O Método da Coordenada Geradora Hartree-Fock Polinomial (pMCG-HF), desenvolvido por R.C. Barbosa e A.B.F. da Silva [1], é uma ferramenta matemática valiosa que permite gerar funções de base (também conhecidas como conjuntos de base). As funções de base geradas por este método têm um bom comportamento e são capazes de calcular valores precisos de propriedades eletrônicas moleculares. Porém, depois de gerar funções de base do hidrogênio até o flúor [2], fez-se necessário a adição de expoentes à função de base, correspondentes a cada átomo, para melhor adaptação à realização dos cálculos moleculares. Estas funções adicionais são o que chamamos de funções de polarização. A adição de funções de polarização, através de otimização computacional, é muito custosa, deste modo o desenvolvimento de uma regra de polarização para se esquivar desta otimização é de grande importância e por isso se transforma na beleza e no objetivo deste trabalho. Portanto, nesta dissertação, estudar-se-á um procedimento para escolher funções de polarização que reduza drasticamente o tempo computacional, no sentido de permitir uma seleção, mais simples, de expoentes da própria função de base primitiva para serem usadas nas funções de polarização p, d, f, g, etc. para a obtenção de propriedades moleculares calculadas através de métodos químico-quânticos / The polynomial generate coordinate method pGCM developed by R.C. Barbosa and A.B.F. da Silva [1] is an remarkble mathematic tool for the generation of basis functions (also known as basis sets). The basis sets generated from this method have a good behavior and are able to produce accurate values for electronic molecular properties. In fact, after generating a basis set [2] we need to add a set of exponent functions in order to better adequate a basis set to perform molecular calculations. These sets of additional functions are called polarizations functions. This work provides a methodology where the polarization functions are obtained from the initial basis set (the primitive set) without optimizing them separately by using optimization algorithms that are, computationally speaking, very costly. This procedure reduces drastically the computational time used to find polarization functions to be used in molecular quantum chemical calculations. Our methodology permits to choose the polarization functions directly from the primitive orbital exponents of each atomic symmetry s, p, d, f etc. in a very simple manner. The finding of polarization functions using our methodology was performed with several quantum chemical methods.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parte Inicial.pdf: 580643 bytes, checksum: 1783483d80317ac5307ad55e7cbdb752 (MD5) Previous issue date: 2013-03-25 / O propósito da pesquisa aqui elaborada é mostrar a viabilidade da aplicação de Funções de Base Radial de Suporte Compacto (FBRSC) no processo de aproximação direta do núcleo da ação de domínio através de integração de contorno. Essa formulação utilizada no tratamento da integral de domínio é denominada como (Método dos Elementos de Contorno com Integração Direta de Contorno) MECIC. Com o intuito de se avaliar a efetividade das FBRSC como funções de interpolação, serão realizados diversos testes numéricos, onde se deseja calcular o volume de superfícies. Então, serão realizados testes bidimensionais de aproximação, variando-se o suporte das FBRSCs, a fim de analisar o comportamento dessas funções. Depois de verificar a efetividade e a precisão das FBRSCs no processo de interpolação, desenvolvem-se programas, no ambiente do Método dos Elementos de Contorno (MEC), para a solução de problemas governados pela Equação de Poisson com a Formulação MECIC associada ao conceito de interpolação com FBRSC com suporte devidamente otimizados. A aferição das soluções numéricas obtidas se dá a partir da comparação com as suas respectivas soluções analíticas, facilmente encontradas na literatura especializada. Assim, possibilita-se estimar o erro relativo e então a eficácia da Formulação MECIC com FBRSC. Uma vez comprovado a sua eficácia, a Formulação MECIC com FBRSC é testada também com o esquema de interpolação com ajuste de pontos. Durante todo o desenvolvimento, atenta-se para a importância do custo computacional da formulação, a partir da geração de tabelas com o tempo de processamento dos programas implementados no MEC. Dessa forma, avalia-se qualitativamente o desempenho das FBRSC na Formulação MECIC, visando futuras aplicações na área de propagação de ondas sísmicas / The purpose of this research is to show the viability of application of Compactly Supported Radial Basis Function (CSRBF) in the process of direct approximation of the core of the domain action through boundary integration. This formulation is termed as (Boundary Elements Method with Directs Boundary Integration) MECIC, and is used in the treatment of the domain integration. By evaluating the effectiveness of CSRBF as interpolation functions, it performed several numerical tests to calculate the volume of surfaces. Also; by varying the support of CSRBFs, it performed two-dimensional approximation tests to examine the behavior of these functions. After verifying the effectiveness and accuracy of CSRBFs in the interpolation process, it developed computational programs to solve physical problems using the MECIC formulation, which is governed by Poisson s Equation. That formulation is associated with the concept of CSRBF in which the support is properly optimized. The calibration of the numerical solutions is given by the confrontation with their respective analytical solutions, easily found in the specialized literature. In this way, it is possible to estimate the relative error and the effectiveness of the MECIC formulation in association with the CSRBF concept. It is tested also with the curve fitting interpolation scheme. Owing the importance of the computational cost of that formulation, it is generated several time tables showing the processing time of those Boundary Elements Method computational programs. Therefore; aiming future applications in the seismic propagation wave area, it was finally evaluated the qualitative performance of the CSRBF in MECIC s formulation

O Método da Coordenada Geradora Hartree-Fock Polinomial (pMCG-HF), desenvolvido por R.C. Barbosa e A.B.F. da Silva [1], é uma ferramenta matemática valiosa que permite gerar funções de base (também conhecidas como conjuntos de base). As funções de base geradas por este método têm um bom comportamento e são capazes de calcular valores precisos de propriedades eletrônicas moleculares. Porém, depois de gerar funções de base do hidrogênio até o flúor [2], fez-se necessário a adição de expoentes à função de base, correspondentes a cada átomo, para melhor adaptação à realização dos cálculos moleculares. Estas funções adicionais são o que chamamos de funções de polarização. A adição de funções de polarização, através de otimização computacional, é muito custosa, deste modo o desenvolvimento de uma regra de polarização para se esquivar desta otimização é de grande importância e por isso se transforma na beleza e no objetivo deste trabalho. Portanto, nesta dissertação, estudar-se-á um procedimento para escolher funções de polarização que reduza drasticamente o tempo computacional, no sentido de permitir uma seleção, mais simples, de expoentes da própria função de base primitiva para serem usadas nas funções de polarização p, d, f, g, etc. para a obtenção de propriedades moleculares calculadas através de métodos químico-quânticos / The polynomial generate coordinate method pGCM developed by R.C. Barbosa and A.B.F. da Silva [1] is an remarkble mathematic tool for the generation of basis functions (also known as basis sets). The basis sets generated from this method have a good behavior and are able to produce accurate values for electronic molecular properties. In fact, after generating a basis set [2] we need to add a set of exponent functions in order to better adequate a basis set to perform molecular calculations. These sets of additional functions are called polarizations functions. This work provides a methodology where the polarization functions are obtained from the initial basis set (the primitive set) without optimizing them separately by using optimization algorithms that are, computationally speaking, very costly. This procedure reduces drastically the computational time used to find polarization functions to be used in molecular quantum chemical calculations. Our methodology permits to choose the polarization functions directly from the primitive orbital exponents of each atomic symmetry s, p, d, f etc. in a very simple manner. The finding of polarization functions using our methodology was performed with several quantum chemical methods.

Em Computação Gráfica, campos vetoriais possuem diversas aplicações desde a síntese e mapeamento de texturas à animações de fluidos, produzindo efeitos amplamente utilizados na indústria do entretenimento. Para produzir tais campos, é preferível o uso de ferramentas de design em vez de simulações numéricas não só devido ao menor custo computacional mas, principalmente, por prover liberdade ao artista ao sintetizar o campo de acordo com a sua necessidade. Atualmente, na literatura, existem bons métodos de design de campos vetoriais em superfícies de objetos tridimensionais porém, o design no interior desses objetos ainda é pouco estudado, principalmente quando o campo de interesse possui propriedades específicas. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma técnica para sintetizar campos vetoriais, com características do movimento de fluidos incompressíveis, no interior de domínios. Em uma primeira etapa, o método consiste na interpolação dos vetores de controle, com uma certa propriedade desejada, em todo o domínio. Posteriormente, o campo obtido é modificado para respeitar a geometria do contorno. / Vector fields are important to an wide range of applications on the field of Computer Graphics, from the synthesis and mapping of textures to fluid animation, producing effects widely used on the entertainment industry. To produce such fields, design tools are prefered over numerical simulations not only for its lower computational cost, but mainly by providing freedom to the artist in the creation process. Nowadays, good methods of vector field design over surfaces exist in literature, however there is only a few studies on the synthesis of vector fields of the interior of objects and even fewer when specific properties of the field are required. This work presents a technique to synthesize vector fields with properties of imcompressible fluids motion in the interior of objects. On a first step, the method consists in interpolating control vectors with a certain desired property throughout the whole domain and later the resulting field is modified to properly fit the boundary geometry of the object.

A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2014-09-24T21:03:59Z No. of bitstreams: 2 finalfinal.pdf: 9639130 bytes, checksum: f602829a491b238a34d40c598dc5893a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-09-25T10:32:28Z (GMT) No. of bitstreams: 2 finalfinal.pdf: 9639130 bytes, checksum: f602829a491b238a34d40c598dc5893a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-25T10:32:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 finalfinal.pdf: 9639130 bytes, checksum: f602829a491b238a34d40c598dc5893a (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-06-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Inthispaperweproposeafuzzymodel,calledFuzzyLMScomAutocorrela¸c˜aoMultifractal, whose weights are updated according to information from multifractal traffic modeling. These weights are calculated by incorporating an analytical expression for the autocorrelation function of a multifractal model in the training algorithm of the fuzzy model that is based on the Wiener-Hopf filter. We evaluate the prediction performance of the proposed network traffic prediction algorithm with respect to other predictors. Further, we propose a bandwidth allocation scheme for network traffic based on the fuzzy prediction algorithm. Comparisons with other bandwidth allocation schemes in terms of byte loss rate, link utilization, buffer occupancy and average queue size verifies the efficiency of the proposed scheme. Also, We propose an other adaptive fuzzy algorithm, called Fuzzy-LMS-OBF com alfa adaptivo , for traffic flow control described by theβMWM model. The proposed algorithm uses Orthonormal Basis Functions (OBF) and its training based on the LMS algorithm. We also present an expression for the optimal traffic source rate derived from Fuzzy LMS. Then, we evaluate the performance of the Fuzzy-LMS-OBF com alfa adaptivo algorithm with respect to other methods. Through simulations, we show that the proposed control scheme is benefited from the superior performance of the proposed fuzzy algorithm. Comparisons with other methods in terms of mean and variance of the queue size in the buffer, Utilization rate of the link, Loss rate and Throughput are presented. / Neste trabalho propomos um modelo fuzzy, nomeado Fuzzy LMS com Autocorrela¸c˜ao Multifractal, cujos pesos s˜ao calculados atrav´es de informa¸c˜oes provindas da an´alise multifractal de s´eries temporais. Esses pesos s˜ao encontrados incorporando uma express˜ao anal´ıtica para a fun¸c˜ao de autocorrela¸c˜ao de um modelo multifractal no algoritmo de treinamento do modelo fuzzy que tem como base o filtro de Wiener-Hopf. Avaliamos ent˜ao o desempenho de predi¸c˜ao de tr´afego de redes do modelo fuzzy proposto adaptativo com rela¸c˜ao a outros preditores. Em seguida, propomos um esquema de aloca¸c˜ao de banda para tr´afego de redes baseado no algoritmo Fuzzy LMS com Autocorrela¸c˜ao Multifractal. Compara¸c˜oes com outros esquemas de aloca¸c˜ao de banda em termos de taxa de perda de bytes, utiliza¸c˜ao do enlace, ocupa¸c˜ao do buffer e tamanho m´edio da fila comprovam a eficiˆencia do algoritmo no esquema utilizado. Al´em disso, propomos um outro algoritmo fuzzy adaptativo para controle de fluxos de tr´afego que podem ser descritos pelo modelo multifractalβMWM, que chamamos de Fuzzy-LMS-OBF com alfa adaptivo, o qual utiliza Fun¸c˜oes de Bases Ortonormal (FBO) e tem como base de treinamento, o algoritmo LMS. Propomos tamb´em uma equa¸c˜ao para c´alculo da taxa ´otima de controle derivada do modelo Fuzzy LMS. Em seguida, avaliamos o desempenho do algoritmo de controle adaptativo proposto com rela¸c˜ao a outros m´etodos. Atrav´es de simula¸c˜oes, mostramos que os esquemas de controle e aloca¸c˜ao de taxa se favorecem do desempenho dos algoritmos fuzzy adaptativos propostos. Compara¸c˜oes com outros m´etodos em termos de tamanho m´edio e variˆancia da fila no buffer, Taxa de Utiliza¸c˜ao do enlace e Vaz˜ao s˜ao apresentadas.

A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.