Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8040_1.pdf: 1356225 bytes, checksum: 102f2a0a220b971a269f68419cf93313 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2002 / No presente trabalho apresentaremos um estudo das propriedades magnéticas de três sistemas: manganitas, fitas amorfas e bicamadas com anisotropia unidirecional. Foi dado enfoque ao efeito da desordem magnética nesses sistemas. Todas as medidas de magnetização foram feitas em um magnetômetro SQUID desenvolvido durante o período da tese. Estudamos várias amostras de manganitas, do tipo filme e espessas. Essas amostras apresentam o efeito de magneto-resistência colossal. As propriedades de transporte foram ajustadas usando o modelo dos canais de condução. As medidas na amostra dopada com Ho apresentaram um comportamento peculiar com um mínimo na resistência em baixas temperaturas. Esse mínimo foi associado ao espalhamento eletrônico em duas dimensões. Além desse mínimo, encontramos efeitos de termoremanência, histerese e irreversibilidade na resistência. A partir das medidas magnéticas foram levantados diagramas de fase que demonstraram comportamento do tipo vidro de spin. As propriedades em baixas temperaturas foram associadas a espalhamento eletrônico por paredes de domínios e a mistura de fases magnéticas. Também foi utilizado um modelo de transporte bidimensional para explicar a existência do mínimo na resistência. O segundo sistema estudado foi a fita amorfa Co70,4Fe4,6Si10B15. Nesse tema, o estudo da magnetoimpedância-gigante foi estendido até freqüências na faixa de microondas, e mostrada sua equivalência com a ressonância ferromagnética. Por fim, foi feito um estudo das propriedades magnéticas em filmes compostos de uma camada ferromagnética e outra antiferromagnética. Estes filmes apresentam anisotropia unidirecional com o ciclo de histerese deslocado. Os resultados demonstraram efeitos de desordem magnética com propriedades tanto do tipo vidro de spin quanto de campo aleatório. Pela primeira vez esses dois tipos de comportamentos foram encontrados em um único sistema. Os resultados foram comparados com simulações utilizando formalismo de campo médio, aplicado a um modelo de bicamadas com rugosidade. Obtendo-se portanto a evidência definitiva que a rugosidade na interface é fonte de desordem magnética nesses sistemas

Graças aos avanços tecnológicos nas áreas da computação, eletrônica embarcada e mecatrônica a robótica está cada vez mais presente no cotidiano da pessoas. Nessas últimas décadas, uma infinidade de ferramentas e métodos foram desenvolvidos no campo da Robótica Móvel. Um exemplo disso são os sistemas inteligentes embarcados nos veículos de passeio. Tais sistemas auxiliam na condução através de sensores que recebem informações do ambiente e algoritmos que analisam os dados e tomam decisões para realizar uma determinada tarefa, como por exemplo estacionar um carro. Este trabalho tem por objetivo apresentar estudos realizados no desenvolvimento de um controlador inteligente capaz de estacionar um veículo simulado em vagas paralelas, na qual seja possível entrar com uma única manobra. Para isso, foi necessário realizar estudos envolvendo a modelagem de ambientes, cinemática veicular e sensores, os quais foram implementados em um ambiente de simulação desenvolvido em C# com o Visual Studio 2008. Em seguida é realizado um estudo sobre as três etapas do estacionamento, que consistem em procurar uma vaga, posicionar o veículo e manobrá-lo. Para realizar a manobra foi adotada a trajetória em S desenvolvida e muito utilizada em outros trabalhos encontrados na literatura da área. A manobra consiste em posicionar corretamente duas circunferências com um raio de esterçamento do veículo. Sendo assim, foi utilizado um controlador robusto baseado em aprendizado supervisionado utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA), pois esta abordagem apresenta grande robustez com relação à presença de ruídos no sistema. Este controlador recebe dados de dois sensores laser (um fixado na frente do veículo e o outro na parte traseira), da odometria e de orientação de um sensor inercial. Os dados adquiridos desses sensores e a etapa da manobra em que o veículo está, servem de entrada para o controlador. Este é capaz de interpretar tais dados e responder a esses estímulos de forma correta em aproximadamente 99% dos casos. Os resultados de treinamento e de simulação se mostraram muito satisfatórios, permitindo que o carro controlador pela RNA pudesse estacionar corretamente em uma vaga paralela. / Thanks to technological advances in the fields of computer science, embedded electronics and mechatronics, robotics is increasingly more present in people\'s lives. On the past few decades a great variety of tools and methods were developed in the Mobile Robotics field, e.g. the passenger vehicles with smart embedded systems. Such systems help drivers through sensors that acquire information from the surrounding environment and algorithms which process this data and make decisions to perform a task, like parking a car. This work aims to present the studies performed on the development of a smart controller able to park a simulated vehicle in parallel parking spaces, where a single maneuver is enough to enter. To accomplish this, studies involving the modeling of environments, vehicle kinematics and sensors were conducted, which were implemented in a simulated environment developed in C# with Visual Studio 2008. Next, a study about the three stages of parking was carried out, which consists in looking for a slot, positioning the vehicle and maneuvering it. The \"S\" trajectory was adopted and developed to maneuver the vehicle, since it is well known and highly used in related works found in the literature of this field. The maneuver consists in the correct positioning of two circumferences with the possible steering radius of the vehicle. For this task, a robust controller based on supervised learning using Artificial Neural Networks (ANN) was employed, since this approach has great robustness regarding the presence of noise in the system. This controller receives data from two laser sensors (one attached on the front of the vehicle and the other on the rear), from the odometry and from the inertial orientation sensor. The data acquired from these sensors and the current maneuver stage of the vehicle are the inputs of the controller, which interprets these data and responds to these stimuli in a correct way in approximately 99% of the cases. The results of the training and simulation were satisfactory, allowing the car controlled by the ANN to correctly park in a parallel slot.

Graças aos avanços tecnológicos nas áreas da computação, eletrônica embarcada e mecatrônica a robótica está cada vez mais presente no cotidiano da pessoas. Nessas últimas décadas, uma infinidade de ferramentas e métodos foram desenvolvidos no campo da Robótica Móvel. Um exemplo disso são os sistemas inteligentes embarcados nos veículos de passeio. Tais sistemas auxiliam na condução através de sensores que recebem informações do ambiente e algoritmos que analisam os dados e tomam decisões para realizar uma determinada tarefa, como por exemplo estacionar um carro. Este trabalho tem por objetivo apresentar estudos realizados no desenvolvimento de um controlador inteligente capaz de estacionar um veículo simulado em vagas paralelas, na qual seja possível entrar com uma única manobra. Para isso, foi necessário realizar estudos envolvendo a modelagem de ambientes, cinemática veicular e sensores, os quais foram implementados em um ambiente de simulação desenvolvido em C# com o Visual Studio 2008. Em seguida é realizado um estudo sobre as três etapas do estacionamento, que consistem em procurar uma vaga, posicionar o veículo e manobrá-lo. Para realizar a manobra foi adotada a trajetória em S desenvolvida e muito utilizada em outros trabalhos encontrados na literatura da área. A manobra consiste em posicionar corretamente duas circunferências com um raio de esterçamento do veículo. Sendo assim, foi utilizado um controlador robusto baseado em aprendizado supervisionado utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA), pois esta abordagem apresenta grande robustez com relação à presença de ruídos no sistema. Este controlador recebe dados de dois sensores laser (um fixado na frente do veículo e o outro na parte traseira), da odometria e de orientação de um sensor inercial. Os dados adquiridos desses sensores e a etapa da manobra em que o veículo está, servem de entrada para o controlador. Este é capaz de interpretar tais dados e responder a esses estímulos de forma correta em aproximadamente 99% dos casos. Os resultados de treinamento e de simulação se mostraram muito satisfatórios, permitindo que o carro controlador pela RNA pudesse estacionar corretamente em uma vaga paralela. / Thanks to technological advances in the fields of computer science, embedded electronics and mechatronics, robotics is increasingly more present in people\'s lives. On the past few decades a great variety of tools and methods were developed in the Mobile Robotics field, e.g. the passenger vehicles with smart embedded systems. Such systems help drivers through sensors that acquire information from the surrounding environment and algorithms which process this data and make decisions to perform a task, like parking a car. This work aims to present the studies performed on the development of a smart controller able to park a simulated vehicle in parallel parking spaces, where a single maneuver is enough to enter. To accomplish this, studies involving the modeling of environments, vehicle kinematics and sensors were conducted, which were implemented in a simulated environment developed in C# with Visual Studio 2008. Next, a study about the three stages of parking was carried out, which consists in looking for a slot, positioning the vehicle and maneuvering it. The \"S\" trajectory was adopted and developed to maneuver the vehicle, since it is well known and highly used in related works found in the literature of this field. The maneuver consists in the correct positioning of two circumferences with the possible steering radius of the vehicle. For this task, a robust controller based on supervised learning using Artificial Neural Networks (ANN) was employed, since this approach has great robustness regarding the presence of noise in the system. This controller receives data from two laser sensors (one attached on the front of the vehicle and the other on the rear), from the odometry and from the inertial orientation sensor. The data acquired from these sensors and the current maneuver stage of the vehicle are the inputs of the controller, which interprets these data and responds to these stimuli in a correct way in approximately 99% of the cases. The results of the training and simulation were satisfactory, allowing the car controlled by the ANN to correctly park in a parallel slot.

[pt] Uma preocupação significativa durante a produção de óleo e gás é a garantia de escoamento para evitar desperdício de tempo e dinheiro. Devido às mudanças nas condições durante a produção (como pressão e temperatura), principalmente na região do pré-sal brasileiro, a solubilidade dos componentes do petróleo bruto (óleo-gás-água) pode diminuir, resultando na formação de depósitos. A incrustação é geralmente causada por parafina, hidratos e sal inorgânico. Neste trabalho, foram desenvolvidos modelos utilizando estratégias de Aprendizado de Máquina para monitoramento da formação de incrustações inorgânicas e medição de parâmetros de processo associados com formas de remediação de obstruções de outras fontes. Primeiramente, foram criados modelos do processo de formação de incrustação de carbonato de cálcio na presença de monoetilenoglicol (inibidor de hidrato) usando a arquitetura de redes neurais feedfoward prever o pressão diferencial um e cinco instantes à frente, obtendo um R2 superior a 92,9 porcento para ambos os horizontes de predição. O segundo tópico explorado foi desenvolver modelos para determinação do pH em sistemas pressurizados (até 6,0 MPa) por meio de análise de imagens. Podendo ser aplicados no monitoramento de sistemas como Sistema Gerador de Nitrogênio, utilizado para remediar alguns problemas de incrustação, dado que sua cinética depende fortemente do pH do sistema. Foram criados modelos de classificação para o pH do sistema (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) usando Redes Neurais Convolucionais (CNN), Máquina de Vetor de Suporte e Árvores de Decisão. Além disso, modelos CNN foram construídos para predizer o pH na faixa de 2- 10. / [en] A significant concern during oil and gas production is flow assurance to avoid loss of time and money. Due to production conditions changes (such as pressure and temperature), especially in the Brazilian pre-salt region, the solubility of the components of the crude oil (oil-gas-water) can decrease, resulting in the formation of deposits. The fouling is usually caused by wax, gas hydrate, and inorganic salt (scale). In this work, models were developed using Machine Learning strategies for scale formation monitoring and measuring process parameters associated with remediation of obstruction from other sources. First, models for the calcium carbonate scaling formation process in the presence of monoethylene glycol (typical gas hydrate inhibitor) were created using feedforward neural network architecture to predict the differential pressure (deltaP) one and five steps ahead, obtaining an R2 higher than 92.9 percent for the training and test group for both the prediction horizon. The second approach explored was the development of models for determining the pH in atmospheric and pressurized systems (up to 6.0 MPa) using image analysis. These models could be applied to control and monitor the Nitrogen Generation System, which can be used for different flow assurance problems, and its kinetics strongly depend on the system s pH value. This step initially created classification models for the system pH (2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) using the Convolution Neural Networks (CNN), Support Vector Machine, and decision tree architectures. Also, CNN models were built to predict the pH in the range of 2-10.

Este estudo teve como objetivo principal desenvolver uma técnica para síntese de um nanocompósito de Y-TZP/MWCNT-COOH (Zircônia estabilizada por 3 mol% de ítria reforçada por nanotubos de carbono funcionalizado em -COOH) com propriedades mecânicas e ópticas que permitam a sua futura utilização como infraestrutura de próteses fixas dentárias e pilares protéticos para implantes. Assim, foram avaliados a microestrutura, resistência à flexão, tenacidade à fratura, limite de fadiga e propriedades ópticas do nanocompósito e comparada àquelas medidas para Y-TZP convencional (controle). O material Y-TZP/MWCNT-COOH foi desenvolvido pelo processo de co-precipitação de hidróxidos mistos associado ao tratamento hidrotérmico/solvotérmico e prensagem uniaxial em formato de blocos para sistemas CAD/CAM. O pó de MWCNT-COOH foi caracterizado por meio de MEV-FEG, TEM, TGA, DRX e FRX previamente a sua utilização para desenvolvimento do nanocompósito. Espécimes foram obtidos a partir do material Y-TZP/MWCNT-COOH para caracterização por meio de DRX, MEV-FEG e TEM, e comparação de suas propriedades estruturais (densidade e contração), ópticas, resistência à flexão, tenacidade à fratura e limite de fadiga com a Y-TZP convencional. O MWCNT-COOH apresentou-se em feixes de nanotubos de carbono recobertos por sílica tendo comprimento médio de 5,10 ± 1,34 ?m, com 90% dos comprimentos medidos (D90) estando abaixo de 6,9 ?m. Foi verificado a não possibilidade da utilização de líquidos orgânicos em nenhum passo da fabricação dos compósito Y-TZP/MWCNT-COOH por levar ao escurecimento do compósito, inviabilizando sua futura aplicação clínica. O tratamento hidrotérmico sem uso de líquidos orgânicos mostrou-se eficaz em proporcionar o revestimento do nanotubo de carbono por partículas de óxido de zircônio e ítrio. Entretanto, ocasionou a formação de aglomerados e partículas de Y-TZP com tamanho maiores que 5 ?m. Uma densidade relativa de 97,4% foi alcançada para o compósito experimental de Y-TZP contendo MWCNT-COOH, tendo uma razão de contraste de 0.9929 ± 0.0012 e um valor de diferença de cor da Y-TZP convencional de 6,1 ± 3,1 ( ?E). As propriedades mecânicas da Y-TZP/MWCNT-COOH, dureza Vickers (10,14 ± 1,27 GPa; p=0,25) e tenacidade à fratura (4,98 ± 0,30 MPa.m1/2; p=0,39), não apresentaram diferença significativa da Y-TZP convencional (dureza: 8,87 ± 0,89; tenacidade à fratura: 4,98 ± 0,30 MPa.m1/2). Entretanto, para a resistência à flexão (p=0,003) e limite de fadiga cíclica (LFC) foram obtidos valores inferiores para o material experimental Y-TZP/MWCNT-COOH (resistência à flexão: 299,4 ± 30,5 MPa; LFC: 179,4 ± 22,5 MPa) quando comparado à Y-TZP controle (resistência à flexão: 623,7 ± 108,8 MPa; LFC: 439,0 ± 56,4 MPa). Com base nos resultados apresentados, é possível concluir que a síntese de um nanocompósito de Y-TZP/MWCNT-COOH com propriedades ópticas adequadas para aplicação na odontologia restauradora foi possível por meio dos métodos descritos, entretanto algumas adequações nos métodos de síntese e processamento para criação do nanocompósito devem ser realizadas para se evitar a acentuada diminuição de importantes propriedades mecânicas do material. / This study aim was to develop a technique for synthetize nanocomposite of Y-TZP/MWCNT-COOH (3 mol% Yttria-Stabilized Tetragonal Zirconia reinforced with COOH functionalized carbon nanotubes) with mechanical and optical properties that allow their future use as fixed dental prosthesis infrastructure and implant abutments. Thus, the following properties of the nanocomposite were investigated and compared to those measured for conventional Y-TZP (control): microstructure, flexural strength, fracture toughness, fatigue limit and optical properties. Y-TZP/MWCNT-COOH material was developed by the co-precipitation of mixed hydroxides associated with the hydrothermal/solvothermal treatment and uniaxial pressing to form blocks for CAD/CAM systems. The MWCNT-COOH powder was characterized by SEM-FEG, TEM, TGA, XRD and XRF prior to its use for the development of nanocomposite. Specimens were obtained from the Y-TZP/MWCNT-COOH material and characterized by XRD, SEM-FEG and TEM. After characterization, the material had their structural properties (density and contraction), optical, flexural strength, fracture toughness and fatigue limit compared to a conventional Y-TZP. The MWCNT-COOH material was observed to be a bundle formation of carbon nanotube covered with silica with an average length of 5.10 ± 1.34 ?m, with 90% of the measured lengths (D90) being below 6.9 ?m. It has been found to be not possible to use organic liquids on any step of the Y-TZP/MWCNT-COOH manufacturing process due to darkening of the composite, making it unfeasible to future clinical application. The hydrothermal treatment without the use of organic liquids was effective in providing the carbon nanotube coating by zirconium and yttrium oxide particles. However, this treatment led to the formation of agglomerates and particles of Y-TZP with larger than 5 ?m. A relative density of 97.4% was achieved for the Y-TZP/MWCNT-COOH composite, having a contrast ratio of 0.9929 ± 0.0012, and a color difference value from the conventional Y-TZP of 6.1 ± 3.1 (?E). The mechanical properties of Y-TZP/MWCNT-COOH, Vickers hardness (10.14 ± 1.27 GPa; p = 0.25) and fracture toughness (4.98 ± 0.30 MPa.m1/2; p = 0.39), showed no significant difference from the conventional Y-TZP (hardness: 8.87 ± 0.89; fracture toughness: 4.98 ± 0.30 MPa.m1/2). However, flexural strength (p = 0.003) and cyclic fatigue limit (CFL) showed lower values for the experimental material Y-TZP/MWCNT-COOH (flexural strength: 299.4 ± 30.5 MPa; CFL: 179.4 ± 22.5 MPa) compared to Y-TZP control (flexural strength: 623.7 ± 108.8 MPa; CFL: 439.0 ± 56.4 MPa). Based on the results presented, it could be conclude that the synthesis of a nanocomposite of Y-TZP/MWCNT-COOH with optical properties suitable for application in restorative dentistry was made possible by the described methods, however some adjustments in synthesis and processing methods for the nanocomposite creation should be taken; to avoid the sharp decrease of important mechanical properties of the material.

CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Neste trabalho, à discutido o problema de reconhecimento de objetos utilizando imagens extraÃdas de um sensor industrial 3D. NÃs nos concentramos em 9 extratores de caracterÃsticas, dos quais 7 sÃo baseados nos momentos invariantes (Hu, Zernike, Legendre, Fourier-Mellin, Tchebichef, Bessel-Fourier e Gaussian-Hermite), um outro à baseado na Transformada de Hough e o Ãltimo na anÃlise de componentes independentes, e, 4 classificadores, Naive Bayes, k-Vizinhos mais PrÃximos, MÃquina de Vetor de Suporte e Rede Neural Artificial-Perceptron Multi-Camadas. Para a escolha do melhor extrator de caracterÃsticas, foram comparados os seus desempenhos de classificaÃÃo em termos de taxa de acerto e de tempo de extraÃÃo, atravÃs do classificador k-Vizinhos mais PrÃximos utilizando distÃncia euclidiana. O extrator de caracterÃsticas baseado nos momentos de Zernike obteve as melhores taxas de acerto, 98.00%, e tempo relativamente baixo de extraÃÃo de caracterÃsticas, 0.3910 segundos. Os dados gerados a partir deste, foram apresentados a diferentes heurÃsticas de classificaÃÃo. Dentre os classificadores testados, o classificador k-Vizinhos mais PrÃximos, obteve a melhor taxa mÃdia de acerto, 98.00% e, tempo mÃdio de classificaÃÃo relativamente baixo, 0.0040 segundos, tornando-se o classificador mais adequado para a aplicaÃÃo deste estudo. / In this work, the problem of recognition of objects using images extracted from a 3D industrial sensor is discussed. We focus in 9 feature extractors (where seven are based on invariant moments -Hu, Zernike, Legendre, Fourier-Mellin, Tchebichef, BesselâFourier and Gaussian-Hermite-, another is based on the Hough transform and the last one on independent component analysis), and 4 classifiers (Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector machines and Artificial Neural Network-Multi-Layer Perceptron). To choose the best feature extractor, their performance was compared in terms of classification accuracy rate and extraction time by the k-nearest neighbors classifier using euclidean distance. The feature extractor based on Zernike moments, got the best hit rates, 98.00 %, and relatively low time feature extraction, 0.3910 seconds. The data generated from this, were presented to different heuristic classification. Among the tested classifiers, the k-nearest neighbors classifier achieved the highest average hit rate, 98.00%, and average time of relatively low rank, 0.0040 seconds, thus making it the most suitable classifier for the implementation of this study.

Este estudo teve como objetivo principal desenvolver uma técnica para síntese de um nanocompósito de Y-TZP/MWCNT-COOH (Zircônia estabilizada por 3 mol% de ítria reforçada por nanotubos de carbono funcionalizado em -COOH) com propriedades mecânicas e ópticas que permitam a sua futura utilização como infraestrutura de próteses fixas dentárias e pilares protéticos para implantes. Assim, foram avaliados a microestrutura, resistência à flexão, tenacidade à fratura, limite de fadiga e propriedades ópticas do nanocompósito e comparada àquelas medidas para Y-TZP convencional (controle). O material Y-TZP/MWCNT-COOH foi desenvolvido pelo processo de co-precipitação de hidróxidos mistos associado ao tratamento hidrotérmico/solvotérmico e prensagem uniaxial em formato de blocos para sistemas CAD/CAM. O pó de MWCNT-COOH foi caracterizado por meio de MEV-FEG, TEM, TGA, DRX e FRX previamente a sua utilização para desenvolvimento do nanocompósito. Espécimes foram obtidos a partir do material Y-TZP/MWCNT-COOH para caracterização por meio de DRX, MEV-FEG e TEM, e comparação de suas propriedades estruturais (densidade e contração), ópticas, resistência à flexão, tenacidade à fratura e limite de fadiga com a Y-TZP convencional. O MWCNT-COOH apresentou-se em feixes de nanotubos de carbono recobertos por sílica tendo comprimento médio de 5,10 ± 1,34 ?m, com 90% dos comprimentos medidos (D90) estando abaixo de 6,9 ?m. Foi verificado a não possibilidade da utilização de líquidos orgânicos em nenhum passo da fabricação dos compósito Y-TZP/MWCNT-COOH por levar ao escurecimento do compósito, inviabilizando sua futura aplicação clínica. O tratamento hidrotérmico sem uso de líquidos orgânicos mostrou-se eficaz em proporcionar o revestimento do nanotubo de carbono por partículas de óxido de zircônio e ítrio. Entretanto, ocasionou a formação de aglomerados e partículas de Y-TZP com tamanho maiores que 5 ?m. Uma densidade relativa de 97,4% foi alcançada para o compósito experimental de Y-TZP contendo MWCNT-COOH, tendo uma razão de contraste de 0.9929 ± 0.0012 e um valor de diferença de cor da Y-TZP convencional de 6,1 ± 3,1 ( ?E). As propriedades mecânicas da Y-TZP/MWCNT-COOH, dureza Vickers (10,14 ± 1,27 GPa; p=0,25) e tenacidade à fratura (4,98 ± 0,30 MPa.m1/2; p=0,39), não apresentaram diferença significativa da Y-TZP convencional (dureza: 8,87 ± 0,89; tenacidade à fratura: 4,98 ± 0,30 MPa.m1/2). Entretanto, para a resistência à flexão (p=0,003) e limite de fadiga cíclica (LFC) foram obtidos valores inferiores para o material experimental Y-TZP/MWCNT-COOH (resistência à flexão: 299,4 ± 30,5 MPa; LFC: 179,4 ± 22,5 MPa) quando comparado à Y-TZP controle (resistência à flexão: 623,7 ± 108,8 MPa; LFC: 439,0 ± 56,4 MPa). Com base nos resultados apresentados, é possível concluir que a síntese de um nanocompósito de Y-TZP/MWCNT-COOH com propriedades ópticas adequadas para aplicação na odontologia restauradora foi possível por meio dos métodos descritos, entretanto algumas adequações nos métodos de síntese e processamento para criação do nanocompósito devem ser realizadas para se evitar a acentuada diminuição de importantes propriedades mecânicas do material. / This study aim was to develop a technique for synthetize nanocomposite of Y-TZP/MWCNT-COOH (3 mol% Yttria-Stabilized Tetragonal Zirconia reinforced with COOH functionalized carbon nanotubes) with mechanical and optical properties that allow their future use as fixed dental prosthesis infrastructure and implant abutments. Thus, the following properties of the nanocomposite were investigated and compared to those measured for conventional Y-TZP (control): microstructure, flexural strength, fracture toughness, fatigue limit and optical properties. Y-TZP/MWCNT-COOH material was developed by the co-precipitation of mixed hydroxides associated with the hydrothermal/solvothermal treatment and uniaxial pressing to form blocks for CAD/CAM systems. The MWCNT-COOH powder was characterized by SEM-FEG, TEM, TGA, XRD and XRF prior to its use for the development of nanocomposite. Specimens were obtained from the Y-TZP/MWCNT-COOH material and characterized by XRD, SEM-FEG and TEM. After characterization, the material had their structural properties (density and contraction), optical, flexural strength, fracture toughness and fatigue limit compared to a conventional Y-TZP. The MWCNT-COOH material was observed to be a bundle formation of carbon nanotube covered with silica with an average length of 5.10 ± 1.34 ?m, with 90% of the measured lengths (D90) being below 6.9 ?m. It has been found to be not possible to use organic liquids on any step of the Y-TZP/MWCNT-COOH manufacturing process due to darkening of the composite, making it unfeasible to future clinical application. The hydrothermal treatment without the use of organic liquids was effective in providing the carbon nanotube coating by zirconium and yttrium oxide particles. However, this treatment led to the formation of agglomerates and particles of Y-TZP with larger than 5 ?m. A relative density of 97.4% was achieved for the Y-TZP/MWCNT-COOH composite, having a contrast ratio of 0.9929 ± 0.0012, and a color difference value from the conventional Y-TZP of 6.1 ± 3.1 (?E). The mechanical properties of Y-TZP/MWCNT-COOH, Vickers hardness (10.14 ± 1.27 GPa; p = 0.25) and fracture toughness (4.98 ± 0.30 MPa.m1/2; p = 0.39), showed no significant difference from the conventional Y-TZP (hardness: 8.87 ± 0.89; fracture toughness: 4.98 ± 0.30 MPa.m1/2). However, flexural strength (p = 0.003) and cyclic fatigue limit (CFL) showed lower values for the experimental material Y-TZP/MWCNT-COOH (flexural strength: 299.4 ± 30.5 MPa; CFL: 179.4 ± 22.5 MPa) compared to Y-TZP control (flexural strength: 623.7 ± 108.8 MPa; CFL: 439.0 ± 56.4 MPa). Based on the results presented, it could be conclude that the synthesis of a nanocomposite of Y-TZP/MWCNT-COOH with optical properties suitable for application in restorative dentistry was made possible by the described methods, however some adjustments in synthesis and processing methods for the nanocomposite creation should be taken; to avoid the sharp decrease of important mechanical properties of the material.