Este trabalho visa desenvolver através da utilização das técnicas de identificação e controle, um sistema de controle automático da pressão dinâmica do escoamento do túnel aerodinâmico n. 3, do Instituto de Aeronáutica e Espaço, onde são realizados ensaios de calibração de anemômetros. O objetivo principal é a minimização do tempo de realização da calibração através da diminuição do tempo de ajuste da velocidade de um motor. A proposta é identificar o modelo do túnel considerando-o uma caixa preta, e utilizar um controlador PI para atingir a pressão dinâmica desejada para o ensaio de calibração sem que ocorra sobrecarga de corrente. O sinal de erro entre a referência e o sinal proveniente de um transdutor de pressão dinâmica é considerado o sinal de entrada do controlador PI. O sinal de saída é o comando do conversor estático de tensão que alimenta o motor. Todos os procedimentos para a determinação experimental dos parâmetros do controlador PI foram simulados previamente através do Matlab. O controlador PI foi implementado em software Catman 3.1 para utilização com sistema de aquisição de dados Mgcplus, e os sinais simulados foram comparados aos sinais reais. Os resultados obtidos com este trabalho foram considerados satisfatórios, e o controle PI está em utilização no laboratório do Túnel Aerodinâmico n. 3, minimizando de forma significativa o tempo de realização dos ensaios. A repetitividade do ensaio foi uma outra melhoria alcançada, prevista com a introdução dessa inovação tecnológica.

This work proposes and compares three algorithms for vehicle detection, composed of two main stages, preprocess and process. The first will proceed with the selection of the region of interest (ROI) and the background learning phase. The ROI is a narrow and transversal-to-lane rectangular area wherein detection is achieved, its dimensions provides low processing workload. The learning, named as progressive background training (PBT), is compounded of three consecutive and nonoverlapping steps that will produce the necessary parameters for the next stage. PBT is accomplished fully automatically, expect for requiring the manual specification of the three subset of training images, one for each training step. These steps relate to find, respectively, the gray-level lane limits (GLLL), the intensity edge threshold (IET) and the normalized chromaticity distortion threshold (NCDT). The first supposes that, in normal traffic conditions, most of the input images are of lane and uses this to select the first subset of sample-frames and build two intensity histograms; a statistical operator is used for the automatic threshold selection (ATS) and further lane intensity interval definition. The second step uses GLLL interval to fulfill the automatic sample selection (ASSEL) of the second input of images subset and build a bi-modal histogram of gradient magnitude wherein two unsupervised, non-parametric and non-context automatic threshold selection (ATS) methods are used to find the intensity edge threshold. One maximizes a cost function related to conditional entropy and the other maximizes the between-classes variance. The last step, NCDT, uses the former step threshold output to perform edge detection and use it as ASSEL and select the frames to model the statistics of the background and construct the histogram of the normalized chroma distortion. An ATS carries out a search into this histogram until find a predefined detection rate and find the NCDT. The second stage, named foreground detection (FD), has two main steps and uses all the thresholds and background statistical parameters computed in the previous stage. The first step relates to the generation of the ROI masks. These masks are binary and maps the state of each ROIs pixels features, as gray-level region position, edge-pixel and normalized chroma distortion. This amount of data is used in the next step of FD to perform the decision process and yield the desired vehicle detection output. A Fathy and Siyal (F&S) approach was taken as the groundwork to the three following resulting developments of this thesis: the MF&S is a modified version of F&S specially regarding to the learning phase, it is robust to lighting changes and shadow, but not to the interface of lane and shadow; the gradient magnitude aiding (GMA) approach is a special case of the previous yielding the same performance of MF&S when it is with its best tuning; and chroma and gradient magnitude aiding (CGMA) approach, fuses the former with gray-level and color information resulting on shadow and lane interface robustness. It is also shown how vehicle detection outputs can be used to compute basic traffic parameters such as vehicle count, traffic flow, occupancy and link travel time. Performance is verified by two further defined indexes, the detection and false alarm rates. Both optimal values respectively relate to the low probability to misclassify a vehicle and incorrectly classify lane as vehicle. Results show that CGMA reduce false alarms while maintaining the detection rate in comparison with GMA and MF&S algorithms.

A importância do estudo da dinâmica em máquinas térmicas é conhecer o modo como irá reagir às diferentes circunstâncias de operação, como partida, aceleração e desaceleração, e em transitórios. A observação de suas características dinâmicas permite avaliar situações indesejadas e a necessidade de ajustes. Para modelar uma turbina a gás é necessária a análise de vários domínios físicos, uma vez que os sistemas que compõem uma turbina a gás envolvem várias áreas da engenharia. A turbina a gás é composta basicamente de sistemas termofluido-mecânicos acoplados a sistemas elétricos. Nesse tipo de modelagem, que envolve sistemas elétricos e mecânicos, uma linguagem unificada como a de grafos de ligação pode ser aplicada, pois possui vantagens inerentes. Este trabalho contém três objetivos principais: o primeiro é apresentar o princípio de funcionamento de uma turbina a gás e suas características construtivas. É apresentada também a metodologia envolvida em grafos de ligação para o estudo de sistemas dinâmicos, muito consistente e necessária ao entendimento deste trabalho; segundo, uma vez escolhidas as variáveis de interesse, é apresentada uma metodologia para modelagem de turbinas a gás através de grafos de ligação através de um modelo. São abordados também os procedimentos para se modelar cada parte do motor, e posterior simulação do sistema em ambiente computacional apropriado; terceiro, apresentar uma técnica de identificação para turbinas e um modelo matemático que mostre as características dinâmicas de um sistema físico real ou simulado. Os resultados demonstram similaridades entre as dinâmicas, permitindo a análise da dinâmica da turbina a gás, validando a modelagem utilizando grafos de ligação e de identificação.

Desenvolvimentos no campo de detecção de falhas em sistemas dinâmicos têm se tornado cada vez mais importantes para atender especificações de confiabilidade, segurança e disponibilidade, além de reduzir custos operacionais através da migração de esquemas de manutenção programada para estratégias de manutenção baseada em condição. Neste trabalho, foi considerado um esquema de redundância analítica para detecção de falhas baseado no monitoramento das inovações de um Filtro de Kalman. Na abordagem proposta, o modelo no espaço de estados a ser utilizado no observador foi obtido através de um procedimento de identificação a partir de dados de entrada e saída do sistema a ser monitorado. Para isso, foi empregado um método de subespaços, que fornece os ganhos do Filtro de Kalman como sub-produto da identificação. Adicionalmente, foram investigadas as vantagens de se efetuar o monitoramento das inovações no plano tempo-freqüência através do uso da Transformada Wavelet Discreta. Para fins de validação experimental do esquema desenvolvido, foi utilizada uma planta-piloto na forma de um helicóptero de três graus de liberdade. As situações de falhas implementadas tiveram como foco principal a alteração na potência dos motores do aparato de duas formas: intermitente e contínua. Os resultados obtidos foram analisados em termos de atrasos de detecção, sensibilidade à ocorrência de falhas e taxa de falsos alarmes. Para tanto, foi desenvolvido um algoritmo para análise do resíduo proveniente dos filtros digitais e também aplicado um teste de hipótese já apresentado em literatura (Chi-Quadrado).

Airplane-Pilot Coupling (APC) is the current denomination of unwanted dynamic couplings between the airplane an pilot that can occur in specific circunstance, leading to instability an otherwise stable system. APC events can be non-oscillatory but the most common are oscillatory, commonly called Pilot-Involved Oscillations (PIO). Most of the previous and on going researches have tried to understand, predict and avoid APC events. Understanding is based in many studies that include analyses of real cases of APC, interpretation of pilot plus airplane as a closed-loop system and classification of APC events according to characteristics like degree of nonlinearity or frequency and amplitude of the oscillations. Prediction is based in analytical criteria; many of them are currently under development. Such criteria are intended to be applied during airplane design in order to decide whether determined configuration is (or is not) susceptible to APC events. Avoidance is based in the combination of concepts resulting from correct understanding of the APC phenomenon with application of appropriated prediction criteria. This combination should make it possible to develop a good design. But this is not sufficient to guarantee a very low possibility of an APC event occur during the airplane operacional life. Therefore, to complement the avoidance process it is necessary to plan and to perform a specific flight test program. This text is an effort that attempts to cover the most import APC related points, named undestanding, prediction and avoidance. However, the focus of the present text is in the third point. More specifically, the main goal of text is to propose a methodology - including specialized maneuvers - to conduct a flight test program dedicated to APC. This is done in a way that a methodology constituted by three phases is proposed. In the first phase only low bandwidth handling qualities* at safe concitions, are tested. This phase can be understood as a "familiarization" testing. In the second phase the high bandwidth handling qualities* are tested, always using tracking manueuvers, that require the evaluation pilot to drive the airplane to track an specific signal as aggressively and assiduously as possible. In the third phase pilots must conduct evaluation of the airplane handling qualities during situations. Complementing the maneuvers performed during the flight test program above mentioned, it is necessary to apply suitable tools in order to "measure" the APC susceptibility of the tested airplane. In this text the current main tools are described. They are basically pilot comments, rating scales (that are based pilot opinion) and frequency domain data analyses (that are based in the obtainment of the frequency response from test data).

In the present work, the influence of maneuver design for stability derivatives of aerodynamic forces and moments identification in the performance of closed loop control systems is evaluated, where two maneuvers largely used in aeronautical industry - doublet and 3211 - are compared to a maneuver of restricted use in aeronautical industry, but already well known in identification - the PRBS. This evaluation is divided in two steps: in the first, it is performed the identification with each of the maneuvers and then a crosschecking of the obtained models, computing the mean quadratic prediction error; in the second, the identified models are analytically linearized and use in a bank angle tracker. The calculated gains are then applied to the nonlinear model and the performance indices computed, as peak time and maximum overshoot, of step response with each gain set. The crosschecking showed the superior capacity of PRBS maneuver to capture the dynamics of the reference model, where the prediction error was relatively small for all models when compared to the response to doublet. With the 3211 data set, the error of the model identified with doublet was significantly larger than 3211 and PRBS models error, that had similar performance, however lightly better for the PRBS. With the PRBS data set, the PRBS error was relatively small, while the doublet and 3211 models error was relatively large. This result shows the direct relation of the maneuvers frequency spectra and the excitation persistence characteristic in the identified models.With an exigent performance requirement to the bank angle tracker, it was possible to expose the differences between the models and verify the influence of these differences in the closed loop response. In an equivalent form, as observed in the crosschecking analysis, the control system designed with the PRBS model showed performance indices closer to the target in comparison to the control system designed with the 3211 model, that was significatively better than the system designed with the doublet model. The closed loop amplified the difference between the models, and depending on the control system structure, these differences can be still larger. Finally, a practical application on aircraft identification and control is presented and discussed.

Atualmente, o setor produtivo vem impulsionando o interesse da comunidade científica no estudo das técnicas de transmissão/reflexão (T/R) para a caracterização de propriedades eletromagnéticas de amostras sólidas de materiais em amplas faixas de frequências. Tais propriedades são aplicáveis, por exemplo, no desenvolvimento de projetos de circuitos de micro-ondas, estudos biológicos e de materiais absorvedores de radiação eletromagnética. Neste contexto, este trabalho tem por objetivo o estudo do algoritmo de Nicolson-Ross-Weir (NRW), que associa os parâmetros de espalhamento, medidos com o auxílio de Analisadores de Redes Vetoriais (VNA), com os valores de permissividade e permeabilidade relativas complexas para amostras toroidais inseridas dentro de linhas coaxiais de ar. A metodologia de estudo consiste na implementação de uma rotina NRW computacional, desenvolvida em ambiente VEE 8.0, e validada por meio de comparação de seus resultados com aqueles obtidos de programas comerciais. O programa Agilent Co. foi empregado na extração de permissividade e permeabilidade complexas relativas para uma amostra experimental de Ferrita Mn-Mg, estudada de 50MHz a 500MHz. Modelos eletromagnéticos de simulação para uma linha coaxial de ar preenchida com amostras de Teflon, Madeira e Ferrita Virtual, estudados até 5GHz, são desenvolvidos com a ferramenta CST Microwave Studio 2008 (MWS) para auxílio no processo de validação das rotinas de correções de erros provenientes da existência de lacunas de ar longitudinais e transversais, situadas entre as extremidades das amostras e dos portas-amostra. As simulações permitem ainda o estudo de instabilidade do método NRW em faixas de frequências próximas àquelas onde o comprimento da amostra torna-se múltiplo de meio comprimento de onda do sinal eletromagnético que se propaga através dela. A conclusão do trabalho discute as divergências encontradas entre os resultados alcançados por meio da rotina implementada e os das ferramentas comerciais (Agilent Co, e MWS 2008), e também apresenta sugestões para trabalhos futuros.

As unidades militares vem atualmente se tornando alvos muito vulneráveis no que se trata de segurança patrimonial. Essa área tem demonstrado um alto crescimento no que tange à segurança eletrônica. Esta, por sua vez, é empregada, em muitos casos, de forma ineficaz, pois o custo de sua implementação se torna alto demais quando implementada sem um conceito ideal de utilização. O objetivo deste trabalho é resolver o problema de alocação de câmeras de vigilância eletrônica utilizando os conceitos de visibilidade em polígonos, para gerar uma lista de possíveis posições de câmeras e de algoritmos genéticos para encontrar boas soluções para o problema em questão. Os conceitos de visibilidade em polígonos permitem definir as regiões do ambiente visíveis por cada possível posição de alocação de câmeras e os de algoritmos genéticos permitem a busca de soluções viáveis, tomando como base a lista de possíveis posições de câmeras gerada, e essas soluções são capazes de atingir uma ponderação entre a alocação de uma mínima quantidade de câmeras e cobertura da maior porcentagem possível dos pontos de gravidade.

Uma metodologia para a predição de coeficientes aerodinâmicos de aeronaves genéricas utilizando redes neurais artificiais foi desenvolvida e descrita. Coeficientes aerodinâmicos modelados como funções de ângulo de ataque, número de Reynolds e número de Mach fornecem informações para o treinamento das redes neurais artificiais. Em um dos casos estudados, os coeficientes são também função da geometria da asa da aeronave. No presente trabalho, a rede neural é inicialmente treinada a partir de um conjunto de dados apropriado, que é gerado com simulações numéricas, a fim de reproduzir o comportamento geral de um modelo não-linear dependente de uma grande quantidade de variáveis. Um novo conjunto de dados, o qual pode ser relativamente esparso, é então fornecido à rede a fim de verificar a consistência do novo modelo gerado. O novo modelo estima os parâmetros desejados com grande precisão dentro do espaço de projeto utilizado no treinamento, e a obtenção de resultados para uma configuração genérica se torna uma tarefa relativamente rápida e simples. Isto torna esta metodologia muito apropriada para a aplicação em ambientes de projeto e otimização multidisciplinar (MDO - Multi Disciplinary Optimization, em inglês), o qual faz uso intensivo de parâmetros aerodinâmicos para cálculos de desempenho e cargas, além de outras tarefas essenciais. Uma rede do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (Multilayer Perceptron, em inglês, ou MLP) foi adotada para prever a polar de arrasto do perfil NACA23012, considerando números de Reynolds entre 1x106 e 5x106. Este caso bidimensional também foi simulado utilizando uma Rede de Ligação Funcional (Functional Link Network, em inglês, ou FLN), a fim de comparar o desempenho e a precisão de ambas arquiteturas. De forma similar, uma rede MLP de 2 camadas foi utilizada para calcular o coeficiente de arrasto de um jato de transporte com geometria fixa. Nesta aplicação, a rede foi treinada com 99 pontos, cobrindo uma faixa de Mach de 0,20 a 0,82. O coeficiente de sustentação neste caso variou entre 0 e um limite superior que decresce em função do número de Mach. Uma terceira rede neural foi projetada para prever o arrasto de um conjunto asa-fuselagem com forma em planta da asa variável. Trabalhos futuros considerarão também a predição de arrasto em asas de geometria e perfilagem variáveis.

A tarefa de se estimar parâmetros de interesse é uma das mais corriqueiras em indústrias de pesquisa e desenvolvimento de produtos, com relevante destaque para a indústria aeronáutica. Alta complexidade do produto, orçamentos bilionários, riscos elevados, mão-de-obra especializada, por exemplo, são fatores pertinentes ao desenvolvimento de uma aeronave que contribuem para a complexidade e importância do processo de estimativa de parâmetros. Neste cenário, o método de análise paramétrica tem sua eficácia comprovada nas fases do projeto em que não existem informações detalhadas acerca do produto, ou mesmo, tempo suficiente para sua obtenção. Visando identificar as melhores práticas para o desenvolvimento adequado do modelo paramétrico, este trabalho apresenta o processo típico de concepção do modelo, desde a formação da base de dados até sua correta utilização e atualização. Como aplicação do processo elaborado, é apresentado um modelo para estimativa de preço de aeronaves executivas da categoria Light, utilizando para tanto, características relevantes de desempenho e conforto. Os resultados obtidos, analisados sob os pontos de vista quantitativo (exatidão da estimativa) e qualitativo (praticidade e credibilidade do modelo) demonstram a eficácia e aplicabilidade do modelo proposto.