Resumo: O Brasil tem dificuldade para armazenar excedentes de produção de grãos visando um melhor momento de comercialização. O uso intensivo da mecanização nos processos de produção diminuiu a duração da operação de colheita e aumentou a produtividade, porém, apenas cerca de 9% das propriedades rurais possuem capacidade de armazenagem. Para evitar uma crise ainda maior no setor, o governo federal na gestão 2003- 2006 implementou uma nova política de investimentos para a armazenagem de produtos agropecuários incentivando as atividades armazenadoras, principalmente dentro das propriedades, permitindo assim, a exploração de um novo mercado formado por pequenos e médios produtores com unidades de armazenamento próprias. Desta forma, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema automático de baixo custo para aeração de grãos de milho, utilizando o modelo matemático baseado na Teoria Fuzzy, visando atender as necessidades de pequenos e médios agricultores, tendo em vista critérios técnicos, energéticos e econômicos. Para tanto, foi desenvolvido um equipamento eletrônico responsável pela aquisição dos dados ambientais necessários ao controle do processo de aeração de grãos de milho e um programa de computador responsável pelo processamento, controle e armazenamento dos dados coletados pelo sistema de aquisição de dados criado. O sistema como um todo tem por finalidade conduzir a aeração de forma racional, determinando o tempo de aeração necessário, com a conseqüente redução do consumo de energia elétrica. Os resultados obtidos mostraram que o sistema desenvolvido baseado na Teoria Fuzzy mostrou-se eficiente e confiável na tarefa de controle da aeração. Também foi possível verificar que em relação aos sistemas de aeração já existentes no mercado, a nova proposta de desenvolvimento mostrou-se adequada às condições... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Brazil has difficulty to store production excesses waiting for a better moment for commercialization. The intensive use of mechanization, in the processes of grains production, reduces the harvest duration and increases the productivity, however, about only 9% of the farms have storage capacity. To prevent a bigger crisis in the sector, the government implemented a new politics of investments for the farming products storage stimulating the storing activities, mainly inside of the farms, allowing the exploration of a new market formed by the small and mediums producers with storage units in their own farms. In this way, the present work has the objective to develop a low cost automatic system for maize grains aeration, using the mathematical model based in the Fuzzy Theory, aiming at to fill small and mediums producers necessities, observing technician, energetic and economic criteria. In this way, was developed an electronic equipment for the data acquisition to collect the ambient data to the control of the maize grains aeration process and a computer program for processing and control the data collected for the acquisition system. The system will be able to lead the aeration of rational form determining the necessary aeration period allowing the reduction of the electric energy consumption. The results had shown the model of the aeration control based on the Fuzzy Theory revealed efficient and trustworthy in the task of aeration control. Also, it was possible to observe that in relation to the existing aeration systems already in the market the new proposal of development revealed adequate to the conditions preset of to create... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Marco Antonio Martin Biaggioni / Coorientador: Luiz Francisco da Cruz / Banca: Angelo Cataneo / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Altair Justino / Banca: Marcelo Giovanetti Canteri / Doutor

Orientador: João Pedro Albino / Banca: Davi Noboru Nakano / Banca: Vagner Cavenaghi / Resumo: As empresas têm inserido cada vez mais as práticas de Gestão do Conhecimento (GC) em suas estratégias como uma forma de gerar um ambiente propício à aprendizagem e atuar como um diferencial competitivo. No entanto, ao se tratar de um assunto relativamente recentes, o maior desafio para as organizações nesta nova era do conhecimento, é conseguir administrar com sucesso os ativos intangíveis. Diante disso, tornaram-se essenciais ações que agreguem valor na questão de quais fatores agem como facilitadores na utilização de práticas de GC dentro de uma organização, como também os que dificultam o seu sucesso. Inicialmente desenvolveu-se neste trabalho uma pesquisa descritiva e exploratória dos assuntos abordados. Em seguida, é realizado um estudo de caso alinhado por uma pesquisa participante, em uma grande empresa automobilística alemã (Continental AG), com o objetivo de analisar os principais Fatores Críticos de Sucesso (FCS) que afetam o funcionamento das Comunidades de Prática (CoPs). Tais comunidades são definidas como grupos inicialmente informais, que tem como objetivo compartilhar informações, percepções, experiências e conhecimento sobre uma área de interesse comum. Com os resultados coletados por meio de um questionário aplicado na empresa, é realizada uma análise quantitativa, qualitativa e de relações entre as respostas, que demonstram importantes dependências entre os fatores com relação às causas que desmotivam os funcionários na utilização das comunidades. Com isso, os fatores são classificados entre facilitadores e inibidores e ordenados em uma escala de ações prioritárias para implementação de suas melhorias. Por fim, conclui-se que os principais desafios impostos à organização concentram-se na gestão da cultura organizacional e comportamental, no sentido de gerar um ambiente favorável ao compartilhamento do conhecimento / Abstract: The companies have increasingly entered the practice of knowledge management (KM) into their strategies as a way generate an environment conductive for learning conductive for learning and act as a competitive differentiator. However, in the case of a reatively recent issue, the biggest challenge for organizations in this new era of knowledge, is get a succesfully manage intangible assets. Therefore, become essential actions that add value to the question of what factors act as facilitators in the use of KM practices within an organization, as well as hampering their success. Initially developed in thi thesis a descriptive and exploratory research of issues addressed. In the next step, performed a case study lined with a participant research in a large German automobile company (Continental AG), aiming to analyze the major Critical Success Factors (CSFs) that affect the functioning of the Communities of Practice (CoPs). They are defined as informal groups, which aim to share information, insights, experiences and knowledge about an area of common interest. Within the results collected through a questionnaire applied in the company, an analysis is performed by quantitative, qualitative and a relationships between the responses, which show important dependencies between the factors in the causes of demotivation of employees in the use of communities. Thus, the factors are ranked among facilitators and inhibitors, and ordered on a scale of priority actions for implementation of their improvement. Finally, it is concluded that the major challenges posed to the organization focus on organizational culture and behavior management in order to generate a favorable environment for knowledge sharing / Mestre

Orientador: Ivan Rizzo Guilherme / Coorientador: João Fernando Marar / Banca: Eraldo Pereira Marinho / Banca: Sandra Aparecida Sandri / Resumo: Um dos grandes desafios existentes na elaboração de um projeto de desenvolvimento de um campo marítimo de petróleo é a definição do sistema de produção. A dificuldade em escolher um bom sistema marítimo de produção de óleo está ligada a aspectos técnicos, econômicos, ambientais e políticos. A experiência adquirida ao longo dos anos pelos engenheiros é um fator essencial no sucesso da tomada dessas decisões em um projeto de produção. Diante deste cenário, existem algumas abordagens computacionais, na área de Inteligência Artificial, que podem ser utilizadas para a elaboração e desenvolvimento de sistemas inteligentes que auxiliam na solução de novos problemas por analogia a problemas antigos, baseado nas experiências adquiridas. O Raciocínio Baseado em Casos é uma dessas abordagens, e consiste basicamente na construção de sistemas baseado em conhecimento, tendo como princípio adaptar soluções antigas para resolver novos problemas, utilizando casos antigos para criar uma solução equiparável para um novo problema. O objetivo deste trabalho é realizar o estudo de diversos métodos e técnicas de Raciocínio Baseado em Casos, principalmente as utilizadas para realizar a indexação e recuperação de casos, considerando a abordagem da Teoria dos Conjuntos Nebulosos, para a posterior aplicação dos resultados na construção de um sistema nebuloso de raciocínio baseado em casos para recomendação de sistemas marítimos de produção de petróleo / Abstract: A major challenge in the elaboration of a project for development of offshore oilfields is the definition of the production system. The difficulty in choosing a good offshore oil production system is related to technical, economic, environmental and political aspects. The experience acquired over the years by engineers is an essential factor in the success of these decisions in a production project. In this scenario, there are some computational approaches, in the area of Artificial Intelligence, that can be used for the elaboration and development of intelligent systems that assist in solving new problems by analogy to old problems, based on experiences. The Case-Based Reasoning is one of these approaches, and basically consists in building knowledge-based systems, based on the principle to adapt old solutions to solve new problems, using old cases to create a solution equivalent to a new problem. The objective of this work is to make the study of various methods and techniques of Case-Based Reasoning, especially those used to perform the indexing and retrieval of cases, considering the approach of Fuzzy Set theory, for the subsequent application of the results in the development of a fuzzy case-based reasoning system for recommendation of offshore oil production systems / Mestre

Orientador: Adrian Oscar Dongo Montoya / Banca: Lourenço Chacon Jurado Filho / Banca: Jaime Luiz Zorzi / Resumo: A fala ou a necessidade de conversar não nasce bruscamente quando a criança emite suas primeiras palavras. O marco da aquisição dos fonemas, geralmente, é datado ao redor dos dezoito a vinte quatro meses, quando a criança é capaz de expressar-se oralmente de acordo com os padrões de uma língua. Mas, antes deste acontecimento, há uma etapa determinante na aquisição de tal conhecimento, denominada período sensório-motor. A evolução deste período é estudada quase sempre em função do meio social ou de estruturas inatas, independentes da evolução da inteligência, ou seja, da atividade da criança na interação com o meio. Com o objetivo de compreender a gênese da organização fonético-fonológica da fala na criança, realizou-se, neste trabalho, o estudo evolutivo das condutas vocais de crianças de três a dezoito meses, relacionando-as aos estágios do desenvolvimento sensório-motor descrito por Piaget. A pesquisa experimental demonstrou que as condutas sonoras produzidas no período sensório-motor evoluem correlativamente ao desenvolvimento da inteligência, em função da atividade e da interação da criança em seu meio, prolongando-se na fala estruturada de acordo com os padrões da língua. / Abstract: Speech or the need to talk doesn't just suddenly start when a child says its first words. The period that phonetic sounds are acquired by a child, is usually about the time it starts to speak, that is when it is eighteen to twenty four months of age, when a child is able to express itself orally, by the standards of a language. But, before this happens, there is a phase that is important in speech acquisition, known as the motor-sensorial phase. The evolution of the speech acquisition period, is nearly always studied considering factors such as the child's social background and innate structures, independently of the evolution of the child's intelligence, that is, interaction with what surrounds it. In order to better understand the phonetic-phonological organization of children's speech, this study of the vocal evolution of children aged three to eighteen months, was made to determine the stages of motor-sensory development, described by Piaget. Experimental research work showed that the sounds emitted prior to the motor sensory phase, evolve towards intelligence development, and the amount of interaction the child has with it's surroundings, leads to speech that is structured by the standards of a language. / Mestre

Resumo: O trabalho descrito nesta tese apresenta o desenvolvimento de um sistema computacional denominado PMNeural, baseado em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A finalidade do sistema é o tratamento de dados climáticos e de molhamento foliar por orvalho, visando reconhecer padrões de comportamento de variáveis meteorológicas em relação ao molhamento foliar por orvalho. Para determinar as melhores arquiteturas e algoritmos de treinamento de RNAs, bem como, definir quais as variáveis climáticas que influenciam significativamente na ocorrência do molhamento foliar, foram utilizados dois simuladores: o simulador SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) versão 4.2, que utiliza plataforma operacional Linux e o simulador JavaNNS - Java Neural Network Simulator 1.1, com ambiente de execução Windows, o qual é baseado no SNNS. Foram utilizados dados climáticos de três estudos de caso, dois destes referentes à cultura do trigo, oriundos de locais e datas diferentes. Base de Dados 1 - Fazenda Capão do Cipó, em Castro - PR, safra de inverno de 2003. Base de Dados 2 - Campo Demonstrativo e Experimental da Fundação ABC - Fazenda Palmeirinha, em Piraí do Sul - PR., safra de inverno de 2005. Base de Dados 3 - Posto Agrometeorológico ESALQ/USP em Piracicaba - SP, período entre julho e setembro de 2005. Um quarto estudo de caso foi elaborado a partir dos arquivos dos estudos de casos 1, 2 e 3, utilizando-se as variáveis climáticas comuns, juntamente com seus respectivos índices de molhamento. Dentre os algoritmos de treinamento testados nos simuladores, o Resilient 2 Propagation (Rprop) foi o que apresentou as menores taxas de erro em relação aos outros... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The work described in this thesis presents the development of a computational system named PMNeural based on Artificial Neural Networks (ANNs). The system has for purpose the handle of climatic and leaf wetness data, aiming to recognize patterns of behavior of meteorological variables in relation to the wetness from dew. Two simulators were used in order to determine the best architecture and ANNs training algorithms, as well as, to define which the climatic variables that influence significantly in the leaf wetness occurrence: the SNNS (Stuttgart Neural Network Simulator) version 4.2 for Linux platform, and the JavaNNS - Java Neural Network Simulator 1.1, for Windows platform, which is based on the SNNS. Climatic data of three case studies were used, two related to wheat culture, obtained from different places and dates. Dataset 1 - Capão do Cipó Farm, in Castro - PR, 2003. Dataset 2 - Palmeirinha Farm in Piraí do Sul - PR, 2005 winter crop. Dataset 3 - Meteorological Station of ESALQ/USP in Piracicaba - SP, from July to September, 2005. A fourth case study was elaborated from datasets of the case studies 1, 2 and 3, using the common climatic variables together with their respective wetness indexes. After testing the training algorithms in the simulators, the Resilient Propagation (Rprop) presented lower training errors than the others evaluated methods: Backpropagation Standard, Backpropagation for batch training, Backpropagation with momentum term, Backpropagation with chunkwise update, Backpropagation with Weight Decay and Quickprop. It was verified 4 also that, among the climatic variables used for classification of leaf wetness from dew, the inclusion of the schedule had influenced in the obtaining better ANNs results... (Complete abstract, click electronic access below) / Orientador: Angelo Cataneo / Coorientador: Alaine Margarete Guimarães / Banca: Célia Regina Lopes Zimback / Banca: Marco Antonio Martim Biaggioni / Banca: Manoel Henrique Salgado / Banca: Marcelo Giovanetti Canteri / Doutor

Resumo: Métodos estatísticos de interpolação são freqüentemente utilizados para se obter as características dos solos em locais não amostrados, visando diminuir o número de amostras necessárias para um bom mapeamento do campo. Nesse trabalho, a estimativa da variabilidade espacial de atributos do solo foi realizada de duas maneiras: primeiramente utilizando-se os métodos estatísticos da krigagem e da co-krigagem e posteriormente as redes neurais artificiais. Os resultados obtidos pelos dois métodos foram comparados, com a finalidade de se verificar a eficiência das redes neurais artificiais na estimativa de atributos do solo. Os resultados mostraram que as redes neurais artificiais, em particular as redes Perceptron, com uma e com duas camadas de neurônios, são capazes de estimar as variabilidades espaciais dos solos com precisão maior do que os métodos estatísticos da krigagem e da co-krigagem. As redes neurais artificiais também se mostraram eficientes na estimativa de uma determinada variável do solo em função de sua classe textural. / Abstract: Statistic methods of interpolation are often used to get the soil characteristics in non-sampled places in order to decrease samples numbers, which are necessary to obtain a good field mapping. In this project, the estimation of soil spatial variability attributes was done in two different ways. First, it was used statistic methods of kriging and cokriging, and in second instance, it was used artificial neural networks. The results computed by both techniques were compared each other in order to verify the efficiency of the artificial neural networks in estimating soil attributes. The results indicated that artificial neural networks, especially Perceptron networks, both with one and two layers of neurons, are able to estimate the soil spatial variability much better than the kriging and the cokriging methods. The artificial neural networks have also showed very efficient in estimating soil variables with respect to its textural class. / Orientador: Ivan Nunes da Silva / Coorientador: José Alfredo Covolan Ulson / Banca: Angelo Cataneo / Banca: Luiz Gonzaga Campos Porto / Banca: Gastão Moraes da Silveira / Banca: Casimiro Dias Gadanha Júnior / Doutor

Resumo: Essa tese apresenta o desenvolvimento de um sistema de mineração de dados baseado na técnica de computação evolucionária denominada Algoritmos Genéticos. O sistema resultante, de nome MinAG, realiza a tarefa de classificação de dados contínuos e destina-se a minerar dados físico-químicos do solo e da água. Os padrões de comportamento dos atributos minerados são apresentados no formato SE-ENTÃO, facilitando a compreensão da informação descoberta. Foram definidos alguns requerimentos e restrições para o uso desse sistema relacionados às características do arquivo de dados possível de ser minerado. O MinAG adota o conceito de computação em grid, o que propicia para que mais e melhores resultados sejam obtidos. Os testes realizados permitiram concluir que o sistema executou as tarefas definidas para o mesmo e gerou resultados corretos ao minerar as bases de dados a que se propôs, atingindo, portanto os objetivos dessa tese. Foram realizados dois estudos de casos. No primeiro foi utilizada uma base de dados brasileira sobre dados físico-químicos do solo obtidos por equipamentos de agricultura de precisão na região de Campos Novos Paulista - SP. No segundo estudo de caso usou-se uma base de dados de qualidade de água do estado da Flórida - EUA. Em ambos os casos o sistema foi capaz de atingir seu objetivo encontrando padrões de comportamento nos dados. Pode-se concluir que o sistema MinAG apresenta-se como uma nova maneira de analisar a correlação entre os elementos físico-químicos do solo e da água. Esse sistema não deve ser entendido como um substituto de métodos de análise tradicionais, como a estatística. Sua função é servir como uma ferramenta adicional na geração de informações para auxílio à compreensão do comportamento existente nos dados. / Abstract: This thesis presents the data mining system development based on an evolutionary computation technique named Genetic Algorithms. The MinAG system performs the continuous data classification task and mines water and soil physico-chemical datasets. The patterns discovered by mining the attributes are presented using the IF-THEN rule format. It makes it easier to understand the information discovered. Some requirements and restrictions related to the dataset features were defined in order to use the system. MinAG adopts the grid computing concept in order to produce more and better results. By the evaluation system, it was possible to conclude that it is able to perform the proposed tasks and produces correct results when mining the datasets. Therefore, the system reached the thesis goals. Two case studies were performed. In the first one, a Brazilian dataset related to soil physico-chemical properties was used. The data was obtained in Campos Novos Paulista - SP by Precision Agriculture equipment. In the second case study, a Florida - USA water quality dataset was utilized. The system discovered behavior patterns achieving the goals in both cases. The MinAG system presents a new way to analyse the correlation between the water and soil physico-chemical attributes. This system is not a substitute for traditional methods such as statistics. In fact, it is an auxiliary tool to generate information in order to help understand the behavior between data. / Orientador: Angelo Cataneo / Coorientador: Fedro S. Zazueta / Banca: Manoel Henrique Salgado / Banca: José Luis Braga / Banca: Luiz Roberto Almeida Gabriel / Banca: Marcelo Giovaneti Canteri / Doutor

Orientador: Marta Lígia Pomim Valentim / Banca: Helen de Castro Silva Casarin / Banca: Wanda aparecida Machado Hofmann / Resumo: O cenário contemporâneo globalizado afeta substancialmente todos os segmentos da sociedade, especialmente as empresas. Nesse contexto, as microempresas merecem destaque, pois são responsáveis pela economia de uma determinada cidade ou região e, portanto, torna-se relevante sua investigação devido ao seu caráter empreendedor. No entanto, poucas pesquisas são aplicadas no âmbito das microempresas no que tange aos aspectos da competitividade empresarial e do uso de informações estratégicas para a tomada de decisão. Além disso, as empresas geralmente desconhecem os métodos, as técnicas e as tecnologias de informação e comunicação (TICs) para a realização das atividades de prospecção e monitoramento informacional, as quais possibilitam identificar e acompanhar informações, permitindo uma tomada de decisão mais assertiva com a utilização de informação estratégica, o que contribui para a competitividade empresarial. Dessa forma, objetivou-se analisar os métodos formais e informais de prospecção e monitoramento informacional, por meio de um roteiro de entrevista aplicado às microempresas do ramo óptico associadas à Associação Comercial e Industrial de Marília (ACIM) pertencentes ao Núcleo Especializado de Ópticas de Marília (NEOM). Teve-se como base um modelo de prospecção e monitoramento informacional, bem como aspectos relacionados ao comportamento informacional que permitiram compreender como as empresas lidam com informação em seus negócios, e também questões inerentes ao futuro das empresas, por meio da percepção de cenários futuros. A análise dos dados foi realizada utilizando-se do método 'Análise de Conteúdo'. Os resultados foram apresentados detalhadamente por categorias de análise e também sinteticamente por empresas, visando nesse último caso fornecer o perfil de cada... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The contemporary global scenario significantly affects all segments of the society, particularly business. In this context, small-sized business noteworthy because they are responsible for the economy in a particular city or region and, therefore, becomes relevant their research because of its entrepreneurial character. However, few studies are implemented under the small-sized business aspects in terms of business competitiveness and the use of strategic information for decision making. Moreover, companies generally unaware of the methods, techniques and information and communication technologies (ICTs) to perform activities of information scanning and information mining, which enables to identify and track information, allowing decisionmaking more assertive with use of strategic information, which contributes to business competitiveness. This work aimed to analyze the formal and informal methods of information scanning and information mining, through a structured interview applied to small-sized business in the optical sector associated with the Associação Comercial e Industrial de Marília (ACIM) belonging to the Núcleo Especializado de Ópticas de Marília (NEOM). It had to be based on an information scanning and information mining model, as well as aspects related to information behavior that allowed us to understand how companies deal with information in their business, as well as issues relating to the future of companies, through the perception of future scenarios. The data analysis was performed using the method 'Content Analysis'. The results were presented in detail by analysis category and also synthetically by companies, in order to provide this latter case the profile of each NEOM company. We identified the key information needs and information sources used by managers, given its informal practice in scanning and mining... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Carlos Alberto Canesin / Banca: Júlio Borges de Souza / Banca: Denizar Cruz Martins / Resumo: O estudo da confiabilidade operacional de equipamentos se tornou fundamental para as empresas possuírem o devido controle dos seus ativos, tanto pelo lado financeiro quanto em questões de segurança. O estudo da taxa de falha de equipamentos prevê quando as falhas irão ocorrer possibilitando estabelecer atitudes preventivas, porém, seu estudo deve ser realizado em condições de operação estabelecidas e fixas. Os medidores de energia elétrica, parte do ativo financeiro das concessionárias de energia, são equipamentos utilizados em diversas condições de operação, tanto nas condições do fluxo de energia, tais como presenças de harmônicos, subtensões, sobre-tensões e padrões de consumo distintos, quanto pelo local físico de instalação, tais como maresia, temperatura, umidade, etc. As falhas nos medidores eletromecânicos de energia elétrica são de difícil constatação uma vez que a maioria dos erros de medição, ocasionados principalmente por envelhecimento de componentes, não alteram a qualidade da energia fornecida e nem interrompem o seu fornecimento. Neste sentido, este trabalho propõe uma nova metodologia de determinação de falhas em medidores eletromecânicos de energia elétrica ativa. Faz-se uso de banco de dados de uma concessionária de energia elétrica e do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados para selecionar as variáveis mais significativas na determinação de falhas em medidores eletromecânicos de energia elétrica ativa, incluindo no conjunto de falhas a operação com erros de medição acima do permitido pela legislação nacional (2010). Duas técnicas de mineração de dados foram utilizadas: regressão stepwise e árvores de decisão. As variáveis obtidas foram utilizadas na construção de um modelo de agrupamento de equipamentos associando a cada grupo uma probabilidade... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The operational reliability study of equipments has become primal in order to enterprises have the righteous control over their assets, both by financial side as by security reasons. The study for the hazard rate of equipments allows to foresee the failures for the equipments and to act preventively, but this study must be accomplished under established and fixed operation conditions. The energy meters, for their part, are equipments utilized in several operating conditions so on the utilization manner, like presence of harmonics, undervoltages and over-voltages and distinct consumption patterns, as on the installation location, like swel, temperature, humidity, etc. Failures in electromechanical Wh-meters are difficult to detect once that the majority of metering errors occurred mainly by aging of components do not change the quality of offered energy neither disrupt its supply. In this context, this work proposes a novel methodology to obtain failure determination for electromechanical Whmeters. It utilizes Wh-databases from an electrical company and of the process of knowledge discovery in databases to specify the most significant variables in determining failures in electromechanical Wh-meters, including in the failure set the operation with metering errors above those permitted by national regulations (2010). Two techniques of data mining were used in this work: stepwise regression and decision trees. The obtained variables were utilized on the construction of a model of clustering similar equipments and the probability of failure of those clusters were determined. As final results, an application in a friendly platform were developed in order to apply the methodology, and a case study was accomplished in order to demonstrate its feasibility. / Mestre

Resumo: O concreto é o material estrutural mais utilizado na construção civil. Há mais de um século e meio ele vem sendo estudado e aperfeiçoado. É confeccionado utilizando-se de matérias primas regionais, com características técnicas diferentes de outras regiões. O cimento também se apresenta com diversas formulações. Quantificar adequadamente esses materiais é o objetivo do estudo da dosagem do concreto, de tal modo a se obter um concreto que atenda às necessidades estruturais exigidas. Sendo a principal delas a resistência à compressão. A dosagem do concreto é uma prática essencialmente laboratorial quando se pensa em resultados aceitáveis. Através de experimentos são idealizados ábacos e diagramas que podem fornecer a resistência do concreto endurecido com diversas combinações de matérias primas utilizadas. Não há uma formulação matemática abrangente e bem definida para um processo generalizado de dosagem. A complexidade aumenta quando se adicionam outros componentes a mais no concreto simples e tradicional. Obter a relação entre eles é um trabalho contínuo. As redes neurais vêm sendo utilizadas na solução de problemas da engenharia civil, com ênfase na aplicação da técnica da retropropagação. Ela realiza satisfatoriamente as iterações entre as diversas variáveis, num processo de treinamento e aprendizagem, e tem sido capaz de generalizar soluções aceitáveis. Nesta pesquisa de doutorado é utilizada uma rede neural feedfoward com algoritmo retropropagação para prever a resistência e o módulo de elasticidade do concreto. Os dados de entrada são quantidades de materiais utilizadas para confeccionar 1 m3 de concreto adensado, de forma semelhante a dosagem por diagramas. Será aplicada na interpretação de diagramas de dosagem. Tais diagramas são amplamente utilizados por empresas na confecção de concretos,... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Concrete is the most widely used structural material in construction, for more than a century and a half it has been studied and improved. It's prepared using regional raw materials with different technical characteristics of other regions. The cement also performs with various formulations. Adequately quantify these materials is the goal of the study of the concrete mixtures proportion, to obtain a concrete that meets the structural needs required. The main one being the compressive strength. The strength of concrete is essentially a practice laboratory when one considers acceptable results. Through experiments are idealized abacus and diagrams that can provide the strength of hardened concrete with various combinations of raw materials used. There is no mathematical formulation of comprehensive and well defined for a generalized process of mixes. The complexity increases when other components is added in the most simple and traditional concrete. Obtain the relationship between them is a work in progress. Neural networks have been used in solving engineering problems, with emphasis on applying the technique of backpropagation. It performs satisfactorily iterations between the different variables in a process of training and learning, and has been able to generalize acceptable solutions. In this work is used a feedforward neural network with backpropagation algorithm to predict the compressive strength and modulus of elasticity of the concrete. The input data are quantities of materials used to fabricate 1,0 m3 of concrete hardened, similar dosing for diagrams and abacus. Such diagrams are widely used by companies in the manufacturing of concrete, yielding good precision in the final results. They are produced on the vast experience with the same materials and are highly regional representative to provide subsidies for training neural networks. This... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Carlos Roberto Minussi / Coorientador: Jorge Luís Akasaki / Banca: Anna Diva Plasencia Lotufo / Banca: Marco Antonio Morais Alcantara / Banca: David Calhau Jorge / Banca: Cesar Fabiano Fioriti / Doutor