Return to search

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

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:5040
Date28 March 2010
CreatorsRaphael Luiz Gagliardi
ContributorsLuiz Biondi Neto, Antônio José da Silva Neto, Francisco José da Cunha Pires Soeiro, Pedro Henrique Gouvêa Coelho, João Carlos Correia Baptista Soares de Mello
PublisherUniversidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica, UERJ, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0027 seconds