Orientadores: Sergio Persio Ravagnani, Antonio Pascoal Del'Arco Junior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:29:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_AndreaMileneApolinarioRosa_D.pdf: 5798658 bytes, checksum: 4d589d5dc6cd528a09de13387e1ce222 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Foi realizado no presente trabalho um estudo sobre a estabilização termo-oxidativa das fibras de poliacrilonitrila (P AN). A etapa de estabilização termo-oxidativa das fibras precursoras é limitante no processo de fabricação de fibras de carbono, envolvendo reações químicas complexas e mudanças na estrutura física das fibras. Desta forma, é de grande importância ampliar o conhecimento sobre a estabilização termo-oxidatíva, para urna melhor compreensão dos fenômenos envolvidos e busca de parâmetros que permitam ampliar a qualidade e diminuir o custo do processo. Os objetivos deste trabalho foram analisar a etapa de estabilização termo-oxidativa das fibras P AN através de um modelo matemático para os fenômenos que ocorrem durante a transformação de P AN em fibras estabilizadas oxidativamente (P ANOX), simular os resultados e comparar os dados simulados com os dados experimentais, para verificar o ajuste do modelo. Foi desenvolvido um modelo matemático para a etapa de estabilização de uma fita de fibras PAN. As equações do modelo descrevem as principais reações químicas de estabilização, a difusão de oxigênio e a transferência de calor na fita. Para a resolução do modelo foi desenvolvido um programa computacional na linguagem Fortran, utilizando os métodos de Colocação Ortogonal e Runge-Kutta Semi-implícito. Foram obtidos resultados de perfis de temperaturas e de composições na fita de fibras P AN em função do tempo de estabilização e da posição na espessura da fita. Um modelo de Redes Neurais foi proposto a partir do conjunto de dados obtidos pela simulação da etapa de estabilização de feixes e de fitas de fibras P AN. As redes encontradas ajustaram de modo bastante satisfatório o conjunto de dados fornecido. A estabilização experimental de fitas de fibras P AN foi conduzi da em um forno existente no Laboratório de Divisão de Materiais do Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE) do Centro Técnico Aeroespacial (CT A). Os perfis de temperatura do forno e da fita de fibras foram determinados utilizando-se termopares acoplados ao conjunto de fibras e em cada zona do forno. Algumas amostras da fita foram retiradas durante o processo para a caracterização, utilizando-se as técnicas de análise elementar orgânica e ressonância magnética nuclear, para a determinação da composição das fibras, além da determinação da massa específica para o acompanhamento da qualidade da estabilização. A fibra P ANOX obtida apresentou massa específica de 1,4 g/cm3, o que confirma a eficiência da estabilização. As diferenças observadas entre as respostas simuladas e experimentais (tanto para os perfis de temperatura quanto para os perfis de composições da fita), indicaram que o modelo fenomenológico utilizado representa razoavelmente bem o processo / Abstract: The present work presents a study related to the thermo-oxidative stabilization of polyacrylonitrile fibers. The thermo-oxidative stabilization stage is the limiting step in manufacturing process of carbon fibers, involving eomplex chemical reactions and changes in physical structure of fibers. In this way, it is very important to inerease knowledge about thermo-oxidative stabilization in order to get a better eomprehension of the phenomenon involved, finding parameters to aIlow quality improvement and reducing process costs. The objectives of this work were to analyze the stage of thermo-oxidative stabilization of polyacrylonitrile fibers (P AN) through a mathematical model to deseribe the phenomenon tç.at occurs during the transformation in stabilized PAN fibers (PANOX), to simulate the results and to compare them with the experimental data. The mathematieal model was developed for the stabilization process of a strip of polyacrylonitrile fibers. The model equations deseribe the main chemieal reactions of stabilization, oxygen diffusion and heat transfer in the strip. For the solution of the model was developed a Fortran program, using Orthogonal Col1oeation and Semi-implicit Runge- Kutta methods. The results of temperatures and eompositions Ín the strip of polyacrylonitrile fibers were obtained in funetion of the stabilization time and position in the thickness of the strip. A Neural Network model was proposed starting from the group of data obtained by simulating of the stabilization stage of bundles and strips of P AN fibers. The neural networks were adjusted in a quite satisfactory way to the supplied group of data. The experimental stabilization of strips of P AN fibers was carried out using an oven in the laboratory of MateriaIs Division of the Institute of Aeronautics and Spaee (IAE) of the Aerospace Teehnical Center (CT A). The oven and strip temperature profiles were determinated using thermocouple probes coupled to the group of fibers and for each zone of the oven. Some samples of the strip were coIlected during the process for charaeterization, utilizing organic elementary analysis and nuclear magnetic resonance techniques for determination of composition fibers, and density determination for stabilization quality control. The P ANOX fiber obtained presented density of 1.4 g/cm3 that indicates good quality of stabilization. The experimental results (for both temperatures and compositions of the strip) showed good agreement with computer simulations / Doutorado / Ciencia e Tecnologia de Materiais / Doutor em Engenharia Química

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Laercio Ender / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:13:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Duarte_ElisRegina_M.pdf: 4140115 bytes, checksum: c88de8d68092c7f6f52e91245651dd4d (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Nos dias atuais com a globalização, competitividade do mercado e preocupações ambientais se faz necessários produtos com alta qualidade, baixo custo e baixa emissão de poluentes, sendo o controle de processos a principal maneira de se obter estes resultados. Por isso o grande avanço de pesquisas em busca de novas metodologias e concepções sobre desenvolvimento e controle para processos de todas as áreas. O objetivo deste trabalho é propor o aperfeiçoamento da estratégia de controle CoNDEG, (Controle Neural Direto Baseado no Erro Global), desenvolvida por ENDER (2002). A estratégia está baseada em redes neurais artificiais, com aprendizagem em tempo real, de acordo com as alterações que ocorrem no processo. Desta forma o controlador apresentará uma performance mais apropriada, quando comparado com o controlador que não apresenta esta atualização ao longo do tempo. Para desenvolvimento desta dissertação estudou-se o CoNDEG e foram propostas modificações na forma de ajuste do controlador e análise de diferentes configurações para aprendizagem on-line. A estratégia proposta CoNDEG Modificado foi implementada em linguagem de programação Fortran 90. Foram utilizados dois processos não lineares para avaliar a estratégia proposta, um reator catalítico de leito fixo (TOLEDO, 1999) e um processo fermentativo extrativo para produção de etanol (COSTA, 2001). As simulações em malha fechada realizadas utilizando o programa CoNDEG Modificado para ambos casos de estudo mostraram que o algoritmo de controle não linear proposto é eficiente e robusto, pois apresentaram bons resultados em problemas dos tipos servo e regulador / Abstract: In now days with the globalization, market competitivity and environmental preoccupation, there is a real need for products with high quality, low cost and low emission of pollutants. The process control is the main form to reach such objectives. That is the reason for the great advance on researches in the investigation of new methodologies and conceptions about process development and process control in several areas. The objective of the present work is to propose the improvement of CoNDEG strategy control (Direct Neural Control based on Global Error), developed by ENDER (2002). The strategy is based in artificial neural networks, with on line learning, according to modifications that occur in the process. Hence the controller based on such approach will present better performance than a controller without on-line upgrade. In order to develop the present work the CoNDEG was studied and it was proposed some modifications on the way the controller is adjusted as well as it was carried out the analysis of different configurations for the on-line learning. The proposed modified strategy CoNDEG was implemented in Fortran 90 programming language. It was used two non-linear processes to evaluate the proposed strategy, to know, a fixed bed catalytic reactor (TOLEDO, 1999) and an extractive fermentative process for the production of ethanol (COSTA, 2001). The results obtained from c1osed-Ioop simulations using the modified CoNDEG program for both studied cases showed that the proposed non-linear control algorithm is efficient and robust for servo and regulatory applications / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientação: Fernando Jose Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-24T10:00:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_LeandroNunesdeCastro_M.pdf: 14816661 bytes, checksum: 8b963de0f31cea05ca05fda64a32f1cc (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: : Esta dissertação trata do desenvolvimento, análise e implementação de métodos de treinamento para redes neurais artificiais, envolvendo principalmente métodos que recorrem à informação de segunda ordem vinculadas a redes do tipo perceptron de múltiplas camadas. Como complemento ao estudo das arquiteturas com múltiplas camadas que utilizam treinamento supervisionado, é feita uma análise detalhada de um modelo auto-organizado e são propostas alternativas para alguns problemas críticos das redes neurais artificiais, como a determinação da arquitetura ótima a ser utilizada na solução de cada problema e métodos eficientes para a determinação de condições iniciais. Os resultados deste trabalho têm o propósito de contribuir no sentido de anunciar à comunidade científica que a área de redes neurais artificiais está concluindo um longo e necessário processo de transição entre uma fase inicial, caracterizada pela predominância de aspectos empíricos, e uma fase de maturidade científica, caracterizada pela formalização teórica dos resultados e maior proximidade com outras áreas de atuação científica já estabelecidas / Abstract: This dissertation aims at developing, analysing and implementing training strategies for neural networks, involving mainly methods that take into account the second order information of feedforward multilayer perceptron networks. As a complement to the study of multilayer architectures, a detailed analysis of a self-organized model is performed, and some alternatives for determining optimal dimensionality of the architecture and efficient initial conditions are also proposed. The results of this work are supposed to contribute in the sense of annoucing to the scientific community that the artificial neural networks field is conc1uding a long and necessary transition between an initial phase, characterized by a great deal of heuristic content, and a phase of scientific maturity, characterized by the theoretical formalization of the results and strong interaction with other well stablished scientific fields / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Pablo Siqueira Meirelles / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-25T06:06:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Picado_RicardoMigueis_M.pdf: 5102567 bytes, checksum: cc783eef53f8e17d6dcb5ce204188210 (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Neste trabalho, será feito um estudo dos principais tipos de suspensões semi-ativas propostas até o presente. A viabilidade (econômica) de um sistema de suspensão semi-ativa depende da rapidez do algorítmo de controle, da capacidade de processamento do hardware disponível e dos custos para instalação e manutenção da suspensão. Para mostrar como estes fatores influenciam na concepção de um sistema de suspensão automotiva, foram reunidos vários algoritmos de controle e um método alternativo de controle semi-ativo baseado em redes neurais artificias foi proposto / Abstract: In this thesis, it was developed a study of the principal sorts of semi-active car suspensions. The possibility of a semi-active suspension system depends on the costs envolved, the hardware available, and the control algorithm. To show how this subjects influence the conception process of a car suspension, we compiled some algorithms and proposed an altemative one based in artificial neural networks / Mestrado / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-25T09:46:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PapesFilho_AntonioCarlos_M.pdf: 2987194 bytes, checksum: cca9cf25f6a842929fea2098e1907ab9 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Neste trabalho, desenvolveu-se um sistema de softwares para auxiliar a operação e o projeto de reatores (CAD ¿ Computer Aided Design), buscando fornecer uma ferramenta para operadores e engenheiros de modo a prever o comportamento do sistema quando há um desvio no processo, reestabelecer com rapidez as condições normais, definir políticas operacionais e auxiliar o projeto destes equipamentos. Um software em Borland C++, empregando técnicas de Inteligência Artificial (¿rule-based¿), atua como um Sistema Especialista, guiando o usuário na simulação do reator. Este programa controla o conjunto de softwares e realiza automaticamente um estudo do sistema através de diversas simulações, fornecendo os resultados de uma forma facilmente compreensível. Utilizou-se um software em Fortran para a simulação do reator, empregando um modelo matemático determinístico, unidimensional e pseudo-homegênio. Os conceitos de sensitividade paramétrica serão utilizados neste simulador para quantificar a estabilidade térmica do reator. A taxa de reação foi estimada através de um algoritmo de redes neurais artificiais (RNA), empregando-se um software em Fortran para realizar o treinamento da rede. A elaboração do software de treinamento e o processo de treinamento serão detalhados neste trabalho. A unidade de separação dos produtos de reação e troca térmica, também será englobada, utilizando-se o software comercial Hysim para sua simulação, de forma integrada com o sistema de softwares... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: In this work, it was developed a system of softwares in order to aid chemical reactor operation and design (CAD ¿ Computer Aided Design), trying to provide an important tool for operators and engineers to: - predict system behavior when there is a process deviation; - return quickly to normal conditions; - define operational policies; - aid equipment design. A Borland C++ software, using Artificial Intelligence techniques (rule-based), acts as an Expert System, guiding the user through reactor simulation. This program controls the software system and executes itself a system study, making many simulations and providing results in an easily comprehensible form. It was used a Fortran software to simulate the reactor, based on a deterministic, unidimensional and pseudo-homogeneous mathematical model. Parametric sensivity concepts were used to quantify chemical reactor thermal stability. The rate of reaction was estimated by a neural network algorithm, using a Fortran software to train the net. The software construction and the training process will be discussed in this work. The simulation of reactor products separation unity and heat exchangers will also be discussed, using the commercial simulator Hysim, linked to the software system. As a case-study, for computing ends, it will be considered an acetaldehyde plant, by ethanol oxidation over Fe-Mo catalyst... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Rubens Maciel Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-25T09:47:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santana_PedroLeitede_D.pdf: 5012531 bytes, checksum: e76624d6d8e3a9f61e563a373c8fc641 (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: Este trabalho apresenta um estudo sobre a modelagem matemática de um reator de lama catalítico trifásico, em regime estacionário, a partir de duas abordagens, a saber considerando sua descrição por meio de equações fenominológicas (modelos matemáticos deterministicos) e ultilizando-se de técinicas de redes neurais para sua representação. É apresentado uma revisão dos trabalhos mais relevantes da literatura sobre a modelagem de processos químicos. Em seguida, faz-se a formulação de um modelo matemático determinístico para a representação de um reator tubular em modo contínuo de operação e em regime estacionário, no qual ocorre uma reação trifásica. Um estudo da aplicabilidade de técnicas de redes neurais à analise destes sistemas, considerando-se duas abordagens é também proporcionada. A partir de simulações computacionais (utilizando programas implementados na linguagem FORTRAN), e tomando-se uma reação de hidrogenação como estudo de caso, são mostrados e analisados, de forma comparativa, os principais resultados obtidos, destacando-se a influência dos principais parâmetros e fenômenos no desempenho do reator trifásico, e evidenciando a aplicabilidade das técnicas de redes neurais na sua modelagem / Abstract: In this work, a study on the mathematical modeling of a three-phase catalytic surry reactor is developed, using two approach. In the first, the reactor is described by their phenomenological equations expressing the mass and energy balances for the system. In the second, artificial neural network techniques is considered in representing the three-phase reactor behavior. Initially, a revision of existing literature on three-phase reactor mathematical modeling and on artificial neural networks application in the chemical process analysis is presented. After, the deterministic mathematical model formulation for a three-phase catalytic slurry reactor, with a tubular configuration and operating in steady-state is developed. In the mathematical model the mass and energy balance equation for the catalytic particle are considered. The mathematical model developed is simulated and the main results are presented and discussed, highlighting the effect of the principal parameter of the process in its performace, and using data obtained by the mathematical model simulation, the applicability of artificial neural networks techniques is shown / Doutorado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Doutor em Engenharia Química

Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Max Henrique Machado Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Conputação / Made available in DSpace on 2018-07-25T09:55:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ferreira_DenilsonPalhares_M.pdf: 7550296 bytes, checksum: d68b95111ae579d7db7db386562ffebf (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Apresenta-se, neste trabalho, um sistema de identificação de pessoas baseado em seus padrões de íris. Estruturalmente este sistema pode ser dividido em dois módulos: o módulo de extração de características, no qual os padrões de íris são decompostos em subbandas e o módulo de identificação, em os padrões são identificados por uma rede "neuro-fuzzy . No módulo responsável pela extração de características, um determinado padrão de íris é decomposto em 67 sub-bandas. Inicialmente, os filtros em quadratura bidimensionais (2D QMF) são aplicados sobre toda a imagem gerando quatro sub-bandas. Em seguida, escolhe-se a sub-banda de baixa freqüência nas duas direções (LL) e aplicam-se os filtros 2D QMF recursivamente sobre todas as sub-bandas até a obtenção de sub-bandas com (16x16) coeficientes. Neste ponto, a energia média de cada sub-banda é calculada e as sub-bandas são ordenadas em ordem decrescente de energia. A seguir, determinam-se quais sub-bandas serão utilizadas. Para tanto, aplica-se o procedimento descrito acima sobre um conjunto de dez padrões de íris diferentes e escolhem-se as 32 sub-bandas mais energéticas de cada padrão. Destas 320 sub-bandas, escolhem-se as 20 sub-bandas que apareceram com maior freqüência. Estas 20 sub-bandas de cada padrão são utilizadas para treinar a rede "neuro-fuzzy". Após treinada, a rede "neuro-fuzzy" é utilizada pelo módulo responsável pela identificação. O desempenho do sistema de identificação baseia-se nas taxas de aceitação de autênticos e de rejeição de impostores. Este trabalho apresenta resultados de simulações do sistema em que as taxas de aceitação de autênticos foram, em média, superiores a 90% e as taxas de aceitação de impostores inferiores a 10% / Abstract: In this work we develop a system that identifies a person by his or her iris pattern. Structurally this system can be divided in two modules: (1) the feature extraction one, performed via wavelet-based subband decomposition, and (2) the identification task module, performed by a neuro-fuzzy network. In the feature extraction module, an iris pattern is decomposed in 67 subbands. InitialIy,2D Quadrature Mirror Filters (2D QMF) are applied to the whole image and four subbands are generated. Then the low-low (LL) subband is further decomposed and the 2D QMF are applied recursively to all subbands until we obtain subbands with (16x16) coeficients. At this point, the energy of each subband is calculated and the subbands are ordered in decreasing mode. Then we determine which subbands should be applied to the identification module. To do so we use the procedure described above with a sample of ten different iris patterns. The 32 subbands with most energy are then chosen from each pattern. From this group of 320 subbands we choose the 20 subbands that occur most frequently. These 20 subbands of each iris pattern are then used to train the neuro-fuzzy network. After the training phase, the neuro-fuzzy network is used by the identification module. This work presents results of simulations of the algorithms and estimates of the authentic recognition rate and the imposter rejection rate. The estimated authentic recognition rates were, on average, above 90% and the imposter recognition rates below 10% / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T04:07:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 340338.pdf: 7338387 bytes, checksum: ead3596423cc3817db71b10d4eda620e (MD5) Previous issue date: 2016 / Na operação de Sistemas de Energia Elétrica (SEE) é extremamente importante o diagnóstico de eventos para a ativação efetiva de controles de emergência nos centros de operação, evitando-se problemas maiores como blecautes. Neste trabalho foram investigadas metodologias para a detecção, classificação, localização e estimação da carga/geração interrompida de eventos utilizando sincrofasores. Para a detecção de eventos é proposto o emprego do filtro de média móvel com taxa de variação (FMMTV) e o uso de um limiar ajustável de detecção. Na classificação de eventos é proposto um sistema classificador automático de eventos em quatro tipos (perda de geração, rejeição de carga, desligamento de linhas de transmissão e oscilações) baseado em redes neurais artificiais. Na localização de eventos foi estudado e implementado um algoritmo que permite obter a região geográfica mais provável do evento baseado nas coordenadas geográficas das PMUs. Finalmente, na estimação da carga/geração interrompida foi investigada uma metodologia baseada na equação de oscilação. As metodologias foram implementadas em ambiente Matlab e validadas usando dados de sincrofasores do SIN - Sistema Interligado Nacional do Brasil e do SIC - Sistema Interconectado Central do Chile. Os dados utilizados foram gerados a partir dos registros de eventos reais pelos Sistemas de Medição Sincronizada de Fasores, em baixa tensão, MedFasee Brasil e MedFasee Chile e, em alta tensão, MedFasee CTEEP. Conclui-se que as metodologias implementadas foram efetivas na detecção, classificação, localização e estimação da carga/geração interrompida tanto para medições realizadas em subestações de alta tensão, quanto para medições realizadas em baixa tensão.<br> / Abstract: In modern power systems operation, it is extremely important a quick diagnosis of events for the effective activation of emergency controls in operation centers to prevent major problems like blackouts. In this work different methodologies for detection, classification, location and size estimation of events using synchrophasors were investigated.For event detection, a moving average filter and rate of frequency change (MAF-RFC) with the use of an adaptive detection threshold is proposed. For event classification, an artificial neural network (ANN) based classifier is presented that can separate four types of power system events (generation trip, load shedding, line trip and oscillation) based on their frequency signature. For event location, an algorithm to locate the most likely geographic region of the event based on the PMU geographical coordinates is presented. Finally, for size estimation, an algorithm to estimate the magnitude of the event is developed based on the swing equation.The methodologies were implemented in Matlab environment and validated using Synchrophasor data of the SIN - Sistema Interligado Nacional of Brazil and the SIC - Sistema Interconectado Central of Chile. Synchronized Phasor Measurement Systems from low voltage (MedFasee Brazil and MedFasee Chile) and from high voltage (MedFasee CTEEP and CMFS Eletronorte) were used to extract the data from real event records.Therefore, the implemented methodologies were successful in detection, classification, location and size estimation for measurements in high voltage substations, and for measurements at low voltage level.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Programa de Pós-Graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação, 2016. / Made available in DSpace on 2016-09-20T04:16:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 341496.pdf: 8971397 bytes, checksum: 366cbcbab9e47a781383016a4efc3a8c (MD5) Previous issue date: 2016 / A utilização de abrigos de cultivos, que são estruturas de madeira ou aço cobertas por algum material translucido, vem crescendo a cada ano pelo fato de manter a cultura protegida das intempéries, pragas e doenças. O cultivo em abrigos demanda cuidados adicionais do agricultor, como o controle das variáveis climáticas no interior do abrigo, tais como temperatura, umidade relativa do ar e luminosidade. Existem alguns sistemas de controle que podem auxiliar o agricultor nesta tarefa, porém muitas vezes a definição do que fazer fica por conta do próprio agricultor demandando atenção e tempo do mesmo. Nesta dissertação é proposto o uso de lógica fuzzy e redes neurais artificiais, duas técnicas de inteligência computacional, para o desenvolvimento de um sistema de controle autônomo para o monitoramento de abrigos de cultivos. O objetivo do trabalho é comparar o desempenho de ambas as técnicas a fim de avaliar a eficiência do sistema de controle. Para tanto, foram realizados experimentos em um mini abrigo para uma cultura específica, o tomate, sendo que os resultados obtidos com ambas as técnicas de inteligência computacional foram comparados entre si, bem como com dados de controle considerados ideais para este tipo de problema.<br> / Abstract: The use of crop shelters, which are wooden structures or iron covered by a translucent material, is growing every year because of maintaining the culture protected from the weather, pests and diseases. Growing demand in shelters additional farmer's care, such as the control of climate variables inside the shelter, such as temperature, relative humidity and light. There are some control systems that can help the farmer in this task, but often the definition of what to do is for the farmer himself demanding attention and even time. This thesis proposes the use of fuzzy logic and neural networks, two computational intelligence techniques for the development of an autonomous control system for monitoring crops shelters. The objective is to compare the performance of both techniques in order to evaluate the control system efficiency. Therefore, experiments were performed in a mini under crops for a particular crop, the tomato, and the results obtained with both computational intelligence techniques were compared, as well as optimal considered control data for this type of problem.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2015-11-04T08:41:31Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 8023260 bytes, checksum: 74c043e181e5a812ba4681c8e9d47686 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-04T08:41:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 8023260 bytes, checksum: 74c043e181e5a812ba4681c8e9d47686 (MD5) Previous issue date: 2015-02-25 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O objetivo deste trabalho foi elaborar um modelo hidrogeológico conceitual e numérico de uma microbacia urbana (Viçosa, Minas Gerais, Brasil) através de um programa computacional comercial, visando a predição da carga hidráulica (superfície potenciométrica) e eventuais variações sazonais. Posteriormente, os dados coletados foram utilizados em redes neurais artificiais (RNA) com o objetivo de comparar com os resultados do modelo numérico e avaliar a eficiência das RNAs com este enfoque. O modelo hidrogeológico conceitual baseou-se em dados primários e secundários e permitiu identificar os aquíferos porosos nos quais ocorre o lençol freático na área de estudo, bem como seus parâmetros hidrogeológicos. Posteriormente, o modelo hidrogeológico conceitual e os parâmetros hidrogeológicos (condutividade hidráulica, transmissividade e coeficiente de armazenamento) foram inseridos em um programa computacional (Visual Modflow) para elaboração do modelo hidrogeológico numérico. O modelo numérico elaborado mostra que o fluxo subsuperficial segue, de forma aproximada, as direções do fluxo superficial, deslocando-se das porções mais elevadas do terreno para as mais baixas. Além disso, não se observam variações sazonais significativas de sua posição e foram observadas porções da área de estudo que apresentam-se secas em todas as estações do ano, em conformidade com os dados reais obtidos. Por fim, visando a predição da superfície potenciométrica através de RNA foram testadas diferentes combinações entre as seguintes variáveis discriminantes: elevação; declividade; curvatura; índice topográfico combinado (CTI); distância vertical do canal de drenagem; aprofundamento do vale; direção de fluxo e distância euclidiana, todos obtidos a partir de um modelo digital do Elevação (MDE) com resolução espacial de 5m. Os resultados demonstram um grande potencial de utilização desta abordagem e os mapas inferidos por RNA mostraram muita coerência com os resultados fornecidos pelo Visual Modflow. / The purpose of this study was to develop both a conceptual and a numerical hydrogeological model of a watershed located in an urban area (Viçosa, Minas Gerais State, Brazil) through a commercial software in order to predict water level position (potentiometric surface) and its possible seasonal variations along a year. Subsequently, all collected data were used in Artificial Neural Networks (ANN) with the same purpose and also to compare with results from the numerical modeling and to evaluate its efficiency. The hydrogeological conceptual modeling was based on primary and secondary data and has allowed the identification of three porous superficial aquifers occurring within the study area as well as their main hydrogeological parameters (hydraulic conductivity, transmissivity etc.), which were then used as input data for numerical modeling in Visual Modflow®. The numerical model shows that underground water flow approximately follow the superficial flow, from higher to lowers areas within the watershed and also, that there are some portions of the watershed which are completely dry during all year, all this results are in accordance with observed data. Finally, for the prediction of potentiometric surface throughout ANN, different combinations between the following selected variables were performed: elevation; slope; curvature; combined topographic index; vertical distance of drainage channel; valley depth, flow direction and Euclidean distance; all data obtained from a Digital Elevation Model with 5m resolution. Results have shown a great potential for using this approach for hydrogeological purposes. All maps produced throughout RNA have shown good consistency to Visual Modflow results.