Durante a fabricação de estruturas de compósito nas aeronaves podem ocorrer defeitos que requerem reparos. O estudo de técnicas de reparo evita o refugo quando essas podem ser reaproveitadas. Nesse intuito, há estudos sobre vantagens e viabilidade de muitas técnicas, dentre as quais através do reparo do tipo spot-face que consiste na aplicação de um patch de composto em local a ser reparado devidamente preparado. É desejável que o tipo do material e orientação das camadas sejam semelhantes para laminado e reparo. Este trabalho realiza a simulação numérica de laminados reparados por essa técnica à ruptura verificando o efeito da variação da orientação do reparo na sua resistência. Conclui-se que é importante que sejam verificadas as recomendações devido ao potencial decréscimo de carga de ruptura para placas reparadas incorretamente. Também é desejável que as peças do reparo tenham identificação visual clara para sua correta aplicação.

O objetivo desta tese é modelar o sistema anti-skid de uma aeronave utilizando o aplicativo AMESIM e analisar os resultados apresentados por meio de simulação. Considera-se o comportamento normal do sistema e o efeito da ocorrência de diferentes tipos de falhas. Este aplicativo é baseado na teoria de Grafos de Ligação e permite a construção de modelos dinâmicos com elevado grau de detalhamento. O modelo elaborado visa à utilização na validação de propostas de estratégias de controle para o sistema anti-skid.

Este trabalho apresenta os resultados do desenvolvimento de um protótipo de Sistema Especialista (S.E.) para auxiliar na manutenção de aeronaves, aplicado à aeronave EMB120 Brasília, da Empresa Brasileira de Aeronáutica - EMBRAER. O S.E. dá apoio à equipe de manutenção no processo de tomada de decisões no trabalho de manutenção, utilizando um banco de regras contendo conhecimento especializado. Para sua implementação foi utilizado o Construturo de Sistemas Especialistas ("shell") VP-EXPERT, versão 2.1, da empresa Paperback Software International. Foi implementado o sub-sistema de Aviso de Estol, que evita a aeronave chegar a uma condição de estol ou perda de sustentação. Este trabalho se justifica pela necessidade real de se dar à equipe de manutenção uma ferramenta de apoio que a auxilie na solução de problemas na manutenção de aeronaves.

Em refinarias, existe uma grande quantidade de situações de risco que podem afetar as ações dos operadores principalmente durante as emergências operacionais. Sendo assim torna-se necessário e urgente o desenvolvimento de métodos que permitam uma integração entre as informações e a administração das situações de risco. Essencialmente dois aspectos do problema devem ser reconhecidos. Um é o gerenciamento efetivo das informações do processo, tais como dados de sensores e outras fontes, que podem interpretar as condições de risco. O outro é o planejamento de procedimentos de correção bem como as estratégias de correção das anormalidades do processo. O objetivo do presente trabalho é investigar métodos não convencionais disponíveis na atualidade (tais como: sistemas especialistas, redes neurais, lógica nebulosa, tec.) utilizados para a administração de situações de risco e com base nessas observações propor um método sistemático para a diagnose de falhas e situações anormais, bem como sugerir ou executar as ações corretivas necessárias para que o processo retorne às condições normais de operação.

The capability of predicting failure events of systems and components can provide benefits in equipment operation and maintenance. For this reason, the subject of failure prognosis is gaining greater attention from academia and industry over the last years. This work presents novel contributions related to the development and performance evaluation of failure prognosis solutions. One important step in failure prognosis is the estimation of the health state of the monitored equipment and its trend. Here, Sigma-Point Kalman Filter (SPKF) algorithms are employed for this purpose and their performance is compared to Particle Filter (PF) algorithms which are commonly cited in literature for this kind of application. Once the health state and its trend are estimated, in order to proceed with the failure prognosis, it is necessary to use this information to predict the remaining useful life (RUL) of the equipment. The RUL estimate is commonly yielded on the form of a probability distribution. A novel method, based on the Unscented Transform (UT), is presented and evaluated for this purpose. Results indicate that this approach may provide benefits when compared to the usual Monte Carlo based method. Finally, after a failure prognosis solution is developed, it is necessary to adequately evaluate its performance. This work also comprises the proposition of a novel method for such assessment, based on the use of the Probability Integral Transform (PIT). Such new method provides a measure of how adequately the proposed RUL probability distributions fit the available set of ground truth validation data. Also, additional proposed features make it possible to take into consideration the impact of the size of the validation data set into the uncertainty of the resulting metrics.

A manutenção de software tem consumido mais de 50% do esforço de desenvolvimento e até 90% do ciclo de vida de um software. Localizar e corrigir defeitos após a entrega de um software apresenta frequentemente custos elevados em relação às fases anteriores do projeto. A predição de defeitos tem atraído crescente interesse na indústria e na comunidade científica. Uma das abordagens adotadas vem sendo utilização de métricas de produto de software, obtidas através de análise estática de código, como insumos para predição de manutenção corretiva. Neste contexto, diversas técnicas de predição têm sido propostas e utilizadas, baseadas em técnicas estatísticas de regressão e de aprendizado de máquina. Entretanto, a grande variedade de métricas de software e técnicas tem dificultado a adoção da prática de predição de defeitos em projetos reais, por exigirem conhecimento especializado e elevado esforço de investigação. Neste trabalho de pesquisa, é investigado, concebido, implementado e verificado um framework, denominado EARLY-FIX, para predição de manutenção corretiva de software, utilizando métricas de produto. O EARLY-FIX representa a principal contribuição desta pesquisa e endereça problemas enfrentados para obtenção das informações necessárias para predição de defeitos em projetos de software desenvolvidos com processos iterativos. O EARLY-FIX compõe-se de métodos de medição e de calibração que permitem sua execução automatizada, possibilitando sua implementação em projetos de forma transparente e não-intrusiva. O EARLY-FIX envolve ainda modelos de indicadores preditivos que visam a identificação de módulos com maior propensão a manutenções corretivas. Desta forma, os indicadores fornecem insumos para priorização de atividades de qualidade, como inspeção, refatoração e testes. Finalmente, realiza-se a implementação e a verificação do EARLY-FIX em uma análise histórica, considerando dois projetos da indústria desenvolvidos segundo o paradigma Orientado a Objetos. Comparações entre os modelos gerados por cinco técnicas de regressão estatística estão entre os principais resultados obtidos nesta pesquisa.

O objetivo deste trabalho é caracterizar o modo de falha de juntas fabricadas com laminados de material compósito sujeitos a cargas de impacto de baixa energia, através de um modelo em software de elementos finitos Abaqus/Explicit. As juntas em compósitos foram fabricadas por três tipos de processo: colagem, rebitagem e soldagem. Dados experimentais foram coletados no laboratório de ensaios estruturais do ITA (Instituto Tecnológico de Aeronáutica) através do impacto de corpos de provas (cdps) utilizando a Torre de Impacto em queda livre (Drop Test Tower - DTT). Nestes testes foi possível verificar a força de impacto e a energia dissipada em função do tempo para cada um dos três tipos de juntas. Na simulação de elementos finitos foram utilizados dois modelos de danos para atender as condições reais de impacto, resultando em uma boa aproximação entre as curvas teóricas e experimentais de força de impacto e energia dissipada, e assim caracterizar o modo de falha para cada tipo de junta.

Este trabalho apresenta uma proposta de modelo destinado a representar o sistema elétrico de potência previsto para ser implantado no novo Sistema Plataforma de Lançamento, o qual atenderá essencialmente as operações de integração vertical, testes e lançamento de Veículos Lançadores de Satélites (VLS), localizado no Centro de Lançamento de Alcântara (CLA) no estado do Maranhão. Nesse modelo são simuladas faltas, em pontos estratégicos, com o principal objetivo de estimar valores de corrente de curto-circuito e sobretensões, os quais servirão de referências para auxiliar a elaboração de especificação e dimensionamento de dispositivos de proteção e condutores elétricos destinados ao Projeto Executivo desse sistema de potência. Os resultados apresentados, nas simulações computacionais dessas faltas, são consistentes com o tipo de sistema de distribuição elétrico adotado para a mencionada plataforma, condição que ratifica o modelo proposto neste trabalho.

Este trabalho apresenta os resultados da avaliação experimental da cobertura e latência dos mecanismos de detecção de erros implementados no computador de bordo do Satélite de Sensoriamento Remoto (SSR), desenvolvido pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). A avaliação foi obtida usando a ferramenta de injeção de falhas físicas RIFLE, sendo adaptado ao computador do SSR através de um novo Módulo de Adaptação. A injeção de falhas consiste na emulação de falhas de curta duração (um ciclo de memória) nos pinos do processador. Dois conjuntos de experiências foram realizados: o primeiro conjunto de falhas foi injetado com uma distribuição aleatória ao longo do código do programa e o segundo ao longo do tempo de execução. Além dos mecanismos de detecção de erros originalmente implementados, foi proposto e avaliado um novo mecanismo de detecção de erros. Este novo mecanismo foi implementado exclusivamente por software. Em função da distribuição de falhas, foi obtida uma cobertura de 16,1% a 56,4%, apresentando uma baixa latência. Uma análise do impacto das falhas no sistema também é apresentado. Esta análise mostrou que 41,3% a 83,4% das falhas não apresentaram nenhum impacto macroscópico no comportamento do sistema e os erros causados por essas falhas foram "overwritten" ou descartados em conseqüência da execução normal do programa. Uma pequena percentagem de falhas (9,1% a 6,2%) causou erro no resultado produzido. Assumindo que todas as falhas detectadas podem ser recuperadas pelos mecanismos de recuperação (não desenvolvidos até o momento), acredita-se que o sistema possa tolerar de 93,8% a 99,9% das falhas transitórias.

Esta tese aborda a aplicação da técnica de Time Assíncrono de Agentes Autônomos (A-Team) para solucionar o problema de controle de tráfego urbano. Neste problema deseja-se minimizar, ao longo do dia, o número de veículos nas filas ajustando os tempos dos semáforos considerados interligados por meio de uma rede de comunicação de dados. A técnica A-Team utiliza-se de um grande número arbitrário de agentes autônomos de software que cooperam entre si melhorando os resultados uns dos outros. Estes resultados são compartilhados através da utilização de uma memória comum. Nesta tese a tradicional técnica de gerenciamento da memória do A-Team foi modificado para uma compatibilização com a necessidade de repetição de otimização ao longo do dia, uma vez que o tráfego está em constante variação. Mostra-se que a otimização do problema do controle de tráfego urbano é bastante sensível aos dados de entrada, como na maioria dos problemas de otimização. O otimozador A-Team utiliza como entrada a contagem veicular para cada faixa de rolamento das vias. Estas contagens veiculares são obtidas através de sensores localizados sob o pavimento das vias e conhecidos como sensores tipo laço indutivo. Esta tese também mostra como detetar, isolar e acomodar falhas destes sensores durante a otimização realizada pelo A-Team. Dados reais de tráfego e simulações de computador são utilizados para ilustrar as técnicas de otimização e de gerenciamento de falhas de sensores apresentados nesta tese.