Made available in DSpace on 2014-07-29T15:08:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao wesley.pdf: 2546407 bytes, checksum: 1c1c0ce0780c785a8633268a8ba0eae0 (MD5) Previous issue date: 2008-06-06 / The present work proposes a numeric formulation for the determination of Carter's factor as a function of the geometry of the slot of electric machines. This task is made by the use of the Schwarz-Christoffel transformation. In order to reach the objective, there is the need to calculate the Schwarz-Christoffel inverse transformation. This represents a non-linear optimization problem. Therefore, it is proposed a methodology to calculate the parameters of the Schwarz-Christoffel inverse transformation using genetic algorithms. The assessment of Carter s factor is achieved considering polygonal domains with many vertices. The transformation leads to a rectangular domain approach. Moreover, some case studies are proposed and the methodology results are compared to traditional formulation results for the Carter s factor, yielding some disparities. / O presente trabalho propõe obter uma formulação numérica para a determinação do fator de Carter em função da geometria da ranhura de máquinas elétricas, utilizando o cálculo numérico da transformação de Schwarz-Christoffel. Com este objetivo, verifica-se a necessidade do cálculo da transformação inversa de Schwarz-Christoffel. Este problema representa um problema de otimização não linear. Desta forma, propõe-se uma metodologia que implementa um algoritmo genético para resolver o problema de cálculo dos parâmetros da Transformação inversa de Schwarz-Christoffel, considerando domínios poligonais com muitos vértices. Em seguida, obtém-se um domínio retangular para o qual o problema do cálculo do fator de Carter é resolvido. Desta forma, apresentam-se vários casos de estudos onde a metodologia proposta é comparada com as formulações tradicionalmente utilizadas para o cálculo do fator de Carter. Os resultados obtidos pelas diferentes metodologias são confrontados, mostrando certas disparidades.