Esta dissertação tem como objetivo apresentar um caso específico de Interpolação da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ) com base no processo estocástico que de- termina a taxa de juros, o qual é aqui denominado por interpolação estrutural. Este método estrutural permite a calibração das curvas de desconto e de rendimento, por meio do ajuste dos parâmetros do modelo generalizado Black-Karasinski sob a hipótese de não arbitragem. São apresentados três métodos distintos de calibragem. O primeiro deles é constituído pela solução numérica do sistema de equações que satisfaz a hipótese de não arbitragem. O segundo método remete-se a inversão dos parâmetros do modelo de forma exata, a partir da definição da curva de rendimento. O terceiro e último método apresenta uma solução aproximada a partir de um problema reduzido. Mostramos que os métodos são equivalentes quando se utiliza a mesma definição para a curva de rendimentos. A importância deste resultado reside no desenvolvimento de algoritmos de fácil implemen- tação computacional e na possibilidade de usar esse método de interpolação com base em um modelo de determinação da taxa de juros em trabalhos empíricos de previsão e determinação da estrutura a termo da taxa de juros. / This paper aims to present a special case of interpolation of the Term Structure of In- terest Rates based on the stochastic process that determines the interest rate, which is here called by structural interpolation. This structural method allows the calibration discounts and yields curves adjusted through the parameters of the generalized Black-Karasinski model under the assumption of no arbitrage. Three distinct methods of calibration are presented. The first consists of the numerical solution of the system of equations that satisfes the hypothesis of no arbitrage. The second method refers to the inversion of the parameters model, from the definition of the yield curve. The third and last method presents an approximate solution from a smaller problem. We show that the three meth- ods are equivalent when using the same definition for the yield curve. The importance of this result lies in the development of algorithms for easy computational implementation and the possibility of using this interpolation method based on a model for determining the rate of interest for empirical prediction and determination of the term structure of interest rates.

A ampliação acelerada da demanda por transporte, mais especificamente pelo transporte rodoviário, tem provocado um aumento expressivo no número de acidentes de trânsito nesse ambiente. Consequentemente, a redução dos acidentes de trânsito tem sido um grande desafio para os pesquisadores e gestores da área rodoviária. Porém, os acidentes de trânsito são eventos complexos se considerados os diversos fatores que podem influenciá-los. Dentro desse contexto esta dissertação apresenta um estudo de modelos de previsão de acidentes, que podem ser utilizados para a avaliação do potencial de segurança em determinados locais, identificação e classificação de localidades perigosas ou com propensão a acidentes e avaliação da eficácia de medidas de melhoria da segurança. Nessa dissertação é apresentado um levantamento teórico e metodológico dos modelos de previsão de acidentes, identificando as principais variáveis adotadas bem como as técnicas utilizadas. Para cada modelo revisado foram verificadas as principais diferenças e limitações, e ainda, a análise das variáveis mais influentes presentes nesses modelos. Após, é feita uma comparação de duas abordagens distintas para estimar modelos de previsão de acidentes. A primeira consiste em estimar a ocorrência de acidentes em segmentos da via com as mudanças de características dos elementos de infraestrutura. O segundo relaciona a frequência de acidentes para um único elemento de infraestrutura da via, chamado na literatura internacional de entidade (ex: interseção, curva, tangente, etc.), com base apenas na variável relacionada ao volume de tráfego. O estudo baseado na comparação dessas duas abordagens para a previsão de acidentes revelou que a utilização do volume de tráfego como única variável independente apresenta resultados semelhantes ou até melhores que os modelos baseados em diversos elementos de infraestrutura da rodovia. / The enlargement and the accelerated development of transportation systems, more specifically the land system, have caused the number of road accidents to increase significantly. Therefore, the reduction of road accidents has been a great challenge for researchers and managers in the field of land transportation. However, considering the various factors that may influence them, road accidents are complex events. In this context, this paper presents a study of accident prediction models that can be used to assess the safety potential in certain locations, identify and rank dangerous locations or areas prone to accidents and evaluate the effectiveness of safety improvement measures. Initially, a theoretical and methodological review of accident prediction models is presented, and both the main variables adopted and the methodologies employed are identified. The main differences between all models reviewed and their limitations are presented, and the most influential variables are analyzed. In a second moment, a comparison of two different accident prediction methods is performed. The first method consists in estimating the occurrence of accidents in road sections with changes in the characteristics of infrastructure elements. The second one relates the frequency of accidents based on a single infrastructure element (intersection, curve, tangent, etc.) based on traffic volume only. The study based on the comparison of these two methods found that the use of traffic volume as the only independent variable yields similar or even better results than the models based on various road infrastructure elements.

In this thesis, we first review the current development of optimal regression designs under the second-order least squares estimator in the literature. The criteria include A- and D-optimality. We then introduce a new formulation of A-optimality criterion so the result can be extended to c-optimality which has not been studied before. Following Kiefer's equivalence results, we derive the optimality conditions for A-, c- and D-optimal designs under the second-order least squares estimator. In addition, we study the number of support points for various regression models including Peleg models, trigonometric models, regular and fractional polynomial models. A generalized scale invariance property for D-optimal designs is also explored. Furthermore, we discuss one computing algorithm to find optimal designs numerically. Several interesting applications are presented and related MATLAB code are provided in the thesis. / Graduate

abstract: Commercially pure (CP) and extra low interstitial (ELI) grade Ti-alloys present excellent corrosion resistance, lightweight, and formability making them attractive materials for expanded use in transportation and medical applications. However, the strength and toughness of CP titanium are affected by relatively small variations in their impurity/solute content (IC), e.g., O, Al, and V. This increase in strength is due to the fact that the solute either increases the critical stress required for the prismatic slip systems ({10-10}<1-210>) or activates another slip system ((0001)<11-20>, {10-11}<11-20>). In particular, solute additions such as O can effectively strengthen the alloy but with an attendant loss in ductility by changing the behavior from wavy (cross slip) to planar nature. In order to understand the underlying behavior of strengthening by solutes, it is important to understand the atomic scale mechanism. This dissertation aims to address this knowledge gap through a synergistic combination of density functional theory (DFT) and molecular dynamics. Further, due to the long-range strain fields of the dislocations and the periodicity of the DFT simulation cells, it is difficult to apply ab initio simulations to study the dislocation core structure. To alleviate this issue we developed a multiscale quantum mechanics/molecular mechanics approach (QM/MM) to study the dislocation core. We use the developed QM/MM method to study the pipe diffusion along a prismatic edge dislocation core. Complementary to the atomistic simulations, the Semi-discrete Variational Peierls-Nabarro model (SVPN) was also used to analyze the dislocation core structure and mobility. The chemical interaction between the solute/impurity and the dislocation core is captured by the so-called generalized stacking fault energy (GSFE) surface which was determined from DFT-VASP calculations. By taking the chemical interaction into consideration the SVPN model can predict the dislocation core structure and mobility in the presence and absence of the solute/impurity and thus reveal the effect of impurity/solute on the softening/hardening behavior in alpha-Ti. Finally, to study the interaction of the dislocation core with other planar defects such as grain boundaries (GB), we develop an automated method to theoretically generate GBs in HCP type materials. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Mechanical Engineering 2014

abstract: This study concerns optimal designs for experiments where responses consist of both binary and continuous variables. Many experiments in engineering, medical studies, and other fields have such mixed responses. Although in recent decades several statistical methods have been developed for jointly modeling both types of response variables, an effective way to design such experiments remains unclear. To address this void, some useful results are developed to guide the selection of optimal experimental designs in such studies. The results are mainly built upon a powerful tool called the complete class approach and a nonlinear optimization algorithm. The complete class approach was originally developed for a univariate response, but it is extended to the case of bivariate responses of mixed variable types. Consequently, the number of candidate designs are significantly reduced. An optimization algorithm is then applied to efficiently search the small class of candidate designs for the D- and A-optimal designs. Furthermore, the optimality of the obtained designs is verified by the general equivalence theorem. In the first part of the study, the focus is on a simple, first-order model. The study is expanded to a model with a quadratic polynomial predictor. The obtained designs can help to render a precise statistical inference in practice or serve as a benchmark for evaluating the quality of other designs. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Statistics 2017

abstract: Though the likelihood is a useful tool for obtaining estimates of regression parameters, it is not readily available in the fit of hierarchical binary data models. The correlated observations negate the opportunity to have a joint likelihood when fitting hierarchical logistic regression models. Through conditional likelihood, inferences for the regression and covariance parameters as well as the intraclass correlation coefficients are usually obtained. In those cases, I have resorted to use of Laplace approximation and large sample theory approach for point and interval estimates such as Wald-type confidence intervals and profile likelihood confidence intervals. These methods rely on distributional assumptions and large sample theory. However, when dealing with small hierarchical datasets they often result in severe bias or non-convergence. I present a generalized quasi-likelihood approach and a generalized method of moments approach; both do not rely on any distributional assumptions but only moments of response. As an alternative to the typical large sample theory approach, I present bootstrapping hierarchical logistic regression models which provides more accurate interval estimates for small binary hierarchical data. These models substitute computations as an alternative to the traditional Wald-type and profile likelihood confidence intervals. I use a latent variable approach with a new split bootstrap method for estimating intraclass correlation coefficients when analyzing binary data obtained from a three-level hierarchical structure. It is especially useful with small sample size and easily expanded to multilevel. Comparisons are made to existing approaches through both theoretical justification and simulation studies. Further, I demonstrate my findings through an analysis of three numerical examples, one based on cancer in remission data, one related to the China’s antibiotic abuse study, and a third related to teacher effectiveness in schools from a state of southwest US. / Dissertation/Thesis / Doctoral Dissertation Statistics 2017

We propose a new method for analyzing longitudinal data which contain responses that are missing at random. This method consists in solving the generalized estimating equation (GEE) of [7] in which the incomplete responses are replaced by values adjusted using the inverse probability weights proposed in [14]. We show that the root estimator is consistent and asymptotically normal, essentially under some conditions on the marginal distribution and the surrogate correlation matrix as those presented in [12] in the case of complete data, and under minimal assumptions on the missingness probabilities. This method is applied to a real-life dataset taken from [10], which examines the incidence of respiratory disease in a sample of 250 pre-school age Indonesian children which were examined every 3 months for 18 months, using as covariates the age, gender, and vitamin A deficiency.

Submitted by Izabel Franco (izabel-franco@ufscar.br) on 2016-10-06T18:14:46Z No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T13:51:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marina Freitas (marinapf@ufscar.br) on 2016-10-20T13:51:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-20T13:52:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseEAMms.pdf: 1490434 bytes, checksum: e7a807666b453630ffb423774d2539b9 (MD5) Previous issue date: 2016-03-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / From the generalized normal distribution and concepts of the generalized autoregressive moving averages models we introduce the generalized normal-ARMA model as an alternative way to model time series exhibiting symmetry and tails that may be lighter or heavier when compared the normal distribution. We present application for proposed model using three time series in the hydrology, economy and publics policy areas. The proposed model is presented as good alternative when compared to ARMA model with normal distribution. We extended this model the case of the asymmetric time series. In this case we used the Box-Cox transformation, denoted by Box-Cox generalized normal ARMA. The particular case, when we use the logarithmic transformation is called generalized log-normal ARMA. We adjusted the models with transformation to the series on monthly average affluent streamflow of the Furnas and Sobradinho hydroelectric plants. We obtain the prediction values for the model with transformation, that are better when compared with the model without transformation. To treat time series that exhibit periodic in the correlation function we defined three extensions for periodic autoregressive model, called generalized normal periodic autoregressive model, generalized log-normal periodic autoregressive model and Box-Cox generalized normal periodic autoregressive model. We can observed that the series on monthly average affluent streamflow of the Furnas and Sobradinho hydroelectric plants have periodic correlation. We present two applications of periodic models from these series. In the models, we note that is not necessary the use of generalized normal distribution in every months, just in some the generalized normal distribution presented better results than the normal distribution. Finally, we define the generalized normal zero inflated distribution and the generalized normal zero inflated ARMA model for time series. Adopting the model for series that have zero inflation and the maximum likelihood method for estimation of parameters, we analyze the serie of the amount of rainfall in the city of São Carlos. / A partir da distribuição normal generalizada e dos conceitos do modelo autorregressivo e de médias móveis generalizado, introduzimos o modelo normal generalizada- ARMA, como alternativa para modelar séries temporais, que exibem simetria e caudas mais leves ou mais pesadas quando comparadas com a distribuição normal. Apresentamos aplicações do modelo proposto, usando três séries temporais, das áreas de hidrologia, políticas públicas e economia. O modelo proposto se apresentou como uma boa alternativa ao modelo ARMA com distribuição normal. Estendemos o modelo para o caso de séries que apresentam assimetria. Neste caso, utilizamos a transformação de Box-Cox, denotado por Box-Cox normal generalizada-ARMA. O caso particular quando utilizamos a transformação logarítmica é chamado de log-normal generalizada-ARMA. Ajustamos os modelos com transformação à séries de vazões das usinas hidrelétricas de Furnas e Sobradinho. Calculamos predições, que para o modelo com transformação, foram melhores, quando comparado ao modelo sem transformação. Com o objetivo de tratar séries que apresentam periodicidade na função de correlação, definimos três extensões do modelo autorregressivo periódico, chamando-os de modelo normal generalizada autorregressivo periódico, modelo log-normal generalizada autorregressivo periódico e modelo Box-Cox normal generalizada autorregressivo periódico. Constatamos que as séries de vazões das usinas hidrelétricas de Furnas e Sobradinho apresentam correlação periódica. Apresentamos duas aplicações dos modelos periódicos propostos usando estas séries. Nos ajustes dos modelos, notamos que não há necessidade da utilização da distribuição normal generalizada em todos os meses, mas em alguns a distribuição normal generalizada se sobressaiu em relação a distribuição normal. Por último, definimos a distribuição normal generalizada zero inflacionada e o modelo para séries temporais normal generalizada zero inflacionada-ARMA. Adotando o método de máxima verossimilhança e o modelo para séries que apresentam inflação de zeros, analisamos a série da quantidade de precipitação pluviométrica da cidade de São Carlos.

Made available in DSpace on 2016-12-12T20:12:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PGEF15MA040.pdf: 2019764 bytes, checksum: abe872bb0752b2c668a5bc8231108f32 (MD5) Previous issue date: 2015-02-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze is an indigenous specie of South America with important socio-economical value. It has a growth potential which enables sustainable management actions and plays a role in the cultural and economical development of Brazilian Southern. Current laws prevent the exploitation of this specie; however its good quality wood based upon the need of dendrochronological and morphometric studies to improve knowledge about structure, productive capacity, and to understand the dynamics of Araucaria in forests. Thereby, our main goal was to analyze the A. angustifolia growth across time in Santa Catarina plateau and to fit biometric and environmental models which may explain its development may support strategies of sustainable management. Data were obtained in fragments of indigenous forest in three sites: São Joaquim, Urupema, and Painel. Seventy trees per site were sampled. Diameter at breast height; total height; height at canopy insertion; and the four canopy rays following orientation of cardinal directions with a Trupulse 200 hypsometer. In each tree, we collected two growth increment rolls, perpendicularly, to verify the age and the average annual increment of diameter. Morfometric indexes showed that forest fragments were in competition, with low photosynthetic production and growth capacity. Covariance analysis shown differences for each site in growth pattern, productivity, and in canopy morphometric indexes. For this reason, adjustment equations were fit apart to mitigate the estimative errors of prognosis in production. Adjustments of models presented positive slope for height at canopy insertion and canopy diameter. Assimetric adjustments among sites indicate that higher individuals get most of resources to grown in an out of proportion way. PC adjusteda negative &#934;1coefficient for total height and for diameter. Therefor as higher the height and diameter of tree as lower the canopy percent and higher the age or dimension of specie. Annual growth rings were measured, accounted, and analyzed. Maximum recue and average increment were 153 years and 0,340 cm yr-1 for São Joaquim; 62 years and 0,686 cm yr-1 for Urupema; and 68 years and 0,903 cm yr-1 for Painel. Covariance analysis revealed differences in the annual diameter increment, either as a function of diameter as age for each site, suggesting changes in growth pattern and forest productivity.Adjustments increment x diameter and increment x age relationships presented linear negative relationship due to advanced age, which provokes reduction and stagnancy of increment.Average annual increment of diameter showed negative correlation with insolation and average maximum temperature for all sites; only São Joaquim site presented negative correlation with annual precipitation; on the other hand, for Urupema and Painel there was a positive relationship. This points the importance of environmental variables on A. angustifólia growth. In addition, Pearson correlation showed positive relationship between calcium, magnesium, phosphorus, potassium, and cation exchange capacity (CEC) into the soil with Araucaria growth and timber volume indicating the influence of site soil quality on plant growth and productivity. Adjustments allowed concluding about the importance of the environment and its site-specific variables which affect Araucaria growth. Such variables also provide management tools to allow a sustainable timber harvest mitigating impacts on forest ecosystem and their fluctuation on changes of growth during rotation / A Araucaria angustifolia (Bertol.) Kuntze é uma espécie nativa da América do Sul, com importante valor social e econômico. Devido aoseu potencial de crescimento viabiliza ações de manejo sustentável, bem como propicia um papel fundamental no desenvolvimento econômico e cultural da região Sul do Brasil. A legislação atual impede a exploração dessa espécie, contudosua madeira de excelente qualidade fundamenta a necessidade de estudos morfométricos e dendrocronológicos para se conhecer a estrutura da Floresta com Araucária, a capacidade produtiva e compreender a dinâmica de crescimento da espécie. Assim, o objetivo deste trabalho foi analisar o crescimento no tempo de Araucaria angustifolia na fitorregião do Planalto Catarinense, no estado de Santa Catarina e ajustar modelos biométricos e ambientais que expliquem o seu desenvolvimento e ações de manejo sustentado.Os dados foram coletados em fragmentos de floresta nativalocalizada em trêsmunicípios, São Joaquim, Urupema e Painel. Foram amostradas 70 árvores por local. No campo foram feitas as medições de diâmetro a altura do peito, altura total, altura de inserção de copae dos quatro raios de copa seguindo a orientação dos pontos cardeais com o uso de hipsômetro Trupulse 200. De cada árvore foram coletados dois rolos de incremento, perpendicularmente, para obtenção da idade e do incremento médio anual em diâmetro.Os índices morfométricos demostraram que os fragmentos estão em competição e, consequentementemenor produção fotossintética e capacidade produtiva.A análise de covariância demonstrou que há diferenças no padrão de crescimento, na capacidade produtiva e nos índices morfométricos da copa para cada local, havendo a necessidade de ajustar equações separadamente para minimizar erros de estimativa de prognose da produção. Os ajustes dos modelos foram com coeficiente angular positivo para a altura de inserção de copa e diâmetro de copa em função do diâmetro, sendo que as curvas de ajuste assimétricas entre as regiões indicam que os indivíduos maiores obtêm de forma desproporcional maior parte dos recursos e crescimento. O PC ajustou o coeficiente &#934;1negativo para a altura total e parao diâmetro. Desta forma, quanto maior a altura e o diâmetro da árvore menor o percentual de copa e maior a idade ou dimensão para a espécie.Os anéis de crescimento foram medidos, contados e analisados. Para São Joaquim se obteve recuo máximo de 153 anos e incremento médio de 0,340cm.ano-1, para Urupena 62 anos e 0,686 cm.ano-1 de incremento médio e Painel 68 anos e 0,903 cm.ano-1 de incremento médio. A análise de covariância demonstrou que há diferenças no incremento médio anual em diâmetro, tanto em função do dapquanto para idadeemcada local, havendo a necessidade de ajustar equações separadamente, indicando diferenças na forma decrescimento e na capacidade produtiva. Os ajustes de incremento-diâmetro, incremento-idade demonstraram coeficiente angularnegativo , como resultado da maior dimensão e idade , tendo ocorrido a redução e estagnação do incremento. O incremento médio anual em diâmetro demonstrou correlação de Pearson negativa com a insolação total e temperatura média máxima para os três locais e com a precipitação total apenas em São Joaquim, e positiva para Urupema e Painel, indicando a importância das variáveis do ambiente no crescimento de araucária.A correlação para incremento com a base física e química do solo mostrou correlação positivia com o cálcio, alumínio, soma de bases, matéria orgânica, pH 7,0, magnésio, carbono orgânico, fosfóro, potássio, CTC efetiva e areia justificando a qualidade do sítio no crescimento e produção para araucária. Os ajustes e equações geradaspermitem concluir sobre a importância do meio ambiente e da capacidade do sítio no crescimento da espécie, bem como propiciam a sustentabilidade do manejo para colheita da madeira e impactos do manejo sobre os recursos do ecossistema florestal e a variação destes nas mudanças do crescimento ao longo da rotação

Extensos estudos realizados nas últimas décadas sobre a propagação de ondas ultrassônicas em sólidos levaram ao desenvolvimento de técnicas não destrutivas para a avaliação da segurança e integridade de estruturas e componentes industriais. O interesse na aplicação de técnicas ultrassônicas para medição de tensões aplicadas e residuais decorre da mudança mensurável da velocidade das ondas ultrassônicas na presença de um campo de tensões, fenômeno conhecido como efeito acustoelástico. Uma teoria de acustoelasticidade fornece um meio atrativo e não destrutivo de medir a tensão média ao longo do caminho percorrido pela onda. O estudo da propagação das ondas ultrassônicas em meios homogêneos anisotrópicos sob tensão conduz a um problema não linear de autovalores dado pela equação de Christoffel generalizada. A característica não linear deste problema decorre da interdependência entre as constantes elásticas efetivas do material e as tensões atuantes. A medição experimental de tensões por técnicas ultrassônicas é um problema inverso da acustoelasticidade. Esta dissertação apresenta a implementação de um algoritmo numérico, baseado no método proposto por Degtyar e Rokhlin, para solução do problema inverso da acustoelasticidade em sólidos ortotrópicos sujeitos a um estado plano de tensões. A solução da equação de Christoffel generalizada apresenta dificuldades de natureza numérica e prática. A estabilidade e a precisão do algoritmo desenvolvido, bem como a influência das incertezas na medição experimental das velocidades das ondas ultrassônicas, foram então investigadas. Dados sintéticos para as velocidades das ondas ultrassônicas de incidência oblíqua em uma placa sujeita a um estado plano de tensões foram gerados pela solução direta da equação de Christoffel generalizada para ilustrar a aplicação do algoritmo desenvolvido. O objetivo maior desta dissertação é a disponibilização de uma nova ferramenta de cálculo para suporte às atividades experimentais de medição de tensões por ultrassom no país. / Extensive studies carried out in the last decades on the propagation of ultrasonic waves in solids led to the development of nondestructive techniques for the assessment of the safety and integrity of industrial structures and components. The interest in the application of ultrasound techniques for stress measurement for example comes from the measurable change in the speed of the ultrasonic elastic waves in the presence of a stress field, a phenomenon known as acoustoelastic effect. An acoustoelastic theory provides an attractive way of non-destructively measuring the average stress along the waves path. The study of the propagation of ultrasonic waves in homogenous anisotropic bodies under stress leads to a nonlinear eigenvalue problem given by the generalized Christoffel equation. The nonlinearity characteristic of the problem derives from the interdependence between the materials effective elastic constants and the acting stresses. The experimental measurement of stresses using ultrasound techniques is an inverse problem of acoustoelasticity. This dissertation presents the implementation of a numeric algorithm, based on the method proposed by Degtyar and Rokhlin, for solution of the inverse problem of acoustoelasticity in orthotropic solids subjected to a plane stress state. The solution of the generalized Christoffel equation poses difficulties of numerical and practical order. The stability and precision of the algorithm developed, as well as the influence of the experimental uncertainties in the measurement of the speed of the ultrasonic waves, were thus investigated. Synthetic data for the speeds of ultrasonic waves of oblique incidence in a plane-stress plate were generated to illustrate the application of the algorithm developed. The main objective of this dissertation is to make available in the country a new numerical tool to support the use of ultrasonic waves for experimental stress analysis.