Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2010. / Made available in DSpace on 2012-10-25T02:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 280381.pdf: 758775 bytes, checksum: 66f3df0eb2769e10dd8e546f0d042d20 (MD5) / Neste trabalho foi realizada uma revisão sobre o problema de balanceamento de linha de montagem e suas extensões. Para este, são detalhados os modelos matemáticos, as heurísticas e as meta-heurísticas mais utilizados. Além disso, é apresentada uma taxonomia com as diversas particularidades referentes a este problema. O objetivo foi, através da aplicação de um Algorítmo Genético, trabalhar o balanceamento de linha considerando suas extensões quanto a: linhas de montagem com dois lados, layout em "U" e restrições de alocação de tarefas. Para validar os resultados obtidos, foram realizados testes com 269 (duzentos e sessenta e nove) problemas disponíveis na literatura. Em 90% dos casos estudados, os erros encontrados para as situações de balanceamento simples, de linhas com layout em "U" e de linhas com 2 lados não são superiores a 4, 7 e 8%, respectivamente. Ao comparar a qualidade da solução obtida com a encontrada por outros autores, aquela se mostra satisfatória. / In this study it was performed a review on assembly line balancing problem and its extensions. For this one, it's detailed the mathematical models, the heuristics and meta-heuristics most used. Moreover, it's presented a taxonomy about this problem particularities. The objective was, through a Genetic Algorithm application, handle assembly line balancing considering its extensions like: two sided lines, "U" shape layout and assignment restrictions. To validate the outputs achieved, tests with 269 (two hundred and sixty nine) available problems were performed. In 90% of studied situations, the deviations found for simple balance, "U" shape layout and two sided lines were not bigger than 4, 7 and 8%, respectively. Comparing the solution quality with other authors found results, it becomes satisfactory.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T04:15:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 279646.pdf: 1165986 bytes, checksum: d48b72a211e2a9aae500fa1920fd1754 (MD5) / As pesquisas em robótica móvel visam o estudo e o desenvolvimento de máquinas capazes de se locomover de forma autônoma ou semi-autônoma. Quando a locomoção se dá em ambientes ruidosos, não controlados ou desconhecidos, é necessário que o sistema de controle seja flexível para permitir a auto-adaptação, conforme se dá a interação do robô com o ambiente. Para tornar o sistema de controle de um robô móvel mais adaptável é necessário utilizar alguma técnica de aprendizado que permita que o sistema se modifique ao longo de sua execução. A robótica evolucionária objetiva o desenvolvimento de sistemas de controle adaptativos baseados em técnicas da computação evolucionária. A evolução embarcada faz com que o processo evolucionário ocorra sobre uma população de robôs móveis, isto é, acontece entre os indivíduos que fazem parte da população de robôs. Neste trabalho é apresentado o algoritmo da xPGD, uma Extensão do algoritmo da Programação Genética Distribuída, capaz de suportar a evolução do sistema de controle de uma população de robôs móveis. Também é apresentado o Sistema de Execução, Gerenciamento e Supervisão da xPGD (SEGS). Para avaliar o algoritmo da xPGD foram realizados três experimentos em ambientes simulados, que são: navegação livre de colisões, forageamento e empurrar uma caixa. A xPGD e o SEGS possuem, respectivamente, as seguintes características: i) estende o algoritmo da programação genética distribuída para suportar a evolução em uma população de robôs; ii) o processo evolucionário acontece de forma assíncrona entre os robôs da população; iii) é tolerante a falhas, pois permite a continuação do processo evolucionário mesmo que só reste um único robô na população de robôs; iv) guarda informações sobre os indivíduos mais aptos em memória; v) possui um ambiente de execução e gerenciamento independente do processo evolucionário.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T06:02:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 288641.pdf: 1276307 bytes, checksum: 347fc9edb622b79f005b58e0092dc007 (MD5) / Este trabalho descreve uma metodologia para resolver o problema de alocação ótima de equipamentos FACTS (Flexible AC Transmission Systems) em sistemas de potência considerando otimização multiobjetivo. Dois critérios são utilizados: o técnico e o econômico. O critério econômico é expresso através do custo do equipamento em US$/kVAr. Para representar o critério técnico, duas diferentes funções são consideradas: mínimo desvio quadrático das tensões em relação aos valores nomnais e a máxima transferência de potência entre áreas. Um Algoritmo Genético Multiobjetivo (AGMO) é desenvolvido para gerar o conjunto de soluções de Pareto do problema e assim garantir a otimização simultânea de ambos os critérios. A factibilidade das soluções é garantida através de um programa de fluxo de potência ótimo (FPO). Desta forma, as soluções operativas associadas aos locais ótimos de inserção dos equipamentos FACTS respeitam as restrições físicas e operacionais da rede elétrica e dos próprios equipamentos Dois equipamentos são considerados: o compensador estático de reativos (SVC) e o compensador série variável (TCSC). A questão da diversidade das soluções na fronteira de Pareto é trabalhada através da técnica de fitness sharing. São analisados testes com o sistema de 30 barras do IEEE, com um sistema Inglês contendo 40 barras e com um equivalente do sistema Sul brasileiro contendo 182 barras.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2010 / Made available in DSpace on 2012-10-25T12:19:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 279513.pdf: 726293 bytes, checksum: 23c89db74679520fad0b91882eac9d63 (MD5) / Sistema classificador é um sistema adaptativo que modela seu ambiente baseando-se em um conjunto de regras competidoras entre si. A adaptação destas regras requer a utilização de técnicas da computação evolucionária, tarefa usualmente atribuída a algoritmos genéticos. Estes últimos constituem uma classe de técnicas de busca, adaptação, e otimização, baseadas nos princípios Darwinianos da evolução natural. Tais algoritmos têm recebido ênfase como representativos do modelo de formação de expectativas na recente literatura em finanças baseadas em agentes computacionais. Este estudo propõe uma avaliação do desempenho preditivo deste tipo de algoritmo computacional na previsão dos retornos de uma ação do mercado acionário brasileiro, comparando-o com dois algoritmos computacionalmente mais simples, um baseado em regressões recursivas, e o outro no modelo de passeio aleatório. Avanços na formulação de sistemas classificadores são propostos no sentido de endogeneização de alguns de seus parâmetros ligados ao algoritmo de aprendizagem. Os resultados indicaram que o sistema classificador não foi capaz de superar o desempenho preditivo dos algoritmos mais simples, tendo apresentado médias de erros de previsão ao quadrado aproximadamente 29% maiores àquelas apresentadas pelo algoritmo de regressões recursivas, e 13% maiores àquelas apresentadas pelo algoritmo de passeio aleatório. Os resultados evidenciaram ainda a existência de um trade-off entre incerteza e precisão na aplicação do sistema classificador, um aspecto até então negligenciado na literatura. Adicionalmente, as formulações foram analisadas em relação às especificações utilizadas para a construção das previsões, permitindo assim a obtenção de robustez nas conclusões derivadas. Conclui-se que assim como algoritmos evolucionários são construídos sob um argumento de sobrevivência do mais apto, os resultados demonstraram que a implementação computacional de um destes algoritmos não sobreviveria como a mais apta no contexto preditivo de retornos acionários.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnonológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica / Made available in DSpace on 2012-10-23T10:03:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 245169.pdf: 1087368 bytes, checksum: 39784cb70e0765756ba1f5db47c65b50 (MD5) / Este trabalho apresenta uma análise dos procedimentos definidos por normas técnicas para o ensaio de transformadores de potência. O modelo convencional do transformador e seu desempenho são obtidos a partir destes ensaios. É proposto um procedimento para obtenção de um modelo com parâmetros variantes no tempo que leve em consideração os efeitos da perda e saturação magnética do material. Os resultados são obtidos a partir de ensaios realizados em uma bancada com instrumentos adequados para a medida das grandezas elétricas envolvidas. O procedimento emprega uma técnica de otimização chamada Algoritmo Genético. Os resultados experimentais adquiridos com a bancada são comparados aos simulados para validação do modelo. É feita uma investigação do procedimento proposto pela norma para a medida das perdas magnéticas. Os resultados obtidos nos ensaios conforme as normas técnicas são comparados aos adquiridos com a bancada.

Tesis para optar al grado de Magíster en Finanzas / No disponible a texto completo / En el campo de las finanzas se han desarrollado un sinfín de teorías que intentan explicar o predecir el precio que tomaran las acciones en el futuro.

Los Robots Modulares Reconfigurables son sistemas que han despertado un gran interés científico durante los últimos años. Ellos corresponden a un caso especial de Materia Programable, donde es posible cambiar la forma y función del sistema modular mediante, por ejemplo, la reconfiguración de sus partes. Los sistemas robóticos modulares están constituidos por diversas unidades capaces de obtener información autónomamente, procesándola de forma distribuida o centralizada. Algunas de las interrogantes fundamentales de esta área de investigación son cómo distribuir la información y toma de decisiones entre los distintos módulos o cómo contribuir, mediante procesamiento y actuación local, al comportamiento global del sistema robótico; entre otras. Si bien otros investigadores han desarrollado estrategias de control para generar comportamientos simples (locomoción unidireccional, formación de geometrías simples, auto reparación), no existen en la literatura métodos que permitan la generación automática de dichas reglas. Para esto, se desarrolló un simulador acoplado a distintos métodos de aprendizaje evolutivo para la síntesis de algoritmos de locomoción para robots modulares reconfigurables genéricos. Los métodos de aprendizaje empleados fueron Algoritmos Genéticos y NEAT (Neuro Evolution of Augmenting Topologies). De esta forma, con algoritmos genéticos se desarrollaron reglas de locomoción explícitas (similares a las disponibles en la literatura), mientras que con NEAT se desarrolló una novedosa propuesta, donde las reglas de locomoción están contenidas implícitamente en redes neuronales. Finalmente, se estudió el proceso de obtención de los algoritmos de locomoción y, posteriormente, se caracterizaron las distintas soluciones obtenidas ante la variación de distintos parámetros y escenarios de ensayo. El error asociado al aprendizaje con NEAT fue de 1.93%, mientras que con Algoritmos Genéticos se tuvo un error de 17.87%, de donde se tiene que el entrenamiento con NEAT es más repetible que con Algoritmos Genéticos. Sin embargo, los resultados finales obtenidos con Algoritmos Genéticos superaron a los obtenidos con NEAT en un 17.88%. Para mejorar el proceso de entrenamiento fue necesario acondicionar el simulador de forma tal que cada algoritmo de locomoción obtuviese siempre el mismo resultado, reduciendo la aleatoridad.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T06:07:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 296897.pdf: 1709038 bytes, checksum: 759468a446e7265c214a62887d4ebf12 (MD5) / É apresentado, nesta dissertação, o projeto de um gerador síncrono de polos lisos, quatro polos, de 17,5 MVA, seguido de sua otimização por algoritmo genético com o objetivo de alcançar a máxima razão de curto-circuito (RCC) sem modificar as dimensões externas de uma máquina WEG padrão, com o mínimo de comprometimento das demais características. A escolha do RCC como função objetivo é motivada por uma presente necessidade de um segmento específico do mercado de energia brasileiro que tem crescido significativamente na última década: a geração e venda de energia elétrica proveniente da indústria sucroalcoleira. A razão de curto-circuito (RCC) define a capacidade de recuperação rápida de um gerador diante de flutuações da rede o que a torna uma característica altamente desejável para um gerador operando nestas condições. Por outro lado, altos valores de RCC significam o aumento das perdas Joule no rotor, o que leva a um aumento de seu volume e consequentemente ao aumento dos custos de fabricação da máquina. O equilíbrio entre preservar as principais dimensões e alcançar o requisito técnico desejado é o objetivo deste trabalho. / This dissertation presents the design of a 17.5MVA four poles round rotor synchronous generator, following by a genetic algorithm optimization in order to meet the maximum short circuit ratio (SCR) maintaining the main external dimensions of a standard WEG machine, without compromising the other performance requirements. The choice of SCR as an objective function is motivated by a present need of a specific segment of Brazilian energy market that has been growth significantly for the last decade: generation and selling of electric energy from sugarcane industry. SCR defines the generator capacity of fast recovering facing grid fluctuations, becoming highly desirable if the generator is connected to the grid. In counterpart larger SCR also means larger air gap, which implies in an increase of Joule losses of rotor, leading to an increase of rotor volume and to higher costs. The balance between preserving cost through keeping the generator main dimensions and achieving technical requirements is the purpose of this work.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-26T08:19:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 295147.pdf: 2850259 bytes, checksum: 52ed09f219064164fc9becbf09a09185 (MD5) / A Síntese do Tipo é uma fase fundamental para o projeto de manipuladores paralelos. Esse processo de síntese consiste em uma abordagem sistemática, na qual um método é utilizado para gerar todas as possíveis estruturas mecânicas que sejam capazes de realizar um tipo de movimento. A Síntese do Tipo apresenta duas etapas principais: (1) Geração de pernas e (2) Montagem de manipuladores paralelos. A geração de pernas consiste em gerar cadeias cinemáticas que possuam tipos de movimentos de saída específicos. Essas cadeias cinemáticas são compostas por elos e juntas que apresentam configurações geométricas determinadas. Para a montagem dos manipuladores paralelos, as pernas geradas na primeira etapa são utilizadas. O movimento de saída que cada manipulador apresentará, ao final de sua montagem, dependerá do tipo de perna utilizado e do posicionamento de fixação das pernas. Neste trabalho será apresentada uma revisão dos principais métodos de síntese do tipo existentes, e as soluções de pernas geradas por cada método serão classificadas e organizadas utilizando uma única notação. Será apresentado também um novo método de síntese do tipo para a fase de geração de pernas. O algoritmo implementado para esse novo método combina características de algoritmos genéticos e teoria de helicoides. As soluções geradas pelo algoritmo foram comparadas com os resultados encontrados na literatura e, com isso, o método proposto foi validado.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2017-04-25T04:02:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 340778.pdf: 1717696 bytes, checksum: 56555ac182aae6a7f6738a46adf6ffc1 (MD5) Previous issue date: 2016 / Nesta tese, foi desenvolvida uma metodologia para a determinação do rendimento de motores de indução trifásicos em operação sem a necessidade de interromper o processo em que o mesmo está inserido ou alterar o seu ponto de funcionamento. São consideradas apenas medidas de grandezas elétricas, magnéticas e da velocidade de rotação do motor.A metodologia se baseia no método do circuito equivalente, sendo utilizada a técnica de algoritmos genéticos para o encontro dos valores dos seus parâmetros. Inicialmente, são determinados os valores dos parâmetros do modelo clássico do motor de indução a partir de dados de catálogo fornecidos por fabricantes. Relações heurísticas são utilizada sem conjunto com as equações do circuito do modelo do motor para diminuir o número de soluções possíveis do sistema. Para a etapa decampo, os valores dos parâmetros do modelo são ajustados utilizando as medidas realizados com o motor em operação, e o rendimento é calculado. Um modelo alternativo é utilizado para considerar variações das perdas rotacionais e suplementares. A metodologia foi testada em motores de diferentes potências sendo os resultados comparados com métodos normatizados de determinação de rendimento de motores através de ensaios em laboratório.<br> / Abstract: In this work, a methodology was developed to allow the determination of efficiency of three-phase induction motors without interrupting the process run by the machine or changing its working condition. Only electrical, magnetic and speed measurements are required. The methodology is based on the equivalent circuit method, whose parameter values are determined through the use of genetic algorithms. Initially, thevalues of the classical equivalent circuit of the induction motor are determined based on catalog data provided by the manufacturer. Heuristic relationships are applied along with the circuit equations in order to limit the search space to feasible solutions. Later, the parameter values are adjusted using measurements obtained during normal operation in the field, and the efficiency is calculated with the new values. An alternative model is employed in order to consider the variation of mechanical and stray-load losses. The methodology was tested on motors of different power ratings, and the results were compared with standard methods of motor efficiency determination through bench tests.