Este trabalho de pesquisa apresenta uma proposta para um sistema de supervisão automatizada de processo dedicado à soldagem de componentes eletrônicos. Essa soldagem é realizada por forno de refusão de solda, o qual pertence ao processo de montagem de produtos eletrônicos com tecnologia de dispositivo de montagem em superfície (Surface Mounting Devide SMD). Esses produtos, para o caso estudado, são aplicados no ramo automotivo, o qual exige que o processo produtivo tenha características destacadas de repetibilidade, padronização, além da preservação do meio ambiente. Para atender essas características o mencionado processo emprega a tecnologia de solda sem chumbo (lead free) na soldagem de componentes. Essa tecnologia exige que o perfil térmico possua uma média de temperatura maior sobre os elementos submetidos ao processo de soldagem, quando comparado com o processo tradicional estanho-chumbo. Para atender essa exigência o sistema de supervisão proposto neste trabalho adquire informações relacionadas a temperaturas das zonas do forno, integridade de resistência de aquecimento, sistema de insuflamento de ar quente e velocidade de operação da esteira transportadora de placas. Essa aquisição é apresentada para o operador do sistema, por meio de uma Interface Homem-Máquina, com a meta de alertar sobre o atual estado do processo. Nessa interface é destacada a previsão de campos relacionados com registro contínuo das informações adquiridas, parametrização de informações de processo, alarmes visuais e sonoros. A avaliação sistêmica dessa proposta de monitoração de informações indica que se forem controladas todas as características críticas do forno poderá haver contribuição para a melhoria no aludido processo de produção especialmente no que se refere à qualidade da soldagem, bem como a integridade física de todos os componentes do produto. / This research presents a proposal for an automated supervision system of dedicated soldering process of electronic components. This soldering is accomplished by a reflow oven, which belongs to the process of assembly of electronic products with Surface Mounting Device (SMD) technology. These products, for the studied case, are applied in the utomotive branch, which demands that the productive process has outstanding characteristics of repeatability, standardization, beyond of the preservation of the environment. To assist those characteristics mentioned, this process uses the solder technology without lead (lead free) in the soldering of components. This technology demands that the thermal profile possesses an average of bigger temperature on the elements submitted to the soldering process, when compared with the traditional process tin-lead. To assist that demand the supervision system proposed in this work acquires information related with temperature of oven zones, integrity of heating resistance, blower system and speed of board transportation belts / conveyors. This acquisition is presented for system operator by means of Man-machine Interface, with the goal of to sensitize on the current state of the process. In that interface it is detached the forecast of fields related with continuous registration of the acquired information, make the process information on a parameter, visual and sonorous alarms. The systemic evaluation of this proposal indicates that if controlled all the critical characteristics of the oven it will be able to have contribution for the improvement in the alluded process of production especially in what refers to the quality of the product.

Esta tese tem por objetivo propor uma metodologia para recuperação de perfis verticais de temperatura na atmosfera com nuvens a partir de medidas de radiância feitas por satélite, usando redes neurais artificiais. Perfis verticais de temperatura são importantes condições iniciais para modelos de previsão de tempo, e são usualmente obtidos a partir de medidas de radiâncias feitas por satélites na faixa do infravermelho. No entanto, quando estas medidas são feitas na presença de nuvens, não é possível, com as técnicas atuais, efetuar a recuperação deste perfil. É uma perda significativa de informação, pois, em média, 20% dos pixels das imagens acusam presença de nuvens. Nesta tese, este problema é resolvido como um problema inverso em dois passos: o primeiro passo consiste na determinação da radiância que atinge a base da nuvem a partir da radiância medida pelos satélites; o segundo passo consiste na determinação do perfil vertical de temperaturas a partir da informação de radiância fornecida pelo primeiro passo. São apresentadas reconstruções do perfil de temperatura para quatro casos testes. Os resultados obtidos mostram que a metodologia adotada produz resultados satisfatórios e tem grande potencial de uso, permitindo incorporar informações sobre uma região mais ampla do globo e, consequentemente, melhorar os modelos de previsão do tempo. / This thesis presents a methodology for retrieving vertical temperature profiles in the atmosphere with clouds from radiance measurements made by satellite, using artificial neural networks. Vertical temperature profiles are important initial conditions for numerical weather prediction models, and are usually obtained from measurements of radiance using infrared channels. Though, when these measurements are performed in the atmosphere with clouds, it is not possible to retrieve the temperature profile with current techniques. It is a significant loss of information, since on average 20% of the pixels of the images have clouds. In this thesis, this problem is solved as a two-step inverse problem: the first step is an inverse problem of boundary condition estimation, where the radiance reaching the cloud basis is determined from radiance measured by satellite; the second step consists in determining the vertical temperature profile from the boundary condition estimated in the first step. Reconstructions of temperature profile are presented for four test cases. The results show that the proposed methodology produces satisfactory results and has great potential for use, allowing to incorporate information from a wider area of the planet and thus to improve numerical weather prediction models.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-03-28T20:36:16Z No. of bitstreams: 1 AndersonLuizPinheiroDeOliveira_TESE.pdf: 4395286 bytes, checksum: ad50cabb595ade29e5d7bb55e473c11c (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-30T18:56:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AndersonLuizPinheiroDeOliveira_TESE.pdf: 4395286 bytes, checksum: ad50cabb595ade29e5d7bb55e473c11c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-30T18:56:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndersonLuizPinheiroDeOliveira_TESE.pdf: 4395286 bytes, checksum: ad50cabb595ade29e5d7bb55e473c11c (MD5) Previous issue date: 2016-12-20 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Perturba??es atmosf?ricas com caracter?sticas quase-peri?dicas e geradas por ondas de gravidade t?m sido intensamente estudadas nas ?ltimas d?cadas. No entanto, poucos desses estudos se referem ? estratosfera equatorial. Nestapesquisa se discute resultados relativos ao estudo de assinaturas de ondas de gravidade no perfil de temperatura da estratosfera e da tropopausa, na faixa de altura entre 16 - 30 km, a partir de dados de radiossondagens de bal?es meteorol?gicos lan?ados pelo Centro de Lan?amentos da Barreira do Inferno (CLBI), durante o ano de 2000. O objetivo desta pesquisa foi estudar as caracter?sticas das perturba??esno perfil estratosf?rico de temperatura atribu?das a passagem de ondas de gravidade. Os dados obtidos foram comparados com os dados te?ricos gerados a partir do modelo semi-emp?rico MSIS-90, a partir da aplica??o da Transformada R?pida de Fourier (FFT) sobre o perfil da flutua??o da temperatura, sendo poss?vel determinar a frequ?ncia das perturba??es e compar?-las com as frequ?ncias de Brunt-V?is?l?. Foram estudadas um total de 185 sondagens diurnas, todas em torno das 12 horas (UT), sendo detectados 29 casos nos quais se observou perturba??es cujos par?metros tais como per?odo, frequ?ncia, comprimento de onda vertical e densidade de energia foram compat?veis com os par?metros associados ? passagem de ondas de gravidade. Os per?odos calculados foram da ordem de 5,7 - 26,0 minutos, os comprimentos de onda verticais da ordem de 1,36 - 4,01 km, as frequ?ncias angulares da ordem de 10-3 - 10-2 rad/s ea densidade de energia potencial e total associadas?s ondas foram em m?dia da ordem de 1,0 - 30,0 J/kg, mostrando que fen?menos deste tipo s?o capazes de dissipar significativas quantidades de energia para a m?dia atmosfera e influenciar fatores meteorol?gicos na troposfera. A pesquisa mostrou tamb?m que os dados do modelo MSIS-90 reproduzem com boa aproxima??o o perfil de temperatura da troposfera e da estratosfera em dias calmos, o que n?o ocorre na tropopausa e na estratosfera em dias perturbados.

Esta tese tem por objetivo propor uma metodologia para recuperação de perfis verticais de temperatura na atmosfera com nuvens a partir de medidas de radiância feitas por satélite, usando redes neurais artificiais. Perfis verticais de temperatura são importantes condições iniciais para modelos de previsão de tempo, e são usualmente obtidos a partir de medidas de radiâncias feitas por satélites na faixa do infravermelho. No entanto, quando estas medidas são feitas na presença de nuvens, não é possível, com as técnicas atuais, efetuar a recuperação deste perfil. É uma perda significativa de informação, pois, em média, 20% dos pixels das imagens acusam presença de nuvens. Nesta tese, este problema é resolvido como um problema inverso em dois passos: o primeiro passo consiste na determinação da radiância que atinge a base da nuvem a partir da radiância medida pelos satélites; o segundo passo consiste na determinação do perfil vertical de temperaturas a partir da informação de radiância fornecida pelo primeiro passo. São apresentadas reconstruções do perfil de temperatura para quatro casos testes. Os resultados obtidos mostram que a metodologia adotada produz resultados satisfatórios e tem grande potencial de uso, permitindo incorporar informações sobre uma região mais ampla do globo e, consequentemente, melhorar os modelos de previsão do tempo. / This thesis presents a methodology for retrieving vertical temperature profiles in the atmosphere with clouds from radiance measurements made by satellite, using artificial neural networks. Vertical temperature profiles are important initial conditions for numerical weather prediction models, and are usually obtained from measurements of radiance using infrared channels. Though, when these measurements are performed in the atmosphere with clouds, it is not possible to retrieve the temperature profile with current techniques. It is a significant loss of information, since on average 20% of the pixels of the images have clouds. In this thesis, this problem is solved as a two-step inverse problem: the first step is an inverse problem of boundary condition estimation, where the radiance reaching the cloud basis is determined from radiance measured by satellite; the second step consists in determining the vertical temperature profile from the boundary condition estimated in the first step. Reconstructions of temperature profile are presented for four test cases. The results show that the proposed methodology produces satisfactory results and has great potential for use, allowing to incorporate information from a wider area of the planet and thus to improve numerical weather prediction models.