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Rede neural recorrente com perturbação simultânea aplicada no problema do caixeiro viajante / Recurrent neural network with simultaneous perturbation applied to traveling salesman problem

Benini, Fabriciu Alarcão Veiga 15 December 2008 (has links)
O presente trabalho propõe resolver o clássico problema combinatorial conhecido como problema do caixeiro viajante. Foi usado no sistema de otimização de busca do menor caminho uma rede neural recorrente. A topologia de estrutura de ligação das realimentações da rede adotada aqui é conhecida por rede recorrente de Wang. Como regra de treinamento de seus pesos sinápticos foi adotada a técnica de perturbação simultânea com aproximação estocástica. Foi elaborado ainda uma minuciosa revisão bibliográfica sobre todos os temas abordados com detalhes sobre a otimização multivariável com perturbação simultânea. Comparar-se-á também os resultados obtidos aqui com outras diferentes técnicas aplicadas no problema do caixeiro viajante visando propósitos de validação. / This work proposes to solve the classic combinatorial optimization problem known as traveling salesman problem. A recurrent neural network was used in the system of optimization to search the shorter path. The structural topology linking the feedbacks of the network adopted here is known by Wang recurrent network. As learning rule to find the appropriate values of the weights was used the simultaneous perturbation with stochastic approximation. A detailed bibliographical revision on multivariable optimization with simultaneous perturbation is also described. Comparative results with other different techniques applied to the traveling salesman are still presented for validation purposes.
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Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais / Applying Computational Intelligence for the Solution of Inverse Problems of Radiative Transfer in Participating Media dimensional

Raphael Luiz Gagliardi 28 March 2010 (has links)
Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG. / This research consists in the solution of the inverse problem of radiative transfer for a participating media (emmiting, absorbing and/or scattering) homogeneous one-dimensional in one layer, using the combination of artificial neural network (ANN), with optimization techniques. The output of the ANN, properly trained presents the values of the radiative properties [w, to, p1 e p2] that are optimized through the following techniques: Particle Collision Algorithm (PCA), Genetic Algorithm (GA), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Tabu Search (TS). The data used in the training are synthetics, generated through the direct problem without the introduction of noise. The results obtained by the (ANN) alone, presents an average percentage error minor than 1,64%, what it would be satisfying, however, for the treatment using the four techniques of optimization aforementioned, the results have become even better with percentage errors minor than 0,03%, especially when the optimization is made by the GA.
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[en] METHODS BASED ON COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR LOCALIZATION OF FIREARMS PROJECTILES INSERTED INTO THE HUMAN BODY, BY HIGH SENSITIVITY MAGNETIC MEASUREMENTS / [pt] MÉTODOS BASEADOS EM TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL PARA LOCALIZAÇÃO DE PROJÉTEIS DE ARMAS DE FOGO INSERIDOS NO CORPO HUMANO, POR MEIO DE MEDIÇÕES MAGNÉTICAS DE ALTA SENSIBILIDADE

JUAN DARIO TIMARAN JIMENEZ 16 November 2017 (has links)
[pt] Um dos casos clínicos mais frequentes na sociedade moderna envolve a localização e extração de projéteis de armas de fogo, que normalmente são feitos de chumbo, um material não ferromagnético. O desenvolvimento de uma técnica que possibilite a localização precisa destes auxiliará o procedimento de remoção cirúrgica, tendo vasta relevância e impactando diretamente no aumento da taxa de sobrevivência de pessoas feridas. Dessa forma, esta dissertação apresenta e discute duas novas abordagens baseadas em técnicas de inteligência computacional, objetivando a localização de projéteis de armas de fogo inseridos no corpo humano, a partir do processamento da informação contida em mapas de campo magnético. Em ambas as abordagens analisadas modela-se o projétil como uma esfera de raio a, localizado em um espaço de busca contido em um plano xy, o qual está situado a uma distância h do sensor no eixo z. As técnicas de localização requerem a geração de um campo magnético primário alternado por meio de um solenoide, o qual incide sobre o espaço de busca. Caso exista um projétil de arma de fogo nesta região, serão induzidas correntes parasitas no projétil, as quais, por sua vez, produzirão um campo magnético secundário, que pode ser medido por um sensor de alta sensibilidade localizado na extremidade do solenoide. Na primeira abordagem analisada, as posições x e y do projétil são determinadas por um algoritmo de janelamento que considera valores máximos e médios pertencentes aos mapas de campo magnético secundário. A determinação da distância h entre a esfera e o sensor foi obtida por meio de uma rede neural, e o raio da esfera a é estimado por um algoritmo genético. Na segunda abordagem, as quatro variáveis de interesse (x, y, h e a) são inferidas diretamente por um algoritmo genético. Os resultados obtidos são avaliados e comparados. / [en] In modern society, one of the most frequent clinical cases involves location and extraction of firearms projectiles, usually made of lead, a non-ferromagnetic material. The development of a technique that allows the precise location of these projectiles will aid their surgical removal, which has a great relevance because it contributes directly to the increase of the survival rate of wounded patients. Thus, this dissertation presents and discusses two new approaches based on computational intelligence techniques, aiming at locating firearm projectiles inserted into the human body, by processing the information contained in magnetic field maps. On both approaches, the projectile is modeled by a sphere with radius a, located on a search space contained in a xy plane that is situated at a distance h from the sensor, along the z axis. The proposed location techniques require the generation of a primary alternating magnetic field by means of a solenoid, which aims at inducing eddy currents in a firearm projectile contained in the search space. In turn, these currents will produce a secondary magnetic field, which can be measured by a high-sensitivity sensor located at the bottom of the solenoid. In the first developed technique, the x and y positions of the projectile were estimated by a windowing algorithm that takes into account maximum and mean values contained on the secondary magnetic field maps. In turn, the distance h between the sphere and the sensor is inferred by a neural network, and the radius of the sphere a is estimated by a genetic algorithm. In the second technique, the four variables of interest (x, y, h and a) are inferred directly by a genetic algorithm. The results obtained are evaluated and compared.
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Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais / Applying Computational Intelligence for the Solution of Inverse Problems of Radiative Transfer in Participating Media dimensional

Raphael Luiz Gagliardi 28 March 2010 (has links)
Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG. / This research consists in the solution of the inverse problem of radiative transfer for a participating media (emmiting, absorbing and/or scattering) homogeneous one-dimensional in one layer, using the combination of artificial neural network (ANN), with optimization techniques. The output of the ANN, properly trained presents the values of the radiative properties [w, to, p1 e p2] that are optimized through the following techniques: Particle Collision Algorithm (PCA), Genetic Algorithm (GA), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) and Tabu Search (TS). The data used in the training are synthetics, generated through the direct problem without the introduction of noise. The results obtained by the (ANN) alone, presents an average percentage error minor than 1,64%, what it would be satisfying, however, for the treatment using the four techniques of optimization aforementioned, the results have become even better with percentage errors minor than 0,03%, especially when the optimization is made by the GA.
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[en] POPULATION DISTRIBUTION MAPPING THROUGH THE DETECTION OF BUILDING AREAS IN GOOGLE EARTH IMAGES OF HETEROGENEOUS REGIONS USING DEEP LEARNING / [pt] MAPEAMENTO DA DISTRIBUIÇÃO POPULACIONAL ATRAVÉS DA DETECÇÃO DE ÁREAS EDIFICADAS EM IMAGENS DE REGIÕES HETEROGÊNEAS DO GOOGLE EARTH USANDO DEEP LEARNING

CASSIO FREITAS PEREIRA DE ALMEIDA 08 February 2018 (has links)
[pt] Informações precisas sobre a distribuição da população são reconhecidamente importantes. A fonte de informação mais completa sobre a população é o censo, cujos os dados são disponibilizados de forma agregada em setores censitários. Esses setores são unidades operacionais de tamanho e formas irregulares, que dificulta a análise espacial dos dados associados. Assim, a mudança de setores censitários para um conjunto de células regulares com estimativas adequadas facilitaria a análise. Uma metodologia a ser utilizada para essa mudança poderia ser baseada na classificação de imagens de sensoriamento remoto para a identificação de domicílios, que é a base das pesquisas envolvendo a população. A detecção de áreas edificadas é uma tarefa complexa devido a grande variabilidade de características de construção e de imagens. Os métodos usuais são complexos e muito dependentes de especialistas. Os processos automáticos dependem de grandes bases de imagens para treinamento e são sensíveis à variação de qualidade de imagens e características das construções e de ambiente. Nesta tese propomos a utilização de um método automatizado para detecção de edificações em imagens Google Earth que mostrou bons resultados utilizando um conjunto de imagens relativamente pequeno e com grande variabilidade, superando as limitações dos processos existentes. Este resultado foi obtido com uma aplicação prática. Foi construído um conjunto de imagens com anotação de áreas construídas para 12 regiões do Brasil. Estas imagens, além de diferentes na qualidade, apresentam grande variabilidade nas características das edificações e no ambiente geográfico. Uma prova de conceito será feita na utilização da classificação de área construída nos métodos dasimétrico para a estimação de população em gride. Ela mostrou um resultado promissor quando comparado com o método usual, possibilitando a melhoria da qualidade das estimativas. / [en] The importance of precise information about the population distribution is widely acknowledged. The census is considered the most reliable and complete source of this information, and its data are delivered in an aggregated form in sectors. These sectors are operational units with irregular shapes, which hinder the spatial analysis of the data. Thus, the transformation of sectors onto a regular grid would facilitate such analysis. A methodology to achieve this transformation could be based on remote sensing image classification to identify building where the population lives. The building detection is considered a complex task since there is a great variability of building characteristics and on the images quality themselves. The majority of methods are complex and very specialist dependent. The automatic methods require a large annotated dataset for training and they are sensitive to the image quality, to the building characteristics, and to the environment. In this thesis, we propose an automatic method for building detection based on a deep learning architecture that uses a relative small dataset with a large variability. The proposed method shows good results when compared to the state of the art. An annotated dataset has been built that covers 12 cities distributed in different regions of Brazil. Such images not only have different qualities, but also shows a large variability on the building characteristics and geographic environments. A very important application of this method is the use of the building area classification in the dasimetric methods for the population estimation into grid. The concept proof in this application showed a promising result when compared to the usual method allowing the improvement of the quality of the estimates.
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Otimiza??o de superf?cies seletivas de frequ?ncia com elementos pr?-fractais utilizando rede neural MLP e algoritmos de busca populacional

Silva, Marcelo Ribeiro da 27 January 2014 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarceloRS_TESE.pdf: 2113878 bytes, checksum: 1cc62a66f14cc48f2e97f986a4dbbb8d (MD5) Previous issue date: 2014-01-27 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / This thesis describes design methodologies for frequency selective surfaces (FSSs) composed of periodic arrays of pre-fractals metallic patches on single-layer dielectrics (FR4, RT/duroid). Shapes presented by Sierpinski island and T fractal geometries are exploited to the simple design of efficient band-stop spatial filters with applications in the range of microwaves. Initial results are discussed in terms of the electromagnetic effect resulting from the variation of parameters such as, fractal iteration number (or fractal level), fractal iteration factor, and periodicity of FSS, depending on the used pre-fractal element (Sierpinski island or T fractal). The transmission properties of these proposed periodic arrays are investigated through simulations performed by Ansoft DesignerTM and Ansoft HFSSTM commercial softwares that run full-wave methods. To validate the employed methodology, FSS prototypes are selected for fabrication and measurement. The obtained results point to interesting features for FSS spatial filters: compactness, with high values of frequency compression factor; as well as stable frequency responses at oblique incidence of plane waves. This thesis also approaches, as it main focus, the application of an alternative electromagnetic (EM) optimization technique for analysis and synthesis of FSSs with fractal motifs. In application examples of this technique, Vicsek and Sierpinski pre-fractal elements are used in the optimal design of FSS structures. Based on computational intelligence tools, the proposed technique overcomes the high computational cost associated to the full-wave parametric analyzes. To this end, fast and accurate multilayer perceptron (MLP) neural network models are developed using different parameters as design input variables. These neural network models aim to calculate the cost function in the iterations of population-based search algorithms. Continuous genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and bees algorithm (BA) are used for FSSs optimization with specific resonant frequency and bandwidth. The performance of these algorithms is compared in terms of computational cost and numerical convergence. Consistent results can be verified by the excellent agreement obtained between simulations and measurements related to FSS prototypes built with a given fractal iteration / Esta tese descreve metodologias de projeto para superf?cies seletivas de frequ?ncia (FSSs) compostas por arranjos peri?dicos de patches met?licos pr?-fractais impressos em camadas diel?tricas simples (FR4, RT/duroid). As formas apresentadas pelas geometrias correspondentes ? ilha de Sierpinski e ao fractal T s?o exploradas para o projeto simples de filtros espaciais rejeita-faixa eficientes com aplica??es na faixa de micro-ondas. Resultados iniciais s?o discutidos em termos do efeito eletromagn?tico decorrente da varia??o de par?metros como, n?mero de itera??es fractais (ou n?vel do fractal), fator de itera??o fractal, e periodicidade da FSS, dependendo do elemento pr?-fractal utilizado (ilha de Sierpinski ou fractal T). As propriedades de transmiss?o destes arranjos peri?dicos propostos s?o investigadas atrav?s de simula??es realizadas pelos programas comerciais Ansoft DesignerTM e Ansoft HFSSTM, que executam m?todos de onda completa. Para validar a metodologia empregada, prot?tipos de FSS s?o selecionados para fabrica??o e medi??o. Os resultados obtidos apontam caracter?sticas interessantes para filtros espaciais de FSS, tais como: estrutura compacta, com maiores fatores de compress?o de frequ?ncia; al?m de respostas est?veis em frequ?ncia com rela??o ? incid?ncia obl?qua de ondas planas. Esta tese aborda ainda, como enfoque principal, a aplica??o de uma t?cnica alternativa de otimiza??o eletromagn?tica (EM) para an?lise e s?ntese de FSSs com motivos fractais. Em exemplos de aplica??o desta t?cnica, elementos pr?-fractais de Vicsek e Sierpinski s?o usados no projeto ?timo das estruturas de FSS. Baseada em ferramentas de intelig?ncia computacional, a t?cnica proposta supera o alto custo computacional proveniente das an?lises param?tricas de onda completa. Para este fim, s?o desenvolvidos modelos r?pidos e precisos de rede neural do tipo perceptron de m?ltiplas camadas (MLP) utilizando diferentes par?metros como vari?veis de entrada do projeto. Estes modelos de rede neural t?m como objetivo calcular a fun??o custo nas itera??es dos algoritmos de busca populacional. O algoritmo gen?tico cont?nuo (GA), a otimiza??o por enxame de part?culas (PSO), e o algoritmo das abelhas (BA), s?o usados para a otimiza??o das FSSs com valores espec?ficos de frequ?ncia de resson?ncia e largura de banda. O desempenho destes algoritmos ? comparado em termos do custo computacional e da 13 converg?ncia num?rica. Resultados consistentes podem ser verificados atrav?s da excelente concord?ncia obtida entre simula??es e medi??es referentes aos prot?tipos de FSS constru?dos com uma dada itera??o fractal
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Desenvolvimento de um reator fotoqu?mico aplic?vel no tratamento de efluentes fen?licos presentes na ind?stria do petr?leo / Development of a photochemistry reactor applicable in the treatment of phenolic wastewaters present in the petroleum industry

Mota, Andr? Lu?s Novais 02 December 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2014-12-17T15:01:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreLNM.pdf: 781178 bytes, checksum: d7b742a561481a98abbefe98cb97f8fb (MD5) Previous issue date: 2005-12-02 / With water pollution increment at the last years, so many progresses in researches about treatment of contaminated waters have been developed. In wastewaters containing highly toxic organic compounds, which the biological treatment cannot be applied, the Advanced Oxidation Processes (AOP) is an alternative for degradation of nonbiodegradable and toxic organic substances, because theses processes are generation of hydroxyl radical based on, a highly reactivate substance, with ability to degradate practically all classes of organic compounds. In general, the AOP request use of special ultraviolet (UV) lamps into the reactors. These lamps present a high electric power demand, consisting one of the largest problems for the application of these processes in industrial scale. This work involves the development of a new photochemistry reactor composed of 12 low cost black light fluorescent lamps (SYLVANIA, black light, 40 W) as UV radiation source. The studied process was the photo-Fenton system, a combination of ferrous ions, hydrogen peroxide, and UV radiation, it has been employed for the degradation of a synthetic wastewater containing phenol as pollutant model, one of the main pollutants in the petroleum industry. Preliminary experiments were carrier on to estimate operational conditions of the reactor, besides the effects of the intensity of radiation source and lamp distribution into the reactor. Samples were collected during the experiments and analyzed for determining to dissolved organic carbon (DOC) content, using a TOC analyzer Shimadzu 5000A. The High Performance Liquid Chromatography (HPLC) was also used for identification of the cathecol and hydroquinone formed during the degradation process of the phenol. The actinometry indicated 9,06⋅1018 foton⋅s-1 of photons flow, for 12 actived lamps. A factorial experimental design was elaborated which it was possible to evaluate the influence of the reactants concentration (Fe2+ and H2O2) and to determine the most favorable experimental conditions ([Fe2+] = 1,6 mM and [H2O2] = 150,5 mM). It was verified the increase of ferrous ions concentration is favorable to process until reaching a limit when the increase of ferrous ions presents a negative effect. The H2O2 exhibited a positive effect, however, in high concentrations, reaching a maximum ratio degradation. The mathematical modeling of the process was accomplished using the artificial neural network technique / Com o crescente aumento da polui??o das ?guas acorrido nos ?ltimos anos, houve tamb?m um grande avan?o das pesquisas relacionadas ao tratamento de ?guas contaminadas. Efluentes contendo compostos org?nicos de alta toxicidade, nos quais o tratamento biol?gico n?o pode ser aplicado, os chamados processos oxidativos avan?ados (POA) surgem como uma alternativa para a degrada??o de subst?ncias org?nicas t?xicas n?o biodegrad?veis, pois estes processos s?o baseados na gera??o de radicais hidroxila, subst?ncias altamente reativas, capazes de degradar praticamente todas as classes de compostos org?nicos. Os POA, por muitas vezes, requerem o uso de reatores com l?mpadas especiais que emitem luz ultravioleta. Estas l?mpadas apresentam uma alta demanda de energia el?trica, consistindo, portanto, em um dos maiores problemas para a aplica??o desses processos em escala industrial. Este trabalho envolveu o desenvolvimento de um novo reator fotoqu?mico composto de 12 l?mpadas fluorescentes de luz negra de baixo custo como fonte de radia??o UV. O processo estudado foi o sistema foto-Fenton, uma combina??o de ?ons ferrosos, per?xido de hidrog?nio e radia??o ultravioleta, sendo aplicado na degrada??o de um efluente sint?tico aquoso contendo fenol, um dos principais poluentes da ind?stria do petr?leo. Foram realizados experimentos preliminares visando avaliar as condi??es operacionais do reator, al?m dos efeitos da intensidade da fonte de radia??o e distribui??o das l?mpadas no reator. As amostras foram analisadas quanto ao teor de carbono org?nico dissolvido (COD) utilizando um TOC 5000A da Shimadzu. A partir do recurso da cromatografia l?quida de alto desempenho (HPLC), p?de ser identificado a forma??o do catecol e da hidroquinona durante o processo de degrada??o do fenol. Pelo emprego da actinometria foi obtida uma taxa de incid?ncia de f?tons de 9,06⋅1018 foton⋅s-1, para 12 l?mpadas acionadas. Foi elaborado um planejamento fatorial ampliado do qual foi poss?vel avaliar a influ?ncia da concentra??o dos reagentes (Fe2+ e H2O2), al?m de ter sido determinado as condi??es ?timas experimentais ([Fe2+] = 1,6 mM e [H2O2] = 150,5 mM), obtendo um percentual m?ximo de degrada??o de 81,38 % em 1 hora de rea??o. Foi verificado que o aumento da concentra??o dos ?ons ferrosos ? favor?vel ao processo at? atingir um limite, quando o acr?scimo de ?ons ferrosos come?ou a apresentar um efeito negativo. O H2O2 apresentou um efeito positivo ao processo, atingindo um percentual m?ximo de degrada??o. A modelagem matem?tica do processo foi realizada utilizando o recurso da rede neural artificial, a qual p?de representar o sistema e o comportamento das vari?veis do processo
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Decomposição de sinais mioelétricos superficiais: avaliação não-invasiva de desordens neuromusculares / Surface mioeletric signals decomposition: non-invasive evaluation of neuromuscular disorders

Samuel Waldemar Andrade Flôr 18 August 2003 (has links)
Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares.Informações sobre as características funcionais e estruturais da unidade motora (UM) são altamente relevantes em investigações fisiológicas e nos estudos clínicos das disfunções neuromusculares. A eletromiografia (EMG) é um método adequado para obtenção dessas informações. Entretanto, devido à dificuldade na separação da atividade individual de uma unidade motora das outras que estão simultaneamente ativas, seu uso em clínica prática se dá comumente através de métodos invasivos, empregando eletrodos de agulha ou fios implantados. Apesar da EMG de superfície ser não-invasiva e, portanto mais apropriada para aplicações clínicas, não é usada em clínica porque não há até o presente um método satisfatório para decomposição do sinal EMG de superfície. Um EMG de superfície é muito mais difícil de decompor devido a significante superposição dos Potenciais de Ação das UMs (MUAPs) e a relação sinal-ruído relativamente baixa, se comparada aos métodos invasivos. Defendemos que a separação da atividade individual das UMs pode ser feita de modo não-invasivo aliando-se técnicas de aquisição altamente especializadas com técnicas usadas em reconhecimento de padrões. Desenvolvemos um método para decomposição de EMGs de superfície, a partir do qual foi possível extrair características relevantes das UMs, que permitem seu uso em avaliação e diagnóstico de desordens neuromusculares. Em nossa abordagem, o sinal EMG é inicialmente captado sob contração isométrica fraca usando eletrodos desuperfície. O sinal EMG bruto passa em seguida por um filtro Diferencial Passa-Baixas Ponderado (DPBP) em série com um detector de picos, que detecta os picos de MUAPs e extrai suas formas de onda. Na sequência, o conjunto de MUAPs extraído é classificado por uma rede neural SOM, e os MUAPs agrupados pela similaridade de suas formas de onda. No próximo passo a informação temporal dos disparos é checada, eliminando possíveis erros de classificação, e finalmente os Trens de MUAPs (MUAPTs) das UMs individuais são reconstituídos do EMG original. As estatísticas de disparos (IPI) bem como as formas de ondas dos MUAPs das respectivas UMs são então extraídas e armazenadas para estudos posteriores. Resultados preliminares obtidos com EMGs normais e patológicos, extraídos de membros superiores sob contração fraca, indicam que, o método mostrou-se apto a decompor EMGs de superfícies, além de potencial para aplicações em estudos clínicos não-invasivos de disfunções neuromusculares. / Information on the functional and structural characteristics of the motor unit (MU) they are highly important in physiologic investigations and in the clinical studies of the neuromuscular dysfunctions. The electromyography (EMG) it is an appropriate method for obtaining of that information. However, due to the difficulty in the separation of the individual activity of a motor unit of the another that are simultaneously active, your use in practical clinic happen commonly through methods invasive, employing needle electrodes or implanted threads. In spite of surface EMG to be non-invasive and, therefore more appropriate for clinical applications, it is not used at clinic because there is not until the present a satisfactory method for decomposition of the surface EMG sign. A surface EMG is much more difficult of decomposing due to significant overlap of the Motor Unit Action Potentials (MUAPs) and the relationship sign-noise relatively low, if compared to the invasive methods. We defended that the separation of the individual activity of MUs can be made in way non-invasive allying highly specialized acquisition techniques with techniques used in recognition of patterns. We developed a method for decomposition of surface EMGs, starting from which was possible to extract important characteristics of MUs, which allow your use in evaluation and diagnosis of neuromuscular disorders. In our approach, the sign EMG is captured initially under weak isometriccontraction using surface electrodes. The sign EMG raw raisin soon after for a Biased Low-Pass Differential filter (BLPD) in series with a detector of peaks, that detects the peaks of MUAPs and it extracts your wave forms. In the sequence, a SOM neural network classifies the set of extracted MUAPs, and MUAPs are clustered by the similarity in your wave shape. In the next step the temporal information of the discharges is checked, eliminating possible classification mistakes, and finally the MUAPs Trains (MUAPTs) of individual MUs they are reconstituted of original EMG. The statistics of discharges (IPI) as well as the forms of waves of MUAPs of respective MUs are then extracted and stored for subsequent studies. Results preliminaries obtained with normal and pathological EMGs, extracted of superior members under weak contraction, they indicate that, the method was shown capable to decompose surfaces EMGs, besides potential for applications in clinical studies non-invasive of neuromuscular dysfunctions.
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Alocação ótima de medidores para fins de detecção de falhas / Optimum distribution of measurement units aiming fault detection

Acácio, Luciana Carvalho 25 August 2017 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-12-07T12:33:00Z No. of bitstreams: 1 lucianacarvalhoacacio.pdf: 3829408 bytes, checksum: 88a83782335531c4be76d1544699c7bb (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-12-22T11:27:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lucianacarvalhoacacio.pdf: 3829408 bytes, checksum: 88a83782335531c4be76d1544699c7bb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-12-22T11:27:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lucianacarvalhoacacio.pdf: 3829408 bytes, checksum: 88a83782335531c4be76d1544699c7bb (MD5) Previous issue date: 2017-08-25 / Este trabalho propõe um método baseado em algoritmos genéticos para alocação ótima de medidores na rede. A partir da alocação dos medidores, é verificado a assertividade alcançada na detecção de defeitos monofásicos, por área, com impedância na média tensão de sistemas de distribuição. Assim, é avaliado o desempenho da metologia de alocação ótima dos medidores. A saída do algoritmo, indica as posições que os medidores devem ser alocados, que formarão as respectivas áreas de observações para detecção. Para realizar a detecção de defeitos em sistemas de distribuição foi desenvolvido também um método utilizando redes neurais artificiais, que é utilizado como rotina interna do método de alocação de medidores, onde as entradas são grandezas elétricas de tensão e corrente, podendo ser medições fasoriais e/ou não-fasoriais, oriundas dos medidores definidos no método de alocação. Esta variação de tipos de medições serviu para analisar o desempenho na detecção do defeito do emprego de diferentes tipos de equipamentos de medição. A escolha da detecção de defeitos monofásicos é baseada no fato de que estes são a grande maioria nos sistemas de distribuição. O método desenvolvido consegue detectar defeitos monofásicos com resistência de arco variando entre 0 a 200 ohms, considerando ainda, variação do carregamento do sistema. O método proposto para alocação, bem como a rotina para detecção de falhas foi desenvolvido no ambiente MatLab®. Os testes foram realizados em sistemas do IEEE, apresentando bons resultados. / The proposal of this work is to develop a method based on genetic algorithms for optimal allocation of measurements units the distribution grid, which aims to detect monophasic defects with impedance in the medium voltage of distribution systems. The detection is performed by artificial neural networks. The developed methodology for optimal distribution of meters indicates as output the positions that the units should be allocated, creating detection areas. Artificial neural networks were used to perform fault detection in distribution systems, which is an internal routine of the measurement units distribution method. The inputs of the artificial neural networks are voltage and current. These electrical parameters can be either phasor measurements and/or non-phasor, depending on the category of meters defined in the allocation algorithm. The performance of different types of measurement equipment was executed by the analysis of different measurement types. It was selected single-phase defects due to the fact that these are the vast majority of faults in distribution systems. The developed method is able to identify single-phase defects with arc resistance ranging from 0 to 200 ohms, and it is also capable of correctly detect faults when considering load variation. The method of measurement unit allocation and the fault detection algorithm were developed in the software MatLab®. Tests were performed in IEEE systems, presenting good results.
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Estudo de degradação fotoquímica para reúso de águas de processo em complexo industrial petroquímico. / Study of photochemical degradation to reuse of process water at petrochemical industry.

Daniella Cristina Barbosa de Lira 06 December 2006 (has links)
A racionalização dos recursos hídricos tem sido uma das metas das indústrias em vários setores. Tais metas exigem inovações tecnológicas tanto para novos processos produtivos quanto para novas técnicas de tratamento e reutilização de água na cadeia de produção. Os custos elevados de água industrial no Brasil, particularmente nas regiões metropolitanas, têm estimulado as indústrias nacionais a avaliar as possibilidades de reúso. O objetivo deste trabalho é a aplicação do tratamento de águas de processo contendo polipropileno utilizando radiação ultravioleta e peróxido de hidrogênio, isto é, o sistema UV/H2O2, visando adequá-las para reúso no próprio processo, reduzindo a necessidade de captação de água pré-tratada e de descarte de efluente. A primeira parte do estudo consistiu na realização de experimentos em um sistema fotoquímico de batelada, empregando quatro diferentes correntes efluentes de processo, para a avaliação da viabilidade técnico-econômica do tratamento fotoquímico, bem como para a obtenção de dados referentes à cinética das reações fotoquímicas. Com base nas informações obtidas, na segunda parte do estudo foram realizados experimentos em um sistema fotoquímico contínuo, a fim de obter dados para o aumento de escala para aplicação industrial do processo de tratamento contínuo. Os resultados experimentais indicaram a viabilidade técnica de aplicação do sistema UV/H2O2 utilizando fonte de luz artificial para todas as correntes de processo estudadas, tendo sido alcançados níveis de remoção de matéria orgânica acima de 90%. No entanto, sob o ponto de vista econômico, apenas as correntes com baixo teor de carbono orgânico total dissolvido (COT), entre 6 e 12 mgC L-1, mostraram-se adequadas ao reúso, após o tratamento. / Rationalization of water use has been one of the goals in many industrial activities, and, in particular, in the petrochemical industry. Such goals demand technological innovations in the productive processes and in techniques for treatment and reuse of water in the production chain. The high costs of industrial water, particularly in some metropolitan regions, have stimulated the industries to evaluate the possibilities of water reuse. The objective of this work is to evaluate the feasibility of the UV/H2O2 photochemical process applied to the treatment of process waste water containing polypropylene, aiming at the reuse of the waste water in the as process water in the industrial complex, thus reducing the need for tap water supply and waste water generation rate. The first part of this study consisted of laboratory-scale experiments in a batch photochemical reactor with four different waste water streams to perform the technical and economical feasibility of the photochemical treatment, as well to obtain data on the degradation rate. Based on the results of the first part, the second part of this study consisted of experiments in a continuous photochemical reactor, aimed at obtaining experimental data for reactor scale-up. Experimental results indicate that the UV/H2O2 photodegradation process is able to remove more than 90% of the organic compounds contained in the waste water. However, only waste waters containing relatively low contaminant levels (between 6 and 12 mgC L-1) can be treated at economically favourable costs.

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