Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-06-12T19:49:43Z No. of bitstreams: 1 CÉLIA MARIA RUFINO FRANCO – TESE (PPGEP) 2016.pdf: 6619117 bytes, checksum: 4b236700f5081cf18c4bba6f10c5299c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-12T19:49:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CÉLIA MARIA RUFINO FRANCO – TESE (PPGEP) 2016.pdf: 6619117 bytes, checksum: 4b236700f5081cf18c4bba6f10c5299c (MD5) Previous issue date: 2016-12-15 / CNPq / Difusão de calor e massa são encontrados em vários processos de interesse tecnológico, incluindo a secagem de produtos agrícolas. Dentre as técnicas de secagem existentes, a intermitente destaca-se por reduzir o consumo de energia durante o processo e melhorar a qualidade final do produto. Neste trabalho, foram desenvolvidos modelos matemáticos para predizer a difusão de calor e massa durante a secagem contínua e intermitente de sólidos elipsoidais. A solução analítica da equação de difusão bidimensiona l, em coordenadas cilíndricas, foi obtida via método integral baseado em Galerkin (método GBI) considerando-se o coeficiente de difusão constante e condições de contorno de equilíbrio e convectiva na superfície do sólido. O período de têmpera foi incluído na modelagem matemática e as distribuições de umidade e temperatura foram simuladas neste período. Como aplicação, a metodologia foi usada para descrever secagem de grãos de arroz em casca. Experimentos de secagem contínua e intermitente de grãos de arroz em casca BRSMG Conai foram realizados em diversas condições experimentais de temperatura (40, 50, 60 e 70ºC), número de pausas (1, 2 e 3) e tempo de têmpera (30, 60, 120, 180 e 240 min). As cinéticas de secagem intermitente de grãos de arroz em casca foram apresentadas fazendo comparação com a secagem contínua para análise da taxa e tempo de secagem. Testes de simulação de secagem contínua e intermitente de sólidos elipsoidais prolatos, variando a razão de aspecto e o número de Biot, são apresentados e discutidos. Resultados teóricos do teor de umidade de grãos de arroz em casca foram comparados aos resultados experimentais, permitindo a determinação do coeficiente de difusão de massa e do coeficiente de transferência de massa convectivo. Um bom ajuste foi observado entre os resultados preditos e experimentais. Verificou-se que o tempo de têmpera e o número de Biot têm influência na cinética de secagem. Também se observou aumento da difusividade de massa no período pós-têmpera, o que pode justificar a redução do tempo de operação efetiva. / Heat and mass diffusion are found in many processes of technological interest, including drying of agricultural products. Among the existing drying techniques, intermittent drying is notable for reducing the energy consumption during the process and improve final product quality. In the present work, are developed mathematical models to predict heat and mass diffusion during the continuous and intermittent drying of ellipsoidal solids. The analytical solution of the twodimensional diffusion equation written in cylindrical coordinates is obtained via Galerkin -based integral method considering constant diffusi on coeficient and, equilibrium and convective boundary conditions at the surface of the solid. The tempering period is included in the mathematical modeling and moisture and temperature distributions are simulated in this period. The methodology was applied to describe rough rice drying. Continuous and intermittent drying experiments of rough rice grains (BRSMG Conai variety) were performed in different experimental conditions of temperature (40, 50, 60 and 70ºC), number of pauses (1, 2 and 3) and tempering time (30, 60, 120, 180 and 240 min). The intermittent drying kinetics of rough rice grains are presented and compared with the continuous drying for analysis of the drying rate and time. Continuous and intermittent drying simulation of prolate ellipsoid solids, for different aspect ratio and Biot number are presented and discussed. Theoretical results of the moisture content of rough rice grains are compared to experimental results, in order, to estimate both mass diffusion coefficient and convective mass transfer coefficient. A good agreement was observed between the predicted and experimental results. It has been found that the tempering time and Biot number have influence on drying kinetics. It was also observed an increase in the mass diffusivity in the after tempering period, which may justify the reduction of the effective operation time.

The calculation of ellipsoidal areas in Geodesy is a not trivial task. By this motive, is common the calculation of plane areas, whose difficulty degree is enough small. For short areas, the simple abstraction of the real format of the Land is sufficient. For bigger areas, however, the Cartography uses the equivalent projections that, for being indirect forms, present a minor reliability in relation the direct numerical methods. More grave still it is the case of Brazil, where the areas send for certification together the Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA), second to the Brazilian Law 10267 of Cadastro Nacional de Imóveis Rurais (CNIR), are calculated as function of the coordinates of the projection system Universal Transverse Mercator (UTM). This projection system is conformal, that is, presenting distortions in relation to the ellipsoidal. The majority of the used commercial programs does not present more efficient forms of calculation. The present work of research is directed in this direction. We searchs a executable program that incorporates fundamental characteristics to the calculation of areas and to programming, generating a product that can present effective results consumer market. A methodology was chosen that considers solution for the calculation of any areas or polygon form that they desires to calculate. The methodology was codified in different forms and was generated an executable in C language. The results had been compared with the same integration carried through in environment of calculator HP42S and in the Spring system through the Albers Equivalent Conical Projection. The research shows that the proposal methodology possess ample potential to computational employment, having presented great efficiency in the calculation of ellipsoidais areas. / O cálculo das áreas elipsoidais em Geodésia não é uma tarefa trivial. Por esse motivo, é comum o cálculo de áreas planas, cujo grau de dificuldade é bastante pequeno. Para áreas pequenas, a simples abstração do formato real da Terra é suficiente. Para áreas maiores, entretanto, a Cartografia se vale das chamadas projeções equivalentes que, por serem formas indiretas, apresentam uma confiabilidade menor em relação a métodos numéricos diretos. Mais grave ainda é o caso do Brasil, em que as áreas enviadas para certificação junto ao Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA), segundo a Lei 10267/2001 do Cadastro Nacional de imóveis Rurais (CNIR), são calculadas em função das coordenadas do sistema de projeção Universal Transverse Mercator (UTM). Esse sistema de projeção é conforme, ou seja, apresenta distorções em relação à área elipsoidal. Isso se deve ao fato de que a maioria dos programas comerciais usados não apresentam formas de cálculo mais eficientes. O presente trabalho de pesquisa é dirigido nesse sentido. Busca-se chegar a um programa executável que incorpore características fundamentais ao cálculo de áreas e à programação, gerando um produto que possa apresentar resultados efetivos para o mercado consumidor. Escolheu-se uma metodologia que propõe solução para qualquer que seja a forma das poligonais que constituem o polígono cuja área deseja-se calcular. A metodologia foi codificada de diferentes formas e foi gerado um executável final em linguagem C. Os resultados foram comparados com a mesma integração realizada em ambiente de calculadora HP42S e no sistema Spring através da Projeção Cônica Equivalente de Albers. A pesquisa mostra que a metodologia proposta possui amplo potencial para emprego em meio computacional, tendo apresentado grande eficiência no cálculo de áreas elipsoidais.

[pt] A análise de agrupamento não supervisionado, o processo que consistem em agrupar conjuntos de pontos de acordo com um ou mais critérios de similaridade, tem desempenhado um papel essencial em vários campos. O dois algoritmos mais populares para esse processão são o k-means e o Gaussian Mixture Models (GMM). O primeiro atribui cada ponto a um único cluster e usa a distância Euclidiana como similaridade. O último determina uma matriz de probabilidade de pontos pertencentes a clusters, e usa distância de Mahalanobis como similaridade. Além da diferença no método de atribuição - a chamada atribuição hard para o primeiro e a atribuição soft para o último - os algoritmos também diferem em relação à estrutura do cluster, ou forma: o k-means considera estruturas esféricas no dados; enquanto o GMM considera elipsoidais através da estimação de matrizes de covariância. Neste trabalho, um problema de otimização matemática que combina a atribuição hard com a estrutura do cluster elipsoidal é detalhado e formulado. Uma vez que a estimativa da covariância desempenha um papel importante no comportamento de estruturas agrupamentos elipsoidais, técnicas de regularizações são exploradas. Neste contexto, dois métodos de meta-heurística, uma perturbação Random Swap e um algoritmo híbrido genético, são adaptados, e seu impacto na melhoria do desempenho dos métodos é estudado. O objetivo central dividido em três: compreender as condições em que as estruturas de agrupamento elipsoidais são mais benéficas que as esféricas; determinar o impacto da estimativa de covariância com os métodos de regularização; e analisar o efeito das meta-heurísticas de otimização global na análise de agrupamento não supervisionado. Finalmente, a fim de fornecer bases para a comparação das presentes descobertas com futuros trabalhos relacionados, foi gerada uma base de dados com um extenso benchmark contendo análise das variações de diferentes tamanhos, formas, número de grupos e separabilidade, e seu impacto nos resultados de diferentes algoritmos de agrupamento. Além disso, pacotes escritos na linguagem Julia foram disponibilizados com os algoritmos estudados ao longo deste trabalho. / [en] Unsupervised cluster analysis, the process of grouping sets of points according to one or more similarity criteria, plays an essential role in various fields. The two most popular algorithms for this process are the k-means and the Gaussian Mixture Models (GMM). The former assigns each point to a single cluster and uses Euclidean distance as similarity. The latter determines a probability matrix of points to belong to clusters, and the Mahalanobis distance is the underlying similarity. Apart from the difference in the assignment method - the so-called hard assignment for the former and soft assignment for the latter - the algorithms also differ concerning the cluster structure, or shape: the k-means considers spherical structures in the data; while the GMM considers ellipsoidal ones through the estimation of covariance matrices. In this work, a mathematical optimization problem that combines the hard assignment with the ellipsoidal cluster structure is detailed and formulated. Since the estimation of the covariance plays a major role in the behavior of ellipsoidal cluster structures, regularization techniques are explored. In this context, two meta-heuristic methods, a Random Swap perturbation and a hybrid genetic algorithm, are adapted, and their impact on the improvement of the performance of the methods is studied. The central objective is three-fold: to gain an understanding of the conditions in which ellipsoidal clustering structures are more beneficial than spherical ones; to determine the impact of covariance estimation with regularization methods; and to analyze the effect of global optimization meta-heuristics on unsupervised cluster analysis. Finally, in order to provide grounds for comparison of the present findings to future related works, a database was generated together with an extensive benchmark containing an analysis of the variations of different sizes, shapes, number of clusters, and separability and their impact on the results of different clustering algorithms. Furthermore, packages written in the Julia language have been made available with the algorithms studied throughout this work.