Na fase preliminar são estabelecidos os pesos metas para todos os grupos de estrutura e sistemas que compõem a aeronave. Estes pesos devem ser estritamente controlados durante toda a fase de desenvolvimento do projeto usando-os sistematicamente como um guia. O controle do peso meta ée uma das ferramentas mais importantes para o sucesso de uma aeronave e ée um requisito de grande preocupação na indústria aeronáutica. De fato, soluções que produzem pesos menores e controlados dos componentes estruturais e de sistemas corroboram, para que se atinja a meta da carga paga, resultando em uma aeronave competitiva e com menor custo de operação. Este trabalho tem como objetivo estudar, desenvolver e modificar um programa de computador para o cálculo e estimativa de pesos para aviões comerciais. As modificações propostas são para adaptá-lo e criar um programa específico de estimativa de pesos para a classe executiva. Este programa será utilizado na geração dos pesos metas de projeto do avião executivo em questão, e os resultados derivados deste estudo, serão utilizados nas análises preliminares de peso e balanceamento e demais atividades correlatas. Como forma de aferir e aprovar as modificações, os resultados do programa serão comparados com os pesos reais conhecidos e os métodos acadêmicos existentes.

Este trabalho apresenta um pacote computacional, desenvolvido para a identificação de parâmetros de sistemas lineares multivariáveis, representados por equações a diferenças. O pacote possui flexibilidade para a estimação dos parâmetros, na presença de ruídos correlacionados. Os parâmetros são estimados utilizando os algoritmos de Mínimos Quadrados e Mínimos Quadrados Parcionado, em suas versões recursivas. Os dados de entrada/saída podem ser obtidos por simulação ou por aquisição de dados. O pacote permite o emprego da técnica de Monte Carlo para a análise estatística das estimativas. Exemplos de sistemas simulados são exaustivamente testados na validação dos algoritmos. É proposto um esquema, utilizando o pacote, para a obtenção das derivadas de estabilidade e controle de aeronaves.

A robótica móvel autônoma é uma área de pesquisa onde o foco primordial concentra-se na busca incessante de meios que possibilitem a operação de um robô móvel sem a intervenção humana e de um modo mais inteligente possível. Para isso, essa busca pode ser dividida em diferentes ênfases: planejamento de ações, mapeamento de ambiente e localização do robô dentro do mundo em que se encontra. Mais especificamente, o problema de determinação da localização é considerado por alguns como o fator mais importante para capacitar a autonomia de um robô móvel. Muito já foi proposto sobre técnicas de localização, e, dentre as mais recentes, destaca-se o algoritmo de localização Monte Carlo, uma técnica eficiente no que diz respeito à solução dos diversos problemas que abrangem estimação de posição de um robô móvel. O trabalho aqui apresentado tem por objetivo a implementação de um algoritmo de estimação de posição baseado no algoritmo de localização Monte Carlo em conjunto com um Algoritmo Genético. Aqui, a função deste último é minimizar erros acentuados de localização, ocasionados pela deficiência dos modelos probabilísticos que representam a dinâmica de movimento e a percepção sensorial do robô. Isso acontece, principalmente no caso de sensores do tipo sonar diante de obstáculos do tipo quina. O resultado obtido é o método de localização Monte Carlo Genético, que se apresentou como uma possível solução para minimização desses erros de localização. O grande empecilho, porém, constatado nessa abordagem, é o elevado número de parâmetros a serem configurados. O desafio, então, torna-se encontrar o ajuste ideal de parametrização para obtenção de melhor desempenho deste método.

Esta tese envolve o uso de técnicas baseadas na teoria de wavelets, mais especificamente bancos de filtros de quadratura espelhada, para tratar problemas de colinearidade na calibração multivariada de análises instrumentais.As principais contribuições do trabalho consistem na formulação de bancos de filtros na forma matricial usualmente empregada em quimiometria e no desenvolvimento de técnicas para otimizar os filtros de acordo com uma dada matriz de sinais de calibração. Para isso, dois métodos são propostos.O primeiro método objetiva maximizar a concentração de variância nas variáveis resultantes da transformação realizada pelo banco de filtros, de modo que um número menor de variáveis seja necessário para explicar uma dada quantidade de variância. Esse método emprega uma parametrização ortogonal dos filtros para contornar as dificuldades causadas pelas restrições não-lineares impostas pela condição de reconstrução perfeita. O segundo método objetiva maximizar o ganho de codificação do banco de filtros. Para isso, é proposta uma extensão da abordagem de programação semi-infinita para projeto de bancos de filtros de quadratura espelhada. Nos dois métodos, a otimização é seguida de um algoritmo de seleção para escolher um subconjunto de variáveis com pequena colinearidade.Regressão por mínimos-quadrados é então utilizada para relacionar essas variáveis com as concentrações dos analitos nas amostras de calibração. Adicionalmente, é proposto um algoritmo sub-ótimo para o ajuste simultâneo dos filtros e da estrutura de árvore de decomposição.Para fins de ilustração, as técnicas propostas são aplicadas à determinação simultânea de Mn, Mo, Cr, Ni e Fe em amostras de ação usando dados obtidos com um sistema de detecção de baixa resolução baseado em um espectrômetro de plasma acoplado a um arranjo de fotodiodos.Os resultados são expressos em termos dos erros de predição em um conjunto de amostras de teste não incluídas no processo de modelamento. Os resultados obtidos com os bancos de filtros otimizados mostram-se melhores que os obtidos com filtros não-otimizados e também com Regressão em Componentes Principais e Mínimos-Quadrados Parciais, que são técnicas comumente usadas em quimiometria.