A integração da técnica instrucional chamada Comunicação Estrutural ou Structural Communication-SC e um típico Sistema Tutor Inteligente é o objeto desta pesquisa. Desenvolvida na década de 60, essa técnica baseia-se no emprego de um mecanismo de casamento de padrão juntamente com um conjunto de regras de produção. Identificar quais mensagens textuais deveriam ser apresentadas como retorno da solução apresentada por um aprendiz a um problema pouco estruturado é o cerne dessa técnica. Diante da grande quantidade de soluções possíveis que poderiam ser apresentadas a esse problema, o sistema de casamento de padrão apresenta-se como mecanismo inapropriado para selecionar essas mensagens. Logo, investigou-se a possibilidade de substituição do sistema de casamento de padrões por um sistema de cálculo da distância entre dois vetores binários. Nesse contexto, busca-se identificar a regra mais próxima de qualquer solução apresentada. Investigou-se, também, como representar de forma estruturada o domínio pouco estruturado em atividades instrucionais que utilizam essa técnica. Os resultados obtidos nesta pesquisa poderão servir de auxílio aos desenvolvedores de Sistemas Tutores Inteligentes baseados na solução de problemas mal estruturados.

O presente trabalho surgiu da necessidade da Embraer de que o aplicativo WSDS (Wing Structure Design System) aumentasse seu nível de aderência ao processo de dimensionamento estrutural de asas realizado na empresa, através de uma análise estrutural mais acurada das espessuras dos painéis de revestimento da asa. Para solucionar esse problema utilizou-se recursos disponíveis no domínio dos Sistemas Especialistas, em uma abordagem de Engenharia Baseada no Conhecimento. Assim, para se armazenar parte do conhecimento da Embraer a respeito de dimensionamento estrutural de uma asa, esse trabalho desenvolveu e implementou o Sistema Baseado no Conhecimento chamado SASP (Structural Analysis of Skin Panels). Esse sistema refina o cálculo da espessura dos painéis de revestimento de uma asa realizado pelo PDO (Preliminary Design Optimization). Foram realizados estudos de caso com asas de duas aeronaves da Embraer. A análise dos resultados obtidos mostrou que há limitações na forma como o módulo PDO do WSDS realiza a busca por uma configuração mais leve para a estrutura da asa. O principal problema encontrado foi a forma como o PDO realiza as distribuições de esforços na seção transversal da baia, que utiliza um retângulo como aproximação da seção transversal das baias da asa. Os estudos de sensibilidade realizados com o SASP indicaram que são necessárias várias iterações para que o sistema alcance resultados mais acurados e que a escolha do correto método de análise do painel de revestimento tem grande influência no resultado final. O presente trabalho contribuiu também para desenvolvimento de um modelo generativo de asa, aproximando o resultado encontrado pelo PDO do resultado real, melhorando a precisão de análises preliminares realizadas pela Embraer.

Este trabalho aborda o problema de classificação de padrões, analisando soluções aplicáveis a sinais radar, no campo da Guerra Eletrônica. Buscando discriminar assinaturas de radar, a partir da análise de seus sinais distribuídos nas amostras, o foco desse trabalho se concentra na classificação não-supervisionada de padrões. Dentre o vasto ferramental da Inteligência Artificial capaz de executar tarefas dessa natureza, optou-se pela utilização dos algoritmos de clusterização, tipicamente empregados em atividades de Data Mining. Experimentos iniciais, utilizando as implementações dos algoritmos Simple K-Means e Expectation-Maximization (E-M), constantes do Framework WEKA, foram realizados sobre um conjunto de sinais radar produzido computacionalmente, a partir de valores nominais dos parâmetros descritores dos tipos de radares encontrados na literatura. Além desses valores intrínsecos, outros parâmetros foram agregados para simular a cinemática de missões de Reconhecimento Eletrônico, comumente encontrados nos registros dos sinais coletados. Tendo em vista o caráter não determinístico dos algoritmos, optou-se pela submissão dos resultados obtidos com o algoritmo E-M - eleito como mais aplicável - a um conjunto de regras heurísticas implementadas por um sistema especialista, desenvolvido a partir do framework JESS. Esse refinamento proporcionou altos índices de melhoria que validaram a metodologia considerada.

A fusão de dados ée uma disciplina relativamente nova que procura combinar dados de diversos sensores para realizar inferências que não seriam possíveis com um único sensor apenas. Este trabalho traz uma implementação conceitual de um sistema especialista aplicado a um cenário de vigilância aérea com o objetivo de auxiliar na tomada de decisão em diversas situações. A arquitetura proposta envolve lógica fuzzy como ferramenta para inferência, podendo ser classificada como fusão de dados nível dois. A vantagem desta escolha ée a capacidade de se combinar grandezas lingüísticas, ou simbólicas, com dados quantitativos. A motivação para este trabalho foi que a reação do sistema especialista a uma determinada situação pode ser mais rápida que a humana e ainda englobar uma maior quantidade de informações disponíveis, tanto de sensores como de níveis inferiores de fusão de dados. Desta forma, o sistema apresentado torna-se de grande auxílio na tomada de decisão.

O objetivo deste trabalho é documentar o processo de desenvolvimento de um aplicativo cujo objetivo é determinar a condição operacional de um sistema propulsivo aeronáutico. O sistema propulsivo escolhido é baseado em turbinas a gás. Para demonstração do funcionamento do aplicativo foi eleito um motor turbofan de alta Razão de Passagem comercialmente utilizado. No final do trabalho ter-se-á um Sistema Especialista capaz de fornecer diagnósticos de maneira automática. Este sistema utiliza como informação de entrada o sinal de vibração captado no equipamento. O sinal de vibração é simulado através de um modelo simples do motor, gerado pela superposição de senóides com acréscimo de ruído aleatório. Após obtenção deste sinal, realiza-se a transformada de Fourier para visualizar o mesmo sinal no espectro de freqüência. Posteriormente o diagnóstico é realizado com base na teoria de análise de vibrações. O texto traz inicialmente uma leitura da necessidade de sistemas dessa natureza e da evolução de motores aeronáuticos no mercado. Após a introdução, tem-se uma revisão da conceituação básica acerca de motores e posteriormente de vibração. A teoria de análise de vibrações também é tratada e na seqüência é demonstrado o desenvolvimento do aplicativo. Finalmente conclui-se sobre as tendências do mercado com base nos resultados observados.

Os expert systems vêm encontrando aplicações em uma série de problemas nos mais diversos domínios do conhecimento humano. Na área de pavimentos, alguns Sistemas de Gerência já operam auxiliados por expert systems. Nesse contexto, o presente trabalho tem por finalidade principal avaliar o potencial que sistemas desta espécie possam ter como ferramenta auxiliar ao processo de tomada de decisão e conseqüente estabelecimento de medidas economicamente eficazes de conservação e de restauração para pavimentos asfálticos ou de concreto de cimento Portland. Para tanto, são apresentados o estado-da-arte relativo a essse tema e um protótipo de expert system, aplicável a condições de tráfego rodoviário e urbano. Na seqüência, são mostrados e discutidos os resultados obtidos nas aplicações-teste realizadas, desenvolvidas com o propósito de permitir os aperfeiçoamentos necessários e se avaliar o seu alcance na prática, dentro da realidade técnico-econômica de órgãos rodoviários e de prefeituras.

O aumento da complexidade de operação dos sistemas elétricos de potência, devido ao aumento das cargas elétricas sem o correspondente aumento de investimentos, resultou na necessidade de pesquisar novos paradigmas de operação e na inclusão de novas tecnologias, objetivando melhorar a qualidade de energia fornecida aos consumidores. Esta tese apresenta uma contribuição no processo de automação de subestações, propondo uma estrutura hierárquica híbrida para a supervisão e controle dessas unidades. Esta estrutura tem como módulo principal um sistema especialista e reúne programas convencionais e programas inteligentes. A característica hierárquica da estrutura deve-se aos diversos níveis de controle propostos, onde sistemas mestre-escravo trabalham em conjunto para obter uma determinada ação operativa. A característica híbrida da estrutura reside no fato de que ela foi desenvolvida para ser aberta e acolher sistemas convencionais e sistemas inteligentes. Neste trabalho são propostos também dois programas, que atuam de maneira independente da estrutura proposta ou como módulos acoplados a ela. Estes programas chamam-se ATUATOR e PREDICTOR. O programa ATUATOR é um sistema especialista para a verificação da atuação do sistema de proteção de uma subestação derivadora. Este sistema verifica a ocorrência das atuações dos relés e chaves, determina se a mesma ocorreu de maneira correta ou se alguma anormalidade ocorreu, e cria cenários para possíveis ocorrências. Ele também pode explicar ao usuário qual foi o encaminhamento efetuado em sua análise, possibilitando que o mesmo aprenda com o sistema. O programa PREDICTOR é um sistema computacional de propósito geral, que tem a finalidade de representar um grande número de dados através de proposições condicionais difusas. Este programa foi utilizado na estrutura proposta para armazenar dados históricos da carga da subestação; entretanto, em outras circunstâncias, poderia expressar tendências ou permitir ao usuário do sistema conhecer a estrutura dos dados históricos (por exemplo, de carregamento de transformadores ou de cargas de alimentadores), bem como processar previsões a curto-prazo.

Future air traffic management (ATM) systems have been identified as a matter of great significance for the evolution of future air navigation systems (FANS). As one function of ATM, Air Traffic Flow Management (ATFM) provides a service complementary to Air Traffic Control (ATC). In this research, a Knowledge-Based System (KBS) has been designed to try to solve the ATFM problem. For timetable rescheduling, the system attempts to modify airlines tiemtable to smooth traffic peaks at airports during rush-hours. For centralized flow control, the system works on-line to forecast the place, time and magnitude of the congestion and to take some actions to prevent this congestion. As an Artificial Intelligence language, Prolog was chosen for developing the prototype of the Knowledge-Based ATFM System. The research gives a conceptual description of the application of KBS (specially in Prolog) in the ATFM domain. Using this system, a study of the Brazilian ATFM systemincluding the main airports of the country has been done.

Um número significativo de sistemas, tanto de hardware como de software, encontram-se organizados naturalmente de forma hierárquica e, dentre eles, existem o sistemas solucionáveis preferencialmente através das tecnologias de Inteligência Artificial, mais especificamente por meio de Sistemas Especialistas. Por outro lado, as ferramentas e os ambientes existentes para o desenvolvimento de Sistemas Especialistas não oferecem procedimentos adequados para a implementação de sistemas hierárquicos, pois são projetados, na maioria das vezes, para a geração de sistemas inteligentes monolíticos e Standalone. No entanto, cada vez mais tecnologias de Inteligência Artificial estão sendo usadas para o desenvolvimento de sistemas inteligentes estruturados de forma hierárquica, gerando assim a necessidade de ambientes favoráveis a estes tipos de projetos. Portanto, com o objetivo de proporcionar um ambiente ideal para construção de Sistemas Especialistas Hierárquicos, o presente estudo apresenta um modelo hierárquico para Sistemas Especialistas. Para isto, faz-se a junção das tecnologias de Sistemas Especialistas e da Inteligência Artificial Distribuída, mais precisamente a abordagem por agentes. Tal união resultou no desenvolvimento da ferramenta MOSES - Modelo para Sistemas Especialistas Hierárquicos, usada para geração de Organizações de Agentes Especialistas Hierárquicos e Cooperantes, os quais encapsulam um SE. Com a união de Sistemas Especialistas e Agentes tornou-se possível acrescentar às habilidades dos Sistemas Especialidades características como cooperação e comunicação, o que permite a estes sistemas trabalharem de forma distribuída e hierárquica em uma Organização de Agentes Especialistas Hierárquicos Cooperantes.O protótipo desenvolvido libera o projetista de Organizações de Sistema Especialistas Hierárquicos das tarefas relacionadas à implementação necessária para o controle e geração de organizações hierárquicas. Resta sob sua responsabilidade apenas a preocupação com a construção das bases de conhecimento e a inclusão das informações relevantes para caracterizar de forma única os Agentes Especialistas Hierárquicos da Organização de Sistemas Especialistas Hierárquicos Cooperantes.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação de um sistema computacional inteligente usado para gerar seqüências de montagem ótimas ou próximas da ótima para produtos industriais. Este é um importante problema a ser estudado, uma vez que o custo de montagem para um produto industrial típico pode representar até 50% do custo total de sua manufatura. O Sistema Inteligente para Montagem Automatizada (SIMA) é um programa computacional que gera seqüências de montagem otimizadas, usando duas tácnicas diferentes. A primeira técnica obtém a seqüência de montagem ótima, calculando o custo de montagem de todas as seqüências possíveis. A segunda técnica usa uma Rede Neural de Hopfield modificada e à medida que a rede interage, a função energia que representa o custo de montagem é minimizada. Resultados de simulações são apresentados para três produtos constituídos de 5, 10 e 15 partes cada um. Embora a rede neural possa ficar presa em um ponto de mínimolocal da função enegia, que nem sempre representa a melhor solução possível para o problema, os resultados das simulações mostram que, uma vez ajustados os parâmetros, a rede neural pesquisará soluções ótimas ou próximas das ótimas para a maioria dos casos testados.