Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2014-11-28T19:44:35Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kelton de Sousa Santiago - 2013.pdf: 1524155 bytes, checksum: d6ef69ca7d54266b0df3f43d6f5a6ced (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2014-12-04T14:17:43Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kelton de Sousa Santiago - 2013.pdf: 1524155 bytes, checksum: d6ef69ca7d54266b0df3f43d6f5a6ced (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-12-04T14:17:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Kelton de Sousa Santiago - 2013.pdf: 1524155 bytes, checksum: d6ef69ca7d54266b0df3f43d6f5a6ced (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-03-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / samples and variables selection simultaneously. The algorithmic methods combination for selecting samples and variables in the multivariate calibration aims to building an effective model for predicting the concentration of a certain interest property. As study case uses data acquired by a material analysis with near infrared waves (NIR) on wheat samples in order to estimate the proteins concentration. The algorithms for selection samples as the random number generator (RNG), KennardStone (KS), sample set partitioning based on joint X and Y (SPXY) were used in conjunction with successive projection algorithms (SPA) and partial least square algorithm (PLS) for selection of variables in order to obtain results that can be used for comparison basis with the proposed algorithm AGCD results obtained. The presented results by samples selection algorithms (GNA, KS and SPXY) were too close,butwhenusedtogetherwithvariableselectionalgorithms(SPAandPLS)theresults were better in RMSEP terms. TheAGCDachievedsignificantlybetterresultscomparedtotheotherstestedalgorithms, reaching an improvement of 97% in comparison with the KS algorithm and an improvement of 63% over SPXY-PLS algorithm, which further approached the AGCD results. / Este trabalho propõe o uso de um algoritmo genético de cromossomo duplo (AGCD) paraaseleçãodeamostrasedevariáveisdeformasimultânea.Aassociaçãodosmétodos algoritmicos para a seleção de amostras e variáveis na calibração multivariada busca a construção de um modelo eficaz para a predição da concentração de uma determinada propriedade de interesse. Como estudo de caso utiliza-se dados adquiridos por uma análise de material com ondas de infravermelho próximo (NIR) sobre amostras de trigo com o propósito de estimar a concentração de proteínas existentes. Os algoritmos de seleção de amostras como o gerador de números aleatórios (GNA), Kennard-Stone(KS),particionamentodeconjuntodeamostrasbaseadanadistânciadeX e Y (SPXY) foram utilizados em conjunto aos algoritmos de projeção sucessivas (SPA) e o algoritmo de mínimos quadrados parciais (PLS) para seleção de variáveis, a fim de se obter resultados que sirvam como base de comparação com os resultados obtidos pelo algoritmo AGCD proposto. Os resultados apresentados pelos algoritmos de seleção de amostras (GNA, KS e SPXY) semostrarambastantepróximos,masquandoutilizadosjuntamentecomosalgoritmosde seleção de variáveis (SPA e PLS) seus resultados foram melhores em termos de RMSEP. O algoritmo evolutivo de cromossomo duplo (AGCD) alcançou resultados significativamentemelhoresemcomparaçãoaosdemaisalgoritmostestados,atingindoumamelhoria de 97% em comparação com o algoritmo KS e uma melhoria de 63% sobre o algoritmo SPXY-PLS, o que mais se aproximou dos resultados do AGCD.

Este trabalho apresenta e implementa um algoritmo de escalonamento para a tecnologia Foundation Fieldbus. O algoritmo denominado FFSMART escalona as mensagens de comunicação cíclica ou periódica entre os dispositivos de campo que estão no barramento fieldbus. Trata-se de um algoritmo de escalonamento pré-run-time, que permite atender às restrições de precedência dos blocos funcionais, personalizando e otimizando o uso dos recursos do sistema. O algoritmo foi implementado na linguagem de programação Visual Basic e sua validação ocorreu em um ambiente real de aplicação através de estratégias de configuração, cujos resultados foram satisfatórios. / This dissertation presents and implements a scheduling algorithm for the Foundation Fieldbus technology. The algorithm named FFSMART schedules cyclic or periodic communication messages among field devices connected to a fieldbus. The FFSMART is a pre-runtime scheduling algorithm, which allows meeting the restrictions of precedence from function blocks, customizing and optimizing the use of the system resources. The algorithm was implemented using the Visual Basic programming language and validated in a real application environment using configuration strategies, and the results were satisfactory.

Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-23T11:37:07Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-05-23T11:37:50Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T11:37:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Heber Valdo Nogueira - 2017.pdf: 1812540 bytes, checksum: 14c0f7496303095925cd3ae974fd4b7b (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-04-20 / The features selection problem consists in to select a subset of attributes that is able to reduce computational processing and storage resources, decrease curse of dimensionality effects and improve the performance of predictive models. Among the strategies used to solve this type of problem, we highlight evolutionary algorithms, such as the Genetic Algorithm. Despite the relative success of the Genetic Algorithm in solving various types of problems, different improvements have been proposed in order to improve their performance. Such improvements focus mainly on population representation, search mechanisms, and evaluation methods. In one of these proposals, the Genetic Compact Algorithm (CGA) arose, which proposes new ways of representing the population and guide the search for better solutions. Applying this type of strategy to solve the problem of variable selection often involves overfitting. In this context, this work proposes the implementation of a version of the Compact Genetic Algorithm to minimize more than one objective simultaneously. Such algorithm makes use of the concept of Pareto dominance and, therefore, is called Genetic Algorithm Compacted with Dominance (CGAD). As a case study, to evaluate the performance of the proposed algorithm, AGC-D is combined with Multiple Linear Regression (MLR) to select variables to better predict protein concentration in wheat samples. The proposed algorithm is compared to CGA and the Mutation-based Compact Genetic Algorithm. The results indicate that the CGAD is able to select a small set of variables, reducing the prediction error of the calibration model, reducing the possibility of overfitting. / O problema de seleção de variáveis consiste em selecionar um subconjunto de atributos que seja capaz reduzir os recursos computacionais de processamento e armazenamento, diminuir os efeitos da maldição da dimensionalidade e melhorar a performance de modelos de predição. Dentre as estratégias utilizadas para solucionar esse tipo de problema, destacam-se os algoritmos evolutivos, como o Algoritmo Genético. Apesar do relativo sucesso do Algoritmo Genético na solução de variados tipos de problemas, diferentes propostas de melhoria têm sido apresentadas no sentido de aprimorar seu desempenho. Tais melhorias focam, sobretudo, na representação da população, nos mecanismos de busca e nos métodos de avaliação. Em uma dessas propostas, surgiu o Algoritmo Genético Compacto (AGC), que propõe novas formas de representar a população e de conduzir a busca por melhores soluções. A aplicação desse tipo de estratégia para solucionar o problema de seleção de variáveis, muitas vezes implica no overfitting. Diversas pesquisas na área têm indicado a abordagem multiobjetivo pode ser capaz de mitigar esse tipo de problema. Nesse contexto, este trabalho propõe a implementação de uma versão do Algoritmo Genético Compacto capaz de minimizar mais de um objetivo simultaneamente. Tal algoritmo faz uso do conceito de dominância de Pareto e, por isso, é chamado de Algoritmo Genético Compacto com Dominância (AGC-D). Como estudo de caso, para avaliar o desempenho dos algoritmos propostos, o AGC-D é combinado com a Regressão Linear Múltipla (RLM) com o objetivo de selecionar variáveis para melhor predizer a concentração de proteína em amostras de trigo. O algoritmo proposto é comparado ao AGC e ao AGC com operador de mutação. Os resultados obtidos indicam que o AGC-D é capaz de selecionar um pequeno conjunto de variáveis, reduzindo o erro de predição do modelo de calibração e minimizando a possibilidade de overfitting.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-06-26T18:28:31Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Carvalho Couto - 2013.pdf: 41193945 bytes, checksum: 74a020dad23640afb84a085b841b91aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Cláudia Bueno (claudiamoura18@gmail.com) on 2017-07-07T20:26:09Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Carvalho Couto - 2013.pdf: 41193945 bytes, checksum: 74a020dad23640afb84a085b841b91aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-07T20:26:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Rafael Carvalho Couto - 2013.pdf: 41193945 bytes, checksum: 74a020dad23640afb84a085b841b91aa (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2013-04-15 / This work focuses on the development of the software MGA, which aims to determine the lowest energy structures of a given molecular system, using Genetic Algorithm (GA). The GA is a method of artificial intelligence that was developed to work with finding the best solutions of the specified conditions, ie, an algorithm that seeks the best answer desired, an optimal result. The MGA uses three techniques: Random Search (RS), Noninclusive Genetic Algorithm (NGA), Inclusive Genetic Algorithm (IGA). The last one is characterized by a new type of evolutionary strategy that allows in a single calculation and a single cycle, obtain several minimum of the potential energy surface. For optimum operation of the algorithm, was made an optimization of the parameters used in MGA, through response surface methodology. Using the techniques RS, IGA and NGA, were determined 141 distinct molecular structures of the amino acid asparagine. In the electronic structure calculations were considered the semi-empirical methods PM3, AM1 and RM1; and DFT potentials, with basis sets 6-311G ** and PC1. The RS determined the Global Minimum (GM) with ease, for the different potentials used, and proved that it’s quite useful in determining molecular geometries where there is no accuracy in the determination of local minima in order of energy. The NGA is efficient in determining the GM, performing in a shorter time, if compared to RS and IGA. The IGA proved to be a more robust method than the others, because in addition to determining the GM, it can find the local minima in order of energy. Performing calculations on an intermediate time of RS and NGA, the IGA determined the GM as the NGA, and found structures that were not founded using RS. The GM’s of asparagine determined using the potentials PC1, PM3, AM1 and RM1 have a large structural difference. This demonstrates that different potencials used in the electronic structure calculations may lead to different results. By analyzing the structures obtained for potentials PC1, PM3, AM1 and RM1, using the IGA, it appears that there is a difference in the topology of the potential energy surface of these potentials. / O presente trabalho é focado no desenvolvimento do software MGA, que tem como objetivo a determinação das estruturas de menor energia de um dado sistema molecular, utilizando o Algoritmo Genético (AG). O AG é um método de inteligência artificial que foi desenvolvido para trabalhar com a procura de soluções que melhor atendam as condições especificadas, isto é, um algoritmo que procura a melhor resposta desejada, um resultado ótimo. O MGA utiliza três técnicas: Busca Aleatória (RS), Algoritmo Genético Não-inclusivo (NGA), Algoritmo Genético Inclusivo (IGA). Este último é caracterizado por um novo tipo de estratégia evolutiva que permite em um único cálculo e um único ciclo evolucionário obter diversos mínimos da superfície de energia potencial. Para o melhor funcionamento do algoritmo, foi feita uma otimização dos parâmetros utilizados do MGA, através da metodologia de superfície de resposta. Utilizando as técnicas RS, NGA e IGA, foram determinadas 141 estruturas moleculares distintas do aminoácido asparagina. Nos cálculos de estrutura eletrônica foram considerados os métodos semi-empíricos PM3, AM1 e RM1; e potenciais DFT, com os conjuntos de base 6-311G** e PC1. O RS determinou o Mínimo Global (GM) com facilidade, para os diferentes potenciais utilizados, e se mostrou bastante útil na determinação de geometrias moleculares onde não há um rigor na determinação de mínimos locais em ordem de energia. O NGA é eficiente na determinaçãoao do GM, realizando em um menor tempo, se comparado ao RS e IGA. O IGA mostrou-se um método mais robusto que os outros, pois além de determinar o GM é possível encontrar os mínimos locais em ordem de energia. Realizando cálculos em um tempo intermediário ao RS e NGA, o IGA determinou o GM assim como o NGA, e encontrou estruturas que não foram possíveis utilizando o RS. Os GM’s da asparagina determinados utilizando os potenciais PC1, PM3, AM1 e RM1 possuem uma grande diferença estrutural. Isto demonstra que diferentes potencias utilizados nos cálculos de estrutura eletrônica podem levar a diferentes resultados. Ao analisarmos as estruturas obtidas para os potenciais PC1, PM3, AM1 e RM1, utilizando o IGA, constata-se que há uma diferença na topologia de suas superfícies de energia potencial.

Este trabalho utilizou pulsos laser ultracurtos para modificar, de forma controlada, as características dimensionais de nanopartículas de prata em solução aquosa. Para atingir este objetivo foram empregados algoritmos genéticos e circuitos microfluídicos. Utilizou-se um conformador temporal de pulsos ultracurtos para criar diversos perfis temporais de pulsos que irradiaram soluções de nanopartículas de prata. Estes perfis temporais foram ajustados em tempo real, visando otimizar o resultado do experimento, quantificada pela diminuição do diâmetro médio das nanopartículas nas soluções irradiadas. Uma vez que cada experimento de minimização do diâmetro das nanopartículas exigiu centenas de medidas, sua realização foi possível em decorrência da utilização de um circuito microfluídico construído especialmente para este trabalho. Neste circuito é possível utilizar pequenas quantidades de amostra, levando a curtos tempos de irradiação e medição, além da evidente economia de amostras. Para a realização deste trabalho foi elaborado e testado um algoritmo genético interfaceado a diversos equipamentos, incluindo um filtro acustóptico dispersivo programável que modifica as características temporais dos pulsos ultracurtos, através da introdução de componentes de fases espectrais nestes pulsos. Utilizando o algoritmo genético e o filtro acustóptico dispersivo programável foram realizados experimentos de encurtamento da duração temporal dos pulsos ultracurtos provenientes do sistema laser, resultando na obtenção de pulsos com durações próximas às limitadas por transformada de Fourier. Além disso, foram realizados experimentos para a otimização do processo evolutivo do algoritmo genético escrito em Labview. Os experimentos de irradiação de soluções de nanopartículas de prata mostraram que, ao conformar a duração dos pulsos utilizados nas irradiações, pôde-se controlar as dimensões destas nanopartículas, diminuindo seu tamanho médio por um fator 2. Esses experimentos caracterizam a irradiação de nanopartículas por lasers de pulsos ultracurtos como uma importante técnica de controle de características de nanopartículas. / This work used ultrashort laser pulses to modify, in a controlled way, the dimensional characteristics of silver nanoparticles in aqueous solution. To reach this goal, genetic algorithm and microfluidic circuits were used. A pulse shaper was used to create different temporal profiles for the ultrashort pulses used to irradiate the silver nanoparticle solutions. These temporal profiles were conformed in real time, aiming to optimize the experiment result, quantified by the decrease of the average diameter of the nanoparticles in the irradiated solutions. Since each nanoparticle diameter minimization experiment demanded hundreds of measurements, its achievement was possible by the use of a microfluidic circuit specially built for this work. This circuit enables the use of small sample quantities, leading to short irradiation and measurement intervals, besides evident sample savings. To make this work possible, a genetic algorithm was created and tested. This genetic algorithm was interfaced to several equipments, including an acustooptic programmable dispersive filter that modifies the ultrashort pulses temporal characteristics by the introduction of spectral phases in the pulses. The genetic algorithm and the acustooptic programmable dispersive filter were used in conjunction in experiments to temporally shorten the ultrashort pulses from the laser system, generating pulses durations close to the Fourier transform limited ones. Besides, experiments were performed with the Labview coded genetic algorithm to optimize its evolutionary process. The silver nanoparticles irradiation experiments showed that the ultrashort pulses temporal conformation allowed the control of these particles dimensions, decreasing its mean size by a factor of 2. These experiments characterize the nanoparticles irradiation by ultrashort pulses as an important technique to control the nanoparticles characteristics.

Identificação e predição do comportamento aeroelástico representa um grande desafio para a análise e controle de fenômenos aeroelásticos adversos. A modelagem aeroelástica requer informações tanto sobre a dinâmica estrutural quanto sobre o comportamento aerodinâmico não estacionário. No entanto, a maioria das metodologias disponíveis atualmente são baseadas no desacoplamento entre o modelo estrutural e o modelo aerodinâmico não estacionário. Conseqüentemente, métodos alternativos são bem vindos na área de pesquisa aerolástica. Entre os métodos alternativos está o funcional multicamada, que fornece uma rigorosa representação matemática apropriada para modelagem aeroelástica e pode ser obtido através de redes neurais artificiais. Esse trabalho apresenta uma aplicação desse método, consistindo de um procedimento de identificação baseado em redes neurais artificiais que representam o funcional da resposta aeroelástica. O modelo neural foi treinado usando o algoritmo de Levenberg-Marquardt, o qual tem sido considerado um método de otimização muito eficiente. Ele combina a garantia de convergência do método do gradiente e o alto desempenho do método de Newton, sem a necessidade de calcular as derivadas de segunda ordem. Um modelo de asa ensaiado em túnel de vento foi usado para fornecer a resposta aeroelástica. A asa foi fixada a uma mesa giratória e um motor elétrico lhe fornecia o movimento de incidência. Essa representação aeroelástica funcional foi testada para diversas condições operacionais do túnel de vento. Os resultados mostraram que o uso de redes neurais na identificação da resposta aeroelástica é um método alternativo promissor, o qual permite uma rápida avaliação da resposta aerolástica do modelo. / Identification and prediction of aeroelastic behavior presents a significant challenge for the analysis and control of adverse aeroelastic phenomena. Aeroelastic modeling requires information from both structural dynamics and unsteady aerodynamic behavior. However, the majority of methodologies available today are based on the decoupling of structural model from the unsteady aerodynamic model. Therefore, alternative methods are mostly welcome in the aeroelastic research field. Among the alternative methods there is the multi-layer functional (MLF), that allows a rigorous mathematical framework appropriate for aeroelastic modeling and can be realized by means of artificial neural networks. This work presents an identification procedure based on artificial neural networks to represent the motion-induced aeroelastic response functional. The neural network model has been trained using the Levenberg-Marquardt algorithm that has been considered a very efficient optimization method. It combines the guaranteed convergence of steepest descent and the higher performance of the Newton\'s method, without the necessity of second derivatives calculation. A wind tunnel aeroelastic wing model has been used to provide motion-induced aeroelastic responses. The wing has been fixed to a turntable, and an electrical motor provides the incidence motion to the wing. This aeroelastic functional representation is then tested for a range of the wind tunnel model operational boundaries. The results showed that the use of neural networks in the aeroelastic response identification is a promising alternative method, which allows fast evaluation of aeroelastic response model.

Os danos ambientais causados pela construção civil são fonte de preocupação nesta área da engenharia, e reduzi-lo é interesse comum a todos. Pensar em sustentabilidade já na fase de projeto é um modo viável de se reduzir este impacto. A escolha pelo concreto pré-moldado oferece alguns benefícios iniciais quando se compara este ao concreto moldado no local e, dentre estes, estão a racionalização do canteiro de obras, a redução do desperdício e uma melhoria na produtividade. Uma qualidade adicional, que ainda não está tão clara, é a redução do impacto ambiental que se pode ter com o emprego do concreto pré-moldado. A proposta deste trabalho envolve a análise de fatores que influenciam a sustentabilidade ambiental de estruturas de concreto pré-moldado e a aplicação de um algoritmo de otimização para determinação dos valores ótimos que conduzem ao mínimo impacto ambiental. Para isso, optou-se por minimizar as emissões de CO2, associadas à forma estrutural adotada, à produção, ao transporte e à montagem dos elementos pré-moldados. Estudos de otimização no projeto de estruturas têm usualmente sido utilizados a fim de reduzir custos e, entre as técnicas de otimização utilizadas em engenharia estrutural, os algoritmos genéticos têm sido reconhecidos como uma forte tendência por serem fáceis de implementar e fornecerem excelentes resultados. Com o código de otimização de emissão de CO2 foram processados diversos exemplos, variando os dados de entrada um a um e, avaliando a influência da variação destes na emissão de CO2. Considerando um edifício de 30 m x 30 m, uma adição de pavimento representa um acréscimo aproximado de 35% de emissão de CO2. Para o mesmo prédio, um aumento de 10 m em uma das direções significa aumentar em 30% a emissão de CO2. Variaram-se também as larguras e alturas máximas das vigas, tamanho de vão mínimo entra pilares, distância da fábrica à obra, cargas atuantes, número de indivíduos da população, número de indivíduos para elitismo, numero máximo de gerações, taxa de cruzamento e taxa de mutação. Ao variar estes parâmetros as porcentagens de variação de emissão de CO2 chegam a valores próximos de 5%. Foi encontrado também um valor de emissão por m³ aproximado de 430 kg/m³. Além disso, a saída de dados do código de otimização de emissão de CO2 foi comparada com a do código de otimização de custo, e foi constatado que as configurações estruturais apresentadas para um mesmo edifício processado com os dois códigos são semelhantes entre si e semelhantes à solução estrutural utilizada para esta edificação. Também foi constatado que pode se relacionar emissão de CO2 com custo. Deste modo, foi proposto um fator que relaciona as duas grandezas, chamado Fator Emissão-Custo, ou Fec. Observou-se que o Fec varia com o acréscimo de pavimentos, mostrando que o custo e a emissão de CO2 são afetados de forma diversa pelo número de pavimentos. Para um edifício de 4 pavimentos o Fec médio encontrado foi de 1,53 kgCO2/R$. Os resultados encontrados permitiram atestar a validade do método dos algoritmos genéticos à engenharia de estruturas, bem como a importância que o concreto pré-moldado tem para a industrialização da construção civil. / The environmental impact caused by civil constructions is a source of concern in this area of engineering, and reducing it is a common interest to all. Thinking about sustainability already in the design phase is a feasible way to reduce this impact. The choice for precast concrete offers some initial benefits when compared to the cast- on-site concrete and, among these, are streamlining the construction site, reducing waste and improving productivity. An additional quality, which is not yet so clear, is to reduce the environmental impact that one can have when using precast concrete. The purpose of this work is to develop a method of optimization of the elements of precast concrete structures in relation to the sustainability of the product. To do so, it is proposed to minimize the CO2 emission associated to the structural solution, production, transportation and assembly of precast concrete. Studies on optimization design of structures have been commonly used to reduce costs and, among the optimization techniques in structural engineering, genetic algorithms have been recognized as a strong trend for being easy to implement and providing excellent results. With the CO2 emission code were processed several examples, varying the input data one by one, then was assessed the influence of each variation on CO2 emission. Considering one building with the size 30 m x 30 m, each floor added represents an approximated increase about 35% on CO2 emission. For the same building one increase of 10 m on each direction means add 30% on CO2 emission. Was varied on the code the maximum heights and widths of the beam, the minimum span between pillars, distance from the building to the factory, loads acting, maximum population individuals number, number of individuals to elitism, maximum generation number, outcrossing rate and mutation rate. Varying these parameters, the variations percentage of CO2 emission reaches values next to 5%. Was found too an approximated value to CO2 emission per m³ as about 430 Kg/m³. Furthermore, the CO2 emission optimization code data output was compared with the cost optimization code data output, and it was verified that the structural configuration presented on outputs was similar between them both and similar with the real structural solution used on this building. It was verified too that the CO2 emission and cost could be related. On this way was proposed a factor which relates the two quantities called Emission-Cost Factor, or Fec. It was noticed that Fec varies when floors are added, which means that the cost does not vary at the same way that the CO2 emission does when the number of floors are changed. For a building with 4 floors the medium value of Fec was found 1,53 kgCO2/R$. The results permitted attest the validity of using genetic algorithms in structural engineering, as well as highlighting the precast concrete contribution on the industrialization of civil construction.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Deusdete Brito.PDF: 646824 bytes, checksum: 52d3dc54a7bd1d78f16e7b240f977ce8 (MD5) Previous issue date: 2002-10-11 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / In this work we consider the calculation of the heart instantaneous frequency from the estimate of the weights, gotten through LMS algorithm, (Least Mean Squares) when functioning as spectrum analyzer. It is known that the electrocardiogram (ECG) is a signal that is characterized for a repetitive regularity, which can be called quasi-periodicity. We explore this characteristic to extract the instantaneous frequency of the referred signal. For this, we use the LMS as a spectral analyzer. We use as reference inputs pairs of sines and cosines, inside the frequency band where if it finds the frequency of the desired signal, namely, the heart frequency. The algorithm estimates the frequency desired in real time, with the signal acquired through a data acquisition interface Intel 80C31. The results obtained show that the algorithm can be recommended for this purpose, as besides being easily implemented and generating small computational load it estimates the heart instantaneous frequency with a relative mean error of 0.025 which represent a difference of 18.89% between the two methods. / Neste trabalho propomos o cálculo da frequência instantânea cardíaca a partir da estimativa do espectrograma dos pesos sinápticos, obtidos através do algoritmo LMS, (Least Mean Square) quando funcionando como analisador de espectro. Sabe-se que o eletrocardiograma (ECG) é um sinal que se caracteriza por uma regularidade repetitiva, que se pode chamar quasiperiodicidade. Exploramos aqui essa característica para extrair a frequência instantânea do referido sinal. Para isso, utilizamos o LMS como analisador de espectro. Utilizamos como entradas de referència pares de senos e cossenos, dentro da faixa de frequência em que se encontra a frequência do sinal desejado, no caso, a frequência cardíaca. O algoritmo estima a frequência desejada em tempo real, com obtenção do sinal através de uma interface de aquisição de dados Intel 80C31. Os resultados obtidos mostraram que o algoritmo pode ser recomendado pra esta finalidade, pois além de ser facilmente implementável e por gerar pequena carga computacional ele estimou a frequência instantânea cardíaca com um erro relativo médio de 0.025 que representa uma diferença de 18.89% entre os dois métodos.

O foco central desta tese é o desenvolvimento de algoritmos para o problema de recoloração convexa de caminhos. Neste problema, é dado um caminho cujos vértices estão coloridos arbitrariamente, e o objetivo é recolorir o menor número possível de vértices de modo a obter uma coloração convexa. Dizemos que uma coloração de um grafo é convexa se, para cada cor, o subgrafo induzido pelos vértices dessa cor é conexo. Sabe-se que este problema é NP-difícil. Associamos a este problema um poliedro, e estudamos sua estrutura facial, com vistas ao desenvolvimento de um algoritmo. Mostramos várias inequações válidas para este poliedro, e provamos que várias delas definem facetas. Apresentamos um algoritmo de programação dinâmica que resolve em tempo polinomial o problema da separação para uma classe grande de inequações que definem facetas. Implementamos um algoritmo branch-and-cut baseado nesses resultados, e realizamos testes computacionais com instâncias geradas aleatoriamente. Apresentamos adicionalmente uma heurística baseada numa formulação linear que obtivemos. Estudamos também um caso especial deste problema, no qual as instâncias consistem em caminhos coloridos, onde cada cor ocorre no máximo duas vezes. Apresentamos um algoritmo de 3/2-aproximação para este caso, que é também NP-difícil. Para o caso geral, é conhecido na literatura um algoritmo de 2-aproximação. / The focus of this thesis is the design of algorithms for the convex recoloring problem on paths. In this problem, the instance consists of a path whose vertices are arbitrarily colored, and the objective is to recolor the least number of vertices so as to obtain a convex coloring.Acoloring of a graph is convex if, for each color, the subgraph induced by the vertices of this color is connected. This problem is known to be NP-hard. We associate a polyhedron to this problem and investigate its facial structure. We show various classes of valid inequalities for this polyhedron and prove that many of them define facets.We present a polynomial-time dynamic programming algorithm that solves, in polynomial time, the separation problem for a large class of facet-defining inequalities.We report on the computational experiments with a branch-and-cut algorithm that we propose for the problem. Additionally, we present a heuristic that is based on a linear formulation for the problem. We also study a special case of this problem, restricted to instances consisting of colored paths in which each color occurs at most twice. For this case, which is also NP-hard, we present a 3/2-approximation algorithm. For the general case, it is known a 2-approximation algorithm.

Neste trabalho investiga-se a aplicação de um algoritmo genético multiobjetivo, ferramenta que se destaca por sua flexibilidade e interpretabilidade, na obtenção de fatores de ponderação para aplicação no controle preditivo de torque do motor de indução, ou Model Predictive Torque Control (MPTC). O MPTC busca minimizar a cada instante de atuação uma função custo que representa o sistema, destacando-se pela rápida resposta de torque, facilidade de incorporar restrições e ausência de modulador de tensão. No entanto, essa técnica apresenta fatores de ponderação em sua estrutura de cálculo que não dispõem de métodos analíticos de projeto. Utilizou-se o algoritmo genético de classificação nãodominada, ou Non-dominated Sorting Genectic Algorithm II (NSGA-II), projetado de forma a obter soluções que busquem o compromisso entre o desempenho dinâmico do motor, via minimização das oscilações de torque e fluxo, e a eficiência energética do sistema por meio da minimização da frequência média de chaveamento da eletrônica de potência. Resultados simulados e experimentais mostraram que o conjunto de soluções fornecido pelo NSGA-II é factível e contrapõe as oscilações de torque e de fluxo e a frequência média de chaveamento, cabendo à aplicação desejada a escolha da solução. Com isso, tem-se uma ferramenta de projeto dos fatores de peso do MPTC capaz de incorporar restrições e ajustar vários fatores ao mesmo tempo. / This work investigates the application of a multi-objective genetic algorithm to obtain a set of weighting factors suitable for use in Model Predictive Torque Control (MPTC) of a induction motor variable speed drive. MPTC approach aims at minimizing a cost function at each step, and is highlighted for its fast torque response, facility to incorporate system constraints and the absence of voltage modulators. Nevertheless, MPTC structure presents weighting factors in the cost function which lack of an analytical design procedure. The Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) was designed for a trade-off between torque and flux ripples minimization and minimization of the average switching frequency of the system. Simulated and experimental results showed NSGA-II offered a Pareto set of feasible solutions, so that torque ripple, flux ripple or average switching frequency can be minimized, depending on the solution chosen according to project demand. Thereby, there is a project tool for MPTC weighting factors able to adjust several factor at the same time, incorporating desired restrictions.