Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / As técnicas inversas têm sido usadas na determinação de parâmetros importantes envolvidos na concepção e desempenho de muitos processos industriais. A aplicação de métodos estocásticos tem aumentado nos últimos anos, demonstrando seu potencial no estudo e análise dos diferentes sistemas em aplicações de engenharia. As rotinas estocásticas são capazes de otimizar a solução em uma ampla gama de variáveis do domínio, sendo possível a determinação dos parâmetros de interesse simultaneamente. Neste trabalho foram adotados os métodos estocásticos Luus-Jaakola (LJ) e Random Restricted Window (R2W) na obtenção dos ótimos dos parâmetros cinéticos de adsorção no sistema de cromatografia em batelada, tendo por objetivo verificar qual método forneceria o melhor ajuste entre os resultados obtidos nas simulações computacionais e os dados experimentais. Este modelo foi resolvido empregando o método de Runge- Kutta de 4 ordem para a solução de equações diferenciais ordinárias. / The inverse techniques have been used in the determination of parameters involved in design and performance of many industrial processes. The application of stochastic methods has increased in recent years, demonstrating their potential in study and analysis of different systems in engineering applications. Stochastic routines are able to optimize the solution in a wide range of variables, it is possible to determine the parameters of interest simultaneously. In this work two adopted the stochastic methods, Luus-Jaakola (LJ) and Restricted Random Window (R2W), to obtain the optimum parameters for adsorption kinetics in batch chromatography system, aiming to determine which method would provide the best fit between the results obtained in computer simulations and experimental data. This model was solved using the Runge-Kutta 4th order for ordinary differential equations solution.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O presente trabalho apresenta a implementação de um modelo utilizado como ferramenta para aumentar a eficiência do sistema de gerenciamento regional integrado de resíduos sólidos. Este modelo desenvolvido com base no trabalho publicado por M. El-Fadel et al (2002) leva em consideração tanto as questões econômicas como as questões sócio-ambientais, e utiliza como fontes de entrada as seguintes variáveis: número total de fontes de geração de resíduos, número de estações de processamento de resíduos, número de instalações de tratamento térmico e de tratamento biológico dos resíduos sólidos, número de aterros sanitário e tempo. O problema foi abordado envolvendo a formulação de um modelo matemático linear, no qual uma função objetivo, que expressa a diferença entre todos os custos quantificáveis e os benefícios advindos da implementação do sistema de gestão e gerenciamento integrado de resíduos sólidos, deve ser minimizada através de métodos de otimização. Neste trabalho, o método de otimização utilizado foi o algoritmo de busca aleatória Luus-Jaakola. / This work presents a management model to improve the regional integrated solid waste management. Our model is developed based on a previous work, considering economic, social and environmental issues, and using as inputs the waste generation nodes, the number of thermal and biological treatment facilities, the number of landfills, and time. The problem formulation involves a linear problem formulation, where an objective function expressing the difference between costs and benefits must be minimized. In order to optimize this problem, we employed the random-search Luus-Jaakola algorithm.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / As técnicas inversas têm sido usadas na determinação de parâmetros importantes envolvidos na concepção e desempenho de muitos processos industriais. A aplicação de métodos estocásticos tem aumentado nos últimos anos, demonstrando seu potencial no estudo e análise dos diferentes sistemas em aplicações de engenharia. As rotinas estocásticas são capazes de otimizar a solução em uma ampla gama de variáveis do domínio, sendo possível a determinação dos parâmetros de interesse simultaneamente. Neste trabalho foram adotados os métodos estocásticos Luus-Jaakola (LJ) e Random Restricted Window (R2W) na obtenção dos ótimos dos parâmetros cinéticos de adsorção no sistema de cromatografia em batelada, tendo por objetivo verificar qual método forneceria o melhor ajuste entre os resultados obtidos nas simulações computacionais e os dados experimentais. Este modelo foi resolvido empregando o método de Runge- Kutta de 4 ordem para a solução de equações diferenciais ordinárias. / The inverse techniques have been used in the determination of parameters involved in design and performance of many industrial processes. The application of stochastic methods has increased in recent years, demonstrating their potential in study and analysis of different systems in engineering applications. Stochastic routines are able to optimize the solution in a wide range of variables, it is possible to determine the parameters of interest simultaneously. In this work two adopted the stochastic methods, Luus-Jaakola (LJ) and Restricted Random Window (R2W), to obtain the optimum parameters for adsorption kinetics in batch chromatography system, aiming to determine which method would provide the best fit between the results obtained in computer simulations and experimental data. This model was solved using the Runge-Kutta 4th order for ordinary differential equations solution.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / O presente trabalho apresenta a implementação de um modelo utilizado como ferramenta para aumentar a eficiência do sistema de gerenciamento regional integrado de resíduos sólidos. Este modelo desenvolvido com base no trabalho publicado por M. El-Fadel et al (2002) leva em consideração tanto as questões econômicas como as questões sócio-ambientais, e utiliza como fontes de entrada as seguintes variáveis: número total de fontes de geração de resíduos, número de estações de processamento de resíduos, número de instalações de tratamento térmico e de tratamento biológico dos resíduos sólidos, número de aterros sanitário e tempo. O problema foi abordado envolvendo a formulação de um modelo matemático linear, no qual uma função objetivo, que expressa a diferença entre todos os custos quantificáveis e os benefícios advindos da implementação do sistema de gestão e gerenciamento integrado de resíduos sólidos, deve ser minimizada através de métodos de otimização. Neste trabalho, o método de otimização utilizado foi o algoritmo de busca aleatória Luus-Jaakola. / This work presents a management model to improve the regional integrated solid waste management. Our model is developed based on a previous work, considering economic, social and environmental issues, and using as inputs the waste generation nodes, the number of thermal and biological treatment facilities, the number of landfills, and time. The problem formulation involves a linear problem formulation, where an objective function expressing the difference between costs and benefits must be minimized. In order to optimize this problem, we employed the random-search Luus-Jaakola algorithm.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Neste trabalho são utilizados a técnica baseada na propagação de ondas acústicas e o método de otimização estocástica Luus-Jaakola (LJ) para solucionar o problema inverso relacionado à identificação de danos em barras. São apresentados o algoritmo algébrico sequencial (AAS) e o algoritmo algébrico sequencial aperfeiçoado (AASA) que modelam o problema direto de propagação de ondas acústicas em uma barra. O AASA consiste nas modificações introduzidas no AAS. O uso do AASA resolve com vantagens o problema de identificação de danos com variações abruptas de impedância. Neste trabalho são obtidos, usando-se o AAS-LJ e o AASA-LJ, os resultados de identificação de cinco cenários de danos. Três deles com perfil suave de impedância acústica generalizada e os outros dois abruptos. Além disso, com o objetivo de simular sinais reais de um experimento, foram introduzidos variados níveis de ruído. Os resultados alcançados mostram que o uso do AASA-LJ na resolução de problemas de identificação de danos em barras é bastante promissor, superando o AAS-LJ para perfis abruptos de impedância. / In this work the techniques based on the wave propagation approach and the Luus- Jaakola optimization method to solve the inverse problem of damage identification in bars are applied. The sequential algebraic algorithm (SAA) and the improved sequential algebraic algorithm (ISAA) that model the direct problem of acoustic wave propagation in bars are presented. The ISAA consists on modifications of the SAA. The use of the ISAA solves with advantages the problem of damage identification when the generalized acoustical impedance variations are abrupt. In this work the results of identification of five damage scenarios are obtained using the SAA and the ISAA. Three of them are smooth impedance profiles and the other two are rough ones. Moreover, to simulate signals obtained experimentally, different noise levels were introduced. It is shown that using the ISAA-LJ in solving problems of damage identification in bars is quite promising, furnishing better results than the SAA-LJ, specially when the impedance profiles are abrupt.

Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo a Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Neste trabalho são utilizados a técnica baseada na propagação de ondas acústicas e o método de otimização estocástica Luus-Jaakola (LJ) para solucionar o problema inverso relacionado à identificação de danos em barras. São apresentados o algoritmo algébrico sequencial (AAS) e o algoritmo algébrico sequencial aperfeiçoado (AASA) que modelam o problema direto de propagação de ondas acústicas em uma barra. O AASA consiste nas modificações introduzidas no AAS. O uso do AASA resolve com vantagens o problema de identificação de danos com variações abruptas de impedância. Neste trabalho são obtidos, usando-se o AAS-LJ e o AASA-LJ, os resultados de identificação de cinco cenários de danos. Três deles com perfil suave de impedância acústica generalizada e os outros dois abruptos. Além disso, com o objetivo de simular sinais reais de um experimento, foram introduzidos variados níveis de ruído. Os resultados alcançados mostram que o uso do AASA-LJ na resolução de problemas de identificação de danos em barras é bastante promissor, superando o AAS-LJ para perfis abruptos de impedância. / In this work the techniques based on the wave propagation approach and the Luus- Jaakola optimization method to solve the inverse problem of damage identification in bars are applied. The sequential algebraic algorithm (SAA) and the improved sequential algebraic algorithm (ISAA) that model the direct problem of acoustic wave propagation in bars are presented. The ISAA consists on modifications of the SAA. The use of the ISAA solves with advantages the problem of damage identification when the generalized acoustical impedance variations are abrupt. In this work the results of identification of five damage scenarios are obtained using the SAA and the ISAA. Three of them are smooth impedance profiles and the other two are rough ones. Moreover, to simulate signals obtained experimentally, different noise levels were introduced. It is shown that using the ISAA-LJ in solving problems of damage identification in bars is quite promising, furnishing better results than the SAA-LJ, specially when the impedance profiles are abrupt.