Este trabalho investiga a aplicação do Filtrode Kalman a sistemas de posicionamento no mar, necessários aos trabalhos de prospecção e produção de petróleo em águas profundas.Inicialmente é apresentado um resumo dos sistemas de rádio posicionamento, citando-se os principais sensores aplicáveis, com especial ênfase ao sistema ARGO. Com a finalidade de informação, é apresentado a seguir um resumo dos atuais procedimentos de posicionamento no mar utilizados pela Petrobrás. Posteriormente são apresentados os algoritmos de estimação considerados, a saber, Filtro de Kalman e Método dos M1nimos Quadrados. Técnicas de particionamento das equações do Filtro de Kalman, para redução do tempo de processamento e adequação com o arranjo de sensores, são também apresentadas. No penúl tim';o cap1 tulo apresentamos um resumo teórico do algoritmo do Filtro de Kalman para o movimento uniforme de um m6vel em um referencial plano. gráficos, Finalmente referentes às são mostrados implementações dos os resultados algoritmos de estimação anteriormente citados, das estimativas e simulações dos estados referentes a posição e erros oriundos de medidas de'; distância, com conclusões.de velocidade,comentár ios e conclusões.

O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta para a identificação do modelo aerodinâmico de uma aeronave em tempo real, com vistas à melhoria da eficiência de campanhas de ensaios em voo relacionadas à aquisição de dados para levantamento e validação de modelos. A ferramenta apresentada neste trabalho, denominada RealSysId, baseia-se no método de mínimos quadrados ortogonais recursivo e foi desenvolvida em ambiente MATLAB 7.8.0 R2009. O método aplicado torna-se vantajoso, pois possibilita avaliar não somente as estimativas dos parâmetros, mas também a estrutura do modelo aerodinâmico em tempo real. Essa característica permite a avaliação de resultados de modo imediato e, assim, a tomada de decisão e a coordenação para repetição de manobras podem ser realizadas em tempo real, aumentando a eficiência da campanha de ensaios em voo. Neste trabalho, uma descrição da ferramenta é apresentada e três estudos de caso são discutidos. O primeiro deles apresenta a validação do algoritmo e apresenta uma comparação dos resultados obtidos pelo método dos mínimos quadrados ortogonais clássico e recursivo. O segundo exemplo discute a aplicabilidade e importância do fator de esquecimento no processo de identificação em tempo real quando da avaliação de sistemas variantes no tempo. Por fim, o terceiro estudo de caso apresenta uma análise da carga computacional demandada pela ferramenta para a seleção do modelo aerodinâmico de forma recursiva em função da quantidade de regressores candidatos utilizados pelo usuário.

Este trabalho tem como objetivo a aplicação de técnicas recentes de estimação de parâmetros aerodinâmicos de uma aeronave não-tripulada utilizando dados reais obtidos com ensaios em voo. O modelo aerodinâmico completo da aeronave foi identificado pelo método dos dois passos. Inicialmente, foram empregadas técnicas de reconstrução de trajetórias para calibração dos sensores da aeronave, utilizando-se o método de erro na saída e o estimador de máxima verossimilhança. Na segunda etapa do método, as derivadas de estabilidade e controle foram estimadas pelo método dos mínimos quadrados ortogonais parciais, em que os regressores candidatos são ordenados com base em sua capacidade de reduzir a variância do resíduo. Por ser do tipo "equation error", este método tem a vantagem de ser não-iterativo, quando aplicado a um modelo linear nos parâmetros. Entretanto, é sensível a erros nas variáveis independentes, o que torna essencial a etapa anterior de reconstrução dos estados da aeronave. Esta metodologia foi inicialmente aplicada a um modelo de simulação de uma aeronave, para então ser utilizada com dados reais obtidos em ensaios em voo. A capacidade preditiva do modelo aerodinâmico identificado foi confirmada pela validação com um segundo conjunto de dados.

Atualmente, os documentos normativos que tratam da determinação das propriedades de rigidez e resistência para elementos roliços estruturais de madeira não levam em consideração em seus modelos matemáticos a influência das irregularidades existentes na geometria dessas peças. O presente trabalho tem como objetivo determinar o valor ótimo do módulo de elasticidade longitudinal para peças roliças estruturais de madeira por intermédio de uma técnica de otimização aliada ao método da análise inversa, ao método dos elementos finitos e ao método dos mínimos quadrados. / Currently, the normative documents that deal with the determination of the properties of rigidity and resistance for round structural timber elements round timber do not take in consideration in both calculations and mathematical models the influence of the existing of irregularities in the geometry of these elements. An objective of this work is to determine the optimum value of the modulus of elasticity for round structural timber elements by an optimization technique associated to the inverse analysis method, to the finite element method and the least squares method.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:27:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1650980 bytes, checksum: 2eada7484c172bd2ec1018551b573927 (MD5) Previous issue date: 2008-08-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Very high resolution orbital sensor images are becoming more and more frequently used for any number of applications: in the construction of databases for use in Geographic Information Systems (GIS); in the creation and revision of regional scale mapping; as support for area planning and organization in regional, municipal and urban capacities; etc. The high spatial resolution of these sensors allows for the identification of many well-defined features, and facilitates point collection for performing geometric correction on these images. However, due to this high resolution, and with the possibility of obtaining more accurate geometric corrections, great care should be taken to obtain more accurate terrestrial reference coordinates and in choosing transformation models between coordinate systems. Otherwise, the quality of the generated products may be compromised, seeing as the errors committed in reference coordinates will propagate throughout the derivative products. Consequently, to evaluate the geometric quality of these images, techniques that determine their properly assessed positional uncertainty spatially are required. The objective of the present work is to evaluate geometric corrections in the coordinates of a very high resolution orbital image, applying the following planar and spatial transformation models: affine projection, projective and modified projective. To determine parameters that correlate the image and terrestrial systems, the Method of Least Squares was employed, using the parametric model, with the purpose of adjusting image coordinates, relating these directly with homologous reference coordinates using control points that are found distributed through the image. With good precision estimates available for the reference coordinates, the quality of screen (image) coordinates and transformation parameters can be evaluated. Inverse transformations were subsequently made to obtain surface coordinates and their standard deviations. From this, using propagation of variance, an image containing the root mean square (RMS) error value in meters for each pixel was generated. With the obtained results and the spatial positional accuracy analysis, it was concluded that the three-dimensional space projective model is the most accurate of the various models presented. / Imagens provenientes de sensores orbitais de altíssima resolução vêm sendo cada vez mais utilizadas em diversos trabalhos, tais como: confecção de base de dados para uso em Sistema de Informações Geográficas (SIG); atualização e ou confecção de mapas em escalas regionais; auxílio no planejamento e organização do espaço em âmbito regional, municipal e ou urbano; etc. A alta resolução espacial desses sensores permite a identificação de muitas feições com boa definição, e proporcionam maior facilidade na coleta de pontos para a realização da correção geométrica dessas imagens. Porém, devido à alta resolução e a possibilidade de se obter resultados mais precisos na correção geométrica, deve-se ter cuidado elevado na obtenção de coordenadas terrestres de referência mais precisas e na escolha dos modelos de transformação entre sistemas de coordenadas, pois, caso contrário, a qualidade dos produtos gerados pode ser comprometida, uma vez que os erros cometidos nas coordenadas de referência se propagam para os produtos derivados. Conseqüentemente, para avaliar a qualidade geométrica dessas imagens, há a necessidade de envolver técnicas que evidenciem a incerteza posicional - devidamente avaliada - de forma espacializada. O presente trabalho tem por objetivo, avaliar a correção geométrica nas coordenadas de uma imagem orbital de altíssima resolução, aplicando os seguintes modelos planos e espaciais de transformações: modelo de projeção afim, modelo projetivo e modelo projetivo modificado. Para determinar os parâmetros que relacionam o sistema de imagem e o sistema terrestre é empregado o Método dos Mínimos Quadrados – MMQ, através do método paramétrico, com a finalidade de ajustar as coordenadas de imagem, relacionando-as diretamente com as coordenadas homólogas de referência, utilizando pontos de controle que se encontram distribuídos em toda imagem. Com a disposição de uma boa estimativa da precisão das coordenadas de referência, a qualidade das coordenadas de tela (imagem) e dos parâmetros de transformação pode ser avaliada. Posteriormente, realizam-se transformações inversas para obter as coordenadas de superfície e seus desvios padrão. Daí, através da propagação de variâncias, gera-se uma imagem contendo o valor do erro médio quadrático (RMS), em metros, para cada pixel da imagem. Consequentemente, de posse dos resultados obtidos e da análise da precisão posicional espacializada, conclui-se que o modelo projetivo utilizando o espaço tridimensional é o mais preciso quando comparado com outros modelos apresentados.

Atualmente, os documentos normativos que tratam da determinação das propriedades de rigidez e resistência para elementos roliços estruturais de madeira não levam em consideração em seus modelos matemáticos a influência das irregularidades existentes na geometria dessas peças. O presente trabalho tem como objetivo determinar o valor ótimo do módulo de elasticidade longitudinal para peças roliças estruturais de madeira por intermédio de uma técnica de otimização aliada ao método da análise inversa, ao método dos elementos finitos e ao método dos mínimos quadrados. / Currently, the normative documents that deal with the determination of the properties of rigidity and resistance for round structural timber elements round timber do not take in consideration in both calculations and mathematical models the influence of the existing of irregularities in the geometry of these elements. An objective of this work is to determine the optimum value of the modulus of elasticity for round structural timber elements by an optimization technique associated to the inverse analysis method, to the finite element method and the least squares method.

O presente trabalho procurou aperfeiçoar um código criado para calcular os parâmetros k0 e Q0, denominado COVAR, adicionando um outro método para a determinação do fator k0 e aprimorar a análise de covariância existente, criando uma nova versão: COVAR v4.1. O presente trabalho também desenvolveu um novo método de cálculo para os parâmetros α e vários fatores k0 em um único ajuste de mínimos quadrados, por meio de uma metodologia inédita, utilizando matrizes de covariância e todas as incertezas parciais envolvidas. Para aplicação deste método, outro código foi desenvolvido, denominado AKFIT v2.1, no qual possui a capacidade de efetuar dois ajustes, linear e não-linear, na determinação de α e k0 para várias irradiações. Foi utilizado um conjunto de dados com irradiações realizadas nos anos de 2008 e 2010, pelo Laboratório de Metrologia Nuclear (LMN) e por meio do reator nuclear IEAR-1, do IPEN-CNEN/SP, correspondendo aos radionuclídeos 95Zr, 65Zn, 69mZn, 46Sc, 140La e 60Co, resultando em 21 conjuntos de dados a serem analisados para verificar o desempenho dos códigos criados. Para COVAR v 4.1, os resultados do cálculo alternativo para o fator k0 foram próximos dos valores obtidos pelo método original do programa e foram consistentes com a literatura. Para AKFIT v2.1, realizou-se ajustes com ambas irradiações simultâneas e separadas. Os modelos ajustados concordaram com a literatura. O valor de α foi de 0,0025(83), que está de acordo com resultados obtidos anteriormente pelo LMN. As correlações entre os parâmetros k0 se comportaram como esperado, com valores menores entre diferentes elementos e maiores entre elementos iguais com diferentes energias e usando o mesmo comparador. Pode-se concluir que os métodos propostos foram capazes de calcular os valores de k0, com AKFIT v2.1 sendo uma nova técnica no qual é possível determinar dois parâmetros, α e k0, ao mesmo tempo, de modo rápido e preciso. Espera-se que o código AKFIT possa ser aperfeiçoado, adicionando mais parâmetros, como Q0 e f, tornando-o uma ferramenta de ajuste completo para a determinação de todos os parâmetros essenciais do Método k0 de AAN. / The present work aims to improve a code for calculating k0 and Q0 parameters, called COVAR, adding another method of calculating k0 factor and improving the covariance analysis, creating a new version: COVAR v4.1. The present work also aims the development of a new method of calculating the alpha and several k0 parameters in a single least square fit, by means of a novel methodology, using covariance matrices and all partial uncertainties. For the calculations applying this new method, another code was developed, called AKFIT v2.1 which performs linear and non-linear fittings for the determination of alpha and k0 parameters for several irradiations in different periods. We used a database with irradiations in the years 2008 and 2010 performed at the IEAR-1 nuclear reactor of the IPEN-CNEN/SP, by the Nuclear Metrology Laboratory (LMN), corresponding to radionuclides 95Zr, 65Zn, 69mZn, 46Sc, 140La and 60Co and resulting in 21 data sets which were analyzed in order to verify the performance of COVAR4.1 and AKFIT2.1. For COVAR v4.1, the results with the alternative calculation of k0 factor were close to the already existing calculation and were consistent with the literature. For AKFIT v2.1 fittings were performed with both irradiations simultaneously and separately. The fitted models agreed with the literature. The α value was 0,0025(83), which agrees with previous results obtained by the LMN. The correlations between the parameters k0 behaved as expected, with smaller values between different elements and greater correlations between equal elements with different energies and using the same comparator measurement. It can be concluded that the proposed methods were able to calculate the values of k0, with AKFIT v2.1 being a new technique in which it is possible to determine two parameters, alpha and k0 at the same time, quickly and accurately. It is expected that AKFIT code can be improved by adding more parameters, such as Q0 and f, by making a complete fitting for the determination of all the main parameters for the k0 NAA method.

O presente trabalho procurou aperfeiçoar um código criado para calcular os parâmetros k0 e Q0, denominado COVAR, adicionando um outro método para a determinação do fator k0 e aprimorar a análise de covariância existente, criando uma nova versão: COVAR v4.1. O presente trabalho também desenvolveu um novo método de cálculo para os parâmetros α e vários fatores k0 em um único ajuste de mínimos quadrados, por meio de uma metodologia inédita, utilizando matrizes de covariância e todas as incertezas parciais envolvidas. Para aplicação deste método, outro código foi desenvolvido, denominado AKFIT v2.1, no qual possui a capacidade de efetuar dois ajustes, linear e não-linear, na determinação de α e k0 para várias irradiações. Foi utilizado um conjunto de dados com irradiações realizadas nos anos de 2008 e 2010, pelo Laboratório de Metrologia Nuclear (LMN) e por meio do reator nuclear IEAR-1, do IPEN-CNEN/SP, correspondendo aos radionuclídeos 95Zr, 65Zn, 69mZn, 46Sc, 140La e 60Co, resultando em 21 conjuntos de dados a serem analisados para verificar o desempenho dos códigos criados. Para COVAR v 4.1, os resultados do cálculo alternativo para o fator k0 foram próximos dos valores obtidos pelo método original do programa e foram consistentes com a literatura. Para AKFIT v2.1, realizou-se ajustes com ambas irradiações simultâneas e separadas. Os modelos ajustados concordaram com a literatura. O valor de α foi de 0,0025(83), que está de acordo com resultados obtidos anteriormente pelo LMN. As correlações entre os parâmetros k0 se comportaram como esperado, com valores menores entre diferentes elementos e maiores entre elementos iguais com diferentes energias e usando o mesmo comparador. Pode-se concluir que os métodos propostos foram capazes de calcular os valores de k0, com AKFIT v2.1 sendo uma nova técnica no qual é possível determinar dois parâmetros, α e k0, ao mesmo tempo, de modo rápido e preciso. Espera-se que o código AKFIT possa ser aperfeiçoado, adicionando mais parâmetros, como Q0 e f, tornando-o uma ferramenta de ajuste completo para a determinação de todos os parâmetros essenciais do Método k0 de AAN. / The present work aims to improve a code for calculating k0 and Q0 parameters, called COVAR, adding another method of calculating k0 factor and improving the covariance analysis, creating a new version: COVAR v4.1. The present work also aims the development of a new method of calculating the alpha and several k0 parameters in a single least square fit, by means of a novel methodology, using covariance matrices and all partial uncertainties. For the calculations applying this new method, another code was developed, called AKFIT v2.1 which performs linear and non-linear fittings for the determination of alpha and k0 parameters for several irradiations in different periods. We used a database with irradiations in the years 2008 and 2010 performed at the IEAR-1 nuclear reactor of the IPEN-CNEN/SP, by the Nuclear Metrology Laboratory (LMN), corresponding to radionuclides 95Zr, 65Zn, 69mZn, 46Sc, 140La and 60Co and resulting in 21 data sets which were analyzed in order to verify the performance of COVAR4.1 and AKFIT2.1. For COVAR v4.1, the results with the alternative calculation of k0 factor were close to the already existing calculation and were consistent with the literature. For AKFIT v2.1 fittings were performed with both irradiations simultaneously and separately. The fitted models agreed with the literature. The α value was 0,0025(83), which agrees with previous results obtained by the LMN. The correlations between the parameters k0 behaved as expected, with smaller values between different elements and greater correlations between equal elements with different energies and using the same comparator measurement. It can be concluded that the proposed methods were able to calculate the values of k0, with AKFIT v2.1 being a new technique in which it is possible to determine two parameters, alpha and k0 at the same time, quickly and accurately. It is expected that AKFIT code can be improved by adding more parameters, such as Q0 and f, by making a complete fitting for the determination of all the main parameters for the k0 NAA method.

Este trabalho apresenta um pacote computacional, desenvolvido para a identificação de parâmetros de sistemas lineares multivariáveis, representados por equações a diferenças. O pacote possui flexibilidade para a estimação dos parâmetros, na presença de ruídos correlacionados. Os parâmetros são estimados utilizando os algoritmos de Mínimos Quadrados e Mínimos Quadrados Parcionado, em suas versões recursivas. Os dados de entrada/saída podem ser obtidos por simulação ou por aquisição de dados. O pacote permite o emprego da técnica de Monte Carlo para a análise estatística das estimativas. Exemplos de sistemas simulados são exaustivamente testados na validação dos algoritmos. É proposto um esquema, utilizando o pacote, para a obtenção das derivadas de estabilidade e controle de aeronaves.

A análise modal experimental tem contribuído de forma decisiva para caracterização e solução de problemas de engenharia, relacionados à vibração estrutural. Uma das áreas fundamentais da análise modal experimental é a identificação de sistemas, cujo objetivo é determinar as propriedades dinâmicas de uma estrutura, descritas através das freqüências naturais, fatores de amortecimento e modos de vibrar do sistema em análise. Neste trabalho é realizado um estudo sobre as técnicas paramétricas de identificação de sistemas no domínio do tempo utilizando o modelo auto-regressivo de média móvel vetorial (ARMAV) e o modelo auto-regressivo vetorial (ARV). Em ambos os modelos, os procedimentos de identificação dos parâmetros auto-regressivos, responsáveis pela dinâmica do sistema, são estimados utilizando a aproximação dos mínimos quadrados. A partir desses coeficientes um modelo em espaço de estado do sistema é construído, a fim de estimar os parâmetros modais do sistema dinâmico. A ordem do modelo ARMAV, necessária para determinar as características dinâmicas do sistema, é estimada através do critério de informação Bayesiana (BIC). Para o caso do procedimento baseado no modelo ARV, onde apenas as respostas do sistema são consideradas no processo de identificação, uma nova técnica é proposta para solucionar o problema da identificação da ordem do modelo dinâmico. Essa técnica, baseada na estabilidade das freqüências naturais estimadas em várias identificações, contribuiu também para automação do procedimento de identificação. O desempenho dos algoritmos de identificação utilizando o modelo ARMAV, e o modelo ARV juntamente com a nova metodologia desenvolvida, é verificado através de aplicações a dados provenientes de simulações numéricas e de um ensaio experimental realizado em uma placa de alumínio. / The experimental modal analysis has contribued in a decisive way to characterization and solution of engineering problems, related to structural vibration. One of the fundamental areas of the experimental modal analysis is the mechanical systems identification, whose objective is to identify the dynamic properties of a structure, described through the natural frequencies, damping ratios and mode shapes of the system in analysis. In this work a study is accomplished on the parametric techniques of systems identification in time domain using the Auto-Regressive Moving Average Vector (ARMAV) and the Auto-Regressive Vector (ARV) models. In these models, the procedures of the auto-regressive parameters identification that describes the dynamics of the system are estimated using the least square approach. Trough these coefficients a model in state space is built, in order to identify the modal parameters of the dynamic system. The order of the ARMAV model, necessary to determine the dynamic characteristics of the system, is estimated through Bayesian Information Criterion (BIC). For the procedure based on the model ARV, where only the system responses are considered in the identification process, a new technique is proposed to solve the identification problem of the order of the dynamic model. This technique, based on the stability of the natural frequencies in several identifications, also contributed to automation of the identification procedure. The performance of these identification algorithms using the ARMAV model, and the ARV model together with the new developed methodology, is verified using data from numerical simulations and from an experimental test accomplished in an aluminum plate.