Orientador : Marko Antonio Rojas Medar / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T08:41:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Damazio_PedroDanizete_D.pdf: 627337 bytes, checksum: 5c3ae8e81b499413f65fb96b6ae237f2 (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado / Doutor em Matemática Aplicada

Orientador: Inacio M. Dal Fabbro / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-03T21:49:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Laurenti_Renato_D.pdf: 1279139 bytes, checksum: 6da808c68307cc0c156a89617c20601b (MD5) Previous issue date: 2003 / Doutorado

Orientador : Hans Ingo Weber / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Campinas / Made available in DSpace on 2018-07-16T23:35:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_IlmarFerreira_M.pdf: 2470743 bytes, checksum: 37eabb7b0abfc86b9a9690682eedda9a (MD5) Previous issue date: 1988 / Resumo: As máquinas rotativas constituem um tipo particular de sistema mecânico onde elementos aparentemente simples - os eixos - são suportados, por mancais e submetidos a um a grande variedade de efeitos dinâmicos. A partir do momento que o eixo está construído, seus parâmetros modais podem ser obtidos experimentalmente. Estas informações, aliadas às características geométricas do eixo e às propriedades dos mancais, permitem a construção de modelos que reproduzam as frequências e os modos do sistema real. O nÚmero total de graus de liberdade é uma função da existência de excitações externas e da distribuição modal do eixo. O método aqui proposto, utiliza-se das informações modais obtidas através de qualquer tipo de instrumentação e renormaliza os modos de forma que o modelo matemático discreto tenha a mesma energia elástica do sistema real, para cada modo natural. Imagine que existam 3 sensores ao longo do eixo. O modelo discreto deve reproduzir, nestas três posições, o comportamento do sistema real, em frequência e em deslocamento. Neste trabalho ilustra-se o fato em questão para um sistema não excitado e para um sistema submetido a uma varredura senoidal. Os erros e desvios do modelo construído em relação ao sistema real são pequenos e podem ser explicados pelas simplificações feitas / Abstract: Rotating machinery is a very particular kind of mechanical system where apparently simple elements - the shafts - are supported on several bearing and subjected to a huge variety of dynamical effects. When the shaft is constructed it call be modal analysed before mounting it into the machine. This experimental information and the geometrical characteristics of the shaft added to the properties of the bearing allow a modelling that will reproduce frequencies and modes from the real system. The total amount of degrees of freedom to be considered will be a function of the existing excitations and the modal distribution of the shaft. The proposed method uses the modal information gotten by any kind of instrumentation and re-normalizes the modes in a way that the discretized system has the same stored elastic energy as the real system, for that mode. Imagine that there are 3 sensors along the shaft. The discrete model shall reproduce at these 3 positions the behavior of real system in frequency and displacement. This thesis shows that fact, for a non-excited system and for a system that is subjected to an harmonic sweeped force. The deviations from the exact result are very small and can be explained from the simplifications that are done / Mestrado / Mestre em Engenharia Mecânica

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Mecánica / Ingeniero Civil Mecánico / En mecánica de medios continuos se estudian distintas relaciones entre esfuerzos y deformaciones que son usualmente denominadas ecuaciones constitutivas. Las ecuaciones constitutivas clásicas para la elasticidad no lineal son las de los sólidos elásticos de Cauchy y de Green, que se muestran en las ecuaciones i.1, en dónde S es el tensor de esfuerzos nominal, F es el gradiente de deformación, W es la energía de deformación y g es un funcional. S=g(F), ∂W/∂F=S. i.1 El tema de investigación de esta tesis se enfoca en estudiar un nuevo tipo de ecuación constitutiva que ha sido desarrollada recientemente. A diferencia de las ecuaciones i.1, el nuevo tipo de ecuación constitutiva se basa en escribir la deformación en función de los esfuerzos. Este tipo de ecuación permite, entre otras cosas, el análisis de materiales en los cuales puede suceder que los esfuerzos se eleven en grandes magnitudes pero no así la deformación. La ecuación i.2 muestra la relación, en dónde ε es el tensor de deformación caso lineal (infinitesimal), T es el tensor de esfuerzos de Cauchy y f es un funcional: ε=f(T). i.2 La presente tesis se centra en el estudio de dicha ecuación en dos áreas de investigación. Primero se estudia un caso simplificado de i.2 para el cual se tiene un comportamiento bilineal , en dónde la relación entre ε y T es lineal por tramos. Interesa en particular que el segundo tramo sea tal que el incremento en ε es muy pequeño, para grandes variaciones de T. Considerando dicha forma simplificada para f(T), se resuelven varios problemas de valor de frontera de forma exacta y semi-exacta . En segundo lugar se realiza un análisis de estabilidad (inestabilidad) para un medio semi-infinito considerando la ecuación constitutiva i.2, y una expresión para f que muestre un límite para la deformación. Los resultados obtenidos para los problemas de valor de frontera y el análisis de estabilidad elástica se comparan con resultados conocidos de la teoría de la elasticidad lineal.

Considerando a necessidade da pasteurização da água de coco verde, após a abertura do fruto, devido à ação de microrganismos e das enzimas presentes, peroxidase (POD) e polifenoloxidase (PFD), o presente trabalho tem como objetivo estudar o comportamento da atividade dessas enzimas, através de processo térmico contínuo. Na primeira parte foi estudada a cinética de inativação térmica das enzimas em processo de pasteurização da água de coco, realizado em trocador de calor a placas (TCP) de laboratório, ARMFIELD FT 43–A, a temperatura de 90°C em diferentes tempos de retenção. Amostras da água de coco não processada e processada foram congeladas a – 30ºC para as análises enzimáticas. Na segunda parte, com base nos resultados obtidos de cinética, foram realizados processos a 90 ºC com tempos de retenção de 120, 180 e 200 s para o estudo do comportamento dessas enzimas durante o armazenamento. Análises de pH, acidez, turbidez e atividade enzimática também foram realizadas durante o tempo de armazenamento de amostras da água de coco processada e não processada em temperatura ambiente, refrigerada (10ºC) e congelada (- 20ºC). Cada lote de água de coco foi caracterizado pela densidade, teores de sólidos totais e solúveis, cinzas, pH, acidez e turbidez. Nos processos térmicos contínuos realizados a 90ºC a POD e PFD presentes na água de coco apresentaram pelo menos duas isoenzimas com estabilidades diferentes e a PFD mostrou-se mais termorresistente que a POD. A POD presente na água de coco processada, durante o armazenamento a – 30ºC, apresentou-se mais estável que a PFD. A água de coco processada que apresentou maior estabilidade físico-química e enzimática foi a armazenada congelada. / Considering the need for green coconut water pasteurization after opening the fruit due to microbial and enzymatic (peroxidase (POD) and polyphenol oxidase (PFD)) action, the objective of this work is to study the behavior of the activity of these enzymes during continuous thermal processing. The first stage of the work was the study of the enzymes thermal inactivation kinetics during continuous pasteurization of coconut water, performed in a laboratory plate heat exchanger, Armfield 43 – A, at a temperature of 90°C with different holding times. Samples of unprocessed and processed coconut water were frozen at - 30°C for enzymatic analyses. In the second stage, based on the results obtained, processing was performed at 90°C with holding times of 80, 120, 180 and 200 s for studying the behavior of these enzymes during storage. Analyses of the pH, titratable acidity, turbidity and enzymatic activity were conducted during storage in processed and unprocessed samples kept at ambient temperature, refrigerated (10°C) and frozen (- 20°C). Each coconut water batch was characterized by density, total and soluble solids, ashes, pH, titratable acidity and turbidity. For the continuous thermal processes carried out at 90°C both POD and PFD presented at least two isozymes with different thermal stability, and PFD was more thermally resistant than POD. During storage at - 30°C POD in processed coconut water was more stable than PFD. The highest physicochemical and enzymatic stability was achieved for processed coconut water under frozen storage.

Neste trabalho, é apresentada a revisão taxonômica dos Pyrgotidae pertencentes à fauna do Novo Mundo, atualmente composta por 66 nomes válidos de espécies distribuídas em 15 gêneros. A revisão taxonômica resultou na descrição de dois novos gêneros e de duas novas espécies e na sinonímia de quatro gêneros e 18 espécies e uma espécie foi revalidada. De acordo com esses resultados a fauna de Pyrgotidae do Novo Mundo possui 51 espécies válidas dispostas em 12 gêneros. Análises filogenéticas foram processadas com o intuito de testar o monofiletismo dos gêneros e estabelecer o relacionamento entre suas espécies, além de testar o desempenho dos caracteres contínuos na filogenia de Pyrgotidae. Com este propósito foram levantados 54 caracteres morfológicos dos adultos, sendo 14 contínuos e 40 discretos. Os caracteres contínuos e discretos foram analisados separadamente e em evidência total. As análises em que se utilizaram apenas caracteres discretos e as que utilizaram os caracteres em evidência total, resultaram em topologias muito semelhantes entre si, divergindo apenas nas posições entre três terminais. Na topologia obtida em evidência total, o suporte dos ramos aumentou na maioria dos ramos o que demonstra que os caracteres contínuos são filogeneticamente informativos para serem utilizados em Pyrgotidae. / This work presents a taxonomic revision of New World Pyrgotidae, currently composed of 66 valid species names distributed in 15 genera. The taxonomic revision resulted in the description of two new genera and two species, synonymy of four genera and 18 species and revalidation of 1 species. According to these results, the Pyrgotidae of the New World contains 51 valid species arranged in 12 genera. Phylogenetic analyses were conducted to test the monophyly of the genera, establish the relationships among their species, and test the performance of continuous characters in the phylogeny of Pyrgotidae. Fifty-four morphological characters of adults were coded and divided as: 14 continuous and 40 discrete. Continuous and discrete characters were analyzed separately and under total evidence. The analyses using only discrete characters and in total evidence each resulted in one tree, which were very similar, diverging only in the positions of three terminals. In the tree obtained using total evidence, the branch support increased in more branches, which demonstrates that continuous characters are phylogenetically informative for use in analyses of the Pyrgotidae.

Recentemente, a área de mineração de fluxos contínuos de dados ganhou importância, a qual visa extrair informação útil a partir de conjuntos massivos e contínuos de dados que evoluem com o tempo. Uma das técnicas que mais se destaca nessa área e a de agrupamento de dados, a qual busca estruturar grandes volumes de dados em hierarquias ou partições, tais que objetos mais similares estejam em um mesmo grupo. Diversos algoritmos foram propostos nesse contexto, porém a maioria concentrou-se no agrupamento de fluxos compostos por pontos em um espaço multidimensional. Poucos trabalhos voltaram-se para o agrupamento de séries temporais, as quais se caracterizam por serem coleções de observações coletadas sequencialmente no tempo. Técnicas atuais para agrupamento de séries temporais em fluxos contínuos apresentam uma limitação na escolha da medida de similaridade, a qual na maioria dos casos e baseada em uma simples correlação, como a de Pearson. Este trabalho mostra que até para modelos clássicos de séries temporais, como os de Box e Jenkins, a correlação de Pearson não é capaz de detectar similaridade, apesar das séries serem provenientes de um mesmo modelo matemático e com mesma parametrização. Essa limitação nas técnicas atuais motivou este trabalho a considerar os modelos geradores de séries temporais, ou seja, as equações que regem sua geração, por meio de diversas medidas descritivas, tais como a Autoinformação Mútua, o Expoente de Hurst e várias outras. A hipótese considerada e que, por meio do uso de medidas descritivas, pode-se obter uma melhor caracterização do modelo gerador de séries temporais e, consequentemente, um agrupamento de maior qualidade. Nesse sentido, foi realizada uma avaliação de diversas medidas descritivas, as quais foram usadas como entrada para um novo algoritmo de agrupamento baseado em árvores, denominado TS-Stream. Experimentos com bases sintéticas compostas por diversos modelos de séries temporais foram realizados, mostrando a superioridade de TS-Stream sobre ODAC, a técnica mais popular para esta tarefa encontrada na literatura. Experimentos com séries reais provenientes de preços de ações da NYSE e NASDAQ mostraram que o uso de TS-Stream na escolha de ações, por meio da criação de uma carteira de investimentos diversificada, pode aumentar os retornos das aplicações em várias ordens de grandeza, se comparado a estratégias baseadas somente no indicador econômico Moving Average Convergence Divergence / Recently, the data streams mining area has gained importance, which aims to extract useful information from massive and continuous data sources that evolve over time. One of the most popular techniques in this area is clustering, which aims to structure large volumes of data into hierarchies or partitions, such that similar objects are placed in the same group. Several algorithms were proposed in this context, however most of them focused on the clustering of streams composed of multidimensional points. Few studies have focused on clustering streaming time series, which are characterized by being collections of observations sampled sequentially along time. Current techniques for clustering streaming time series have a limitation in the choice of the similarity measure, as most are based on a simple correlation, such as Pearson. This thesis shows that even for classic time series models, such as those from Box and Jenkins, the Pearson correlation is not capable of detecting similarity, despite dealing with series originating from the same mathematical model and the same parametrization. This limitation in current techniques motivated this work to consider time series generating models, i.e., generating equations, through the use of several descriptive measures, such as Auto Mutual Information, the Hurst Exponent and several others. The hypothesis is that through the use of several descriptive measures, a better characterization of time series generating models can be achieved, which in turn will lead to better clustering quality. In that context, several descriptive measures were evaluated and then used as input to a new tree-based clustering algorithm, entitled TS-Stream. Experiments were conducted with synthetic data sets composed of various time series models, confirming the superiority of TS-Stream when compared to ODAC, the most successful technique in the literature for this task. Experiments with real-world time series from stock market data of the NYSE and NASDAQ showed that the use of TS-Stream in the selection of stocks, by the creation of a diversified portfolio, can increase the returns of the investment in several orders of magnitude when compared to trading strategies solely based on the Moving Average Convergence Divergence financial indicator

A microfluídica atua em áreas como controle de fluxo, e \"química e ciências da vida\". Nesta última área encontram-se dispositivos como micro-agulhas, micro-separadores, microdispensadores, micro-reatores e micromisturadores. Em particular, micromisturadores podem estar presentes nas mais variadas aplicações na industria e na ciência, que necessitam de mistura de fluidos. Uma dessas aplicações é a encapsulação de ativos por uma matriz polimérica (micro-esferas poliméricas) para sistemas de liberação controlada. Nos processos convencionais de encapsulação uma das etapas cruciais é a produção de emulsões simples e múltiplas, que é o resultado do processo de mistura de dois líquidos imiscíveis. A introdução de micromisturadores para formação de emulsões é uma alternativa tecnológica que foi explorada neste trabalho. Portanto, foi realizado um estudo de pré-formulação, no qual foram produzidas micro-esferas poliméricas sem nenhum ativo encapsulado através de n misturadores microfluídicos diferentes. Os dispositivos mais eficientes foram identificados através das características das micro-esferas produzidas, tais como: diâmetro médio de partícula, índice de dispersão da distrib uição de partículas e morfologia (forma geométrica). Identificados os dispositivos, parâmetros de processo foram estudados, tais como: vazão e formulação. Os resultados obtidos indicaram que é possível produzir micro-esferas poliméricas com suas principais características controladas: tamanho e índice de dispersão. / Microfluidics actuates in areas as flow control, and \"chemistry and life sciences\". In this latter area appear devices as microneedles, microseparators, microdispensers, micro-reactors and micromixers. In particular, micromixers can be found in several applications in industry and science where it is needed fluid mixing. One of these applications is the asset encapsulation of a polymeric matrix (polymeric microspheres) for controlled release systems. In conventional processes of encapsulation one of crucial steps is the production of simple or multiple emulsions, which is the result of the mixing process of two immiscible liquids. Utilization of micromixers for emulsion preparation is a technological alternative that is explored in this work. Therefore, it was realized a pre-formulation study, for production of polymeric microspheres without any asset encapsulated, through several microfluidic mixers. The more efficient devices were ident ified through characteristic parameters of produced microspheres, such as: particle average diameter, dispersion index of particle size distribution and morphology (geometric shape). After device identification, process parameters were studied, such as: flow rate and formulation. Obtained results indicated that it is possible to produce polymeric microspheres with its main controlled characteristics: size and dispersion index.

Neste trabalho a detecção de novidade é tratada como o problema de identificação de conceitos emergentes em dados que podem ser apresentados em um fluxo contínuo. Considerando a relação intrínseca entre tempo e novidade e os desafios impostos por fluxos de dados, uma nova abordagem é proposta. OLINDDA (OnLIne Novelty and Drift Detection Algorithm) vai além da classficação com uma classe e concentra-se no aprendizado contínuo não-supervisionado de novos conceitos. Tendo aprendido uma descrição inicial de um conceito normal, prossegue à análise de novos dados, tratando-os como um fluxo contínuo em que novos conceitos podem aparecer a qualquer momento. Com o uso de técnicas de agrupamento, OLINDDA pode empregar diversos critérios de validação para avaliar grupos em termos de sua coesão e representatividade. Grupos considerados válidos produzem conceitos que podem sofrer fusão, e cujo conhecimento é continuamente incorporado. A técnica é avaliada experimentalmente com dados artificiais e reais. O módulo de classificação com uma classe é comparado a outras técnicas de detecção de novidade, e a abordagem como um todo é analisada sob vários aspectos por meio da evolução temporal de diversas métricas. Os resultados reforçam a importância da detecção contínua de novos conceitos, assim como as dificuldades e desafios do aprendizado não-supervisionado de novos conceitos em fluxos de dados / In this work novelty detection is treated as the problem of identifying emerging concepts in data that may be presented in a continuous ow. Considering the intrinsic relationship between time and novelty and the challenges imposed by data streams, a novel approach is proposed. OLINDDA, an OnLIne Novelty and Drift Detection Algorithm, goes beyond one-class classification and focuses on the unsupervised continuous learning of novel concepts. Having learned an initial description of a normal concept, it proceeds to the analysis of new data, treating them as a continuous ow where novel concepts may appear at any time. By the use of clustering techniques, OLINDDA may employ several validation criteria to evaluate clusters in terms of their cohesiveness and representativeness. Clusters considered valid produce concepts that may be merged, and whose knowledge is continuously incorporated. The technique is experimentally evaluated with artificial and real data. The one-class classification module is compared to other novelty detection techniques, and the whole approach is analyzed from various aspects through the temporal evolution of several metrics. Results reinforce the importance of continuous detection of novel concepts, as well as the dificulties and challenges of the unsupervised learning of novel concepts in data streams

Algoritmos de aprendizado de máquina são amplamente empregados na indução de modelos para descoberta de conhecimento em conjuntos de dados. Como grande parte desses algoritmos assume que os dados são gerados por uma função de distribuição estacionária, um modelo é induzido uma única vez e usado indefinidamente para a predição do rótulo de novos dados. Entretanto, atualmente, diversas aplicações, como gerenciamento de transportes e monitoramento por redes de sensores, geram fluxos contínuos de dados que podem mudar ao longo do tempo. Consequentemente, a eficácia do algoritmo escolhido para esses problemas pode se deteriorar ou outros algoritmos podem se tornar mais apropriados para as características dos novos dados. Nesta tese é proposto um método baseado em meta-aprendizado para gerenciar o processo de aprendizado em ambientes dinâmicos de fluxos contínuos de dados com o objetivo de melhorar o desempenho preditivo do sistema de aprendizado. Esse método, denominado MetaStream, seleciona regularmente o algoritmo mais promissor para os dados que estão chegando, de acordo com as características desses dados e de experiências passadas. O método proposto emprega técnicas de aprendizado de máquina para gerar o meta-conhecimento, que relaciona as características extraídas dos dados em diferentes instantes do tempo ao desempenho preditivo dos algoritmos. Entre as medidas usadas para extrair informação relevante dos dados, estão aquelas comumente empregadas em meta-aprendizado convencional com diferentes conjuntos de dados, que são adaptadas para as especificidades do cenário de fluxos, e de áreas correlatas, que consideram, por exemplo, a ordem de chegada dos dados. O MetaStream é avaliado para três conjuntos de dados reais e seis algoritmos de aprendizado diferentes. Os resultados mostram a aplicabilidade do MetaStream e sua capacidade de melhorar o desempenho preditivo geral do sistema de aprendizado em relação a um método de referência para a maioria dos problemas investigados. Deve ser observado que uma combinação de modelos mostrou-se superior ao MetaStream para dois conjuntos de dados. Assim, foram analisados os principais fatores que podem ter influenciado nos resultados observados e são indicadas possíveis melhorias do método proposto / Machine learning algorithms are widely employed to induce models for knowledge discovery in databases. Since most of these algorithms suppose that the underlying distribution of the data is stationary, a model is induced only once e it is applied to predict the label of new data indefinitely. However, currently, many real applications, such as transportation management systems and monitoring of sensor networks, generate data streams that can change over time. Consequently, the effectiveness of the algorithm chosen for these problems may deteriorate or other algorithms may become more suitable for the new data characteristics. This thesis proposes a metalearning based method for the management of the learning process in dynamic environments of data streams aiming to improve the general predictive performance of the learning system. This method, named MetaStream, regularly selects the most promising algorithm for arriving data according to its characteristics and past experiences. The proposed method employs machine learning techniques to generate metaknowledge, which relates the characteristics extracted from data in different time points to the predictive performance of the algorithms. Among the measures applied to extract relevant information are those commonly used in conventional metalearning for different data sets, which are adapted for the data stream particularities, and from other related areas that consider the order of the data stream. We evaluate MetaStream for three real data stream problems and six different learning algorithms. The results show the applicability of the MetaStream and its capability to improve the general predictive performance of the learning system compared to a baseline method for the majority of the cases investigated. It must be observed that an ensemble of models is usually superior to MetaStream. Thus, we analyzed the main factors that may have influenced the results and indicate possible improvements for the proposed method