHDL. Foram analisadas e comparadas as métricas de desempenho: área ocupada no FPGA, velocidade de proces-samento (Mbps), eficiência (Mbps/slice), eficiência energética (Ws/bit) e consumo de corrente. As métricas foram obtidas através da ferramenta de síntese e implementação em FPGA, Vivado Design Suites (Xilinx), e por meio de um protótipo de medição de corrente, que utiliza a placa sensor Adafruit INA219 (sensor da Texas Instruments) e microcontro-lador Arduino Uno (Atmega328 - Atmel). Foram analisadas também a representação grá-fica do consumo de corrente através do modelo matemático baseado no periodograma de Welch, aplicado sobre as variáveis de consumo de corrente durante o processo de encrip-tação de dados. Os resultados mostram curvas de corrente que facilitam a identificação e comparação dos algoritmos. Os dados de consumo de área, velocidade processamento e eficiência no FPGA obtiveram desempenho satisfatório, em comparação com outras im-plementações existentes na literatura, além de fornecer informação relevante para escolha de um algoritmo de criptografia.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-WilanderTestonePereiraSilva.pdf: 3903191 bytes, checksum: b91ff906a27937df64d75b330c6ea137 (MD5) Previous issue date: 2016-03-11 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this dissertation we present a research in aspects of stochastic modeling, convergence and applications of least mean square (LMS) algorithm, normalized least mean square (NLMS) algorithm and proportionate normalized least mean square (PNLMS) algorithm. Specifically, the aim is to address the LMS algorithm in your extension, defining his concepts, demonstrations of properties, algorithms and analysis of convergence, Learning Curve and Misadjustment of the algorithm in question. Within of the context of sensor networks and spatial filtering is evaluated the performance of the algorithms by the learning curve of the referred algorithms for arrangements of adaptive antennas. In the intrinsic context of the application in electrical engineering, in area of telecommunications that seek the best alternative and aims to optimize the process of transmission/reception to eliminate interference, and the least amount of elements in adaptive antenna arrays, which they are known as smart antenna, which aims to reach a signal noise ratio for small value, with appropriate number of elements. The performance of the LMS algorithm is evaluated in sensor networks that is characterized by an antenna array. Results of computer simulations for different scenarios of operation show that the algorithms have good numerical results of convergence to a suitable choice of the parameters related with the rate of learning that are associated with their average curves and the beamforming of the smart antenna array. / Nesta dissertação de mestrado apresenta-se uma investigação em aspectos de modelagem estocástica, convergência e aplicações dos algoritmos de mínimos quadrados médio (LMS), mínimos quadrados médio normalizado (NLMS) e mínimos quadrados médio normalizado proporcional (PNLMS). Particularmente, aborda-se o Algoritmo LMS em sua extensão, definindo conceitos, demonstrações de propriedades, algoritmos e análise de convergência, Curva de Aprendizagem e Desajuste do referido algoritmo. Dentro do contexto de redes de sensores e filtragem espacial avalia-se o desempenho dos algoritmos por meio da curva de aprendizagem dos referidos algoritmos para os arranjos de antenas adaptativas. No contexto intrínseco da aplicação em engenharia elétrica, isto é, na área de telecomunicações procura-se a melhor alternativa e almeja-se a otimização do processo de transmissão/recepção para eliminar interferências e a menor quantidade de elementos em arranjos de antenas adaptativas, que são conhecidas como antenas inteligentes, e que tem como objetivo atingir uma relação Sinal Ruído para valor pequeno, com número adequado de elementos. O desempenho do algoritmo LMS é avaliado em redes de sensores que é caracterizada por um arranjo de antenas. Resultados de simulações computacionais para diferentes cenários de operação mostram que os algoritmos apresentam bons resultados numéricos de convergência para uma escolha adequada dos parâmetros relacionados com a taxa de aprendizagem que são associadas com suas curvas médias e com a conformação de feixes do arranjo em antenas inteligentes.

A Determinação da Estrutura tridimensional de Proteínas (DEP) a partir da sua seqüência de aminoácidos é importante para a engenharia de proteínas e o desenvolvimento de novos fármacos. Uma alternativa para este problema tem sido a aplicação de técnicas de computação evolutiva. As abordagens utilizando Algoritmos Evolutivos (AEs) tem obtido resultados relevantes, porém estão restritas a pequenas proteínas, com dezenas de aminoácidos e a algumas classes de proteínas. Este trabalho propõe a investigação de uma abordagem utilizando AEs para a predição da estrutura terciária de proteínas independentemente do seu tamanho e classe. Os resultados obtidos demonstram que apesar das dificuldades encontradas a abordagem investigada constitue-se em uma alternativa em relação aos métodos clássicos de determinação da estrutura terciária das proteínas. / Protein structure determination (DEP) from aminoacid sequences is very importante to protein engineering and development of new drugs. Evolutionary computation has been aplied to this problem with relevant results. Nevertheless, Evolutionary Algorithms (EAs) can work with only proteins with few aminoacids and some protein classes. This work proposes an approach using AEs to predict protein tertiary structure independly from their size and class. The obtained results show that, despite of the difficulties that have been found, the investigate approach is a relevant alternative to classical methods to protein structure determination.

Um sistema elétrico de potência agrega toda a estrutura pela qual a energia elétrica percorre, desde a sua geração até o seu consumo final. Nas últimas décadas observou-se um significativo aumento da demanda e, consequentemente, um aumento das interligações entre sistemas, tornando assim a operação e o controle destes extremamente complexos. Com o fim de obter a desejada operação destes sistemas, inúmeros estudos na área de Proteção de Sistemas Elétricos são realizados, pois é sabido que a interrupção desses serviços causam transtornos que podem assumir proporções desastrosas. Em sistemas elétricos malhados, nos quais as correntes de curto-circuito podem ser bidirecionais e podem ter intensidades diferentes devido a alterações topológicas nos mesmos, coordenar relés de sobrecorrente pode ser uma tarefa muito trabalhosa caso não haja nenhuma ferramenta de apoio. Neste contexto, este trabalho visa o desenvolvimento de uma metodologia eficiente que determine os ajustes otimizados dos relés de sobrecorrente direcionais instalados em sistemas elétricos malhados de forma a garantir a rapidez na eliminação da falta, bem como a coordenação e seletividade, considerando as várias intensidades das correntes de curto-circuito. Seguindo essa linha de raciocínio, observou-se que o uso de técnicas metaheurísticas para lidar com o problema da coordenação de relés é capaz de alcançar resultados significativos. No presente projeto, dentre os algoritmos inteligentes estudados, optou-se por pesquisar a aplicação do Algoritmo Enxame de Partículas Evolutivo (Evolutionary Particle Swarm Optimization) por este apresentar como características as vantagens tanto do Algoritmo Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization) quanto as dos Algoritmos Genéticos, possuindo assim grande potencial para solução destes tipos de problemas. / An electric power system aggregates all the structure in which the electric energy travels, from its generation to the final user. In the last decades it has been observed a significative increase of the demand and, consequently, an increment of the number of interconnections between systems, making the operation and control of them extremely complex. Aiming to obtain a good operation of this kind of systems, a lot of effort in the research area of power system protection has been spent, because it is known that the interruption of this service causes disorders that may assume disastrous proportions. In meshed power systems, in which the shortcircuit currents might be bidirectional and might have different magnitudes due to topological changes on them, to coordinate overcurrent relays may be a really hard task if you do not have a support tool. Look in this context, this work aims the development of and efficient methodology thats determine the optimal parameters of the directional overcurrent relays in a meshed electric power system ensuring the quickness in the fault elimination, as well as the coordination and selectivity of the protection system, considering the various intensities of the short-circuit currents. Maintaining this line, it has been noticed that the use of metaheuristics to deal with the problem of relay coordination is capable of achieving promissory results. In the present research, among the studied intelligent algorithms, it was chosen to use in it the Evolutionary Particle Swarm Optimization, due to its features thats is the advantages of the Particle Swarm Optimization as well as the Genetic Algorithms ones, hence it has great potential do solve theses kind of problems.

O campo da Biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de vários aspectos físicos e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressões digitais, íris, face e voz. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação de sistemas biométricos em mundo real é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança que esta tecnologia pode oferecer. Recentemente, sinais biomédicos, como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido estudados para uso em problemas envolvendo reconhecimento biométrico. A formação do sinal do ECG é uma função da anatomia estrutural e funcional do coração e dos seus tecidos circundantes. Portanto, o ECG de um indivíduo exibe padrão cardíaco único e não pode ser facilmente forjado ou duplicado, o que tem motivado a sua utilização em sistemas de identificação. Entretanto, a quantidade de características que podem ser extraídas destes sinais é muito grande. A seleção de característica tem se tornado o foco de muitas pesquisas em áreas em que bases de dados formadas por dezenas ou centenas de milhares de características estão disponíveis. Seleção de característica ajuda na compreensão dos dados, reduzindo o custo computacional, reduzindo o efeito da maldição da dimensionalidade e melhorando o desempenho do preditor. O foco da seleção de característica é selecionar um subconjunto de característica a partir dos dados de entrada, que pode descrever de forma eficiente os dados de entrada ao mesmo tempo reduzir os efeitos de ruídos ou características irrelevantes e ainda proporcionar bons resultados de predição. O objetivo desta dissertação é analisar o impacto de algumas técnicas de seleção de característica tais como, Busca Gulosa, Seleção \\textit, Algoritmo Genético, Algoritmo Memético, Otimização por Enxame de Partículas sobre o desempenho alcançado pelos sistemas biométricos baseado em ECG. Os classificadores utilizados foram $k$-Vizinhos mais Próximos, Máquinas de Vetores Suporte, Floresta de Caminhos Ótimos e classificador baseado em distância mínima. Os resultados demonstram que existe um subconjunto de características extraídas do sinal de ECG capaz de fornecer altas taxas de reconhecimento / The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify and verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric modalities have been proposed for recognition of people, such as fingerprints, iris, face and speech. These biometric modalities have distinct characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the application of biometric systems in real world is its robustness to attacks by circumvention, spoof and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Recently, biomedical signals, as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been studied for use in problems involving biometric recognition. The ECG signal formation is a function of structural and functional anatomy of the heart and its surrounding tissues. Therefore, the ECG of an individual exhibits unique cardiac pattern and cannot be easily forged or duplicated, that have motivated its use in various identification systems. However, the amount of features that can be extracted from this signal is very large. The feature selection has become the focus of much research in areas where databases formed by tens or hundreds of thousands of features are available. Feature Selection helps in understanding data, reducing computation requirement, reducing the effect of curse of dimensionality and improving the predictor performance. The focus of feature selection is to select a subset of features from the input which can efficiently describe the input data while reducing effects from noise or irrelevant features and still provide good prediction results. The aim of this dissertation is to analyze the impact of some feature selection techniques, such as, greedy search, Backward Selection, Genetic Algorithm, Memetic Algorithm, Particle Swarm Optimization on the performance achieved by biometric systems based on ECG. The classifiers used were $k$-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Optimum-Path Forest and minimum distance classifier. The results demonstrate that there is a subset of features extracted from the ECG signal capable of providing high recognition rates

Este trabalho descreve a implementação de algoritmos de inferência para modelos de primeira ordem. Três algoritmos foram implementados: ve, c-fove e ac-fove. Este último e o estado da arte no calculo de probabilidades em Redes Bayesianas Relacionais e não possua nenhuma implementação disponível. O desenvolvimento foi feito segundo uma metodologia ágil que resultou em um pacote de software que pode ser utilizado em outras implementações. Mostra-se que o software criado possui o desempenho esperado em teoria, embora apresente algumas limitações. Esta dissertação contribui também com novos tópicos teóricos que complementam o algoritmo. / In this work, we describe the implementation of inference algorithms for first order models. Three algorithms were implemented: ve, c-fove and ac-fove. The latter is the state of the art in probability calculations for Relational Bayesian Networks and had no implementation available. The development was done according to an agile methodology, which resulted in a software that can be used in other packages. We show that the resulting software has the expected performance from the theory, although with some limitations. This work also contributes with new theoretical topics that complement the algorithm.

Orientador: Fábio Roberto Chavarette / Resumo: Este trabalho é dedicado ao desenvolvimento de uma metodologia baseada no monitoramento da integridade estrutural em aeronaves com foco em técnicas de computação inteligente, tendo como intuito detectar, localizar e quantificar falhas estruturais utilizando os sistemas imunológicos artificiais (SIA). Este conceito permite compor o sistema de diagnóstico apto a aprender continuamente, contemplando distintas situações de danos, sem a necessidade de reiniciar o processo de aprendizado. Neste cenário, foi empregado dois algoritmos imunológicos artificiais, sendo o algoritmo de seleção negativa, responsável pelo processo de reconhecimento de padrões, e o algoritmo de seleção clonal responsável pelo processo de aprendizado continuado. Também foi possível quantificar o grau de influência do dano para as cinco situações de danos. Para avaliar a metodologia foi montada uma bancada experimental com transdutores piezelétricos que funcionam como sensor e atuador em configurações experimentais, que podem ser anexadas à estrutura para produzir ou coletar ondas numa placa de alumínio (representando a asa do avião), sendo coletados sinais na situação normal e em cinco situações distintas de danos. Os resultados demonstraram robustez e precisão da nova metodologia proposta. / Abstract: This work is dedicated to the development of a methodology based on the monitoring of structural integrity in aircraft with a focus on intelligent computing techniques, aiming to detect structural failures using the artificial immune systems (AIS). This concept allows to compose the diagnostic system capable of learning continuously, contemplating different situations of damages, without the need to restart the learning process. In this scenario, two artificial immunological algorithms were employed, the negative selection algorithm, responsible for the pattern recognition process, and the clonal selection algorithm responsible for the continuous learning process. It was also possible to quantify the degree of influence of the damage for the five damage situations. To assess the methodology, an experimental bench was mounted with piezoelectric transducers that act as sensors and actuators in experimental configurations, which can be attached to the structure to produce or collect waves on an aluminum plate (representing the wing of the airplane), being collected signals in the normal situation and in five different situations of damages. The results demonstrate the robustness and accuracy of the proposed new methodology. / Doutor