Orientadores: João Mauricio Rosario, Alvaro Geraldo Badan Palhares / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-23T15:19:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_NiltonCardosoda_D.pdf: 22567290 bytes, checksum: 98ea3275306d769d2bd139bc16d65d41 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Esta tese apresenta um estudo do processo de seleção de atuadores para juntas de manipuladores rígidos com n graus de liberdade, integrado à automatização da modelagem dinâmica utilizando as equações de Euler Lagrange. Os programas computacionais desenvolvidos foram implementados no ambiente do MATHEMATICA TM, que contém bibliotecas de funções básicas que agilizaram o desenvolvimento da programação. O enfoque principal deste trabalho concentra-se na seleção de atuadores considerando critérios dinâmicos, térmicos e cinemáticos. Este processo culmina com a especificação analítica ideal do motor e redutor para cada junta, conforme o tipo de acionamento (Direto, indireto reduzido e indireto não reduzido) e a carga atuaante sobre a junta durante a realização de uma tarefa previamente especificada para o manipulador desejado. A proposta do tema desta tese destaca-se porque modifica os parâmetros fisicos e geométricos da equação dinâmica utilizando dois procedimentos internos: a fusão dos parâmetros dos atuadores e dos elos, considerando-os como um objeto único, e a compatibilização do formato dos parâmetros fisicos com o formato exigido pelo ambiente de programação. Estes parâmetros dependem das operações típicas da seleção e redistribuição dos atuadores e das modificações dos tipos de acionamento das juntas que são aspectos inerentes das fases de projeto e redimensionamento de manipuladores. Finalmente, são apresentados os principais resultados das simulações mostrando o comportamento dinâmico a partir de perfis cinemáticos previamente estabelecidos para um manipulador planar cuja garra se desloca através de um segmento de reta, revelando as alterações da intensidade dos esforços para os diferentes posicionamentos dos atuadores, conforme os tipos de acionamento específicos / Abstract: This thesis is a study of the actuators selection process for joints of rigid manipulators with generic degrees of fTeedom, integrated into the automation of dynamic modeling using Euler-Lagrange equations. The program that executes these processes is based on the MATHEMATICA TM, which contains libraries that provide the development of the programation. The main focus of this work is on actuators selection, while considering the dynamics, thermics and kinematics criterion. This process culminates with the ideal analytic specification of the motor and reducer for each joint, according to the drive type: (direct, indirect reduced and indirect unreduced), and the load that acts on the joint during the execution of a task previously specified for desired manipulator. The proposal of this work theme destach because it modifies the physical and geometric parameters of the dynamic equation, using two intemal processes: the fusion of the actuators and links parameters considering them as a single object, and the compatibilization of physical parameters format with the one demanded by the programming environrnent. These parameters depend on typical operations such as selection and redistribution of the actuators and also on the modifications of joint drives, that are inherent aspects of the project phases and of the manipulators redimensioning. Finally, the main results of the simulations are presented showing the dynamic behavior to the cinematic profiles previously established for a planne manipulator, whose end-effector moves through a straight line segment, showing the alterations of the effort intensity for different actuators positioning, according to specific drives / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica

Orientador: Hyun Mo Yang / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-05T18:54:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosales_JuanCarlos_M.pdf: 1360240 bytes, checksum: 84fee5e0958180b35a0f098cc5b87f4d (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Neste trabalho fizemos a modelagem da leishmaniose começando com o ciclo doméstico ou urbano com 2-hospedeiros para estender os resultados ao ciclo peridoméstico com n-hospedeiros. No caso urbano, consideramos a população do vetor constante e, após, com capacidade de suporte. Simplificamos o modelo para analisar um dos fatores de risco da leishmaniose, o desmatamento. Derivamos as expressões correspondentes ao número de reprodutibilidade basal em todos os casos por meio de análise de estabilidade. Realizamos simulações com dados de zonas endêmicas. Ao final aplicamos a análise de sensitividade para o número de reprodutibilidade basal para o caso de 2-hospedeiros / Abstract: We are dealing with a modelling of leishmaniasis considering initially the urban cycle with 2-hosts aiming to extend the results to a peridomestic cycle for n-hosts. In the urban case we consider the vector population constant, also, variable. We simplify the model the assess the factor regarded to risk of leishmaniasis analysis, which is the deforestation. We derive the expression for the basic reproduction number from the stability analysis. The model was simulated whit respect to endemics zone. Finally we performed the sensibility analysis of the basic reproduction number to the case of 2-hosts / Mestrado / Epidemiologia Matematica. Biomatematica / Mestre em Matemática Aplicada

Orientador: Nelson Luis Cappelli / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-13T07:46:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Romanini_CarlosEduardoBites_M.pdf: 1656027 bytes, checksum: eacfb3ae714a9b008469fac75bd1149b (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: Dentro do complexo econômico de produção de carnes, a avicultura se constitui na atividade mais dinâmica e o Brasil possui uma das mais desenvolvidas aviculturas comerciais do mundo. Diante das atuais exigências na qualidade e segurança do produto, a moderna indústria avícola brasileira tem progredido, essencialmente pela adoção crescente de novas tecnologias. Na cadeia toda, a incubação dos ovos representa a origem do processo, pois é responsável por transformar biologicamente ovos férteis em pintos de um dia de idade. Em escala industrial, utilizam-se máquinas incubadoras para reproduzir as condições naturais de incubação das aves, objetivando elevar, ao máximo, o índice de eclosão e a qualidade de nascimento dos pintos. Porém, o desenvolvimento embrionário no interior dos ovos é substancialmente afetado pelas condições ambientais da incubadora. Os embriões não são aptos para controlar as trocas térmicas e mássicas durante a incubação; assim, as principais variáveis ambientais que exercem influência no processo, como temperatura e umidade relativa do ar, necessitam ser criteriosamente ajustadas, pois manter as condições adequadas ao redor dos ovos é um ponto crítico de controle do processo. Conhecimentos das áreas de automação e controle são capazes de influenciar positivamente o rendimento na incubação, portanto, o sistema de controle deve garantir a estabilidade operacional para as condições do processo e suas variáveis, dentro de limites desejados. O controle fuzzy é o mais adequado, para processos que apresentam não-linearidades e comportamento transiente, uma vez que descrevem numa rotina, a experiência humana para controlar o processo. Diante desse contexto, propôs-se, no presente estudo, desenvolver uma arquitetura de automação composta por um sistema de controle fuzzy, para proporcionar um controle mais preciso das variáveis de interesse na incubação. O estudo foi desenvolvido em duas etapas, sendo: 1) ensaio experimental de identificação dinâmica e modelagem matemática de uma incubadora de estágio único; e 2) simulação do processo de incubação dos ovos. Foi desenvolvido um modelo computacional da incubadora composto pela representação matemática da incubadora, pelas interações de transferência de calor e massa entre os ovos e o ambiente e, pelo sistema de inferência fuzzy utilizado para controlar o processo de incubação. A simulação proporcionou a execução de diversos cenários operacionais da incubadora, possibilitando o ajuste adequado para o sistema de controle proposto. Obteve-se, como principal resultado o comportamento ao longo do tempo das seguintes variáveis: temperatura dos ovos e do ambiente, massa dos ovos, umidade relativa do ar, produção de calor embrionária, detalhes da interação entre ovo e ambiente e as condições de atuação da incubadora estudada. Os resultados obtidos foram comparados aos valores de referência da literatura, indicando diferenças mínimas entre a temperatura dos ovos e o seu valor de referência. Os resultados relativos à massa de ovos tiveram desempenho abaixo do esperado e, para tal, o sistema de controle precisa receber ajustes. De maneira geral, foram obtidos conhecimentos técnicos mais apurados da incubação, que podem ser úteis para implementação real do sistema de controle desenvolvido. / Abstract: Within the meat production economical complex broiler production is the most dynamic activity, and Brazil has one of the world most developed commercial broiler production. Facing today's needs in terms of quality and safety of the product, modern Brazilian poultry production has improved essentially by the increasing adoption of new technologies. In the whole chain eggs incubation represents the origin of the process; as it is responsible of transforming biologically fertile eggs intone day old chicks. In the industrial scale incubator machines are used to reproduce natural bird's incubation conditions with the objective of increasing at its maximum the hatching index as well birth quality of the broilers. However, the embryonic development inside the eggs is substantially affected by the environmental conditions within the incubator. Embryos are not apt to control heat or mass exchanges during incubation; then, the main ambient variables which influence the process such as air temperature and relative humidity need to be adjusted with criterion, as maintaining the adequate conditions around the eggs is a critical control point of the process. Knowledge on the automation and control areas is able to positively influence incubator efficiency; then, the control system must warrant operational stability for the process conditions as well as its variables, within certain wanted limits. fuzzy control is the most adequate use for the processes which present non-linearity and transient behavior, since it describes in a routine the human experience for controlling the process. In this context it was proposed in the present study to develop an automation architecture composed by a fuzzy control system in order to provide more precise control of the variables that are of interest on incubation. The study was developed in two stages, being 1) and experimental trial of dynamic identification and mathematical modeling of an incubator of single stage; and 2) process simulation of eggs incubation. It was developed a computer model of the incubator built from the mathematical representation of the incubator, the interaction of the heat and mass transfer between the eggs and the environment, and by the fuzzy inference system used for controlling the incubation process. Simulation led to built up various incubators operational scenarios providing the adequate adjustment for the proposed control. It was found as main result the behavior of the following variables along the time: eggs' and ambient temperatures, eggs mass, air relative humidity, embryonic heat production, details of the eggs and ambient, and the studied incubators performing conditions. The obtained results related to eggs mass were below the expected, and for that the control system needs to be adjusted. Generally technical knowledge regarding incubation were achieved, and they may be useful for implementing a real control system. / Mestrado / Maquinas Agricolas / Mestre em Engenharia Agrícola

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Delba Nisi Cosme Melo / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-21T11:54:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CuadrosBohorquez_JoseFernando_D.pdf: 6686167 bytes, checksum: 1899259fbe648f651c06a5f9ca3e2c29 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Esta pesquisa teve por finalidade o desenvolvimento de uma metodologia de otimização em duas camadas. A otimização preliminar foi baseada na técnica de planejamento de experimentos junto com a metodologia por superfície de resposta com a finalidade de identificar uma possível região de busca do ponto de operação ótimo, o qual foi obtido através da implementação de métodos híbridos de otimização desenvolvidos mediante associação do modelo determinístico de otimização por programação quadrática sucessiva (SQP) com a técnica dos algoritmos genéticos (GA) no modelo do processo de craqueamento catalítico fluidizado- FCC. Este processo é caracterizado por ser um sistema heterogêneo e não isotérmico, cuja modelagem detalhada engloba as equações de balanço de massa e energia das partículas do catalisador, como também para a fase líquida e gasosa, sendo um dos casos de estudo para a aplicação da metodologia de otimização desenvolvida. Como caso de estudo principal foi considerado o modelo do conversor do processo de FCC desenvolvido por Moro e Odloak (1995). Mediante a metodologia de otimização do processo baseado no uso do modelo determinístico da planta, foram definidas estratégias e políticas operacionais para a operação da unidade de FCC em estudo. Procurou-se alto nível de desempenho e segurança operacional, através da integração das etapas de operação, otimização e controle no contexto de otimização em tempo real do processo. As otimizações foram divididas em quatro etapas: 1) Análises preliminares dos fatores e das variáveis de resposta do modelo do conversor foram realizadas usando a técnica de planejamento de experimentos, com o objetivo de compreender a interação entre elas, assim como obter modelos simplificados das variáveis de resposta. A geração dos modelos simplificados é devido à necessidade de ganho no tempo computacional permitindo o conhecimento prévio da região de otimização já que em casos industriais pode não ser possível representar adequadamente o processo por modelos determinísticos; 2) Otimização usando algoritmos genéticos implementados no modelo simplificado da conversão, e no modelo determinístico com e sem restrições; 3) Otimização considerando o método de otimização SQP implementado no modelo simplificado da conversão e no modelo determinístico com restrições; e 4) otimização multi-objetivo do conversor usando x a técnica dos algoritmos genéticos, com o objetivo de maximizar a conversão, assim como a minimização da vazão dos gases de combustão, especificamente o monóxido de carbono (CO). Das otimizações foram obtidos ganhos em torno de 8% na conversão quando comparado com os valores de conversão sem otimização. Finalmente, foi realizada a integração do modelo do processo, com a otimização e o controle, dando como resultado a otimização em tempo real do conversor de FCC. A variável de otimização foi a conversão e, através da implementação do controle por matriz dinâmica com restrições (QDMC), aplicando a metodologia de controle inferencial. As variáveis escolhidas como variável controlada foi a temperatura de reação e como variável manipulada foi a temperatura da alimentação, com perturbações na vazão de alimentação do ar de regeneração. Valores de conversão da ordem de 88% foram atingidos para o esquema de otimização em tempo real, o método de otimização por algoritmo genético apresentou um desempenho satisfatório, com tempos e cargas computacionais razoáveis para implementação desta metodologia, em nível industrial / Abstract: The purpose of this research was the develop of an optimization methodology. Experimental design technique along with a hybrid optimization methodology obtained by association of sequential quadratic programming (SQP) with genetic algorithms (GA), were implemented in the model of a Fluid Catalytic Cracking process (FCC) developed by Moro and Odloak (1995). This process is described for a heterogeneous, non isothermal system, in which a detailed modeling comprises mass and energy balance equations for catalyst particles, liquid and gaseous phases that makes this process model, a case study for implementing the optimization methodology developed. The process optimization methodology developed; along with the deterministic model of the plant were applied to define operational strategies and policies for the operation of the FCC unit studied aiming to obtain high performance and operational safety, through the integration of control, operation and optimization stages in the context of real-time optimization (RTO) process. Optimizations were divided into four stages: 1) Preliminary analysis of factors and response variables of converter modeling were performed using experimental design technique aiming to understand the factors and response variables interaction, as well as to obtain response variables simplified models to be used as objective function in optimization stages, 2) a optimization using genetic algorithms was implemented in the simplified conversion model, in the deterministic modeling and the deterministic model considering factors restrictions, 3) a optimization considering a local search methodology like sequential quadratic programming (SPQ) was implemented in the simplified model of process conversion and also it was consided the deterministic model with restrictions. As initial estimative, the optimum factor values obtained with genetic algorithms were considered as well as two random points in the search space, and 4) a multi objective optimization considering genetic algorithms technique in order to maximize conversion and minimize combustion gases emissions, specifically carbon monoxide was developed. Applying this optimization methodology was obtained increments of around 8% in the feed conversion when compared with conversion values without optimization. xii Finally, it was developed the integration of optimization, control and process modeling giving as result the real time optimization (RTO) of FCC converter. The variable maximized by genetic algorithms was the feed conversion and the control technique implemented was based on the matrix named (QDMC) in conjunction with inferential control methodology. It was considered as controlled variable the reaction temperature adjusting the feed temperature (manipulated variable), for disturbances in the feed flow of the regeneration air. Feed conversion in the order of 88% were achieved for the real time optimization scheme considered, in which, the genetic algorithm showed an excellent performance in reasonable computational times and computational loads for implementation at industrial level / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química