• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 12
  • 1
  • Tagged with
  • 13
  • 13
  • 6
  • 5
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 3
  • 2
  • 2
  • 2
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
11

Previsão do comportamento hidráulico de um rio com base na estimativa de coeficientes que controlam seu escoamento. Estudo de caso: Rio Bengalas, Nova Friburgo-RJ / Prediction of the hydraulic behavior of a river based on the estimated coefficients that control its flow. Case study: Bengalas River, Nova Friburgo-RJ

Wagner Rambaldi Telles 10 February 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta tese é realizada a modelagem do comportamento hidráulico dos principais rios que compõem a bacia hidrográfica do Rio Bengalas, localizada no município de Nova Friburgo-RJ, a qual abrange a área mais urbanizada da referida cidade. Para a realização das simulações foi utilizado o Sistema de Modelagem de Águas MOHID, ferramenta MOHID Land. Já para a calibração do modelo foram adotados alguns métodos de otimização, mais precisamente, os algoritmos de Luus- Jaakola (LJ) e Colisão de Partículas (PCA), acoplados ao referido sistema, com o intuito de determinar os principais parâmetros necessários à modelagem de corpos hídricos, bem como suas bacias hidrográficas. Foram utilizados dados topográficos do IBGE disponibilizados pela prefeitura após a elaboração do Plano de Águas Pluviais da região de interesse. Com o modelo devidamente calibrado por meio de dados experimentais, foi realizada a validação do mesmo através da simulação de inundações nesta região. Apesar de técnicas de otimização acopladas à plataforma MOHID terem sido utilizadas pela primeira vez em um rio de montanha, os resultados apresentaram-se importantes e qualitativamente satisfatórios do ponto de vista de auxílio à tomada de decisões, tendo como base a prevenção de danos causados pelas elevações da lâmina dágua que ocorrem frequentemente em Nova Friburgo, como por exemplo, a recente tragédia de janeiro de 2011 ocorrida na Região Serrana do Estado do Rio de Janeiro. / In this thesis is held the modeling of the hydraulic behavior of the main rivers that form the Bengalas River watershed, located in the municipality of Nova Friburgo, Rio de Janeiro, which covers the most urbanized area of that city. To perform the simulations was used MOHID Waters Modeling System, Land MOHID tool. As for the calibration of the model were adopted some optimization methods, more precisely, the Luus-Jaakola (LJ) and Particle Collision (PCA) algorithms coupled to said system, in order to determine the main parameters needed for modeling bodies water and their watersheds. We used topographic data from the IBGE provided by the city after the preparation of the Stormwater Plan for the region of interest. With the model calibrated through experimental data, the same was validated by simulating flooding in this region. Although optimization techniques coupled to the platform MOHID were first used in a mountain river, the results presented are important and qualitatively satisfactory from the point of view of aid to decision making, based on the prevention of damage caused by increases in water level that often occur in Nova Friburgo, such as the recent tragedy that occurred in January 2011 in the mountainous region of the Rio de Janeiro State.
12

Técnicas computacionais inteligentes para a inferência de estado e a otimização de cultivos de Streptococcus pneumoniae

Horta, Antonio Carlos Luperni 27 March 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-17T18:39:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2145.pdf: 2206472 bytes, checksum: 5295597725f34bdf5560d6cda8af7446 (MD5) Previous issue date: 2008-03-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / Streptococcus pneumoniae (pneumococo) is a pathogenic bacterium that causes several infections which are aggravated by the increase of serotypes with antibiotics resistance. The development of an effective vaccine against this pathogen is crucial for the prevention of the neumococcal illnesses. Conjugated vaccines, consisting of the capsular polysaccharide joined to a carrier protein, are more efficient in the stimulation of the immunologic memory. The capsular polysaccharide (PS) is present in the capsule that involves the cell. Thus, the conjugated vaccine elaboration involves bacterial cells cultivation for its production. As the organism is cultivated in the oxygen absence, the lactate production is inevitably high, leading to growth inhibition due to lactate accumulation in the medium. To minimize the inhibitory effects of the lactate accumulation and to increase the PS production it is necessary to monitor the process and adequately control the addition of supplementary medium along with the withdrawal of saturated medium. This kind of operation can be performed by carrying out a fed-bath cultivation in a bioreactor connected to a perfusion system. The success on the monitoring, control and optimization of this bioprocess depends on the efficiency of the modeling and simulation resources employed. This research work considers the uses intelligent computational techniques, specifically the technique of heuristical search called simulated annealing (SA) combined with neural networks for the state inference and the optimization of S. pneumoniae cultivations. The proposal was implemented as a computational system that: a) uses the SA for the identification of the values for a set of parameters associated to unstructured models and; b) uses neural networks (individually and grouped as a committee) for the state inference of a culture. The work presents and discusses the results of the system for data sets experimentally obtained and highlights the importance of the proposal for achieving a higher efficiency in the culture control processes. / Streptococcus pneumoniae (pneumococo) é uma bactéria patogênica causadora de várias infecções que são agravadas pelo aumento de cepas com resistência aos antibióticos. O desenvolvimento de uma vacina efetiva contra este patógeno é crucial para a prevenção das doenças pneumocócicas. Vacinas conjugadas, constituídas pelo polissacarídeo capsular ligado a uma proteína carregadora, são mais eficientes no estímulo da memória imunológica. O polissacarídeo capsular (PS) está presente na cápsula que envolve a célula e, desta forma, a elaboração de vacinas conjugadas envolve o cultivo da bactéria para a produção do mesmo. Como o microrganismo é cultivado na ausência de oxigênio, a produção de lactato é inevitavelmente elevada e o seu acúmulo no meio provoca a inibição do crescimento. Para minimizar os efeitos inibitórios da acumulação de lactato e aumentar a produção de PS é necessário monitorar o processo e controlar adequadamente a adição de meio suplementar e a retirada de meio saturado em cultivos operados em batelada alimentada, utilizando biorreatores acoplados a sistema de perfusão. O sucesso no monitoramento, no controle e na otimização deste bioprocesso depende da utilização de recursos de modelagem e de simulação que sejam eficientes. Este trabalho de pesquisa propõe o uso de técnicas computacionais inteligentes, especificamente a técnica de busca heurística chamada de simulated annealing (SA) aliada a redes neurais, para a inferência de estado e a otimização de cultivos de S. pneumoniae. A proposta foi concretizada via desenvolvimento de um sistema computacional que: a) faz uso do SA para a identificação do conjunto de valores de parâmetros associados a modelos não estruturados e; b) usa redes neurais (individualmente e em regime de comitê) para a inferência de estado de um cultivo. O trabalho apresenta e discute os resultados do sistema em conjuntos de dados obtidos experimentalmente e evidencia a importância da proposta para uma maior eficiência no controle de processos de cultivo.
13

Previsão do comportamento hidráulico de um rio com base na estimativa de coeficientes que controlam seu escoamento. Estudo de caso: Rio Bengalas, Nova Friburgo-RJ / Prediction of the hydraulic behavior of a river based on the estimated coefficients that control its flow. Case study: Bengalas River, Nova Friburgo-RJ

Wagner Rambaldi Telles 10 February 2014 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta tese é realizada a modelagem do comportamento hidráulico dos principais rios que compõem a bacia hidrográfica do Rio Bengalas, localizada no município de Nova Friburgo-RJ, a qual abrange a área mais urbanizada da referida cidade. Para a realização das simulações foi utilizado o Sistema de Modelagem de Águas MOHID, ferramenta MOHID Land. Já para a calibração do modelo foram adotados alguns métodos de otimização, mais precisamente, os algoritmos de Luus- Jaakola (LJ) e Colisão de Partículas (PCA), acoplados ao referido sistema, com o intuito de determinar os principais parâmetros necessários à modelagem de corpos hídricos, bem como suas bacias hidrográficas. Foram utilizados dados topográficos do IBGE disponibilizados pela prefeitura após a elaboração do Plano de Águas Pluviais da região de interesse. Com o modelo devidamente calibrado por meio de dados experimentais, foi realizada a validação do mesmo através da simulação de inundações nesta região. Apesar de técnicas de otimização acopladas à plataforma MOHID terem sido utilizadas pela primeira vez em um rio de montanha, os resultados apresentaram-se importantes e qualitativamente satisfatórios do ponto de vista de auxílio à tomada de decisões, tendo como base a prevenção de danos causados pelas elevações da lâmina dágua que ocorrem frequentemente em Nova Friburgo, como por exemplo, a recente tragédia de janeiro de 2011 ocorrida na Região Serrana do Estado do Rio de Janeiro. / In this thesis is held the modeling of the hydraulic behavior of the main rivers that form the Bengalas River watershed, located in the municipality of Nova Friburgo, Rio de Janeiro, which covers the most urbanized area of that city. To perform the simulations was used MOHID Waters Modeling System, Land MOHID tool. As for the calibration of the model were adopted some optimization methods, more precisely, the Luus-Jaakola (LJ) and Particle Collision (PCA) algorithms coupled to said system, in order to determine the main parameters needed for modeling bodies water and their watersheds. We used topographic data from the IBGE provided by the city after the preparation of the Stormwater Plan for the region of interest. With the model calibrated through experimental data, the same was validated by simulating flooding in this region. Although optimization techniques coupled to the platform MOHID were first used in a mountain river, the results presented are important and qualitatively satisfactory from the point of view of aid to decision making, based on the prevention of damage caused by increases in water level that often occur in Nova Friburgo, such as the recent tragedy that occurred in January 2011 in the mountainous region of the Rio de Janeiro State.

Page generated in 0.1027 seconds