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Verificação de identidade pessoal através da dinâmica da digitação baseada em PSO e SVMda Luz Fraga Barbosa Gonçalves de Azevedo, Gabriel January 2007 (has links)
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Previous issue date: 2007 / SERVIÇO FEDERAL DE PROCESSAMENTO / Técnicas baseadas em biometria têm sido aplicadas com sucesso em sistemas de
identificação pessoal. Entre essas técnicas, uma bastante promissora é a que utiliza a
dinâmica de digitação de cada usuário para reconhecê-lo. Neste trabalho investigamos
uma arquitetura de um sistema de identificação pessoal através da dinâmica da digitação
dos usuários. Os principais objetivos deste trabalho são desenvolver um sistema
totalmente automatizado, ou seja, sem qualquer intervenção humana, e um estudo sobre
como o módulo de seleção das características pode aumentar a aptidão do sistema. Em
primeiro lugar, testamos a dificuldade de aprendizado dos dados através de um sistema
sem seleção de características e com classificadores baseados em distância e máquinas
de vetores suporte (SVM). Em seguida combinamos ao classificador SVM, um módulo
de seleção das características da categoria filtro e da categoria wrapper. Avaliamos uma
técnica da abordagem filtro e duas técnicas de otimização para a abordagem wrapper:
algoritmos genéticos (AG) e otimização por enxame de partículas (PSO). Como AG é
uma técnica bastante conhecida e pesquisada em trabalhos anteriores, nos concentramos
mais no desenvolvimento de abordagens baseadas no algoritmo PSO padrão para a
seleção das características. Duas novas técnicas baseadas no PSO foram criadas e
comparadas aos AGs. A avaliação dessas técnicas foram feitas através de três medidas
de desempenho: erro de classificação (formado pelas taxas de falsa aceitação e falsa
rejeição), tempo de processamento e taxa de redução dos conjuntos das características
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Uma metodologia baseada em algoritmo de otimização por enxame de partículas para manutenção preventiva focada em confiabilidade e custoLUZ, André Ferreira da 06 1900 (has links)
Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2013-12-09T17:01:17Z
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Previous issue date: 2009 / Neste trabalho, um algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO, do inglês
“Particle Swarm Optimization”) é desenvolvido para aplicação na otimização de políticas
de manutenção preventiva. A metodologia proposta que permite intervalos flexíveis entre
manutenções, ao invés de considerar os períodos fixos, possibilita uma melhor adaptação
dos agendamentos, a fim de lidar com as taxas de falha dos componentes em
envelhecimento. Por outro lado, devido a essa flexibilidade, o planejamento de manutenção
preventiva se torna uma tarefa difícil. Motivada pelo fato do PSO ter demonstrado ser
muito competitivo em relação a outras ferramentas de otimização, este trabalho investiga a
sua utilização como uma ferramenta alternativa de otimização.
Considerando que o PSO trabalha em espaço real e contínuo, torna-se um desafio sua
aplicação a um problema de otimização discreto considerando agendamentos onde a
quantidade de intervenções pode ser variável. O PSO desenvolvido neste trabalho apresenta uma modelagem original que contorna tal dificuldade, permitindo a aplicação do mesmo ao
problema proposto.
O PSO proposto destina-se a pesquisa para a melhor política de manutenção e considera
vários aspectos relevantes, tais como: i) a probabilidade de necessitar uma reparação
(manutenção corretiva), ii) o custo de tais reparos, iii) tempos de parada típicos, iv) os
custos de manutenção preventiva, v) o impacto da manutenção na confiabilidade dos
sistemas como um todo, e vi) a probabilidade de manutenção imperfeita.
A fim de avaliar a metodologia proposta, optou-se por investigar um sistema eletromecânico
composto por três bombas e quatro válvulas, o “Sistema de Injeção à Alta
Pressão (HPIS)’ de um reator nuclear tipo PWR. Os resultados demonstram que o PSO com
a modelagem proposta é eficiente na busca ótima da manutenção preventiva para as
políticas de manutenção preventiva para o HPIS. / In this work, a Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO) is developed for
preventive maintenance optimization. The proposed methodology, which allows the use
flexible intervals between maintenance interventions, instead of considering fixed periods
(as usual), allows a better adaptation of scheduling in order to deal with the failure rates of
components under aging. Moreover, because of this flexibility, the planning of preventive
maintenance becomes a difficult task. Motivated by the fact that the PSO has proved to be
very competitive compared to other optimization tools, this work investigates the use of
PSO as an alternative tool of optimization.
Considering that PSO works in a real and continuous space, it is a challenge to use it
for discrete optimization, in which schedulings may comprise variable number of
maintenance interventions. The PSO model developed in this work overcome such
difficulty.
The proposed PSO searches for the best policy for maintaining and considers
several aspects, such as: i) probability of needing repair (corrective maintenance), ii) the cost of such repairs, iii) typical outage times, iv) costs of preventive maintenance, v) the
impact of maintaining the reliability of systems as a whole, and vi) the probability of
imperfect maintenance.
To evaluate the proposed methodology, we investigate an electro-mechanical
system consists of three pumps and four valves, "High Pressure Injection System (HPIS) of
a PWR. Results show that PSO is quite efficient in finding the optimum preventive
maintenance policies for the HPIS.
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Otimização aplicada ao planejamento de políticas de testes em sistemas nucleares por enxame de partículasSIQUEIRA, Newton Norat 12 1900 (has links)
Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2014-01-15T11:33:15Z
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Previous issue date: 2006 / Este trabalho apresenta uma nova abordagem para resolução de problemas de maximização da disponibilidade em sistemas eletro-mecânicos, submetidos a políticas de testes periódicos para supervisão e inspeção. A nova abordagem utiliza ferramenta de otimização recém desenvolvida, Particle Swarm Optimization (PSO) criada por Kennedy e Eberhart (2001), integrada a modelos probabilísticos. São resolvidos dois problemas envolvendo otimização de políticas de manutenção, o primeiro utiliza um sistema eletromecânico clássico hipotético, e o segundo utiliza o sistema de geradores a diesel de emergência da planta nuclear de Angra 1. Para ambos os casos, o PSO é comparado com o algoritmo genético (AG). Nos experimentos realizados, o PSO foi capaz de obter resultados comparáveis aos do AG, ou até, ligeiramente superiores. Entretanto, o algoritmo do PSO é mais simples e a convergência mais rápida, apontando para uma boa alternativa para solução desta classe de problemas. / This work shows a new approach to solve availability maximization problems in electromechanical systems, under periodic preventive schedules tests. This approach uses a new optimization tool called PSO developed by Kennedy and Eberhart (2001), Particle Swarm Optimization, integrated with probabilistic safety analisys model. Two maintenance optimization problems are solved by the proposed technique, the first one is a hypothetical electromechanical configuration and the second one is a real clase from a nuclear power plant (Emergency Diesel Generators). For both problem PSO is compared to a genetic algorithm (GA). In the experiments made, PSO was able to obtain results comparable or even slightly better than those obtained GA. Therefore, the PSO algorithm is simpler and it´s convergence is faster, indicating that PSO is a good alternative for solving such kind of problems
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Arquitetura híbrida para otimização multi-objetivo de SVMsMiranda, Péricles Barbosa Cunha de 22 February 2013 (has links)
Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T13:03:02Z
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Previous issue date: 2013-02-22 / Vem sendo dada grande atenção às Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) devido à sua fundamentação
teórica e seu bom desempenho quando comparadas a outros algoritmos de aprendizado
em diferentes aplicações. Porém, seu bom desempenho depende fortemente da escolha
adequada de seus parâmetros de controle. Como a abordagem de tentativa e erro se torna
impraticável devido às combinações entre os possíveis valores dos parâmetros, a seleção de
parâmetros passou a ser tratada como um problema de otimização, de modo que o objetivo é
encontrar a combinação de valores dos parâmetros mais adequada para um determinado problema.
Embora a utilização de algoritmos de otimização e busca automatizem a seleção de
parâmetros de SVM, ela pode se tornar inviável caso o número de parâmetros a serem selecionados
aumente consideravelmente. Uma alternativa é o uso de Meta-Aprendizado (MA), que
trata a tarefa de seleção de parâmetros como uma tarefa de aprendizado supervisionado. Cada
exemplo de treinamento para o MA (meta-exemplo) armazena características de problemas passados
e o desempenho obtido pelas configurações de parâmetros candidatas. Este conjunto de
meta-exemplos forma a meta-base, sendo esta utilizada para auxiliar no módulo de sugestão ou
meta-aprendiz. O meta-aprendiz tem a função de prever as configurações de parâmetros mais
adequadas para um problema novo baseado em suas características. Deste modo, MA se torna
uma alternativa menos custosa comparada aos algoritmos de otimização, pois faz uso de execuções
passadas no processo de sugestão. Neste trabalho, as sugestões do meta-aprendiz são
utilizadas como soluções iniciais da técnica de busca, sendo esta responsável pelo refinamento
das soluções sugeridas.
Neste trabalho, foi criada uma arquitetura híbrida multi-objetivo, que combina MA com
algoritmos de otimização, inspirados em enxames de partículas, com múltiplos objetivos aplicado
ao problema de seleção de parâmetros de SVMs. Os algoritmos de otimização utilizados
no experimento foram: MOPSO, MOPSO-CDR, MOPSO-CDRS, CSS-MOPSO, m-DNPSO e
MOPSO-CDLS, e os objetivos levados em consideração foram: maximização da taxa de acerto
na classificação e minimização do número de vetores de suporte. De acordo com os resultados
alcançados, ficou comprovado o potencial do MA na sugestão de soluções para os algoritmos
de otimização. O início da busca em regiões promissoras favoreceu a convergência e geração de
soluções ainda melhores, quando comparada a aplicação de algoritmos de busca tradicionais.
Os Pareto fronts gerados foram analisado em 4 perspectivas (spacing, max. spread, hypervolume
e coverage), sendo os resultados da abordagem híbrida superiores aos das técnicas de
otimização tradicionais.
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Seleção de casos de teste com restrição de custo de execução utilizando otimização por enxame de partículasSoares de Souza, Luciano 31 January 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Seleção automática de casos de teste (CTs) é uma tarefa importante para melhora da
eficiência das atividades de Testes de Software. Essa tarefa pode ser tratada como um
problema de otimização, cujo objetivo é encontrar um subconjunto de CTs que maximizem
um dado critério de teste. No nosso trabalho, o critério de testes é a cobertura
de requisitos funcionais formalmente especificados, e, além dele, o custo (esforço de
execução) também é levado em consideração no processo de seleção. Mesmo sendo um
aspecto importante, o esforço de execução ainda é negligenciado por outros trabalhos na
área de seleção automática de CTs. Nesse trabalho, utilizamos o algoritmo conhecido
como como Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO),
ainda não investigado na resolução desse tipo de problema, para criação de uma ferramenta
de seleção automática de CTs. Nela, o esforço de execução é utilizado como
um limiar no processo de seleção, onde, dada uma suíte de testes, busca-se selecionar
um subconjunto de casos de testes que não ultrapassem esse limiar e que maximizem
a cobertura de requisitos funcionais. Para tanto, o esforço de execução foi considerado
uma restrição ao problema de otimização e a cobertura de requisitos como a função de
fitness. Nessa ferramenta, sete módulos (que implementavam outras técnicas de busca),
foram desenvolvidos e seus desempenhos comparados através de experimentos onde foi
possível oberservar o bom desempenho do PSO se comparado às outras técnicas
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Modelos híbridos baseados em enxame de partículaspara previsão de séries temporaisPETRY, Gustavo Galvão 31 January 2008 (has links)
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Previous issue date: 2008 / Este trabalho investiga a otimização de Redes Neurais Artificiais (RNA) por métodos baseados em Enxame de Partículas (PSO) para a resolução do problema de previsão de séries temporais. O PSO, apesar de ser uma técnica linear, quando hibridizado com uma técnica não linear, como as redes neurais artificiais, formam um sistema híbrido inteligente (SHI) com um poderoso mecanismo de busca global(exploração) e local (explotação) capaz de capturar as características não lineares presentes em problemas complexos do mundo real.
O problema de previsão de séries temporais é abordado através de diferentes modelos de otimização por enxame de partículas, que visam a ajustar os parâmetros livres das RNAs, ora de forma isolada, ora em conjunto com algoritmos de aprendizagem comumente encontrados na literatura.
Cada um dos sistemas híbridos inteligentes baseados em PSO age de forma distinta para modelar o fenômeno gerador da série, sendo seu desempenho testado de acordo com um conjunto de cinco métricas robustas para análise de comportamento dos modelos na previsão de séries temporais.
Diversos experimentos foram realizados sobre um conjunto de cinco séries temporais de complexidades distintas, sendo duas naturais (série de Manchas Solares e Série de Medidas de Brilho de uma Estrela) e três econômico-financeiras (série das cotações das ações da Petrobras, Índice Dow Jones Industrial Average, e Índice Standard & Poor 500), e os resultados obtidos com os modelos fundamentados em PSO são analisados e comparados com outros métodos clássicos baseados em redes neurais artificiais isoladas e com redes neurais conjugadas com algoritmos genéticos.
Os experimentos com modelos baseados em enxames de partículas obtiveram bom desempenho quando comparados com técnicas já consolidadas na literatura (RNA e AG+RNA), mostrando-se capazes de auxiliar de forma significativa na resolução do problema de previsão
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Construção de sistemas de múltiplos classificadores por meio de hibridização e otimização de técnicas de agrupamento e classificação de dadosALMEIDA, Leandro Maciel 31 January 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Os Sistemas de Múltiplos Classificadores (também conhecidos como Comitês de Classificadores)
podem usar a combinação ou a seleção de hipóteses dos diferentes membros para
determinar a hipótese de solução para um dado problema. O método de combinação de
hipóteses é mais difundido, sendo possível encontrar diferentes estratégias que aprimoraram
o seu desempenho desde a sua concepção. Por outro lado, o método de seleção
não possui tantos avanços quanto o método de combinação, embora o seu potencial já
tenha sido comprovado em trabalhos da literatura. A construção de sistemas de múltiplos
classificadores usando o método de seleção envolve a busca pela estratégia de seleção, que
pode ser através do agrupamento dos dados de treinamento e seleção de classificadores
especializados nos dados de cada grupo encontrado.
Os aprimoramentos realizados no método de seleção de classificadores ocorrem para
a definição da estratégia de seleção, normalmente executada por um método manual.
Por outro lado, os melhores aprimoramentos do método de combinação de classificadores
foram obtidos com o uso de métodos evolucionários (automáticas) para o ajuste de
parâametros. Devido à ausência da hibridização com métodos evolucionários para o aprimoramento
do método de seleção; às dificuldades inerentes ao trabalho por tentativa e
erro em atividades de busca e para avançoo do conhecimento sobre o potencial do método
de seleção, faz-se necessária uma exploração do potencial do método de seleção usando
métodos de busca evolucionários.
Este trabalho explora a construção automática de sistemas de múltiplos classificadores
usando o método de seleção. Nesta tese é proposto um novo método, que emprega
a Otimização por Exame de Partículas e Evolução Diferencial acoplada ao Algoritmo
Genético, utilizado para o aprimoramento da estratégia de seleção de classificadores. A
combinação com métodos evolucionários tem o objetivo de explorar o potencial do método
de seleção de classificadores, apresentando os benefícios de sua hibridização com métodos
de busca evolucionários. A estratégia de seleção de classificadores adotada é composta por
uma fase de agrupamento dos dados de treinamento e outra de busca por classificadores
especializados para cada grupo de dados encontrado.
Os experimentos realizados utilizaram os métodos K-médias e Mapas Auto-Organizáveis
na fase de agrupamento e Redes Neurais Artificiais Lineares e Perceptrons de múltiplas
camadas na fase de classificação. Algoritmos Evolucionários foram usados (Otimização
por Exame de Partículas com ajuste dinâmico de parâmetros e Evolução Diferencial integrada
a um Algoritmo Genético) no presente trabalho, com o propósito de otimizar os
parâmetros e desempenho das diferentes técnicas empregadas nas fases de agrupamento
e classificação. Os resultados experimentais mostraram que o método proposto possui
um melhor desempenho quando comparado aos métodos manuais e supera de forma significativa
a maioria dos métodos comumente usados para a construção de sistemas de múltiplos classificadores
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Controle eficiente com ferramentas de inteligência artificial em um sistema de exaustãoSILVA, Jeydson Lopes da 20 February 2017 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-06-26T21:01:34Z
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DISSERTAÇÃO Jeydson Lopes da Silva.pdf: 5014155 bytes, checksum: 7b7d71a2247ab166650f14e229d29d1f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-26T21:01:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2017-02-20 / FACEPE / A energia elétrica é considerada como um dos principais insumos do setor industrial; sua disponibilidade, qualidade e custo são diretamente ligados à capacidade competitiva deste setor. Com o aumento dos custos da eletricidade e da emissão de gases causadores do efeito estufa, ações voltadas para o uso eficiente deste insumo tornam-se cada vez mais atrativas. Uma parte muito importante da área de controle e automação dos processos industriais é a sintonia dos controladores PID, uma vez que os processos, dentre outras coisas, dependem dos seus controladores, e estes para serem produtivos precisam estar bem sintonizados. O presente trabalho descreve uma maneira de sintonizar desses tipos de controladores baseada em inteligência artificial utilizando uma técnica de otimização evolutiva, conhecida como Otimização por Enxame de Partícula (PSO), técnica eficiente na otimização de funções com vários mínimos locais, funcionando desta forma como uma alternativa às diversas formas de sintonizações clássicas existentes. O objetivo deste trabalho é o de demonstrar o ganho em desempenho no controlador, tanto na parte energética como na ação de controle, proporcionado pela sintonia do controlador através do PSO. Uma parte importante da metodologia deste trabalho é a possibilidade da implementação direta no sistema real dos parâmetros sintonizados do controlador, encontrados por meio da otimização por PSO via simulação computacional; para isso, foi necessária a modelagem do sistema de forma digital, a qual permitiu reproduzir os efeitos da dinâmica do processo real. A implementação real foi feita por meio do protótipo de um sistema de exaustão industrial, o qual é todo controlado por um controlador lógico programável (CLP), localizado no Laboratório de Sistemas Motrizes da Universidade Federal de Pernambuco, a partir do qual foi realizada a coleta de dados experimentais para a análise do desempenho do sistema quando do uso deste tipo de sintonia do controlador. / Electricity is considered as one of the main inputs of the industrial sector; its availability, quality and cost are directly related to the competitive capacity of this sector. With rising costs of electricity and the emission of greenhouse gases, actions aimed at the efficient use of this input become increasingly attractive. A very important part of the area of control and automation of industrial processes is the tuning of the parameters of the PID controllers, since the processes, among other things, depend on their controllers, and these to be productive must be well tuned. The present work describes a way of tuning these types of controllers based on artificial intelligence using an evolutionary optimization technique, known as Particle Swarm Optimization (PSO), an efficient technique for optimizing functions with several local minimums, working in this way as a different form of classical tuning. The objective of this work is to demonstrate the gain in performance in the controller, both in the energy part and in the control action, provided by the controller tuning through the PSO. An important part of the methodology of this work is the possibility of directly implementing in the real system the tuned parameters of the controller, found by means of PSO optimization through computational simulation; for this it was necessary to model the system in digital form, which allowed to reproduce the effects of the actual process dynamics. The actual implementation was done through the prototype of an industrial exhaust system, which is all controlled by means of a PLC, located in the Laboratory of Motor Systems of the Federal University of Pernambuco, from which the collection of experimental data for the analysis of the performance of the system when using this type of controller tuning.
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Aplicação da técnica de otimização por enxame de partículas no projeto termo-hidráulico em escala reduzida do núcleo de um reator PWRLIMA JUNIOR, Carlos Alberto de Souza 09 1900 (has links)
Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2014-01-15T12:48:16Z
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Previous issue date: 2008 / O projeto de modelos em escala reduzida tem sido empregada por engenheiros de
vários setores como indústria naval, indústria aeroespacial, petrolífera, indústria nuclear e
outras. Modelos em escala reduzida são usados em experimentos porque são
economicamente mais atraentes do que seus próprios protótipos (escala real), e em muitos
casos também são mais baratos e, na maioria das vezes, mais fáceis de serem construídos
fornecendo uma maneira de se conduzir o projeto em escala real permitindo investigações e
análises indiretas no sistema em escala real. Um modelo em escala reduzida (ou
experimento) deve ser capaz de representar todos os fenômenos físicos que ocorrem e
ocorrerão no sistema real em condições de operação, neste caso o modelo em escala
reduzida é dito similar. Existem alguns métodos para se projetar um modelo em escala
reduzida, e destes, dois métodos são básicos : o método empírico que é baseado na
habilidade do profissional especialista para determinar quais são as grandezas físicas
relevantes para o modelo desejado, e o método das equações diferenciais que é baseado na
descrição matemática do protótipo (ou experimento em escala real) para o modelo.
Aplicando uma técnica matemática à equação ou equações diferenciais que descrevem o
comportamento do protótipo a partir de leis físicas e assim ressaltando as grandezas físicas
(quantidades) relevantes para o problema do projeto do modelo em escala reduzida, e assim
o problema pode ser tratado como um problema de otimização. Muitas técnicas de
otimização como Algoritmo Genético, por exemplo, tem sido desenvolvidas para
solucionar esta classe de problemas e tem também sido aplicadas ao projeto do modelo em
escala reduzida. Neste trabalho, é realizada a investigação do uso da técnica de otimização
por enxame de partículas, como ferramenta (alternativa) de otimização, no projeto termohidráulico
do núcleo de reator PWR em escala reduzida, em regime de circulação forçada e
condições normais de operação. Uma comparação de desempenho entre as técnicas GA e
PSO é realizada assim como uma comparação entre seus resultados. Os resultados obtidos
mostram que a técnica de otimização investigada é uma ferramenta promissora para o
projeto de experimentos ou equipamentos em escala reduzida, apresentando vantagens
sobre outras técnicas. / The reduced scale models design have been employed by engineers from several
different industries fields such as offshore, spatial, oil extraction, nuclear industries and
others. Reduced scale models are used in experiments because they are economically
attractive than it’s own prototype (real scale) because in many cases they are cheaper than a
real scale one and most of time they are also easier to build providing a way to lead the real
scale design allowing indirect investigations and analysis to the real scale system
(prototype). A reduced scale model (or experiment) must be able to represent all physical
phenomena that occurs and further will do in the real scale one under operational
conditions, e.g., in this case the reduced scale model is called similar. There are some
different methods to design a reduced scale model and from those two are basic : the
empiric method based on the expert’s skill to determine which physical measures are
relevant to the desired model; and the differential equation method that is based on a
mathematical description of the prototype (real scale system) to model. Applying a
mathematical technique to the differential equation that describes the prototype then
highlighting the relevant physical measures so the reduced scale model design problem may
be treated as an optimization problem. Many optimization techniques as Genetic
Algorithm (GA), for example, have been developed to solve this class of problems and
have also been applied to the reduced scale model design problem as well. In this work,
Particle Swarm Optimization (PSO) technique is investigated as an alternative optimization
tool for such problem. In this investigation a computational approach, based on particle
swarm optimization technique (PSO), is used to perform a reduced scale two loop
Pressurized Water Reactor (PWR) core, considering 100% of nominal power operation on a
forced flow cooling circulation and non-accidental operating conditions. A performance
comparison between GA and PSO techniques is performed as it’s obtained results to this
problem. Obtained results shows that the proposed optimization technique (PSO) is a
promising tool for a reduced scale experiments or equipments design, presenting
advantages over other techniques.
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Uma formulação viscoelastoplástica não linear aplicada ao polietileno de alta densidade (PEAD) / Non-linear viscoelastoplastic formulation applied to high density polyethylene (HDPE)Kühl, André 22 August 2014 (has links)
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Previous issue date: 2014-08-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In recent years, High Density Polyethylene (HDPE) has been widely used in structural engineering applications, especially in the manufacture of pipes for transporting water, gas and sewage. This growth can be attributed to its excellent mechanical properties and good impact resistance, high tensile strength, low weight compared to metallic materials, corrosion resistance, good fatigue behavior, flexibility and easy processability. In view of this, reliable procedures to evaluate the structural response of components manufactured with this material have become increasingly important. HDPE has non linear viscoelastoplastic behavior, which means that the properties depend on time and applied load. So the aim of this work is to propose a model that considers the viscoelastoplastic behavior of HDPE and to develop a procedure to identify the material parameters. The model adopted is based on the Prony series for viscoelasticity and the power law of Zapas-Crissman for viscoplasticity. The associated material parameters are obtained from experimental creep-recovery tests for different stress levels in constant temperature. This type of test allows to employ an uncoupled procedure for material parameters identification for viscoelastic and viscoplastic strains. So, first, the viscoelastic parameters are obtained by the method of Particle Swarm Optimization (PSO). Also, a study of the influence of the number of particles and generations is presented for better analysis and evaluation of the method. Then the viscoplastic parameters are determined by linear regression. The response obtained by the model shows a good prediction of experimental tests. After the material parameters identification for each stress level, a procedure of linear interpolation is adopted to find the material parameters in intermediate stress (untested). Then, a numerical routine was developed with the material formulation proposed and the interpolation coefficients procedure and the results of the stress-strain behavior were determined. Finally, discussions of the results are presented evaluating the coefficients obtained, the optimization method and the implementation of the material formulation and concluding that the proposed procedure is suitable for the identification of nonlinear HDPE viscoelastoplastic parameters. / Nos últimos anos, o Polietileno de Alta Densidade (PEAD) tem sido amplamente utilizado em aplicações estruturais de engenharia, principalmente na confecção de tubulações para transporte de água, gás e esgoto. Esse crescimento pode ser atribuído às suas excelentes propriedades mecânicas como boa resistência ao impacto, alta resistência à tração, baixo peso quando comparado com materiais metálicos, resistência à corrosão, bom comportamento em fadiga, além de flexibilidade e fácil processabilidade. Em vista disso, procedimentos confiáveis para avaliar a resposta estrutural de componentes manufaturados com este material têm se tornado progressivamente importantes. O PEAD apresenta comportamento viscoelastoplástico não linear, ou seja, suas propriedades dependem do tempo e da carga aplicada. Portanto, o objetivo desse trabalho foi propor uma formulação que considere o comportamento viscoplástico do PEAD e um procedimento de identificação dos parâmetros materiais associados. O modelo é baseado em séries de Prony para a viscoelasticidade e a lei de potência de Zapas-Crissman para viscoplasticidade. Os parâmetros materiais associados são obtidos de ensaios experimentais de fluência-recuperação para diferentes níveis de tensão com temperatura controlada. Esse tipo de ensaio permite empregar um procedimento de identificação de parâmetros desacoplados, onde é possível determinar a deformação viscoelástica independente da deformação viscoplástica. Assim, inicialmente, obtêm-se os parâmetros viscoelásticos através do método de otimização por enxame de partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). Depois, os parâmetros viscoplásticos são determinados por regressão linear. A resposta obtida pelo modelo mostra uma boa predição do comportamento experimental. Já com os parâmetros materiais identificados para cada nível de tensão, um procedimento de interpolação linear é adotado para encontrar os parâmetros materiais em tensões intermediárias (não ensaiadas). Na seqüência, uma rotina numérica é desenvolvida com a formulação material proposta juntamente com as interpolações dos coeficientes e resultados do comportamento do modelo foram determinados. Por fim, as discussões dos resultados são apresentadas avaliando os coeficientes obtidos, o comportamento do método de otimização e a implementação da formulação material e concluindo que o procedimento proposto é adequado para a identificação dos parâmetros viscoelastoplásticos não lineares do PEAD.
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