In this Dissertation, the Vehicle Routing Problem with Drones (VRPD), motivated by the growing interest on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs, or Drones) by the industry and their applications in logistics is studied. A pioneer work by (MURRAY; CHU, 2015) shows a combination between UAV and a truck to deliver products, presenting an adaptation to the Traveling Salesman Problem (TSP). After a literature review, an extension of the model from Murray and Chu (2015) we present a model for the problem with multiple vehicles. This model is developed as a Mixed Integer Linear Programming (MILP) problem and solved with the solver CPLEX. A heuristic based on a Hybrid Genetic Algorithm (HGA) is also developed and presented. Our results show that the use of drones reduces the total mileage of the trucks by a significant percentage. / Nessa monografia estuda-se o Problema do Roteamento de Veículos com Drones (PRVD), motivado pelo crescente interesse da indústria em Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) e suas aplicações em logística. O trabalho pioneiro de (MURRAY; CHU, 2015) mostra uma combinação entre VANT e um caminhão para realização de entregas de produtos, no qual foi proposta uma adaptação do Problema do Caixeiro Viajante (PCV). Após uma revisão de literatura, apresenta-se uma extensão do modelo de Murray and Chu (2015) para o problema com múltiplos veículos. Desenvolveu-se um modelo de Programação Linear Inteira Mista que foi resolvido com o solver CPLEX. Uma heurística basead em um Algoritmo Genético Híbrido também foi desenvolvido e é apresentada. Resultados mostram que a utilização dos VANTs reduzem a quilometragem dos caminhões significativamente.

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Resumo: Os sistemas elétricos do futuro próximo terão um comportamento dinâmico porque grandes fontes renováveis de geração, principalmente geração eólica e solar, serão construídas nos sistemas de potência de vários países do mundo incluindo o Brasil. A incerteza introduzida pelas fontes renováveis de energia é um problema que deve ser solucionado. Para resolver o problema da incerteza é necessário criar uma rede mais flexível. A alocação de armazenadores de energia no sistema de potência será necessária para lidar com as novas incertezas e para manter o funcionamento adequado do sistema. Adicionalmente, o sistema de transmissão deve-se tornar muito mais ativo através do uso de novas tecnologias flexíveis que permitirão ter um controle ótimo do sistema. As novas tecnologias incluem Sistemas Flexíveis de Transmissão em Corrente Alternada (FACTS), sistemas de transmissão de corrente continua (HVDC) e outras tecnologias que permitirão controlar as direções dos fluxos de potência sem alterar a geração ou demanda do sistema. Portanto, nesta tese são estudadas diferentes representações matemáticas para os problemas de fluxo de potência ótimo (FPO), planejamento da transmissão de longo prazo (PERT) e alocação de fontes de reativos (AFR) usando as equações de fluxo de potência de corrente alternada (CA). Adicionalmente, são propostas novas formulações para representar os problemas de fluxo de potência ótimo multiperíodo para sistemas de transmissão ativos que incluem FACTS, sistemas HVDC e ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The future power systems will have a dynamic behaviour due to a significant amount of renewable generation, especially wind and solar generation, will be installed in the power systems of many countries in the world including Brazil.The uncertainty introduced by the renewable energy resources is a problem that has to be solved. The development of a flexible network is necessary to solve the aforementioned problem. The installation of energy storage in the power system will be necessary to manage the new uncertainties and to maintain the adequate system’s operation. Additionally, the transmission system will become more active though new flexible technologies, which allows having an optimal control of the power system. The new technologies include Flexible AC Transmission System (FACTS), High Voltage Direct current (HVDC) transmission systems and other technologies, which allow controlling the power flow direction without changing the power injections of generation or demand. Therefore, in this thesis are studied different mathematical formulations using the AC power flow equations for the optimal power flow (OPF) problem, the transmission expansion planning (TEP) problem and the reactive power planning (RPP) problem. Furthermore, two additional contributions have been made. The first contribution is the development of new mathematical formulations for the multiperiod optimal power flow for active transmission systems that includes FACTS, HVDC and batteries. The second contrib... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Filtros modais permitem que se identifique a contribuição de cada modo de vibrar na resposta dinâmica de uma estrutura, o que pode simplificar o projeto de sistemas dinâmicos em diversas aplicações como controle de vibrações, controle de forma, monitoramento de integridade estrutural e aproveitamento de energia. O objetivo desta dissertação é desenvolver uma metodologia para projetar e otimizar filtros modais a partir de uma rede de sensores piezelétricos discretos. É de especial interesse a relação entre a topologia da rede de sensores e o desempenho dos filtros modais obtidos pela soma ponderada dos sinais de tensão elétrica medida por cada sensor. A modelagem estrutural, usando o método dos elementos finitos com acoplamento eletromecânico, considera uma placa retangular de alumínio com trinta e seis sensores piezelétricos, em forma de pequenas pastilhas, colados sobre uma de suas superfícies. As topologias de rede consideradas neste trabalho consistem das possíveis combinações de trinta e seis sensores tomados doze a doze. Esta estratégia permite um amplo processo de otimização topológica a partir de um único modelo de elementos finitos. Duas funções-objetivo definem os índices de desempenho de cada topologia de rede avaliada, objetivando projetar filtros modais capazes de isolar a resposta dos primeiros modos de vibrar que maximizem a faixa de frequência e minimizem o número de sensores necessários. Em uma primeira abordagem ao problema de otimização topológica combinatorial, é utilizado o método de busca extensiva em um espaço de soluções reduzido. Em seguida, o problema é codificado para o uso de um algoritmo genético. Os resultados mostram que aumentos de 25% a 50% na faixa de frequência dos filtros modais podem ser obtidos a partir da otimização topológica da rede de sensores. / Modal filters allow identifying the contribution of each vibration mode to the dynamical response of a structure, which can simplify the design of dynamical systems in several applications, such as vibration control, shape control, structural health monitoring and energy harvesting. The aim of this dissertation is to develop a methodology to design and optimize modal filters by using a discrete array of piezoelectric sensors. The relationship between the sensors array topology and the performance of the modal filters, which are obtained by means of weighted sum of the voltage signs, draws special interest. The structural modeling through the finite element method with electromechanical coupling considers a retangular aluminum plate with thirty-six patch-shaped piezoelectric sensors bonded on one of its surfaces. The array topologies considered in this work consist of the possible combinations of thirty-six sensors taken twelve at a time. This strategy allows for a broad process of topological optimization by using only one finite element model. Two objective functions define the performance index associated with each evaluated array topology, aiming to design modal filters able to isolate the response of the first vibration modes that maximize the frequency band and minimize the number of sensors needed. As a first approach to the combinatorial topology optimization problem, the extensive search method is applied to a reduced solutions space. Next, the optimization problem is codified for using a genetic algorithm. The results show that an increase from 25% to 50% in the frequency band of the modal filters can be obtained from the topology optimization of the sensors array.

O labirinto em cruz elevado é um dos aparatos experimentais mais utilizados em avaliações neurobiológicas de ansiedade e defesa de ratos e camundongos. Estudamos aqui o uso de redes neurais artificiais otimizadas por algoritmos genéticos para investigar o comportamento de ratos nesse labirinto. Ao contrário dos demais modelos já propostos, a construção da trajetória do agente virtual independe de dados experimentais conhecidos a priori. Mostramos que, ao utilizar um agente desenvolvido a partir da otimização de uma função de avaliação inspirada no conflito de medo e ansiedade, o modelo pode simular inclusive o efeito causado pela introdução de drogas ansiolíticas e ansiogênicas em ratos (clordiazepóxido 5 mg/kg e semicarbazida 20, 40 e 80 mg/kg). Os resultados das simulações do agente virtual estão de acordo com dados experimentais, revelando que a exploração de braços abertos é reduzida em relação a dos braços fechados, especialmente sob inserção de drogas ansiogênicas, que intensificam o medo do animal. Drogas ansiolíticas, ao contrário, estimulam a exploração. Para finalizar, foi realizada uma investigação aprofundada das trajetórias e redes neurais artificiais dos melhores ratos controle virtuais (que simulam ratos sem efeito de drogas). Conforme sugerem os resultados, a função de avaliação proposta pode conter as características mais relevantes envolvidas no comportamento do rato no labirinto em cruz elevado. / The elevated plus-maze is one of the most used experimental apparatus for neurobiological evaluations of anxiety and defense of rats and mice. We investigate here the use of artificial neural networks otimized by genetic algorithms to nvestigate the behavior of rats in this maze. Unlike other proposed models, the development of the virtual agent\'s trajectory is independent of prior known experimental data. We show that, when using a agent developed from the optimization of a function inspired by the anxiety and fear conflict, the model can even simulate the effect caused by the introduction of anxiolytic and axiogenic drugs in rats (chlordiazepoxide 5 mg/kg and semicarbazide 20, 40 and 80 mg/kg). The results of simulations of the virtual agent agree with experimental data, in which the exploration of open arms is reduced compared to the exploration of enclosed arms, especially under effects of anxiogenic drugs, which enhance the animal fear. Anxiolytic drugs, on the other hand, stimulate exploration. Finally, a detailed investigation of trajectories and artificial neural networks of the best virtual control rats (that simulate rats without drugs) was performed. As the results suggest, the proposed fitness function may contain the most relevant features involved in the behavior of rats in the elevated plus-maze.

Simuladores de tráfego são ferramentas importantes para planejamento e operação do tráfego, pois permitem avaliar cenários de maneira segura e com baixo custo. Porém, a configuração original desses programas é ajustada para replicar as condições do tráfego observado no país de origem do simulador. Em rodovias, o modelo de desempenho de caminhões tem grande influência no comportamento da corrente de tráfego. No Vissim, todavia, esse modelo simula veículos com melhor desempenho, se comparados aos caminhões brasileiros. Apresenta-se neste trabalho a calibração das funções de aceleração para caminhões do Vissim, utilizando a diferença entre perfis de velocidade simulados e reais como medidas de ajuste. Os perfis de velocidade foram criados a partir de dados de GPS para caminhões que trafegaram ao longo de uma rodovia de pista dupla em relevo ondulado, sob baixo fluxo de tráfego. O ruído na velocidade presente nesses dados foi atenuado por meio de um filtro gaussiano. Determinou-se então o perfil longitudinal da rodovia através dos pontos coletados pelo GPS, de modo a ser possível comparar as velocidades reais e simuladas em pontos preestabelecidos ao longo do trecho. A calibração foi automatizada por meio de um algoritmo genético. Todas as replicações da calibração resultaram em configurações para as funções de aceleração capazes de gerar perfis de velocidade simulados mais próximos dos reais se comparadas à configuração original do simulador. Por fim, um estudo de caso foi usado para demonstrar a necessidade de recalibração do simulador, através da avaliação do impacto causado pela calibração do simulador nos equivalentes veiculares obtidos com dados simulados. / Traffic simulators are important tools for traffic planning and operation, as they can be used to perform safe, low-cost scenario evaluation. However, these software\'s default configuration is adjusted to replicate the traffic conditions found in the simulators\' country of origin. The truck performance model heavily impacts traffic behavior in simulations of freeway segments. The default values for Vissim\'s performance model are adjusted for trucks with lower mass/power ratios than typical Brazillian trucks. The objective of the research reported here was to recalibrate Vissim\'s truck acceleration functions using the difference between real and simulated truck speed profiles as goodness-of-fit measures. The speed profiles were created using GPS data obtained from trucks travelling over a four-lane freeway situated on rolling terrain, under low traffic flow. Speed noise was removed from GPS data using a Gaussian filter. The longitudinal profile of the freeway was determined using GPS data, to allow for the comparison of observed and simulated speeds at fixed points along the segment. The calibration procedure was automated and based on a genetic algorithm. Every calibration run provided a configuration for the acceleration functions that reduced the difference between simulated and real speed profiles, if compared to the simulator\'s default configuration. The effects of the truck performance model recalibration were demonstrated by means of a case study focusing on the estimation of passenger-car equivalents for Brazilian trucks travelling on freeways.

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

No setor elétrico brasileiro as fontes renováveis de energia têm se tornadas atrativas do ponto de vista do investidor devido não só aos incentivos de política de governo, como também por exibirem uma elevada competitividade, além da sinergia proveniente da complementariedade energética entre essas fontes. Por outro lado,a tomada de decisão de investimento em empreendimentos de geração tem se caracterizado cada vez mais como um processo complexo e arriscado, devido à potencial perda financeira decorrente de um fluxo de caixa bastante irregular, fundamentalmente em função da interação no mercado de curto prazo. Este trabalho descreve o problema e a solução para um investidor caracterizado por sua aversão ou apetite ao risco otimizando os recursos com restrição de risco (VaR, CVaR mesclado com conceito do CFaR). Os resultados mostram que para parâmetros usuais que condicionam o risco financeiro, tais como,(i) a taxa de investimento, (ii) preço de contrato de venda e (iii) custo de investimento, o modelo busca a solução para a melhor alocação de investimento, representada por um portfólio ótimo de projetos, respeitando limites fixados para o montante a ser investido e o risco financeiro correspondente. De forma geral, a conceituação da medida de aversão a risco e sua implementação no modelo de otimização desenvolvido permitiram obter resultados robustos para o tipo de problema abordado e a diversidade de situações analisada a partir de estudos de caso. / Brazilian electricity sector in renewable energy sources has become attractive from the investor point of view not only because of government policy incentives, but also to exhibit a high competitiveness beyond energy synergy from the complementarity between energy sources. However, the decision making of investments in generation capacity has come to characterize a complex and risky process, because of the potential financial loss resulting from a highly irregular cash flow, mainly due to the interaction in the short-term market. This paper describes the problem and solution for the risk averse investor optimizing financial resources constrained risk (VaR, CVaR merged with the concept CFaR). The results show that for the risk factors, as for instance, investment rate, sales price and cost of investment contract, the model responds within the limits of tax risks. In general, the concept of measure of risk aversion and its implementation in the optimization model developed is shown robust to the type of problem addressed.

Este trabalho apresenta um modelo computacional para otimização energética de sistemas de abastecimento em tempo real. Tal modelo é composto por três módulos principais: (1) um módulo de simulação hidráulica que descreve o comportamento do sistema - EPANET; (2) um módulo de previsão de demandas que realiza a previsão das demandas futuras aplicável à utilização no tempo real (curto prazo), desenvolvido por Odan (2008); e, por fim, (3) um módulo otimizador estruturado em linguagem C++ que implementa a biblioteca de algoritmos genéticos do MIT - Massachusetts Institute of Technology and Matthew Wall, a GAlib, que permite determinar as rotinas operacionais (acionamento de válvulas e bombas) de forma à minimizar o custo de energia elétrica no sistema. O processo de otimização é divido em duas rotinas, nível estratégico e tempo real. Na otimização em nível estratégico, a partir das curvas típicas de demanda para cada nó de demanda do macro-sistema considerado, determina-se o conjunto de controles que minimizam os custos de energia elétrica, respeitando as restrições hidráulicas do sistema. Para cada conjunto de controles otimizados têm-se os níveis que os reservatórios irão atingir ao final de cada hora durante o horizonte de planejamento considerado, denominados níveis metas. Tais níveis servem de guia para a segunda etapa de otimização. A operação em tempo real se inicia com o recebimento dos dados sobre as condições atuais do sistema: níveis dos reservatórios e demandas da última hora. A partir das demandas informadas, o módulo de previsão de demandas gera todas as demandas para o horizonte de planejamento. Alimenta-se então o otimizador em tempo real com os níveis atuais dos reservatórios, os níveis metas e a previsão de demandas, obtêm-se o conjunto de regras operacionais ótimas para o horizonte de planejamento, sendo que são implementadas apenas as regras para a hora atual. E repete-se todo o processo a cada hora. Este modelo foi aplicado a um sistema de abastecimento de água. Os resultados obtidos demonstraram a eficiência do modelo em achar soluções factíveis de serem implementadas e com redução dos custos com energia elétrica. / This work presents a computational model for real-time optimization of water-distribution networks operation. An integrated software tool has been developed which is composed of three main modules: (i) a hydraulic simulator that performs the extended period simulation of the system (EPANET); (ii) a short-term demand-forecasting model, based on the moving Fourier series; and (iii) an optimization module, using genetic algorithm, to minimize pumping costs. The optimization process is divided in two routines, the off-line optimization and the on-line optimization. The aim of the first routine is to find the ideal operation levels for the reservoirs which are used as guidance for the on-line optimization. The schedules to be implemented in the network are determined, however, by an on-line optimization which runs a new optimization processes at each SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) update. In the off-line optimization, near-optimal pump and valve settings for a selected operating horizon are found on the basis of the typical 24-hour water demand cycle in which each reservoir must also start and end with the same water level. The levels of the reservoirs at the end of each hour in this optimization process, called ideal levels, are considered in the on-line optimization as a constraint that represents a penalty added to the objective function whenever a reservoir level is below the ideal level at the end of each hourly operation. The on-line optimization starts updating the state of the network transmitted from the SCADA system and the demand forecast for the next 24-hour period. Near-optimal pump and valve settings for a selected operating horizon are then determined but only the control settings for the next hourly time step are used to implement the operation. At the next SCADA update (next-time step), the whole process is repeated on a continuous basis and a new operating strategy is computed. In this way, the control process moves forward in time, correcting any discrepancies as it progresses. This integrated software tool has been applied to a small example network. The results obtained from this application have shown that the proposed model offers a practical tool for finding feasible operation strategies for a water pipeline system, obtaining reductions in pumping energy costs.

Este trabalho apresenta um sistema que se utiliza de características extraídas de dados provenientes de um sensor Kinect v2 para monitorar o motorista, dados de sensores inerciais, da telemetria do veículo e dados sobre a estrada/faixa de rodagem para reconhecer o estilo de direção, permitindo ao sistema detectar o uso do celular no trânsito, um motorista embriagado e a direção sonolenta, evitando assim, riscos relacionados com a direção. De fato, quando veículos são conduzidos por pessoas em ligações telefônicas, o risco de acidente aumenta de 4 a 6 vezes. Motoristas embriagados causaram 10:497 mortes nas rodovias dos Estados Unidos da América em 2016, segundo o órgão local responsável pela segurança no trânsito (NHTSA). Um Conjunto de Dados Naturalista do Comportamento do Motorista (NDBD) foi criado especificamente para este trabalho e utilizado para o teste e validação do sistema proposto. A solução proposta emprega duas análises dos dados do motorista, os subsistemas de reconhecimento de padrões de Curto e Longo prazos. Assim, pode-se detectar situações de risco na direção. O sistema possui 3 níveis de alerta: sem alerta, alerta baixo e alerta alto. O subsistema de Curto Prazo detecta situações de sem alerta e de algum nível de alerta. Já o subsistema de Longo Prazo é responsável por determinar o nível de alerta: baixo ou alto. Classificadores baseados em Aprendizado de Máquina e Redes Neurais Artificiais (RNA) foram utilizados. Um Algoritmo Genético foi empregado para otimizar e selecionar um conjunto de valores que ajustam a entrada de características, função de ativação dos neurônios e topologia/treino da rede neural. O sistema proposto alcançou 79;5% de acurácia nos frames do NDBD (conjunto de treinamento e validação obtidos utilizando um simulador veicular próprio), para a detecção conjunta de risco em situações de uso de celular, embriaguez ou condução normal. Para o classificador de Curto Prazo, utilizou-se períodos de 5 frames e uma janela de 140 frames para o Longo Prazo. Considerando a detecção individualizada dos problemas de condução, no caso específico da embriaguez (usados dados de embriaguez e direção normal) o sistema obteve 98% de acurácia, e especificamente para o uso de celular obteve 95% de acurácia. Na classificação de sem alerta (situações sem risco), o sistema obteve apenas 1;5% de predições erradas (falsos positivos), contribuindo assim para o conforto do motorista ao utilizar o sistema. / In this work, a system has been developed using features from a frontal Kinect v2 sensor to monitor the driver, from inertial sensors, car telemetry, and road lane data to recognize the driving style, enabling to recognize the use of a cell phone while driving, a drunk driver, and drowsy driving, avoiding driving risks. In fact, cars driven by people on phone calls, increases the risk of crash between 4 and 6 times. Drunk drivers caused 10;497 deaths on USA roads in 2016 according to NHTSA. The Naturalistic Driver Behavior Dataset (NDBD) was created specifically for this work and it was used to test the proposed system. The proposed solution uses two analysis of the drivers data, the Short-Term and Long-Term pattern recognition subsystems, thus it could detect the risk situations while driving. The system has 3 levels of alarm: no alarm, lowest alarm, and highest alarm. Short-Term detects between no alarm or some level alarm. Long-Term is responsible for determining the risk alarm level, low or high. The classifiers are based on Machine Learning and Artificial Neural Networks (ANN), furthermore, the values set to adjust input features, neuron activation functions, and network topology/training parameters were optimized and selected using a Genetic Algorithm. The proposed system achieved 79:5% of accuracy in NDBD frames (training and validation sets obtained using a driving simulator), for joint detection of risk in situations of cellphone usage, drunkenness, or normal driving. For the Short-Term classifier, it was used length periods of 5 frames and a window of 140 frames for Long-Term. Considering the individualized detection of driving problems, in the specific case of drunkenness (using data of drunkenness and normal driving), the system achieved 98% of accuracy, and specifically for cell phone usage 95% of accuracy. The best results achieved obtained only 1:5% of no risk situation having a wrong prediction (false positives with alarm activation), contributing to the driver comfort when he/she is using the system.

Óleos essenciais, basicamente formados por hidrocarbonetos terpênicos e compostos oxigenados, têm função aromatizante nas indústrias química, farmacêutica e de alimentos. Os compostos terpênicos são instáveis ao calor e sua remoção resulta em um produto mais estável e com maior valor comercial. No processo de desterpenação, a viscosidade é um parâmetro de grande interesse, pois afeta a perda de energia por atrito e os mecanismos de transferência de calor e massa. Devido o grande número de variáveis que podem afetar a viscosidade, como temperatura, pressão e concentração, métodos para estimar esta propriedade apresentam grande importância prática. O objetivo desta dissertação de mestrado foi ajustar o modelo UNIFAC-VISCO aos dados de viscosidade de sistemas similares aos resultantes do processo de desterpenação dos óleos essenciais de bergamota, hortelã e limão por extração líquido-líquido (ELL), a 25 ºC, utilizando etanol hidratado como solvente. O modelo foi programado utilizando a plataforma MATLAB® e a correlação foi realizada utilizando duas abordagens: na primeira, somente foram ajustados parâmetros referentes aos grupos funcionais ainda não descritos na literatura para o UNIFAC-VISCO, resultando em um desvio médio relativo (DMR) igual a 1,70 %; na segunda abordagem, todos os grupos funcionais foram ajustados aos dados experimentais, resultando em um desvio médio relativo (DMR) igual 0,68 %. Os parâmetros UNIFAC-VISCO foram ajustados utilizando um método heurístico o que possibilitou avaliar o desempenho de um método de inteligência computacional. A capacidade preditiva dos parâmetros obtidos foi testada nos sistemas semelhantes aos formados na desterpenação de óleo de eucalipto. Os valores de DMR para estes sistemas foram 3,56 e 1,83%, utilizando os parâmetros obtidos na primeira e na segunda abordagem, respectivamente. Estes resultados mostram que o modelo fornece uma boa estimativa desta propriedade e pode ser uma ferramenta útil para a indústria de alimentos e para o processo de extração, possibilitando a melhoria de processos e permitindo o projeto de equipamentos mais eficientes em escala industrial. / Essential oils, that are primarily composed for terpenoids and oxygenates, have flavoring function in the chemical, pharmaceutical and food industries. Terpenes compounds are unstable to heat and its removal results in a better quality product besides its higher commercial value. In the deterpenation process, the viscosity has a great importance since it affects the loss of energy by friction and the mechanisms of heat and mass transfer. There are a large amount of variables that can affect this parameter such as temperature, pressure and concentration and the use of estimation methods for this property becomes a tool of great practical importance. The aim of this dissertation was to adjust the UNIFAC-VISCO model to the kinematic viscosities of similar systems to those formed after deterpenation process of bergamot, mint and lemon essential oils, by liquid-liquid extraction (LLE) at 25ºC, with aqueous ethanol as solvent. The model was programmed using MATLAB ® platform and the correlation was accomplished using two approaches: in the first one, only parameters related to functional groups with no previous literature references to the UNIFAC-VISCO were adjusted, providing an average relative deviation (ARD) equal to 1.70 %; in the second approach, all functional groups were fitted to the experimental data, which provided an average relative deviation (ARD) equal to 0.68 %. The UNIFAC-VISCO parameters were adjusted by a heuristic method allowing the evaluation of a computational intelligence method performance. The predictive ability of the parameters was evaluated in similar systems to those formed in the deterpenation of eucalyptus essential oil. The ARD values between the experimental and the calculated viscosities were 3.56 and 1.83%, for parameters from first and second approach, respectively. These results show that the model provides a good estimation of this physical property and it can be a good tool for food industry and for extraction process, allowing process improvement and enabling the project of more efficient equipment on industrial scale.