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

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.

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.

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.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Raimundo Fonseca.pdf: 3208998 bytes, checksum: 1d07c2f744a920df74b235bd4e1801f5 (MD5) Previous issue date: 2003-04-14 / Several modeling approaches for the process of development in software engineering able of subsidizing decision making in the management of project are being searched. Metric of softwares, process modeling and estimation techniques have been independently considered either taking into consideration the intrinsic characteristic of softwares or their constructive process. This research proposes a complete, simple and efficient model for representing the whole process of development which, based on a set of features of the process and basic attributes of softwares, yields good estimation metrics (time and effort) of the development of the software still at the beginning of the process. The model relates constructive characteristics of the process to each type of organization, for identifying classes of homogeneous behavior based on Kohonen Neural Network. Directly, from this classification, according to the basic attributes of each software being developed, metrics may be estimated supported by Feedforward Neural Networks. A prototype is specified in Unified Model Language (UML) and implemented to estimate metrics for the development of softwares. Comparisons of the obtained results with those available in literature are presented. / Diversas representações do processo de desenvolvimento na Engenharia de softwares capazes de, eficientemente, subsidiar a tomada de decisões no gerenciamento de projetos, vêm sendo arduamente pesquisadas. Métricas de softwares, modelos de processo e técnicas de estimação têm sido propostos em grande quantidade, tanto devido a características intrínsecas dos softwares quanto a características do próprio processo construtivo. Buscando superar algumas das dificuldades de estimação de métricas relacionadas ao processo de desenvolvimento, este trabalho realiza, inicialmente, um estudo de ferramentas voltadas para tal objetivo e que estão disponíveis no mercado. Em seguida, um conjunto de descritores do processo em questão e também um conjunto de atributos básicos dos softwares será levantado. A partir de então, é proposto um modelo que represente o processo de desenvolvimento de maneira simples e eficiente. O modelo de processo do desenvolvimento na Engenharia de softwares relaciona as características desse processo construtivo a classes de entidades desenvolvedoras, tal que se possa estabelecer um comportamento homogêneo ao processo. Baseado nessa classificação, são relacionados, de maneira direta, métricas (tempo e esforço) de desenvolvimento com os atributos básicos dos softwares, definidos por Albrecht, visando a estimação de métricas. O modelo de processo é baseado no mapa de Kohonen e o estimador de métricas será auxiliado por redes neurais feed forward. Uma ferramenta de software (protótipo) é especificado em Linguagem de modelamento unificada (UML). Esta ferramenta auxiliará a produção de estimativas de tempo e de esforço de desenvolvimento de softwares. Comparações de resultados obtidos serão realizadas com os disponibilizados na literatura consultada.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-20T18:23:07Z No. of bitstreams: 1 laryssaramosamado.pdf: 2344885 bytes, checksum: 4328135ddbd0305fc11aa0bf0f8f8b61 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-24T16:50:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 laryssaramosamado.pdf: 2344885 bytes, checksum: 4328135ddbd0305fc11aa0bf0f8f8b61 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-24T16:50:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 laryssaramosamado.pdf: 2344885 bytes, checksum: 4328135ddbd0305fc11aa0bf0f8f8b61 (MD5) Previous issue date: 2011-08-29 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A presente dissertação tem como objetivos principais a discussão e a análise do uso de técnicas de monitoramento de espectro aplicadas a sistemas PLC, para que a ocupação deste espectro seja explicitada. Neste contexto, diversas técnicas de processamento de sinais e inteligência computacional são utilizadas para extrair e selecionar o menor número de características que sejam mais representativas para detecção, a fim de projetar o melhor e menos complexo detector de sinais a ser utilizado inicialmente na faixa de frequência entre 1,705 e 100 MHz, mas que permita futuras modificações para aplicações na faixa entre 1,705 e 250 MHz. Além disso, o problema de monitoramento de espectro para sistemas PLC é formalizado, e questões de investigação são analisadas tanto para dados simulados em MATLAB quanto para dados medidos em campo. O processo de medição destes dados é descrito e suas características são explicitadas. Finalmente, a análise dos resultados obtidos indica a adequabilidade das técnicas aplicadas ao problema em questão, porém indicam necessidade do aprofundamento desta investigação. Desta maneira, este trabalho consiste em um estudo inicial sobre importantes questões pertinentes ao monitoramento de espectro de sistemas PLC. / This master thesis aims to discuss and analyze the use of spectrum sensing techniques applied to PLC systems, in order to explicit the spectrum occupation. These techniques extract and select the least quantity of the most representative signal features in order to project the best detector that presents the lowest computational complexity. In addition to that, the spectrum sensing problem is formalized, and a few investigation questions are analyzed for both synthetic and measured data. The measurement of PLC signals and their characterization is also exposed. Although the analysis of the attained results indicate that the techniques used are suitable for the examined problems, their further investigation is necessary, in order to better understand the PLC environment and the spectrum sensing issues related to it. This work is, therefore, an initial study about the mentioned matters.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-24T19:36:29Z No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-25T15:23:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T15:23:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 lucascorreanettomachado.pdf: 1851458 bytes, checksum: 2a8b67f0adf8343c28d4e1121a757f6d (MD5) Previous issue date: 2013-11-22 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta uma técnica para treinamento de Redes Neurais Artificiais (RNA), capaz de obter os parâmetros da rede através dos dados disponíveis para treinamento, sem necessidade de estabelecer a arquitetura da rede a priori, denominado Método de Segmentações Geométricas Sucessivas (MSGS). O MSGS agrupa os dados de cada classe em Hipercaixa (HC) onde cada caixa é alinhada de acordo com os eixos de maior distribuição de seu conjunto de pontos. Sendo as caixas linearmente separáveis, um hiperplano de separação é identificado originando um neurônio. Caso não seja possível a separação por um único hiperplano, uma técnica de quebra é aplicada para dividir os dados em classes menores para obter novas HCs. Para cada subdivisão novos neurônios são adicionados à rede. Os resultados dos testes realizados apontam para um método rápido e com alta taxa de sucesso. / This work presents a technique for Artificial Neural Network (ANN) training, able to get the network parameters from the available data for training, without establishing the network architecture a priori, called Successive Geometric Segmentation Method (SGSM). The SGSM groups the data of each class into hyperboxes (HB) aligned in accordance with the largest axis of its points distribution. If the HB are linearly separable, a separating hyperplane may be identified resulting a neuron. If it is not, a segmentation technique is applied to divide the data into smaller classes for new HB. For each subdivision new neurons are added to the network. The tests show a rapid method with high success rate.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-05-18T13:24:16Z No. of bitstreams: 1 jorgejaviergimenezledesma.pdf: 4002237 bytes, checksum: 74e94889e9e4afbc4463915274bf7e33 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-05-18T14:07:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 jorgejaviergimenezledesma.pdf: 4002237 bytes, checksum: 74e94889e9e4afbc4463915274bf7e33 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-18T14:07:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 jorgejaviergimenezledesma.pdf: 4002237 bytes, checksum: 74e94889e9e4afbc4463915274bf7e33 (MD5) Previous issue date: 2017-02-12 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho propõe o desenvolvimento de modelos e métodos numéricos, baseados em redes neurais artificiais, para a detecção e localização de áreas com defeitos de alta impedância em sistemas de distribuição. De forma paralela, também é avaliada a eficiência da utilização de diferentes tipos de formas de medição de dados no desempenho do método, que é implementada através de duas etapas. A primeira etapa consiste na adaptação de um programa existente para cálculo de faltas, tendo como objetivo gerar de forma aleatória vários tipos de defeitos, assim como a localização dos mesmos. A metodologia de cálculo de defeitos foi desenvolvida utilizando as equações de injeção de correntes em coordenadas retangulares. Neste programa, também serão considerados os modelos de carga variantes com a tensão durante os defeitos e modelos de diversas gerações distribuídas, convencionais e não convencionais. Em seguida, foi desenvolvido e implementado um método baseado em redes neurais artificiais, para detecção e identificação de faltas, assim como para estimar a localização de faltas em um sistema de distribuição. Esta rede neural possui como entrada módulos e ângulos das tensões e correntes do sistema elétrico, obtidas através das medições fasoriais dos PMUs e/ou IEDs. As saídas da rede neural correspondem à detecção e localização de áreas de defeitos. O método proposto foi desenvolvido no ambiente MatLab® e com o intuito de avaliar sua eficiência, foi testado em alguns sistemas IEEE e em um sistema real. Os resultados obtidos dos estudos são apresentados sob a forma de tabelas e gráficos com suas respectivas acurácias, números de neurônios e as diferentes configurações adotadas. / This work proposes the development of numerical models and methods, based on artificial neural networks, for the detection and localization of high impedance faults in distribution systems. In parallel, the efficiency is also evaluated using different types of measurement data techniques in the performance of the method, which is implemented through two steps. The first step consists in the adaptation of an existing program for calculation of faults, aiming to generate randomly several types of faults, as well as their location. The faults calculation methodology was developed using current injection equations in rectangular coordinates. In this program the models of load variation with the voltage during the faults and a variety of conventional and unconventional models for distributed generation, are considered. Next, a method based on artificial neural networks is developed and implemented for the detection and identification of faults, as well as to estimate the fault location within a distribution system. The neural network inputs are modules and angles of the voltages and currents of the electrical system, obtained from the PMUs and / or IEDs. The outputs of the neural network correspond to the detection and location of faults. The proposed method was developed in MatLab® environment and tested in some IEEE systems and in a real system in order to evaluate its efficiency. The results obtained from the studies was presented in the form of tables and graphs with their respective accuracy, numbers of neurons and the different configurations adopted.

Submitted by isabela.moljf@hotmail.com (isabela.moljf@hotmail.com) on 2017-06-21T11:44:49Z No. of bitstreams: 1 aldemonlagebonifacio.pdf: 14222882 bytes, checksum: a77833e828dc4a72cf27e6608d6e0c5d (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-07T19:04:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 aldemonlagebonifacio.pdf: 14222882 bytes, checksum: a77833e828dc4a72cf27e6608d6e0c5d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-07T19:04:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 aldemonlagebonifacio.pdf: 14222882 bytes, checksum: a77833e828dc4a72cf27e6608d6e0c5d (MD5) Previous issue date: 2017-03-16 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O concreto feito com agregados leves, ou concreto leve estrutural, é considerado um material de construção versátil, bastante usado em todo o mundo, em diversas áreas da construção civil, tais como, edificações pré-fabricadas, plataformas marítimas, pontes, entre outros. Porém, a modelagem das propriedades mecânicas deste tipo de concreto, tais como o módulo de elasticidade e a resistência a compressão, é complexa devido, principalmente, à heterogeneidade intrínseca aos componentes do material. Um modelo de predição das propriedades mecânicas do concreto de agregado leve pode ajudar a diminuir o tempo e o custo de projetos ao prover dados essenciais para os cálculos estruturais. Para esse fim, este trabalho visa desenvolver uma estratégia computacional para a avaliação de propriedades mecânicas do concreto de agregado leve, por meio da combinação da modelagem computacional do concreto via MEF (Método de Elementos Finitos), do método de inteligência computacional via SVR (Máquina de vetores suporte com regressão, do inglês Support Vector Regression) e via RNA (Redes Neurais Artificiais). Além disso, com base na abordagem de workflow científico e many-task computing, uma ferramenta computacional foi desenvolvida com o propósito de facilitar e automatizar a execução dos experimentos científicos numéricos de predição das propriedades mecânicas. / Concrete made from lightweight aggregates, or lightweight structural concrete, is considered a versatile construction material, widely used throughout the world, in many areas of civil construction, such as prefabricated buildings, offshore platforms, bridges, among others. However, the modeling of the mechanical properties of this type of concrete, such as the modulus of elasticity and the compressive strength, is complex due mainly to the intrinsic heterogeneity of the components of the material. A predictive model of the mechanical properties of lightweight aggregate concrete can help reduce project time and cost by providing essential data for structural calculations. To this end, this work aims to develop a computational strategy for the evaluation of mechanical properties of lightweight concrete by combining the concrete computational modeling via Finite Element Method, the computational intelligence method via Support Vector Regression, and via Artificial Neural Networks. In addition, based on the approachs scientific workflow and many-task computing, a computational tool will be developed with the purpose of facilitating and automating the execution of the numerical scientific experiments of prediction of the mechanical properties.

Submitted by Patrícia Cerveira (pcerveira1@gmail.com) on 2017-05-29T17:39:15Z No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / Rejected by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee@ndc.uff.br), reason: Bom dia, Patrícia! Rejeitei este item, pois fiquei com dúvida se é realmente acesso restrito. Conforme orientações da Jane, o acesso é aberto. Você está colocando acesso restrito. O acesso somente é restrito quando a tese ou dissertação serão publicadas e se exige ineditismo, ou quando o produto do trabalho tem segredo empresarial ou virará patente. Nos demais casos, é aberto. Aguardo retorno. Atenciosamente, Catarina Ribeiro Bibliotecária BEE - Ramal 5992 on 2017-06-29T13:54:55Z (GMT) / Submitted by Patrícia Cerveira (pcerveira1@gmail.com) on 2017-06-29T18:56:23Z No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / Approved for entry into archive by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee@ndc.uff.br) on 2017-07-03T12:39:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-03T12:39:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel Souto Dissertação.pdf: 2907570 bytes, checksum: 0379fd854c367debb9d8b6237a881084 (MD5) / O problema de diagnóstico de faltas em linhas de transmissão constitui um dos principais desafios para gestão técnica de instalações de transmissão. A assertividade nesta atividade é fundamental para suporte à tomada de decisão, reduzindo as taxas de indisponibilidade e promovendo o restabelecimento célere da função transmissão, contribuindo para melhoria da qualidade do serviço e reduzindo os impactos financeiros advindos de reduções na parcela variável. Este documento apresenta uma proposta de sistema inteligente para classificação e localização de faltas em linhas de transmissão. Os algoritmos utilizados são baseados nos chamados modelos neurais autônomos, que incluem técnicas analíticas para seleção de entradas e especificação automática da estrutura sem a necessidade do uso de um conjunto independente de dados para validação. Ao utilizar a inferência bayesiana para especificação e treinamento de perceptrons de múltiplas camadas (MLPs), o sistema inteligente fornece respostas probabilísticas para classificação do tipo de defeito e também para a distância da falta em relação à subestação monitorada. Para desenvolvimento dos modelos são utilizados dados técnicos de uma linha de transmissão integrante do Sistema Interligado Nacional (SIN), a qual é modelada em um “software” de simulação de transitórios eletromagnéticos, ATP, visando estabelecer os diversos cenários de falta. Foram analisados dois tipos de rede equivalente, uma detalhada e outra simples, de forma a precisar qual o melhor modelo e se há diferenças significativas nos resultados em termos de representação das faltas. As bases de dados com as oscilografias de tensão e corrente obtidas para cada tipo de defeito são utilizadas para treinamento e teste do sistema inteligente, sendo demonstrando o potencial dos algoritmos utilizados. / The problem of fault diagnosis in transmission lines is one of the main challenges for the technical management of transmission facilities. The assertiveness on this activity is crucial to support decision making, reducing unavailability rates and promoting rapid reinstatement of the transmission function, contributing to the improvement of service quality and reducing the financial impacts arising from reductions in the variable portion. This document presents a proposal of intelligent system for classification and location of faults in transmission lines. The algorithms used are based on the so-called autonomous neural models which include analytical techniques for input selection and automatic structure specification without the need for an independent set of data for validation. Using Bayesian inference for specification and training of multilayer perceptrons (MLPs), the intelligent system provides probabilistic responses for classification of the type of fault and also for the distance of the fault from the monitored substation. Thus for the development of the models, technical data are used of a transmission line that is part of the National Interconnected System (SIN) which is modeled in an electromagnetic transient simulation software, ATP, aiming to establish the various fault scenarios. Furthermore, two types of equivalent network were analyzed, one detailed and one simple, in order to specify the best model and if there were significant differences in results in terms of fault representation. The databases with voltage and current oscillographs obtained for each type of fault are used for training and testing of the intelligent system, demonstrating the potential of the algorithms used.