UMA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS EM PROJETOS DE ATERRAMENTO ELÉTRICO

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "UMA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS EM PROJETOS DE ATERRAMENTO ELÉTRICO"

Transcrição

1 40. SBAI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, São Paulo, SP, 0810 de Setembro de 1999 UMA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS EM PROJETOS DE ATERRAMENTO ELÉTRICO Ivan Nunes da Silva, Rogério Andrade Flauzino, José Francisco Rodrigues Depto de Engenharia Elétrica UNESPIFElDEE Av. Luiz Edmundo Carrijo Coube,.SIN CEP Bauru SP Resumo: Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso em larga escala de elementos processadores simples. Neste artigo. um sistema baseado em redes neurais artificiais e em técnicas de otimização é utilizado para contornar problemas normalmente encontrados nas diferentes etapas de um projeto de aterramento elétrico. Mais especificamente, o sistema desenvolvido utiliza redes neurais do tipo perceptron que auxiliam no processo de estratificação do solo em camadas horizontais de diferentes valores de resistividade. Resultados de simulação são,apresentados para justificar a validade da abordagem proposta. Palavras Chaves: Redes Neurais Artificiais, Sistemas Inteligentes, Sistemas de Aterramento Elétrico. Abstract: Systems based on artificial neural networks have high computational rates due to the use of a number of simple processing elements and lhe high degree of connectivity betwecn these elements. In this papel', a neural approach is developed to aid in designs of electrical grounding. More specifically, artificial neural networks are used for mapping of lhe ground in horizontal layers. Simulation results are presented to demonstrate lhe validity of lhe proposed approach. eywords: Artificial Neural Networks, Intelligent Systems, Electrical Grounding Systems. 1 INTRODUÇÃO o objetivo principal de um sistema de aterramento elétrico é proporcionar segurança para os seres humanos como também zelar pela integridade dos 'equipamentos protegidos por tal sistema. Tendo especificado o local para a instalação do sistema de aterramento.darsea início ao projeto do mesmo através da obtenção das medidas de resistividade (P) do solo para diferentes espaçamentos (a) entre as hastes. Os métodos de medição são obtidos a partir dos resultados advindos da análise das equações de Maxwell do eletromagnetismo. as quais são aplicadas ao solo (indermann e Campagnolo, 1992). Na curva da resistividade em função da profundidade, levantada pelas medições realizadas em campo, está fundamentada toda a metodologia utilizada nos métodos de estratificação do solo, a qual permite então a elaboração do projeto de aterramento. Entre os métodos de estratificação do solo que empregam em seus cálculos a curva da resistividade em função da profundidade podese citar: Método de Estratificação em Duas s. M étodo de Pirson. Método Gráfico. Neste artigo. utilizase o método de Pirson corno base para o desenvolvimento do trabalho. Este método tem sido escolhido visto que o mesmo representa uma extensão do conhecido método de duas camadas. A organização deste artigo está como segue. Na Seção 2, o processo de estratificação do solo é formulado em sua forma convencional. Na Seção 3, introduzse o método de Pirson que é utilizado como base para o desenvolvimento deste trabalho. Na Seção 4, a abordagem neural desenvolvida para auxiliar nas fases dos projeto de aterramento elétrico é descrita. Resultados de simulação são apresentados na Seção 5 a fim de validar a abordagem proposta. Finalmente. na Seção 6, as conclusões e os pontos chaves deste artigo são apresentadas. 2 PROCESSO DE ESTRATIFICAÇÃO DO SOLO Considerando as características que 'normalmente apresentam os solos, em virtude de sua própria formação geológica ao longo dos anos, a modelagem em camadas estratificadas, isto é, em camadas horizontais, tem produzido resultados expressivos que são comprovados na prática. A modelagem matemática do solo em duas camadas horizontais geralmente é feita aplicandose ao. mesmo os fundamentos e teorias do eletromagnetismo. Com o auxílio das medições efetuadas pelo Método de Wenner (Leite e Pereira Filho, 1995), permitese que seja encontrado a resistividade 'do 692

2 40. SBAI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, São Paulo, SP, 0810 de Setembro de 1999 solo da primeira e da segunda camada, bem como suas respectivas profundidades. oc A ///////////////////// Primeira Segunda Figura 1 Esquema de um solo de duas camadas No método de Wenner, uma corrente elétrica I fluindo através do ponto A, num solo de duas camadas conforme esquematizado na Figura 1, gera potenciais na primeira camada que deve satisfazer a seguinte equação: V 2V==O (1) A partir do desenvolvimento da equação (1), para qualquer ponto p pertencente à primeira camada do solo e distanciandor da fonte de corrente A, possui um potencial V p definido por: Com base na família de curvas teóricas das Figuras 2(a) e 2(b), é possível estabelecer um método que faz o 'casamento da curva (p x a), medida por Wenner, com uma determinada curva característica. Esta curva particular é caracterizada pelos valores de Pio e h que definem o processo de estratificação do solo (indermann and Campagnolo, 1992). Para se estratificar um solo em duas camadas, primeiro é necessário traçar em um gráfico a curva (p x a) obtidapelo método de Wenner. Nesta curva não existirá o valor da resistividade superficial, ou seja, o valor da resistividade 'do solo (Pl) quando h/a for zero é desconhecido. Logo, este valor deve ser estimado segundo algum método numérico extrapolativo. Desta maneira é recomendado que se façam várias medidas pelo método de Wenner para pequenas distâncias. Isto se justifica porque a penetração de correntes se dá predominantemente na primeira camada. p(al) PI... n V ] (2) p 21rr 2 n=1 Vr + (2nh) onde: V p é o potencial de um ponto p qualquer da primeira camada em relação ao infinito; p, éaresistividade da primeira camada; h éaprofundidade relativa à primeira camada; r éa distância do ponto p à fonte de corrente A; e é o coeficiente de refle xão definido por: P2 _) == P2 Pt ==..f!l. P2+ PI P2 +1 PI onde Pzrepresenta a resistividade da segunda camada. A partir da análise da equação (3) verificase que a variação do coeficiente de reflexão é limitada no intervalo 1]. Aplicandose esta formulação à configuração. de Wenner obtémse que a resistividade relativa à resistividade superficial para um espaçamento a pode ser expressa por: p(a) = 1+4i [ n n ] (4) Pl 11=1 J J Como a variação do coeficiente de reflexão é pequena, e está limitada entre [1, 1], podese então traçar uma família de curvas de p(a)/pi 'em função de h/a para uma série de valores de negativos e positivos, cobrindo assim toda a sua faixa de variação. As curvas traçadas para variando na faixa negativa estão representadas na Figura 2(a) e as curvas traçadas para variando na faixa positiva estão na Figura 2(b). (3)., 1.% ' l! a (a) Curva Para Variando Negativamente ' 1 h. a (b) Curva Para Variando Positivamente Figura 2 Curvas (p x a) Descendente e Ascendente Observando o comportamento da curva (p x a) determinase o sinal de, de forma que: Se a curva for descendente, o sinal de é negativo; Se a curva for ascendente, o sinal de é positivo. Em seguida, escolhese arbitrariamente um valor de espaçamento a lo pertencente ao conjunto de medições, e calculase então p(al)/pl ou PI/P(al)' A partir das curvas teóricas correspondentes, mostradas na Figura 2, obtémse os valores correspondentes de e h/a. Com estes valores, gerase uma tabela com valores de e de h/a (multiplicado pelo valor de ai escolhido anteriormente) que servirá para se plotar 693

3 40. SBAI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, São Paulo, SP, 0810 de Setembro de 1999 um gráfico ( x h). Outro valor de a é escolhido e o mesmo procedimento é repetido até a plotagem de outro gráfico ( x h), o qual deve ser feito no mesmo gráfico ( x h) utilizado para ai. A interseção das duas curvas de ( x h) num dado ponto resultará nos valores reais de e h, ; consequentemente, através de equação (3), o valor de P2é obtido. 3 'MÉTODO DE PIRSON O método de Pirson pode ser visto como sendo uma extensão do método de duas camadas. Ao se dividir a curva (p x a) em trechos ascendentes e descendentes fica evidenciado que o solo de duas camadas pode ser analisado como seqüência de curvas de solo equivalente ao de duas camadas. Considerando o primeiro trecho como um solo de duas camadas,' obtémse os valores de Ph P2 e h, Ao analisai o segundo trecho, devese primeiramente determinar uma resistividade equivalente, vista pela terceira camada. Assim, procurase obter a resistividade P3 e a profundidade da camada equivalente. Esta metodologia é,seguida para a determinação da resistividade de outras camadas. No método de Pirson, o procedimento para estratificação é semelhante ao de duas camadas, de forma que primeiramente é necessário traçar em um gráfico a curva (p x a) obtida pelo método de Wenner. Novamente, nesta curva não existirá o valor da resistividade superficial, ' ou seja, o ' valor da resistividade do solo quando h/a for zero. Em seguida, a curva (p x a) é dividida em trechos ascendentes e descendentes. Estes trechos são identificados a partir dos pontos de inflexão, ou seja, onde a concavidade da,curva altera de sinal. Os pontos de inflexão podem ser obtidos através da seguinte equação: d 2 p =0 (5) da 2 Os valores de Ph P2 e h[ são obtidos da mesma forma corno apresentado no método de duas camadas. ' Considerando o segundo trecho da curva (p x a), devese calcular a resistividade equivalente vista pela terceira camada, assim estimase a profundidade da segunda camada h 2 pelo método de LancasterJones (indermann and Campagnolo, 1992), isto é: onde: A A 2 di =h, é a espessura da primeira camada. J2 é a espessura estimada da segunda camada. h 2 é a profundidade estimada da segunda camada. a, é o espaçamento relativo ao ponto de transição do segundo trecho,'o qual é obtido quando ' 2 = O' da 2 Por conseguinte, calculase a resistividade média equivalente estimada vista pela terceira camada, utilizando a fórmula de Hununel (indermann and Campagnolo, 1992), que é a média harmônica ponderada da primeira e segunda camada, ou seja: Para o segundo trecho da curva, repetese todo o processo de duas camadas visto na seção anterior, considerando p! como a resistividade da primeira camada. Assim obtémse os novos valores estimados de 133 e h 2 O processo é repetido para os demais trechos da curva e a estratificação pelo método de Pirson é então concluída. 4 A ABORDAGEM NEURAL Neste artigo, uma abordagem neural é desenvolvida com a finalidade de que na estratificação de solos, seja em duas ou mais camadas, os processos de estimação/aproximação sejam efetuados com mais eficiência. A necessidade da redução das etapas de aproximação está no fato de minimizar as imperfeições acarretadas em função das interpretações experimentais envolvidas ao processo. Esses tipos de procedimentos que estão presentes no projeto de um aterramento elétrico geralmente não seguem uma metodologia explícita para a sua estimação, mas sim depende muito da intuição e da experiência de quem o executa. Desta forma, algumas etapas da estratificação tornamse empíricos e os resultados obtidos por qualquer um dos métodos apresentados dependerá não apenas da eficiência do mesmo, mas também, de quem os interpreta. Etapas como o da extrapolação da curva (p x a) a fim de se obter o valor da resistividade da primeira camada são freqüentemente simplificadas através da extensão da curva até a interseção com o eixo das ordenadas. Outro processo de aproximação existente é o lisç> de curvas padrão, o que implica, novamente, em leituras de valores diretamente nos gráficos. Para contornar estas imperfeições, propõese uma nova metodologia ao assunto onde são desenvolvidas redes neurais capazes de estimar os valores que anteriormente eram obtidos através de aproximações. A abordagem aqui proposta para o processo de estratificação do solo para aterramento elétrico é composta por quatro fases principais.estas fases são definidas como segue: Fase (1): Obtenção das medidas de resistividade em função do espaçamento. Fase (li): Estimação do valor da resistividade da primeira camada através da RNAl. Fase (Ill): Identificação dos pontos de inflexão através da aplicação de um método numérico. Fase (IV): Estimação dos valores das profundidades h/a através da RNA2. Na Fase (I), as medidas de resistividade (p) em função do espaçamento (a) são obtidas em campo através do método de Wenner. (7) 694

4 40. SBAI SimpósioBrasileirode Automação Inteligente, São Paulo, SP, 0810 de Setembrode 1999 Obtenção da Curva (o x a) Fase I Através do método de Wenner é obtido, em campo, um conjunto de medidas de espaçamento e resistividade do solo, apresentados na Tabela 1. RNAI (TDNN) Figura 3 Arquitetura da RNAl Na Fase (Il), o valor da resistividade (Pt) é obtida através de uma rede neural do tipo perceptron com atraso de tempo (TimeDelay Neural Network TDNN) (Haykin, 1994) conforme ilustrada na Figura 3. Baseado nos valores de resistiv idade obtidas inicialmente na Fase (1), determinase outros valores intermediários que são utilizados como vetores de entrada para o treinamento da TDNN. Após.o processo de treinamento, a rede é capaz de estimar o valor da resistividade (Pt) que implica numa estimação de um passo a frente. A ordem de predição (P) adotada nas simulações foi p =5. Tabea I 1 Dados dem ed' tcao Espaçamento Resistividade a(m) o<n.m) A Figura 5 ilustra o gráfico da resistividade (p) em função do espaçamento (a). Na Fase (III), a identificação dos pontos de inflexão que definem os trechos ascendentes e descendentes da curvas foram obtidos automaticamente através da aplicação do método de Newton (Bazaraa e Shetty, 1979) utilizado para identificar zeros de funções. Pt/P(al) Figura 4 Arquitetura da RNA2 Na Fase (IV), a estimação dos valores das profund idades h/a são obtidas através de.uma rede perceptron multicamadas (Haykin, 1994; osko, 1992) com uma camada escondida (Figura 4). As variáveis de entrada utilizadas no treinamento da r ede foram o coeficiente de reflexão e o valor de p(.at)/pt ou p/p(a.). O número de neurônios usados na camada escondida foi no total de 10, sendo que a quantidade de vetores do conjunto de treinamento foi da ordem de 1000 vetores. Após a execução destas quatro fases, o processo de estratificação do solo em aterramento elétrico pode ser concluído com a aplicação das equações definidas na Seção 3. 5.RESULTADOS DE SIMULAÇÃO., RNA2 (TDNN) Para elucidar a abordagem proposta, descrevese a seguir os resultados obtidos com a aplicação das quatro fases definidas na seção anterior. h/a 0.2L'"'''''l o a Figura 5 Gráfico da Resistividade (p) em Função do Espaçamento (a) Estimacão do Valor de 01 Fase 11 Através da RNAl, estimase o valor da resistividade (p.) da primeira camada. Este valor é obtido através do cálculo da resistividade no ponto de espaçamento {a = O}. Após o treinamento da TDNN, o valor de Pl obtido através da estimação de um passo a frente é dado por P.=8.575 n.m. Identificação dos Pontos de Inflexão Fase III Procedendo com o método numérico utilizado para a identificação dos pontos de inflexão, obtevese um único ponto de i nflexão na curva da Figura 5, cujo valor é dado por a,= 8,0174 m. Estimação dos Valores de h/a Fase IV Através da RNA2, obtevese os valores mostrados na Tabela 2 tendo levado em consideração os valores de ai e seus respectivos valores de resistividade. 695

5 40. SBAI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, São Paulo, 8P, 0810 de Setembro de 1999 TabeIa 2 VaIores estima d os ( tprrmerro. trecho dacurva) al=lm; 01/0(0,)=0, =2m; 01/0(a2)=O,5475 A(m) ai 1L.(m) az 0,1 0,1 0,2 0,2161 0,2161 0,2 0,3 0,4502 0,4502 0,3 0,1101 0,2201 0,4 0,5943 0,5943 0,4 0,2671 0,5343 0,5 0,7074 0,7074 0,5 0,3942 0,7884 0,6 0,8074 0,8074 0,6 0,4922 0;9845 0,7 0,8894 0,8894 0,7 0,5703 1,1406 0,8 0,9765 0,9705 0,8 0,6443 1,2886 0,9 1,0465 1,0465 0,9 0,7174 1,4347 1,0 1,1246 1,1246 1,0 0,7834 1,5668 Efetuando os traçados das curvas x h (Figura 6) e aplicandose um método interpolativo, as mesmas se interceptam no ponto: h l = di = 0,6266 m; = TabeIa 3 Vaiores esfunados seaundo trecho da curva) AI a3=8m; P{a3)/ pz =0,5997 a4=16m; p(a4)/pz =0,2726 1L.(m) a3..!l..(m) a4 0,1 0,1 0,2 0,2 0,3 0,2701 2,1611 0,3 0,4 0,4472 3,5778 0,4 0,5 0,5543 4,4342 0,5 0,6 0,6413 5,1306 0,6 0,1871 2,9935 0,7 0,7114 5,6908 0,7 0,3432 5,4907 0,8 0,7694 6,1551 0,8 0,4232 6,7714 0,9 0,8234 6,5873 0,9 0,4862 7,7799 1,0 0,8754 7,0035 1,0 0,5383 8,6123 A interceptação das curvas é mostrado na Figura 7, cujos valores são dados por: h 2 = 6,0041 m; = 0, O 20 h ó O k 0.5 Figura 6 Curvas h x (primeiro Trecho da Curva) Utilizando a equação (3), calculase o valor de P2 que é dado por: P2 = m. Considerando o segundo trecho da curva (p x a), devese estimar a profundidade da segunda camada. Aplicandose a equação (6) do método de LancasterJones, temse: A A 2 bz =dl +dz = "3 ar A A 2 hz = 0,6266+dz ="38,0174 hz. = 5,3449 m d z =4,7183m A resistividade média equivalente pode ser calculada pela equação de Hummel (7), ou seja: O k 0.5 Figura 7 Curvas h x (Segundo Trecho da Curva) Assim, obtémse os valor de 0: AI I+ P3 = pz 1 1+(0,7439) P3 = _(0,7439) Q,m Portanto, a solução obtida, segundo a abordagem proposta neste artigo, foi um solo estratificado em três camadas, como ilustrado na Figura 8.. Primeira Superfície do Solo PI=8.575 Q.m 0, ,7183 = m 0, , Segunda P2= Q.m Repetindo os procedimentos anteriores para o segundo trecho da curva, gerase através da rede neural desenvolvida (RNA2) os vàlores apresentados na Tabela 3, adotandose os valores: 03= Sm, com resistividade P(a3) = O.m as=16m, com resistividade p(a4) = m 0=2.708 Q.m Figura 8 Solo estratificado em três camadas A partir da Figura 8, verificase que a resistividade obtida para a primeira camada foi Pl= m, com uma profundidade. de 0,6266 metros. A resistividade obtida para a segunda 696

6 40. SBAI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, São Paulo, SP, 0810 de Setembro de 1999 camada foi P2= Q.m, tendo uma profundidade de 6,0041 gráficos. Em função disto, o processo em si tomase mais metros. Finalmente, para a terceira camada obtevese uma rápido devido ao tipo simples e eficiente que as redes oferecem resistividade P3=2.708 Q.m. para o processamento dos dados colhidos em campo. A Tabela 4 compara os resultados obtidos pela rede com aqueles fornecidos pelo método de Pirson apresentado na Seção 3. TabeIa 4 Comnaracao de Resultados Abordagem Método de Neural Duas s P Q.m 8.600Q.m P Q.m Q.m P Q.m 3.103Q.m h, 0,6266m O,6400m h 2 6,0041 m 5,6400m Como observado nesta tabela, verificase que os resultados obtidos pela rede são bem próximos aos resultados fornecidos pelo método de Pirson. A simplicidade e eficiência da abordagem neural proposta indica que a metodologia proposta pode ser utilizada como uma alternativa eficiente para a estimação de grandezas relacionadas ao projeto de aterramentos elétricos. 6 CONCLUSÃO Neste artigo, uma abordagem utilizando redes neurais artificiais foi desenvolvida com o objetivo de automatizar o processo de estratificação de solo para aterramento elétrico, sendo que os processos convencionais normalmente dependem da experiência e sensibilidade do projetista. A abordagem por redes neurais artificiais mostrouse eficiente para a estimação de valores que antes eram obtidos através de Assim, a utilização de redes neurais artificiais no processo de estratificação de solos além de ser um novo método para este propósito, apresenta resultados que condizem com os valores reais. AGRADECIMENTOS Os autores expressam agradecimentos à FAPESP pelo suporte financeiro (Processo No. 98/084800) e ao CNPq pela concessão de bolsa de pesquisa. REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA Bazaraa, M. S. and Shetty, C. M (1979). Nonlinear Programming Theory and ALgorithms. John Wiley & Sons, New York NY, USA. Haykin, S. (1994). NeuraL Networks A Comprehensive Foundation. Macmillan, Englewood Cliffs NJ, USA.. indermann, G. and Campagnolo, J. M (1992). Aterramento Elétrico. Editora SagraDC Luzzatto, 2ª Edição. osko, B. (1992). NeuraL Net works and Fuzty Systems A Dynamical Systems Approach to Machine InteLLigence. PrenticeHall, Englewood Cliffs NJ, USA. Leite, C. M. and Pereira Filho, M. L (1995). Técnicas de Aterramentos ELétricos. Editora Officina de Mydia. 697

V-030 - ANÁLISE DO COMPORTAMENTO DE AQUÍFEROS EM POÇOS PROFUNDOS UTILIZANDO-SE DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

V-030 - ANÁLISE DO COMPORTAMENTO DE AQUÍFEROS EM POÇOS PROFUNDOS UTILIZANDO-SE DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS V-030 - ANÁLISE DO COMPORTAMENTO DE AQUÍFEROS EM POÇOS PROFUNDOS UTILIZANDO-SE DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS Nilton José Saggioro (1) Engenheiro Eletricista pela Universidade de Bauru (atual UNESP) - 1985.

Leia mais

TÍTULO: PROPOSTA DE METODOLOGIA BASEADA EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS MLP PARA A PROTEÇÃO DIFERENCIAL DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA

TÍTULO: PROPOSTA DE METODOLOGIA BASEADA EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS MLP PARA A PROTEÇÃO DIFERENCIAL DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA TÍTULO: PROPOSTA DE METODOLOGIA BASEADA EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS MLP PARA A PROTEÇÃO DIFERENCIAL DE TRANSFORMADORES DE POTÊNCIA CATEGORIA: CONCLUÍDO ÁREA: ENGENHARIAS E ARQUITETURA SUBÁREA: ENGENHARIAS

Leia mais

ATERRAMENTO EM ELEVADORES

ATERRAMENTO EM ELEVADORES ATERRAMENTO EM ELEVADORES Rodrigo D Carlo Bessa Rodrigues¹ Eduardo Henrique Gonçalves² RESUMO: O trabalho em questão trata o tema aterramento de sistemas elétricos, sendo realizado um estudo geral sobre

Leia mais

Anais do XV ENCITA 2009, ITA, Outubro, 19-22, 2009,

Anais do XV ENCITA 2009, ITA, Outubro, 19-22, 2009, Anais do 5 O Encontro de Iniciação Científica e Pós-Graduação do ITA XV ENCITA / 009 Instituto Tecnológico de Aeronáutica São José dos Campos SP Brasil Outubro 9 a 009. INTERPOLAÇÃO PARABÓLICA EM INTEGRADOR

Leia mais

APLICAÇÕES DA DERIVADA

APLICAÇÕES DA DERIVADA Notas de Aula: Aplicações das Derivadas APLICAÇÕES DA DERIVADA Vimos, na seção anterior, que a derivada de uma função pode ser interpretada como o coeficiente angular da reta tangente ao seu gráfico. Nesta,

Leia mais

A metodologia utilizada neste trabalho consiste basicamente de três etapas: ensaio, pré-processamento e simulações.

A metodologia utilizada neste trabalho consiste basicamente de três etapas: ensaio, pré-processamento e simulações. SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA GCE 20 14 a 17 Outubro de 2007 Rio de Janeiro - RJ GRUPO XIV GRUPO DE ESTUDO DE CONSERVAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA UTILIZAÇÃO DE REDES

Leia mais

LT 500 kv ESTREITO FERNÃO DIAS CD PROJETO BÁSICO

LT 500 kv ESTREITO FERNÃO DIAS CD PROJETO BÁSICO POJETO BÁSICO CAPÍTULO 15 SISTEMA DE ATEAMENTO Capítulo 15 Pág.1/13 CONTEÚDO 1. OBJETIVO 2. DADOS 3. ESISTIVIDADE DO SOLO DA EGIÃO 4. METODOLOGIA DE CÁLCULO DA ESISTÊNCIA DOS CABOS CONTAPESOS 5. SISTEMA

Leia mais

PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE SUÍNOS E O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DE ÍNDICES ZOOTÉCNICOS NA FASE DE GESTAÇÃO E MATERNIDADE RESUMO

PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE SUÍNOS E O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DE ÍNDICES ZOOTÉCNICOS NA FASE DE GESTAÇÃO E MATERNIDADE RESUMO PRODUÇÃO INDUSTRIAL DE SUÍNOS E O USO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA PREDIÇÃO DE ÍNDICES ZOOTÉCNICOS NA FASE DE GESTAÇÃO E MATERNIDADE RESUMO HÉLITON PANDORFI 1 IRAN JOSÉ OLIVEIRA DA SILVA 2 JEFFERSON

Leia mais

A implementação e o estudo. de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais,

A implementação e o estudo. de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais, Artigos A implementação e o estudo de redes neurais artificiais em ferramentas de software comerciais Cleber Gustavo Dias Professor do Departamento de Ciências Exatas Uninove. São Paulo SP [Brasil] diascg@uninove.br

Leia mais

Complemento II Noções Introdutória em Redes Neurais

Complemento II Noções Introdutória em Redes Neurais Complemento II Noções Introdutória em Redes Neurais Esse documento é parte integrante do material fornecido pela WEB para a 2ª edição do livro Data Mining: Conceitos, técnicas, algoritmos, orientações

Leia mais

Estudos para Localização de Faltas em Redes Subterrâneas Integrando o Software PSCAD/EMTDC e Ferramentas Inteligentes

Estudos para Localização de Faltas em Redes Subterrâneas Integrando o Software PSCAD/EMTDC e Ferramentas Inteligentes 1 Estudos para ização de Faltas em Redes Subterrâneas Integrando o Software PSCAD/EMTDC e Ferramentas Inteligentes D. S. Gastaldello, A. N. Souza, H. L. M. do Amaral, M. G. Zago e C. C. O. Ramos Resumo--

Leia mais

CONTROLE PI-NEURAL APLICADO A UM SISTEMA DE VAZÃO

CONTROLE PI-NEURAL APLICADO A UM SISTEMA DE VAZÃO CONTROLE PI-NEURAL APLICADO A UM SISTEMA DE VAZÃO LUCAS H. S. DE ANDRADE 1, CRISTIANO M. AGULHARI 1, ALESSANDRO GOEDTEL 2 1. Laboratório de Controle e Automação de Sistemas, Universidade Tecnológica Federal

Leia mais

ESTUDO DE ALTERNATIVAS PARA A CONSTRUÇÃO DE MALHAS DE ATERRAMENTO NUM SOLO COM ALTA RESISITIVIDADE ELÉTRICA

ESTUDO DE ALTERNATIVAS PARA A CONSTRUÇÃO DE MALHAS DE ATERRAMENTO NUM SOLO COM ALTA RESISITIVIDADE ELÉTRICA ESTUDO DE ALTERNATIVAS PARA A CONSTRUÇÃO DE MALHAS DE ATERRAMENTO NUM SOLO COM ALTA RESISITIVIDADE ELÉTRICA Kaisson Teodoro de Souza, Msc; Ricardo Frangiosi de Moura,Msc; Gabriel Cintra Escola Técnica

Leia mais

Relatório Iniciação Científica

Relatório Iniciação Científica Relatório Iniciação Científica Ambientes Para Ensaios Computacionais no Ensino de Neurocomputação e Reconhecimento de Padrões Bolsa: Programa Ensinar com Pesquisa-Pró-Reitoria de Graduação Departamento:

Leia mais

Medição da resistividade do solo

Medição da resistividade do solo 30 Apoio Aterramentos elétricos Capítulo XI Medição da resistividade do solo Jobson Modena e Hélio Sueta* O projeto da norma ABNT NBR 7117, atualmente em revisão, estabelece os requisitos para a medição

Leia mais

RECONHECIMENTO DE ACORDES MUSICAIS: UMA ABORDAGEM VIA PERCEPTRON MULTICAMADAS

RECONHECIMENTO DE ACORDES MUSICAIS: UMA ABORDAGEM VIA PERCEPTRON MULTICAMADAS Mecánica Computacional Vol XXIX, págs 9169-9175 (artículo completo) Eduardo Dvorkin, Marcela Goldschmit, Mario Storti (Eds) Buenos Aires, Argentina, 15-18 Noviembre 2010 RECONHECIMENTO DE ACORDES MUSICAIS:

Leia mais

Automatização do processo de determinação do número de ciclos de treinamento de uma Rede Neural Artificial

Automatização do processo de determinação do número de ciclos de treinamento de uma Rede Neural Artificial Automatização do processo de determinação do número de ciclos de treinamento de uma Rede Neural Artificial André Ricardo Gonçalves; Maria Angélica de Oliveira Camargo Brunetto Laboratório Protem Departamento

Leia mais

Inteligência Artificial. Redes Neurais Artificiais

Inteligência Artificial. Redes Neurais Artificiais Curso de Especialização em Sistemas Inteligentes Aplicados à Automação Inteligência Artificial Redes Neurais Artificiais Aulas Práticas no Matlab João Marques Salomão Rodrigo Varejão Andreão Matlab Objetivos:

Leia mais

5º CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO EM PETRÓLEO E GÁS

5º CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO EM PETRÓLEO E GÁS 5º CONGRESSO BRASILEIRO DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO EM PETRÓLEO E GÁS TÍTULO DO TRABALHO: REDES NEURAIS APLICADAS EM INDÚSTRIAS PETROQUÍMICAS DE FABRICAÇÃO DE FIBRAS DE POLIÉSTER. AUTORES: Lívia Maciel

Leia mais

2 A Derivada. 2.1 Velocidade Média e Velocidade Instantânea

2 A Derivada. 2.1 Velocidade Média e Velocidade Instantânea 2 O objetivo geral desse curso de Cálculo será o de estudar dois conceitos básicos: a Derivada e a Integral. No decorrer do curso esses dois conceitos, embora motivados de formas distintas, serão por mais

Leia mais

PROJETO DE PESQUISA MODALIDADE INICIAÇÃO CIENTÍFICA (BOLSA PIC/FACIT/FAPEMIG)

PROJETO DE PESQUISA MODALIDADE INICIAÇÃO CIENTÍFICA (BOLSA PIC/FACIT/FAPEMIG) PROJETO DE PESQUISA MODALIDADE INICIAÇÃO CIENTÍFICA (BOLSA PIC/FACIT/FAPEMIG) MONTES CLAROS FEVEREIRO/2014 COORDENAÇÃO DE PESQUISA PROGRAMA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DISPOSITIVOS MÓVEIS INTELIGENTES ORIENTADOR:

Leia mais

INSTITUTO DE TECNOLOGIA FACULDADE DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO SITEC2010 - Semana do Instituto de Tecnologia Aluno: Edson Adriano Maravalho Avelar Orientador: Prof. Dr. Kelvin Lopes Dias 1 Motivação Aumento

Leia mais

Revista Hispeci & Lema On Line ano III n.3 nov. 2012 ISSN 1980-2536 unifafibe.com.br/hispecielemaonline Centro Universitário UNIFAFIBE Bebedouro-SP

Revista Hispeci & Lema On Line ano III n.3 nov. 2012 ISSN 1980-2536 unifafibe.com.br/hispecielemaonline Centro Universitário UNIFAFIBE Bebedouro-SP Reconhecimento de face utilizando banco de imagens monocromáticas e coloridas através dos métodos da análise do componente principal (PCA) e da Rede Neural Artificial (RNA) [Recognition to face using the

Leia mais

UMA ABORDAGEM DE PODA PARA MÁQUINAS DE APRENDIZADO EXTREMO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS

UMA ABORDAGEM DE PODA PARA MÁQUINAS DE APRENDIZADO EXTREMO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS UMA ABORDAGEM DE PODA PARA MÁQUINAS DE APRENDIZADO EXTREMO VIA ALGORITMOS GENÉTICOS Alisson S. C. Alencar, Ajalmar R. da Rocha Neto Departamento de Computação, Instituto Federal do Ceará (IFCE). Programa

Leia mais

ANÁLISE GRÁFICA DOS RESULTADOS EXPERIMENTAIS

ANÁLISE GRÁFICA DOS RESULTADOS EXPERIMENTAIS ANÁLISE GRÁFICA DOS RESULTADOS EXPERIMENTAIS Após a realização de um experimento, deseja-se estabelecer a função matemática que relaciona as variáveis do fenómeno físico estudado. Nos nossos experimentos

Leia mais

Tópico 11. Aula Teórica/Prática: O Método dos Mínimos Quadrados e Linearização de Funções

Tópico 11. Aula Teórica/Prática: O Método dos Mínimos Quadrados e Linearização de Funções Tópico 11. Aula Teórica/Prática: O Método dos Mínimos Quadrados e Linearização de Funções 1. INTRODUÇÃO Ao se obter uma sucessão de pontos experimentais que representados em um gráfico apresentam comportamento

Leia mais

MATEMÁTICA I AULA 07: TESTES PARA EXTREMOS LOCAIS, CONVEXIDADE, CONCAVIDADE E GRÁFICO TÓPICO 02: CONVEXIDADE, CONCAVIDADE E GRÁFICO Este tópico tem o objetivo de mostrar como a derivada pode ser usada

Leia mais

Previsão do Índice da Bolsa de Valores do Estado de São Paulo utilizandoredes Neurais Artificiais

Previsão do Índice da Bolsa de Valores do Estado de São Paulo utilizandoredes Neurais Artificiais Previsão do Índice da Bolsa de Valores do Estado de São Paulo utilizandoredes Neurais Artificiais Redes Neurais Artificiais Prof. Wilian Soares João Vitor Squillace Teixeira Ciência da Computação Universidade

Leia mais

Potência Instalada (GW)

Potência Instalada (GW) Modelagem e simulação de um aerogerador a velocidade constante Marcelo Henrique Granza (UTFPR) Email: marcelo.granza@hotmail.com Bruno Sanways dos Santos (UTFPR) Email: sir_yoshi7@hotmail.com Eduardo Miara

Leia mais

ANÁLISE TRIDIMENSIONAL DA VELOCIDADE E PRESSÃO ESTATÍSCA DO AR EM SILO DE AERAÇÃO USANDO ELEMENTOS FINITOS RESUMO ABSTRACT 1.

ANÁLISE TRIDIMENSIONAL DA VELOCIDADE E PRESSÃO ESTATÍSCA DO AR EM SILO DE AERAÇÃO USANDO ELEMENTOS FINITOS RESUMO ABSTRACT 1. ANÁLISE TRIDIMENSIONAL DA VELOCIDADE E PRESSÃO ESTATÍSCA DO AR EM SILO DE AERAÇÃO USANDO ELEMENTOS FINITOS RESUMO EDUARDO VICENTE DO PRADO 1 DANIEL MARÇAL DE QUEIROZ O método de análise por elementos finitos

Leia mais

Noções de Topografia Para Projetos Rodoviarios

Noções de Topografia Para Projetos Rodoviarios Página 1 de 8 Noções de Topografia Para Projetos Rodoviarios Capitulos 01 - Requisitos 02 - Etaqpas 03 - Traçado 04 - Trafego e Clssificação 05 - Geometria 06 - Caracteristicas Técnicas 07 - Distancia

Leia mais

EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM SISTEMAS DE VENTILAÇÃO AXIAL

EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM SISTEMAS DE VENTILAÇÃO AXIAL EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM SISTEMAS DE VENTILAÇÃO AXIAL Adson Bezerra Moreira, Ricardo Silva Thé Pontes, Davi Nunes Oliveira, Vanessa Siqueira de Castro Teixeira, Victor de Paula Brandão Aguiar 3. Curso

Leia mais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO MÁQUINAS DE COMITÊ APLICADAS À FILTRAGEM DE SPAM Monografia submetida à UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA para a obtenção do grau de BACHAREL

Leia mais

PALAVRAS-CHAVE: Massas Nodulares, Classificação de Padrões, Redes Multi- Layer Perceptron.

PALAVRAS-CHAVE: Massas Nodulares, Classificação de Padrões, Redes Multi- Layer Perceptron. 1024 UMA ABORDAGEM BASEADA EM REDES PERCEPTRON MULTICAMADAS PARA A CLASSIFICAÇÃO DE MASSAS NODULARES EM IMAGENS MAMOGRÁFICAS Luan de Oliveira Moreira¹; Matheus Giovanni Pires² 1. Bolsista PROBIC, Graduando

Leia mais

LEI DE OHM. Professor João Luiz Cesarino Ferreira. Conceitos fundamentais

LEI DE OHM. Professor João Luiz Cesarino Ferreira. Conceitos fundamentais LEI DE OHM Conceitos fundamentais Ao adquirir energia cinética suficiente, um elétron se transforma em um elétron livre e se desloca até colidir com um átomo. Com a colisão, ele perde parte ou toda energia

Leia mais

V SBQEE COMPORTAMENTO DE GERADORES SÍNCRONOS TRIFÁSICOS ALIMENTANDO CARGAS NÃO LINEARES E DESEQUILIBRADAS. UMA ABORDAGEM ANALÍTICA E EXPERIMENTAL

V SBQEE COMPORTAMENTO DE GERADORES SÍNCRONOS TRIFÁSICOS ALIMENTANDO CARGAS NÃO LINEARES E DESEQUILIBRADAS. UMA ABORDAGEM ANALÍTICA E EXPERIMENTAL V SBQEE Seminário Brasileiro sobre Qualidade da Energia Elétrica 17 a 20 de Agosto de 2003 Aracaju Sergipe Brasil Código: AJU 03 091 Tópico: Modelagens e Simulações COMPORTAMENTO DE GERADORES SÍNCRONOS

Leia mais

Identificação de Modelos GARCH Usando Inteligência Computacional

Identificação de Modelos GARCH Usando Inteligência Computacional André Machado Caldeira Identificação de Modelos GARCH Usando Inteligência Computacional Tese de Doutorado Tese apresentada ao Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica do Departamento de Engenharia

Leia mais

Uma lei que associa mais de um valor y a um valor x é uma relação, mas não uma função. O contrário é verdadeiro (isto é, toda função é uma relação).

Uma lei que associa mais de um valor y a um valor x é uma relação, mas não uma função. O contrário é verdadeiro (isto é, toda função é uma relação). 5. FUNÇÕES DE UMA VARIÁVEL 5.1. INTRODUÇÃO Devemos compreender função como uma lei que associa um valor x pertencente a um conjunto A a um único valor y pertencente a um conjunto B, ao que denotamos por

Leia mais

MLP (Multi Layer Perceptron)

MLP (Multi Layer Perceptron) MLP (Multi Layer Perceptron) André Tavares da Silva andre.silva@udesc.br Roteiro Rede neural com mais de uma camada Codificação de entradas e saídas Decorar x generalizar Perceptron Multi-Camada (MLP -

Leia mais

1. Método Simplex. Faculdade de Engenharia Eng. Celso Daniel Engenharia de Produção. Pesquisa Operacional II Profa. Dra. Lílian Kátia de Oliveira

1. Método Simplex. Faculdade de Engenharia Eng. Celso Daniel Engenharia de Produção. Pesquisa Operacional II Profa. Dra. Lílian Kátia de Oliveira Faculdade de Engenharia Eng. Celso Daniel Engenharia de Produção. Método Simple.. Solução eata para os modelos de Programação Linear O modelo de Programação Linear (PL) reduz um sistema real a um conjunto

Leia mais

ESTUDO DOS DADOS DA LIXIVIAÇÃO DOS MATERIAIS DE ELETRODOS DE PILHAS EM HCl POR REDE NEURAL

ESTUDO DOS DADOS DA LIXIVIAÇÃO DOS MATERIAIS DE ELETRODOS DE PILHAS EM HCl POR REDE NEURAL ESTUDO DOS DADOS DA LIXIVIAÇÃO DOS MATERIAIS DE ELETRODOS DE PILHAS EM HCl POR REDE NEURAL Macêdo, M. I. F 1, Rosa, J. L. A. 2, Gonçalves, F. 2, Boente, A. N. P. 2 1 Laboratório de Tecnologia de Materiais,

Leia mais

APRENDIZADO DE COMPORTAMENTO POR REFORÇO DO AMBIENTE

APRENDIZADO DE COMPORTAMENTO POR REFORÇO DO AMBIENTE 4o. SBAr- SimpósioBrasileirode Automação Inteligente, São Paulo, Sp,08-10 de Setembro de 1999 APRENDIZADO DE COMPORTAMENTO POR REFORÇO DO AMBIENTE Leonardo A. Scárdua scardua@pcs.usp.br. José J. da Cruz

Leia mais

EXPERIÊNCIA 5 OSCILOSCÓPIO DIGITAL

EXPERIÊNCIA 5 OSCILOSCÓPIO DIGITAL EXPERIÊNCIA 5 OSCILOSCÓPIO DIGITAL 1. INTRODUÇÃO TEÓRICA 1.1 VERIFICAÇÃO FUNCIONAL Esta rápida verificação deve ser executada para comprovar se o instrumento está funcionando corretamente. Ligue o instrumento

Leia mais

Redes Neurais. Profa. Flavia Cristina Bernardini

Redes Neurais. Profa. Flavia Cristina Bernardini Redes Neurais Profa. Flavia Cristina Bernardini Introdução Cérebro & Computador Modelos Cognitivos Diferentes Cérebro Computador Seqüência de Comandos Reconhecimento de Padrão Lento Rápido Rápido Lento

Leia mais

Utilizando Lógica Fuzzy para Avaliar a Qualidade de uma Compra Via Internet

Utilizando Lógica Fuzzy para Avaliar a Qualidade de uma Compra Via Internet Utilizando Lógica Fuzzy para Avaliar a Qualidade de uma Compra Via Internet Leonardo Martins Rodrigues 1 e Graçaliz Pereira Dimuro 1 1 Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional Universidade

Leia mais

< 0, conclui-se, de acordo com o teorema 1, que existem zeros de f (x) Pode-se também chegar às mesmas conclusões partindo da equação

< 0, conclui-se, de acordo com o teorema 1, que existem zeros de f (x) Pode-se também chegar às mesmas conclusões partindo da equação . Isolar os zeros da função f ( )= 9 +. Resolução: Pode-se construir uma tabela de valores para f ( ) e analisar os sinais: 0 f ( ) + + + + + Como f ( ) f ( ) < 0, f ( 0 ) f ( ) < 0 e f ( ) f ( ) < 0,

Leia mais

[1] Na terceira sessão, analisamos o Perceptron de Múltiplas Camadas inclusive um problema típico como o XOR.

[1] Na terceira sessão, analisamos o Perceptron de Múltiplas Camadas inclusive um problema típico como o XOR. Deolinda M. P. Aguieiras de Lima Nilton Alves Jr. naj@cat.cbpf.br [1] Resumo Este trabalho tem como finalidade servir de primeira leitura para aqueles alunos que desejam iniciar se no estudo de Redes Neurais.

Leia mais

MONITORAMENTO ON-LINE DE PROCESSOS DE USINAGEM VIA MEDIÇÃO DE VIBRAÇÕES

MONITORAMENTO ON-LINE DE PROCESSOS DE USINAGEM VIA MEDIÇÃO DE VIBRAÇÕES 16º POSMEC Universidade Federal de Uberlândia Faculdade de Engenharia Mecânica MONITORAMENTO ON-LINE DE PROCESSOS DE USINAGEM VIA MEDIÇÃO DE VIBRAÇÕES Tatiana Meola Universidade Federal de Uberlândia tatiana.meola@gmail.com

Leia mais

Modelo Matemático no Espaço de Estados de uma Caldeira de Vapor Aquatubular

Modelo Matemático no Espaço de Estados de uma Caldeira de Vapor Aquatubular Trabalho apresentado no XXXV CNMAC, Natal-RN, 2014. Modelo Matemático no Espaço de Estados de uma Caldeira de Vapor Aquatubular Aline F. Bianco, Vinícius dos R. A. Ferreira, Leandro R. Mattioli Departamento

Leia mais

Estudos Pré-Operacionais do Controle de Corrente para Geradores Eólicos

Estudos Pré-Operacionais do Controle de Corrente para Geradores Eólicos Estudos Pré-Operacionais do Controle de Corrente para Geradores Eólicos Camila M. V. Barros 1, Luciano S. Barros 2, Aislânia A. Araújo 1, Iguatemi E. Fonseca 2 1 Mestrado em Ciência da Computação Universidade

Leia mais

ANÁLISE ESTRUTURAL DE CHASSIS DE VEÍCULOS PESADOS COM BASE NO EMPREGO DO PROGRAMA ANSYS

ANÁLISE ESTRUTURAL DE CHASSIS DE VEÍCULOS PESADOS COM BASE NO EMPREGO DO PROGRAMA ANSYS ANÁLISE ESTRUTURAL DE CHASSIS DE VEÍCULOS PESADOS COM BASE NO EMPREGO DO PROGRAMA ANSYS José Guilherme Santos da Silva, Francisco José da Cunha Pires Soeiro, Gustavo Severo Trigueiro, Marcello Augustus

Leia mais

Rede MLP: Perceptron de Múltiplas Camadas

Rede MLP: Perceptron de Múltiplas Camadas Rede MLP: Perceptron de Múltiplas Camadas Conteúdo. Neurônio artificial.... Eemplos mais usuais de funções de ativação... 3 3. Produto interno e projeção... 5 4. Função de epansão ortogonal... 7 5. Redes

Leia mais

INSTRUMENTAÇÃO INDUSTRIAL 1. INTRODUÇÃO / DEFINIÇÕES

INSTRUMENTAÇÃO INDUSTRIAL 1. INTRODUÇÃO / DEFINIÇÕES 1 INSTRUMENTAÇÃO INDUSTRIAL 1. INTRODUÇÃO / DEFINIÇÕES 1.1 - Instrumentação Importância Medições experimentais ou de laboratório. Medições em produtos comerciais com outra finalidade principal. 1.2 - Transdutores

Leia mais

Autômatos Finitos Não-Determinísticos para Diagnóstico de Falhas em Sistemas de Potência

Autômatos Finitos Não-Determinísticos para Diagnóstico de Falhas em Sistemas de Potência Autômatos Finitos Não-Determinísticos para Diagnóstico de Falhas em Sistemas de Potência Ricardo Linden1 Victor Navarro Araújo Lemos da Silva2 Resumo: Este artigo apresenta uma proposta de uma aplicação

Leia mais

ESQUEMA PARA COMUNICAÇÃO COM SEGURANÇA BASEADO EM SINCRONIZAÇÃO ADAPTATIVA DE SISTEMAS CAÓTICOS UNIFICADOS

ESQUEMA PARA COMUNICAÇÃO COM SEGURANÇA BASEADO EM SINCRONIZAÇÃO ADAPTATIVA DE SISTEMAS CAÓTICOS UNIFICADOS ESQUEMA PARA COMUNICAÇÃO COM SEGURANÇA BASEADO EM SINCRONIZAÇÃO ADAPTATIVA DE SISTEMAS CAÓTICOS UNIFICADOS JOSÉ A. R. VARGAS 1, FÁBIO T. VITAL 2 1,2 Universidade de Brasília Departamento de Engenharia

Leia mais

Redes Neurais. A IA clássica segue o paradigma da computação simbólica

Redes Neurais. A IA clássica segue o paradigma da computação simbólica Abordagens não simbólicas A IA clássica segue o paradigma da computação simbólica Redes Neurais As redes neurais deram origem a chamada IA conexionista, pertencendo também a grande área da Inteligência

Leia mais

Relatório da Aula Prática sobre Redes Neurais Artificiais

Relatório da Aula Prática sobre Redes Neurais Artificiais Relatório da Aula Prática sobre Redes Neurais Artificiais Instituto de Informática UFRGS Carlos Eduardo Ramisch Cartão: 134657 INF01017 Redes Neurais e Sistemas Fuzzy Porto Alegre, 16 de outubro de 2006.

Leia mais

MÉTODOS COMPUTACIONAIS PARA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS METALÚRGICOS (1)

MÉTODOS COMPUTACIONAIS PARA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS METALÚRGICOS (1) MÉTODOS COMPUTACIONAIS PARA OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS METALÚRGICOS (1) Carlos Eduardo Gurgel Paiola (2) Ricardo Caruso Vieira (3) Resumo: O objetivo deste trabalho é descrever e estudar uma metodologia de

Leia mais

EXEMPLO NUMÉRICO DA CLASSIFICAÇÃO GEOTÉCNICA MCT

EXEMPLO NUMÉRICO DA CLASSIFICAÇÃO GEOTÉCNICA MCT Exemplos Numéricos: Classificação Geotécnica MCT EXEMPLO NUMÉRICO DA CLASSIFICAÇÃO GEOTÉCNICA MCT Depois de selecionada a jazida e feita a coleta de solo devem ser realizados os ensaios de Compactação

Leia mais

Figura 5.1.Modelo não linear de um neurônio j da camada k+1. Fonte: HAYKIN, 2001

Figura 5.1.Modelo não linear de um neurônio j da camada k+1. Fonte: HAYKIN, 2001 47 5 Redes Neurais O trabalho em redes neurais artificiais, usualmente denominadas redes neurais ou RNA, tem sido motivado desde o começo pelo reconhecimento de que o cérebro humano processa informações

Leia mais

Matlab - Neural Networw Toolbox. Ana Lívia Soares Silva de Almeida

Matlab - Neural Networw Toolbox. Ana Lívia Soares Silva de Almeida 27 de maio de 2014 O que é a Neural Networw Toolbox? A Neural Network Toolbox fornece funções e aplicativos para a modelagem de sistemas não-lineares complexos que não são facilmente modelados com uma

Leia mais

CARACTERIZAÇÃO DAS CURVAS DE POTÊNCIA DE UM VENTILADOR DE FLUXO AXIAL

CARACTERIZAÇÃO DAS CURVAS DE POTÊNCIA DE UM VENTILADOR DE FLUXO AXIAL XIX Congresso Nacional de Estudantes de Engenharia Mecânica - 13 a 17/08/2012 São Carlos-SP Artigo CREEM2012 CARACTERIZAÇÃO DAS CURVAS DE POTÊNCIA DE UM VENTILADOR DE FLUXO AXIAL Rangel S. Maia¹, Renato

Leia mais

DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA COMPUTACIONAL PARA DIMENSIONAMENTO E PROJETO DE SISTEMAS OPERANDO POR GAS LIFT

DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA COMPUTACIONAL PARA DIMENSIONAMENTO E PROJETO DE SISTEMAS OPERANDO POR GAS LIFT DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA COMPUTACIONAL PARA DIMENSIONAMENTO E PROJETO DE SISTEMAS OPERANDO POR GAS LIFT Rafael Soares da Silva 1 ; Hícaro Hita Souza Rocha 2 ; Gabriel Bessa de Freitas Fuezi Oliva

Leia mais

Aula 2 RNA Arquiteturas e Treinamento

Aula 2 RNA Arquiteturas e Treinamento 2COP229 Aula 2 RNA Arquiteturas e Treinamento 2COP229 Sumário 1- Arquiteturas de Redes Neurais Artificiais; 2- Processos de Treinamento; 2COP229 1- Arquiteturas de Redes Neurais Artificiais -Arquitetura:

Leia mais

Palavras-chave: turbina eólica, gerador eólico, energia sustentável.

Palavras-chave: turbina eólica, gerador eólico, energia sustentável. Implementação do modelo de uma turbina eólica baseado no controle de torque do motor cc utilizando ambiente matlab/simulink via arduino Vítor Trannin Vinholi Moreira (UTFPR) E-mail: vitor_tvm@hotmail.com

Leia mais

Como escrever um bom RELATÓRIO

Como escrever um bom RELATÓRIO Como escrever um bom RELATÓRIO Mas o que é uma EXPERIÊNCIA? e um RELATÓRIO? Profa. Ewa W. Cybulska Profa. Márcia R. D. Rodrigues Experiência Relatório Pergunta à Natureza e a procura da Resposta Divulgação

Leia mais

PREDIÇÃO NÃO-LINEAR DE CURVAS DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEO VIA REDES NEURAIS RECURSIVAS

PREDIÇÃO NÃO-LINEAR DE CURVAS DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEO VIA REDES NEURAIS RECURSIVAS 0UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE- UFRN CENTRO DE TECNOLOGIA - CT CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA CCET PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E ENGENHARIA DE PETRÓLEO - PPGCEP DISSERTAÇÃO

Leia mais

Projeto de Malhas de Aterramento Através do Método dos Elementos Finitos

Projeto de Malhas de Aterramento Através do Método dos Elementos Finitos Projeto de Malhas de Aterramento Através do Método dos Elementos Finitos Rooney Ribeiro Albuquerque Coelho Departamento de Engenharia Elétrica Universidade Federal do Ceará Fortaleza, Ceará (85) 3366 9579

Leia mais

Avaliação do potencial produtivo em montados de sobro com recurso a redes neuronais artificiais

Avaliação do potencial produtivo em montados de sobro com recurso a redes neuronais artificiais Avaliação do potencial produtivo em montados de sobro com recurso a redes neuronais artificiais Susana Dias (Investigadora/Colaboradora da Universidade de Évora e Docente do Instituto Politécnico de Elvas)

Leia mais

ESTUDO DE PROTEÇÃO, MEDIÇÃO E CONTROLE EM SISTEMAS DE POTÊNCIA

ESTUDO DE PROTEÇÃO, MEDIÇÃO E CONTROLE EM SISTEMAS DE POTÊNCIA GPC/001 21 a 26 de Outubro de 2001 Campinas - São Paulo - Brasil GRUPO V ESTUDO DE PROTEÇÃO, MEDIÇÃO E CONTROLE EM SISTEMAS DE POTÊNCIA UMA ABORDAGEM BASEADA EM REDES NEURAIS ARTIFICIAIS PARA IDENTIFICAÇÃO

Leia mais

EXERCÍCIOS RESOLVIDOS

EXERCÍCIOS RESOLVIDOS ENG JR ELETRON 2005 29 O gráfico mostrado na figura acima ilustra o diagrama do Lugar das Raízes de um sistema de 3ª ordem, com três pólos, nenhum zero finito e com realimentação de saída. Com base nas

Leia mais

1 Fibra Óptica e Sistemas de transmissão ópticos

1 Fibra Óptica e Sistemas de transmissão ópticos 1 Fibra Óptica e Sistemas de transmissão ópticos 1.1 Introdução Consiste em um guia de onda cilíndrico, conforme ilustra a Figura 1, formado por núcleo de material dielétrico (em geral vidro de alta pureza),

Leia mais

UMA ABORDAGEM NEURAL RELACIONANDO FENÔMENOS FÍSICO-QUÍMICOS E GASOSOS COM O PROCESSO DE ENVELHECIMENTO DO TRANSFORMADOR

UMA ABORDAGEM NEURAL RELACIONANDO FENÔMENOS FÍSICO-QUÍMICOS E GASOSOS COM O PROCESSO DE ENVELHECIMENTO DO TRANSFORMADOR UMA ABORDAGEM NEURAL RELACIONANDO FENÔMENOS FÍSICO-QUÍMICOS E GASOSOS COM O PROCESSO DE ENVELHECIMENTO DO TRANSFORMADOR ANDRÉ N. DE SOUZA, MARIA G. ZAGO, PEDRO DA COSTA JR, PAULO R. AGUIAR Laboratório

Leia mais

ANÁLISE DO EFEITO DA VELOCIDADE NO ESCOAMENTO BIFÁSICO EM DUTOS CURVADOS COM VAZAMENTO

ANÁLISE DO EFEITO DA VELOCIDADE NO ESCOAMENTO BIFÁSICO EM DUTOS CURVADOS COM VAZAMENTO ANÁLISE DO EFEITO DA VELOCIDADE NO ESCOAMENTO BIFÁSICO EM DUTOS CURVADOS COM VAZAMENTO L.R.B. SARMENTO 1, G.H.S. PEREIRA FILHO 2, E.S. BARBOSA 3, S.R. de FARIAS NETO 4 e A.B. de LIMA 5 (Times New Roman

Leia mais

Objetivos: Construção de tabelas e gráficos, escalas especiais para construção de gráficos e ajuste de curvas à dados experimentais.

Objetivos: Construção de tabelas e gráficos, escalas especiais para construção de gráficos e ajuste de curvas à dados experimentais. 7aula Janeiro de 2012 CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS I: Papel Milimetrado Objetivos: Construção de tabelas e gráficos, escalas especiais para construção de gráficos e ajuste de curvas à dados experimentais. 7.1

Leia mais

IDENTIFICAÇÃO POR ESPAÇOS DE ESTADOS DE UM MÓDULO SERVO-MECANISMO DIDÁTICO

IDENTIFICAÇÃO POR ESPAÇOS DE ESTADOS DE UM MÓDULO SERVO-MECANISMO DIDÁTICO IDENTIFICAÇÃO POR ESPAÇOS DE ESTADOS DE UM MÓDULO SERVO-MECANISMO DIDÁTICO Vlademir Aparecido Freire Junior vlad_freire@hotmail.com Alessandro do Nascimento Vargas avargas@utfpr.edu.br Cristiano Marcos

Leia mais

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA. Plano de Ensino

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA. Plano de Ensino DISCIPLINA: Teoria Eletromagnética. CÓDIGO: MEE007 Validade: Carga Horária: 45 horas-aula Créditos: 03 Área de Concentração / Módulo: Sistemas Elétricos / Formação Básica Ementa: Análise Vetorial. Equações

Leia mais

Medidas elétricas I O Amperímetro

Medidas elétricas I O Amperímetro Medidas elétricas I O Amperímetro Na disciplina Laboratório de Ciências vocês conheceram quatro fenômenos provocados pela passagem de corrente elétrica num condutor: a) transferência de energia térmica,

Leia mais

Alternativa C é correta.

Alternativa C é correta. 34.(ELETROBRÁS-AM/BIORIO/2013) Fator de demanda é a razão entre: A) A demanda média e a demanda mínima da unidade consumidora ocorridas no mesmo intervalo de tempo especificado; B) a demanda média e a

Leia mais

Universidade Federal de Goiás Escola de Engenharia Elétrica e de Computação Laboratório de Máquinas Especiais

Universidade Federal de Goiás Escola de Engenharia Elétrica e de Computação Laboratório de Máquinas Especiais Aspectos Relacionados ao Acionamento e Controle de Velocidade de um Motor Linear a Relutância Variável. MARIANO, Rodrigo Leandro; SANTOS, Euler Bueno. Universidade Federal de Goiás Escola de Engenharia

Leia mais

Desenvolvimento de Ferramenta Gerencial de Monitoramento e Avaliação de Perdas Totais e Fluxo de Reativos no Sistema AES Eletropaulo

Desenvolvimento de Ferramenta Gerencial de Monitoramento e Avaliação de Perdas Totais e Fluxo de Reativos no Sistema AES Eletropaulo Desenvolvimento de Ferramenta Gerencial de Monitoramento e Avaliação de erdas Totais e Fluxo de Reativos no Sistema AES Eletropaulo I. K. de Lima, A. Tenório, C. Capdeville AES Eletropaulo, G. B. Schuch

Leia mais

Data de recebimento: 03/10/03. Data de aceite para publicação: 26/01/04. 1

Data de recebimento: 03/10/03. Data de aceite para publicação: 26/01/04. 1 Revista Varia Scientia v. 04, n. 07, p.179-184 ARTIGOS & ENSAIOS Elizabete Koehler 1 Reginaldo Aparecido Zara 2 ALGORITMO PARA CÁLCULO DE DISTÂNCIAS MÍNIMAS EM REDES DE ESCALA LIVRE RESUMO: Muitos sistemas

Leia mais

MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE SPAMs EM REDES DE COMPUTADORES

MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE SPAMs EM REDES DE COMPUTADORES MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECÇÃO DE SPAMs EM REDES DE COMPUTADORES Kelton Costa; Patricia Ribeiro; Atair Camargo; Victor Rossi; Henrique Martins; Miguel Neves; Ricardo Fontes. kelton.costa@gmail.com; patriciabellin@yahoo.com.br;

Leia mais

Sistemas de Informação I

Sistemas de Informação I + Sistemas de Informação I Tipos de SI Ricardo de Sousa Britto rbritto@ufpi.edu.br + Introdução 2 n As organizações modernas competem entre si para satisfazer as necessidades dos seus clientes de um modo

Leia mais

MODELOS PARA PREVISÃO DE DEMANDA NO RESTAURANTE UNIVERSITÁRIO UTILIZANDO TÉCNICAS DE REDES NEURAIS

MODELOS PARA PREVISÃO DE DEMANDA NO RESTAURANTE UNIVERSITÁRIO UTILIZANDO TÉCNICAS DE REDES NEURAIS 31 de Julho a 02 de Agosto de 2008 MODELOS PARA PREVISÃO DE DEMANDA NO RESTAURANTE UNIVERSITÁRIO UTILIZANDO TÉCNICAS DE REDES NEURAIS Liliane Lopes Cordeiro (DMA - UFV) lililopescordeiro@yahoo.com.br Heverton

Leia mais

Automatização do processo de determinação do número de ciclos de treinamento de uma Rede Neural Artificial

Automatização do processo de determinação do número de ciclos de treinamento de uma Rede Neural Artificial Automatização do processo de determinação do número de ciclos de treinamento de uma Rede Neural Artificial André Ricardo Gonçalves 1, Maria Angélica de Oliveira Camargo Brunetto 2 1,2 Laboratório de Pesquisa

Leia mais

Renato Maia Silva. Redes Neurais Artificiais aplicadas à Detecção de Intrusão em Redes TCP/IP. Dissertação de Mestrado

Renato Maia Silva. Redes Neurais Artificiais aplicadas à Detecção de Intrusão em Redes TCP/IP. Dissertação de Mestrado Renato Maia Silva Redes Neurais Artificiais aplicadas à Detecção de Intrusão em Redes TCP/IP Dissertação de Mestrado Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre pelo

Leia mais

Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial

Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Inteligência Artificial João Marques Salomão Rodrigo Varejão Andreão Inteligência Artificial Definição (Fonte: AAAI ): "the scientific understanding of the mechanisms

Leia mais

PROCEDIMENTOS PARA A DETERMINAÇÃO DE MODELOS MATEMÁTICOS DOS CIRCUITOS EQUIVALENTES AO SISTEMA CARDIOVASCULAR HUMANO

PROCEDIMENTOS PARA A DETERMINAÇÃO DE MODELOS MATEMÁTICOS DOS CIRCUITOS EQUIVALENTES AO SISTEMA CARDIOVASCULAR HUMANO PROCEDIMENTOS PARA A DETERMINAÇÃO DE MODELOS MATEMÁTICOS DOS CIRCUITOS EQUIVALENTES AO SISTEMA CARDIOVASCULAR HUMANO Bruno Igor Dias de Sousa igordias15@hotmail.com Universidade Federal do Pará, Faculdade

Leia mais

Uma aplicação de Inteligência Computacional e Estatística Clássica na Previsão do Mercado de Seguros de Automóveis Brasileiro

Uma aplicação de Inteligência Computacional e Estatística Clássica na Previsão do Mercado de Seguros de Automóveis Brasileiro Uma aplicação de Inteligência Computacional e Estatística Clássica na Previsão do Mercado de Seguros de Automóveis Brasileiro Tiago Mendes Dantas t.mendesdantas@gmail.com Departamento de Engenharia Elétrica,

Leia mais

Relatório de uma Aplicação de Redes Neurais

Relatório de uma Aplicação de Redes Neurais UNIVERSIDADE ESTADUAL DE MONTES CLAROS CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DA COMPUTACAÇÃO ESPECIALIZAÇÃO EM ENGENHARIA DE SISTEMAS DISCIPLINA: REDES NEURAIS PROFESSOR: MARCOS

Leia mais

Palavras-chave: Sistema neuro-fuzzy, Sistemas de avaliação, Sistemas Adaptativos.

Palavras-chave: Sistema neuro-fuzzy, Sistemas de avaliação, Sistemas Adaptativos. ANÁLISE DO CURSO DE ENGENHARIA ELÉTRICA NA UERJ A PARTIR DE INDICADORES CONSTRUÍDOS BASEADOS NO EXAME NACIONAL DE CURSOS: UM SISTEMA NEBULOSO DE AVALIAÇÃO Maria Luiza F. Velloso mlfv@centroin.com.br Universidade

Leia mais

INFERÊNCIA DE PERFIS VERTICAIS DE UMIDADE DA ATMOSFERA A PARTIR DE DADOS DE SATÉLITES UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTICIFIAIS

INFERÊNCIA DE PERFIS VERTICAIS DE UMIDADE DA ATMOSFERA A PARTIR DE DADOS DE SATÉLITES UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTICIFIAIS INFERÊNCIA DE PERFIS VERTICAIS DE UMIDADE DA ATMOSFERA A PARTIR DE DADOS DE SATÉLITES UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTICIFIAIS Elcio Hideiti Shiguemori ( 1, 2 ), Rodrigo Augusto Ferreira de Souza 3, Haroldo

Leia mais

A INTEGRAÇÃO ENTRE ESTATÍSTICA E METROLOGIA

A INTEGRAÇÃO ENTRE ESTATÍSTICA E METROLOGIA A INTEGRAÇÃO ENTRE ESTATÍSTICA E METROLOGIA João Cirilo da Silva Neto jcirilo@araxa.cefetmg.br. CEFET-MG-Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais-Campus IV, Araxá Av. Ministro Olavo Drumonnd,

Leia mais

Esboço de Gráficos (resumo)

Esboço de Gráficos (resumo) Esboço de Gráficos (resumo) 1 Máximos e Mínimos Definição: Diz-se que uma função tem um valor máximo relativo (máximo local) em c se existe um intervalo ( a, b) aberto contendo c tal que f ( c) f ( x)

Leia mais

GEOFÍSICA APLICADA A INVESTIGAÇÃO AMBIENTAL NOVAS TECNOLOGIAS E NOVAS TENDÊNCIAS

GEOFÍSICA APLICADA A INVESTIGAÇÃO AMBIENTAL NOVAS TECNOLOGIAS E NOVAS TENDÊNCIAS GEOFÍSICA APLICADA A INVESTIGAÇÃO AMBIENTAL NOVAS TECNOLOGIAS E NOVAS TENDÊNCIAS V Seminário de Políticas de Gestão da Qualidade do Solo e das Águas Subterrâneas São Paulo/SP - Brasil Setembro / 2007 ÁREAS

Leia mais

Curso de Redes Neurais utilizando o MATLAB

Curso de Redes Neurais utilizando o MATLAB Curso de Redes Neurais utilizando o MATLAB Victoria Yukie Matsunaga Belém-Pará-Brasil 2012 Esta apostila tem como principal objetivo fornecer um material de auxílio ao Curso de Redes Neurais utilizando

Leia mais

Aprendizagem de Máquina

Aprendizagem de Máquina Aprendizagem de Máquina Alessandro L. Koerich Programa de Pós-Graduação em Informática Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) Horários Aulas Sala [quinta-feira, 7:30 12:00] Atendimento Segunda

Leia mais

CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS DE FUNÇÕES UTILIZANDO CÁLCULO DIFERENCIAL

CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS DE FUNÇÕES UTILIZANDO CÁLCULO DIFERENCIAL CONSTRUÇÃO DE GRÁFICOS DE FUNÇÕES UTILIZANDO CÁLCULO DIFERENCIAL FERREIRA, Eliézer Pires Universidade Estadual de Goiás - UnU Iporá eliezer_3d@hotmail.com SOUZA, Uender Barbosa de Universidade Estadual

Leia mais

USO DE CURVAS EXPONENCIAIS-LOGARÍTMICAS PARA A SUAVIZAÇÃO E CORREÇÃO DE IRREGULARIDADES NA CURVATURA DE DUTOS DE COMPRESSORES AXIAIS

USO DE CURVAS EXPONENCIAIS-LOGARÍTMICAS PARA A SUAVIZAÇÃO E CORREÇÃO DE IRREGULARIDADES NA CURVATURA DE DUTOS DE COMPRESSORES AXIAIS Anais do 12 O Encontro de Iniciação Científica e Pós-Graduação do ITA XII ENCITA / 2006 Instituto Tecnológico de Aeronáutica São José dos Campos SP Brasil Outubro 16 a 19 2006 USO DE CURVAS EXPONENCIAIS-LOGARÍTMICAS

Leia mais