Por décadas, a qualidade de produtos é determinada por testes em ambientes de laboratório, como testes de acelerados de vibração, ciclagem térmica, choque mecânicos ou térmicos, entre outros. Porém, mais recentemente um novo tipo de técnica tem adquirido a confiança de pesquisadores e projetistas. As técnicas conhecidas como HALT (Highly Accelerated Life Testing) e HASS (Highly Accelerated Stress Screening), ou seja, testes acelerados e amplificados que submetem produtos a condições severas, têm mostrado sua importância e eficiência no âmbito da detecção de falha em produtos ainda na fase de produção. Este trabalho tem por objetivo desenvolver e implementar um algoritmo de controle baseado em métodos heurísticos para ser usado em ensaios acelerados usando um Shaker eletrodinâmico. Este controlador deve ser robusto o suficiente para se adequar a possíveis efeitos de ressonância do shaker que podem vir a alterar a dinâmica do sistema, inviabilizando controles tradicionais com parâmetros fixos. Os resultados obtidos através de vários ensaios mostraram que ambos os sistemas de controle são eficientes, pois o erro entre o sinal desejado (tensão mecânica ou aceleração) e os medidos experimentalmente, tendem rapidamente a zero não apresentando sobressinais consideráveis ou erro em regime permanente, tanto para frequência fixa quanto para varredura de frequência. A comparação entre o controlador tradicional PID e o controle heurístico baseado em Lógica Fuzzy, que foram aplicados no shaker eletrodinâmico, comprova que, para mudanças na amplitude do sistema, o controle Fuzzy apresentou menor sobressinal, o que é mais favorável do ponto de vista mecânico. Logo, a metodologia proposta pode ser aplicada para ensaios HALT/HASS com o intuito de obter grandes vibrações e, por conseguinte tensões, para identificar possíveis falhas de projeto e então, poder corrigi-las. / For decades, product quality is determined by environmental tests, such as accelerated vibration tests, thermal cycling, mechanical or thermal shock, and others. However, more recently a new type of test has gained the trust of researchers and designers. Known techniques such as HALT (Highly Accelerated Life Testing) and HASS (Highly Accelerated Stress Screening), or accelerated and amplified testing that submit products to severe conditions have shown their importance in the efficiency and fault detection in products still in production phase. This study aims to develop and implement a control algorithm based on heuristic methods in order to be used in a system of accelerated tests in an electrodynamic shaker. This controller must be robust enough to fit the resonance effects of the shaker that it can change the system dynamic, invalidating traditional controls with fixed parameters. The results obtained through tests showed both control systems are efficient, because the error between desired signal (mechanical stress and acceleration) and the experimentally measured tend rapidly to zero, there aren’t overshoots or steady state errors, both for constant frequency and for sweep frequency. Comparing the PID traditional control and the Logic Fuzzy control, applied in electrodynamic shaker, we proved that to change system amplitude, the fuzzy control presented lower overshoot, that is favorable from the standpoint of mechanical. Therefore, the methodology proposed can be applied to HALT/HASS tests in order to obtain large vibrations and, consequently stress, to identify possible flaws in the design and correct them.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento, Florianópolis, 2013 / Made available in DSpace on 2013-12-05T22:45:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 320420.pdf: 2068618 bytes, checksum: d0ce1c71192156986b4faf9a3fa4b28b (MD5) Previous issue date: 2013 / A Engenharia do Conhecimento recorre a abordagens transdisciplinares objetivando oferecer soluções às demandas sociais, destacando-se, artefatos para suporte à decisão. A tomada de decisão humana pode ser de magnitude tão complexa que a atividade intensiva em conhecimento realizada pelo especialista demande assistência proveniente de modelos elaborados por uma visão sistêmica do engenheiro do conhecimento no espaço da solução. O problema desta pesquisa emerge da atividade do especialista médico em Classificação de Risco Metabólico em crianças e adolescentes. As variáveis deste cenário e o processo de classificação apresentam incertezas, manifestadas por causalidade e imprecisão. Redes Bayesianas são empregadas no suporte a classificação cujas variáveis que representam o conhecimento são de natureza probabilística. Contudo, o método bayesiano clássico, diante do fator imprecisão, pode convergir para resultados não qualificados em conformidade àqueles obtidos pelo raciocínio clínico. Por outro lado, Redes Fuzzy-Bayesianas aprimoraram o modelo clássico para suportar inferência sobre conceitos ambíguos. Esta pesquisa contribuiu com o desenvolvimento de um modelo de inferência fuzzy-bayesiano para variáveis não-dicotômicas oferecendo suporte ao raciocínio médico num cenário complexo cuja dinâmica da imprecisão é caracterizada por um tipo de superposição conceitual. Essencialmente dispõe de formalismo matemático modificando a equação do Teorema de Bayes, introduzindo qualificadores difusos para lidar com a imprecisão. Para verificar o modelo utilizou-se de simulações aplicadas sobre dados reais de prontuários. Os resultados obtidos mostraram-se convergentes com a interpretação do especialista e a característica notável foi à qualidade destes resultados nos intervalos próximos aos pontos de corte utilizados pelos especialistas e reproduzidos pelo método bayesiano clássico, problema este que não releva a imprecisão. O modelo distribuiu as probabilidades das hipóteses diagnósticas acompanhando a dinâmica inerente a imprecisão das evidências. Este efeito mostra que um paciente, mesmo que de modo gradual, pode estar evoluindo para um cenário de risco metabólico. O modelo é propenso de ser acoplado a metodologias da Engenharia do Conhecimento e sua implementação pode gerar uma ferramenta aliada à prática do diagnóstico clínico. <br> / Abstract : The Knowledge Engineering uses transdisciplinary approaches aiming to provide solutions to social demands, especially, artifacts for decision support. The human decision making can be so complex that the magnitude knowledge intensive activity undertaken by specialist demande assistance from models developed by a systemic view of the knowledge engineer in the solution space. The problem of this research emerges from the activity of the specialist physician in Metabolic Risk Rating in children and adolescents. The variables of this scenario and the classification process is uncertain, expressed by causality and imprecision. Bayesian networks are employed to support the classification whose variables representing knowledge are probabilistic in nature. However, the classical Bayesian method, given the uncertainty factor can converge to results unskilled in accordance to those obtained by clinical reasoning. On the other hand, improved Bayesian Networks Fuzzy-classical model to support inference about ambiguous concepts. This research contributed to the development of a fuzzy-Bayesian inference for non-dichotomous variables supporting the medical reasoning in a complex scenario whose dynamics of vagueness is characterized by a kind of conceptual overlay. Essentially offers mathematical formalism modifying the equation of Bayes Theorem, introducing fuzzy qualifiers to deal with imprecision. To verify the model we used simulations applied to real data from medical records. The results obtained were convergent with interpretation specialist and notable feature was the quality of these results in the ranges near the cutoff points used by experts and reproduced by classical Bayesian method, a problem that does not excuse the inaccuracy. The distributed model the odds of diagnostic hypotheses tracking the dynamics inherent imprecision of the evidence. This effect shows that a patient, even if gradually, may be evolving into a scenario of metabolic risk. The model is likely to be coupled to the Knowledge Engineering methodologies and their implementation can generate a tool coupled with the practice of clinical diagnosis.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico . Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-21T21:32:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 225169.pdf: 2511225 bytes, checksum: 36f37a31d14c7074a9cffb0cf4932fd4 (MD5) / Esta dissertação apresenta a pesquisa sobre o desenvolvimento de um método e modelo de apoio à decisão, na avaliação de imóveis urbanos. Pretende-se aumentar a transparência nas avaliações, capacitando os agentes sociais não especialistas, e os profissionais que atuam na área, em melhor compreender e decidir acerca da formação dos valores no mercado imobiliário. O método desenvolvido contribui no conhecimento sobre como as variáveis difusas influenciam a formação do valor dos imóveis. Os critérios de referências são indicadores físicos, sociais e econômicos, agrupados e combinados em operações lógicas de sistemas fuzzy (fuzzy sets). O modelo proposto ordena e combina indicadores de qualidade da construção, de localização e do mercado. Estes indicadores são agregados em blocos de regras de um dendrograma tipo Top Down Induction of Decision Trees, com operações básicas da lógica fuzzy. O modelo foi aplicado na avaliação de um apartamento, onde se verificou sua sensibilidade e a robustez.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-03-01Bitstream added on 2014-06-13T19:20:46Z : No. of bitstreams: 1 halmeman_mcr_dr_botfca.pdf: 760209 bytes, checksum: 510075c6d575c0ea80dcb0d121f17318 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, com expansão de produção acelerada nos últimos anos, movida principalmente, pela elevação do consumo doméstico de etanol e açúcar. O estado de São Paulo concentra a maior quantidade de canaviais do país. O setor sucroalcooleiro produz energia térmica e elétrica suficientes para seus processos de produção e excedentes de energia elétrica que podem ser comercializados. Por esse motivo é necessário estabelecer indicadores energéticos capazes de verificar quais usinas possuem processos eficientes na geração e no consumo de energia elétrica. Desse modo, o objetivo do trabalho foi estabelecer índices de eficiência e racionalidade com base na geração, consumo de energia elétrica, produção de etanol e quantidade de cana-de-açúcar processada para três usinas do setor sucroalcooleiro, utilizando-se análises estatísticas e lógica fuzzy. A aplicação da análise estatística e lógica fuzzy, baseando-se no Fator de Potência (FP) e no Fator de Carga (FC) indicaram a eficiência e racionalidade na forma de utilização da energia elétrica. As três usinas analisadas possuem grande potencial de produção e exportação de açúcar e etanol e estão localizadas na região Centro-Oeste do estado de São Paulo. Os dados coletados na safra 2008/2009 permitiram a avaliação da utilização da energia elétrica em cinco setores de cada usina e estabelecer parâmetros para avaliar o desempenho energético, de forma a classificar sua situação de acordo com as variáveis linguísticas: “Muito Ruim”, “Ruim”, “Médio”, “Bom” e “Muito Bom”, conforme um sistema de controle baseado na lógica fuzzy. A classificação mostrou que a usina USA teve desempenho satisfatório para os setores... / Brazil is the largest producer of sugar cane in the world, with expansion of production accelerated in recent years, driven mainly by rising domestic consumption of ethanol and sugar. The state of São Paulo has the largest amount of sugar plantations in the country. The alcohol sector produces sufficient thermal and electrical energy for its processes of production and exceeding electricity that can be commercialized. For this reason is necessary to establish energy indicators, it show if the plants have efficient processes in the generation and power consumption. Thus, the objective was establish indices of efficiency and rationality based on generation, power consumption, ethanol production and quantity of sugar cane processed for three plants of this sector, using statistical and fuzzy logic. The application of statistical analysis and fuzzy logic, based on Power Factor (PF) and Load Factor (CF) showed the efficiency and rationality in the form of electrical energy is used. The plants analyzed have great potential for production and export of sugar and ethanol, they are in the Midwestern, state of São Paulo. The data collected in the season 2008/2009 allowed the evaluation of the use of electricity in five sectors of each plant and establishing criteria for assessing the energy performance in order to classify their situationaccording to the linguistic variables: Very Poor Bad, Medium, Good and Very Good as a control system based on fuzzy logic. Classification showed that the plant called USA had a satisfactory performance for the areas of reception and extract the juice. The USB power plant was more efficient and rational for the sectors of boiler and distilleries. The plant USC for the juice extraction industry, expressed an excellent performance (high rating), but the same sector at the... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2004-11-05Bitstream added on 2014-06-13T19:20:49Z : No. of bitstreams: 1 manzine_lg_dr_botfca.pdf: 570411 bytes, checksum: 7ffe63fb122d825827f76347ba38c828 (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / O presente trabalho tem como objetivo utilizar a Teoria Fuzzy para obtenção de uma metodologia alternativa na escolha da estrutura tarifária de energia elétrica mais conveniente para a agroindústria e, em conseqüência, colaborar, reduzindo também os custos da oferta de energia elétrica para o país. A metodologia citada utiliza como variáveis principais o índice de utilização de energia elétrica e o fator de carga do horário de ponta. Estes dois parâmetros elétricos, juntamente com o fator de carga do horário fora de ponta, fornecem o enquadramento tarifário que mais se ajusta a uma determinada UC. Uma aplicação da metodologia estudada é apresentada num estudo de caso, envolvendo resultados obtidos com a migração tarifária de uma UC e ainda uma abordagem comparando os preços médios da energia elétrica para um consumidor em pleno funcionamento e para um projeto de planta elétrica. O Modelo Fuzzy alternativo construído teve desempenho comparável ao modelo, usando as fórmulas de preço médio de energia elétrica para o enquadramento tarifário de uma UC, fato confirmado no estudo de caso levado a efeito neste trabalho. Relativamente ao estudo de caso, chegou-se à conclusão afirmativa para a migração tarifária da ETC para a MTHSV, com diminuição no valor da demanda contratada. As análises feitas com o GMG, instalado na UC, mostraram ganho financeiro ao se gerar energia elétrica na atual estrutura e organização da linha de produção da UC, sendo desaconselhável sob o ponto de vista financeiro, se o GMG tiver de ser adquirido. Quanto ao controle das demandas de potências solicitadas, estudos mostraram que é necessário, não sendo, porém viável levando-se em conta o aspecto estritamente financeiro com um controlador de demanda nos moldes propostos por uma empresa especializada, consultada com esta finalidade. / The present work aims to use Fuzzy Theory to obtain an alternative methodology in choosing the most convenient tariff structure of electric energy for agroindustry and as consequence to cooperate for its rational use and also reduce the costs in offering electric energy for the country. The methodology uses as main variables the index of electric energy usage and the load factor at peak hours. These two electric parameters along with the load factor out of peak hours make up the tariff adjustment which best applies to a determined consuming unit. One usage of the studied methodology is shown in a case study involving obtained results from tariff migration of one consuming unit. It is also presented an approach comparing average tariff of electric energy for consumers at full work as well as for an electric plant project. The built alternative Fuzzy Model had a performance comparable to the main model using formulas of electric energy average tariff for tariff adjustment of one consuming unit. Such procedure was confirmed in the case study carried out in this work. Concerning the case study there was a positive conclusion for tariff migration of CCT to GSTTM with a decrease on the value of the contracted demand. Analysis carried out with GMG, which was installed at consuming unit, showed a financial profit when generating electric energy on the current structure and organization of production line at consuming unit thus being unadvisable under financial aspects if GMC is to be purchased. Researches show that it is necessary the control of required energy demand. However it is not viable considering only the financial aspects with a demand controller under the proposed models for a specialized company which was consulted for such aim.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:33:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-11-24Bitstream added on 2014-06-13T18:44:56Z : No. of bitstreams: 1 pereira_cja_dr_rcla.pdf: 3102935 bytes, checksum: f63c54be769615a9e581a9b476b27ed5 (MD5) / As técnicas de análise de dados e de busca de soluções fornecidas pela Computação Inteligente tiveram, nos últimos tempos, um grande avanço em seu desenvolvimento. Essas técnicas têm sido utilizadas com eficácia e eficiência no tratamento de problemas complexos e/ou que possuam uma grande quantidade de dados a serem processados. A integração destas técnicas com as ferramentas computacionais de produção e análise de informações geográficas (Geoprocessamento) é, portanto, muito vantajosa, especialmente com relação à grande quantidade de dados geralmente envolvida nas questões de natureza espacial. Este trabalho apresenta dois exemplos de uso de técnicas de Computação Inteligente em procedimentos de produção e análise de informações geográficas: um Sistema de Raciocínio Nebuloso (baseado na Lógica Nebulosa) para a construção de um mapa de fertilidade de solos, e uma Rede Neural Artificial para a identificação de agrupamentos espaciais em dados sócio-econômicos. Os dois exemplos foram conduzidos utilizando-se um software especialmente construído para esta finalidade, denominado GAIA – Geoprocessamento Apoiado por Inteligência Artificial –, e que doravante está disponível como Software Livre para qualquer pesquisador interessado em utilizar estas ferramentas. O estudo conclui que o uso das técnicas provenientes da computação inteligente, em comparação com técnicas tradicionais de análise de dados, contribuiu para um aumento da qualidade dos resultados obtidos. / Data analysis and problem solving techniques supplied by Soft Computing have had, lately, a great advance in their development. These techniques have been used with effectiveness and efficiency to deal with complex problems and/or problems that have too much data to be processed. The integration of such techniques with the tools for computational geographic information analysis (Geocomputation) is therefore very advantageous, especially in relation to the great quantity of data normally involved in spatial matters. This study presents two examples on how to use Soft Computing techniques in conjunction with geographic information analysis procedures: a Fuzzy Reasoning System (based on Fuzzy Logic) to build a soil fertility map, and an Artificial Neural Network to identify spatial clusters in socioeconomic data. Both examples were conducted using a software specifically developed towards this objective, called GAIA - Artificial Intelligence Supported Geocomputation, from now on available as a Free Software to any interested researcher. The study arrives at the conclusion that the use of soft computing techniques, as compared to classical procedures, leads to an increased quality on the final results.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:34:58Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-07-26Bitstream added on 2014-06-13T19:44:42Z : No. of bitstreams: 1 chaves_le_dr_guara.pdf: 1947123 bytes, checksum: ee8c45d5619f8378be62c209cfe77f98 (MD5) / O presente estudo teve por objetivo verificar a associação entre a exposição aos poluentes do ar e o número de internações hospitalares por asma e pneumonia. Para a verificação foi proposto desenvolver e validar modelos fuzzy (Mamdani) e neuro-fuzzy (Sugeno) e comparar qual dos modelos apresenta uma melhor eficácia para a predição de internações. A metodologia utilizada foi dividida em três módulos: limpeza e elaboração de dados, elaboração do modelo fuzzy (Mamdani) e elaboração do modelo neuro-fuzzy (Sugeno). Foram coletados dados reais de internações do DATASUS, os quais foram utilizados como saída do modelo. Os dados de entradas foram os poluentes do ar material particulado (MP10), dióxido de enxofre (SO2), ozônio (O3) e a temperatura aparente (Tap). As saídas geradas pelos modelos foram comparadas e correlacionadas com os dados reais de internações através do Coeficiente de Correlação de Pearson. Para o estudo o nível de significância estatístico adotado foi α = 5%. A acurácia dos modelos foi realizada utilizando a Curva ROC. Neste estudo foi possível desenvolver e validar os modelos. O modelo neuro-fuzzy apresentou melhor correlação do que o modelo fuzzy; porém a acurácia foi melhor para o modelo fuzzy / This study aimed at investigating the association between exposure to air pollutants and the number of hospital admissions for asthma and pneumonia. For such verification it was proposed to develop and validate the Mamdani fuzzy and neuro-fuzzy (Sugeno) models and compare which of the two provides better efficacy in predicting hospitalization. The methodology was divided into three modules: data cleaning and preparation, elaboration of the fuzzy model (Mamdani) and elaboration of the neuro-fuzzy model (Sugeno). Data were collected from DATASUS actual admissions, which were used as the models output. The input data were air pollutants particulate matter (PM10), sulfur dioxide (SO2), ozone (O3) and the apparent temperature (Tap). The outputs generated by the models were compared and correlated with the actual data of admissions through the Pearson Correlation Coefficient. In this study the level of statistical significance adopted was α = 5%. The accuracy of the models was performed using the ROC curve. In this study it was possible to develop and validate the models. The neuro-fuzzy model showed better correlation than the fuzzy model, but the accuracy was better for the fuzzy model

Made available in DSpace on 2014-12-02T11:16:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-03-28Bitstream added on 2014-12-02T11:21:15Z : No. of bitstreams: 1 000791728.pdf: 8735217 bytes, checksum: cf80ae699288f197963afe8b24191345 (MD5) / Com o aumento da população e das indústrias houve um aumento na geração de resíduos de diversas origens. Os resíduos domésticos, industriais, resíduos de serviço de saúde, dentre outros, devem ser dispostos de forma segura. Existem diversas maneiras de disposição final segura para os resíduos, tais como aterros sanitários controlados, usinas de biodigestão e incineradores, soluções essas que são empregadas separadamente. Por outro lado, nas últimas décadas houve um aumento significativo no consumo de energia elétrica devido a diversos fatores, tais como o aumento populacional e a melhoria da qualidade de vida. Nesta pesquisa foi analisado um modelo de otimização que engloba o uso de diferentes tecnologias de geração de energia e rotas tecnológicas de processamento dos resíduos por meio de processos térmicos, biológicos e recicláveis. O modelo é aplicado em estudo de caso para as regiões Metropolitanas de São Paulo, Campinas, Vale do Paraíba e Litoral Norte, utilizando tecnologias consolidadas para processamento de resíduos. O tratamento térmico gera cinzas que podem ser utilizadas na indústria ou podem ser dispostas em aterros sanitários. O uso do transporte dos resíduos melhora a eficiência, geração de energia elétrica e a receita financeira. Analisa-se também a vantagem da redução das emissões de dióxido de carbono equivalente, sendo que esta diferença pode ser comercializada. A partir da modelagem realizada, verificou-se que algumas localidades devem concentrar os resíduos líquidos e orgânicos para aumentar a geração de biogás em tecnologias de bioestabilização, possibilitando o aumento de ciclos híbridos, consequentemente melhorando a potência elétrica das plantas de processamento. Nas plantas ocorre a venda de energia elétrica, adubo orgânico, materiais reciclados e cinzas, ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / With the increase in population and industries, an increase in waste generation of various nature is observed. Domestic waste, industrial waste health service, among others, must be safely disposed. There are several ways to dispose the waste in a secure manner, such as controlled landfills, bio-digestion plants and incinerators, solutions that are used separately. By the other side, in recent decades a significant increase in power consumption was observed due to various factors, such as population growth and improved quality of life. In this research, an optimization model that encompasses the use of different technologies for energy generation and technological pathways for processing of waste through processes of thermal, biological and recyclable was analyzed. The model is applied in a case study for the metropolitan regions of São Paulo, Campinas and the Paraíba Valley and the North Coast just using consolidated technologies for waste processing. The results show a considerable production of electric energy even given to recycling and bio-stabilization. The heat treatment produces ash that can be used in industry or can be disposed of as landfill cover. The sale of raw materials produced by recycling and organic fertilizer technologies make this project financially attractive. The use of waste transportation improves efficiency, power generation and financial revenue. It also analyzes the advantages of a reduction in emissions of carbon equivalent, in which this difference can be commercialized. From the modeling performed, it was found that some regions should concentrate liquid and organic wastes to enhance the biogas generation in bio-stabilization waste technologies, enabling the increase of hybrid cycles, thereby improving the electric power processing plants. Electric energy, organic fertilizer, recycled matter and ash can be sold, ... (Complete abstract click eletronic access below)

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Nesta pesquisa, é abordado o desenvolvimento de um sistema inteligente visando à classificação (análise) dos fatores de risco à saúde numa visão amplamente adotada pelo Núcleo de Apoio à Saúde da Família (NASF). Trata-se de um recurso alternativo importante para a referida entidade, assim como para uso em outros núcleos similares. A base de dados no NASF é composta por informações procedentes de 376 pacientes alocados em setores numa divisão feita por bairros. Estes pacientes são assistidos, semanalmente, com atividades físicas e realização de exames de saúde. Os dados clínicos são armazenados numa base de dados configurada no MySQL 6.3. O sistema, baseado na teoria da lógica fuzzy, emprega uma métrica de inferência, um controlador fuzzy, de acordo com a concepção do dispositivo de defuzzificação proposto por Mamdani. Nesta pesquisa, é avaliado o desempenho do controlador lógico fuzzy, no qual é possível verificar as classificações de cada indicador como o índice de massa corporal, razão cintura/quadril, pressão arterial, níveis glicêmicos, síndrome metabólica, frequência cardíaca de repouso, colesterol total, LDL-C, HDL-C, triglicerídeos, circunferência abdominal, os quais compõem os principais parâmetros à análise. O sistema para o servidor é realizado usando a linguagem de programação C-sharp e do aplicativo web em Cordova. Em resumo, verifica-se que o programa do NASF pode ser melhor acompanhado pelos profissionais da área, que puderam obter uma visão do estado da saúde d... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This research addresses the development of an intelligent system focusing on the classification (analysis) of health risk factors through a point of view widely used by NASF (Family Health Support Group). It is an important alternative resource for this entity, as well as for the use of many others similar health support groups. NASF database is formed by information of more than 376 patients divided into sectors through a division made by neighborhoods. These patients are observed weekly, with physical activities and health exams. Clinical data is stored in a MySQL 6.3 defined database. The system, based on fuzzy logic theory, works with metric inference, a fuzzy controller according to the defuzzification process proposed by Mamdani. This research evaluated fuzzy logic controller performance, in which is possible to verify the classification of each indicator such as body mass index, waist/hip ratio, blood pressure, glicemic levels, metabolic syndrome, rest cardiac frequency, total cholesterol, LDL-C, HDL-C, triglycerides, abdomen circumference, which are the main parameters for analysis. The system development for the server was developed by using C-sharp and web Cordova. In short, it was possible to check that NASF program can have a better follow up by health professionals and obtain the patient status and, thus, direct adequate physical activity for each participant, furthermore, the patient will have his health profile by smartphone which allows resources to be used co... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:28:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-12-20Bitstream added on 2014-06-13T19:16:08Z : No. of bitstreams: 1 euzebio_csg_me_bauru.pdf: 3031848 bytes, checksum: 6b7741a092864eabaa133ffdbcd4eed8 (MD5) / A necessidade de reduções de custos aliada ao aumento de qualidade das peças produzidas requer a implementação de sistemas inteligentes em ambientes industriais. O controle dos danos causados no processo de retificação é de interesse direto da indústria dependente desse processo. O objetivo deste trabalho é a proposição de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças de aço SAE 1020 no processo de retificação plana. Foram realizados doze testes para diferentes condições de usinagem. Para cada teste foram coletados dados referentes a potência elétrica e emissão acústica (sinal puro). Os níveis de queima das peças foram analisados visualmente e com o auxílio computacional. A partir dos sinais de emissão acústica, potência de corte e parâmetros utilizando esses dois sinais, regras linguísticas foram estabelecidas para as diversas situações de queima (leve, média, severa) com a aplicação da lógica nebulosa utilizando-se o Toolbox do MATLAB. Quatro modelos práticos de sistema fuzzy foram desenvolvidos. O primeiro modelo com duas entradas apenas resultam num processo de simples análise. O segundo modelo possui a entrada adicional da estatística do desvio do valor médio (MVD), associando uma nova informação e precisão. Esse modelo é baseado em um sistema de inferência de três entradas, combinados dois a dois. O terceiro modelo, com 64 regras, baseia-se nas mesmas três entradas utilizadas no segundo modelo, combinadas três a três. Esses dois modelos diferem entre si pela base de regras desenvolvidas. O quarto modelo difere do terceiro devido ao número de regras e a entrada adicional baseada na potência de corte, do desvio padrão da mesma e do sinal RMS de emissão acústica. Apresentando respostas válidas, os quatro modelos desenvolvidos mostraram eficiência, precisão, confiabilidade e... / The need of costs reduction and quality increase of the produced pieces requires the implementation of intelligent systems in industrial environments. The control of damages caused during the grinding process is interesting to the industry that depends on such process. This work uses fuzzy logic as tool to classify and estimate burn levels in the grinding process in order to help controlling such process. Twelve tests were performed for different grinding conditions. For each test, data were concerning electrical power and acoustic emission (raw signal). The levels of burning parts were analyzed visually and with computer assistance. Based on acoustic emission signals, cutting power, and statistics using these two signals, liguistic rules were established for the various burn situations (slight, intermediate, sever) by applying fuzzy logic using the MATLAB toolbox. Four practical fuzzy system models were developed. This first model with two inputs resulted only in a simple analysis process. The second model has an additional MVD statistic input, associating information and precision. This model is base d on an inference system of three inputs, combined two by two. The third model with 64 rules is based on the same three inputs used in the second model, differ by the rule base developed. The forth model is different from the third one due to the number of rules, the additional input based on the cutting power, the standard deviation and the acoustic emission RMS signal. The four developed models presented valid responses, proving effective, accurate, reliable and easy to use for the determination of ground workpiece burn. In this analysis... (Complete abstract click electronic access below)