Discente: THAYS MARQUES FERREIRA

Título: AVALIAÇÃO DE DIFERENTES ESTRATÉGIAS DE CONTROLE NO CICLO DE VIDA DA BATERIA DE ÍONS LÍTIO NO VEÍCULO ELÉTRICO DURANTE O CICLO DE CARGA E DESCARGA: MODELAGEM E SIMULAÇÃO

Orientador: PROF. DR. JORNANDES DIAS DA SILVA

Examinador Externo: PROF. DR. SÉRGIO LUCENA

Examinador Interno: PROF. DR. DEIVSON CESAR SILVA SALES

Data: 22 DE JUNHO DE 2026

Horário: 15:00

Local: On-line

Resumo do projeto: 

A crescente demanda por soluções sustentáveis no setor de transportes impulsiona o desenvolvimento de tecnologias voltadas à mobilidade elétrica, destacando as baterias de íons de lítio como principal alternativa para armazenamento de energia em veículos elétricos. Entretanto, o desempenho, a eficiência e a vida útil dessas baterias são diretamente influenciados pelas estratégias de controle empregadas durante os ciclos de carga e descarga. Nesse contexto, esta dissertação tem como objetivo avaliar comparativamente diferentes estratégias de controle aplicadas ao gerenciamento de baterias de íons de lítio, analisando seus impactos sobre o comportamento dinâmico do sistema, especialmente em relação ao estado de carga (SoC). A metodologia adotada baseia-se na modelagem e simulação computacional no ambiente MATLAB/Simulink, utilizando modelos de circuito equivalente de primeira e segunda ordem para representação elétrica da bateria. Foram implementadas três estratégias de controle: controle baseado em temporizador, controle por modulação por largura de pulso (PWM) e controlador lógico baseado em SoC. As simulações foram conduzidas sob condições padronizadas, permitindo uma análise comparativa coerente entre as abordagens. Os resultados demonstram que o controle baseado em temporizador apresenta simplicidade de implementação, porém baixa capacidade adaptativa frente às variações operacionais. O controle PWM mostrou melhor suavidade na transferência de potência e maior controle da corrente média, embora apresente ripple associado à comutação eletrônica. Já o controlador lógico baseado em SoC evidenciou maior estabilidade operacional e melhor proteção da bateria, mantendo o estado de carga dentro de limites seguros e reduzindo condições críticas de sobrecarga e descarga profunda. Conclui-se que a escolha da estratégia de controle influencia diretamente o comportamento elétrico e a preservação das baterias de íons de lítio, existindo um compromisso entre simplicidade, desempenho dinâmico e proteção do sistema.

Palavras-chave: Baterias de íons de lítio; estado de carga; estratégias de controle; gerenciamento de baterias; modelagem e simulação.

Discente: DENYS HALULI KABBAZ

Título: REFORMA SECA DO BIOGÁS E SÍNTESE DE FISCHER-TROPSCH: MODELAGEM, SIMULAÇÃO E INTEGRAÇÃO PARA A PRODUÇÃO DE C5+

Orientador: PROF. DR. DEIVSON CESAR SILVA SALES

Coorientador: PROF. DR. SERGIO PERES RAMOS DA SILVA

Examinador Externo: PROFA. DRA. FABÍOLA CORREIA DE CARVALHO

Examinador Interno: PROF. DR. JORNANDES DIAS DA SILVA

Data: 19 DE JUNHO DE 2026

Horário: 15:00

Local: On-line

Resumo do projeto: 

A transição para uma economia de baixo carbono contempla o desenvolvimento de rotas tecnológicas capazes de converter matéria orgânica em combustíveis com alto valor agregado. O biogás proveniente da digestão anaeróbia de biomassa consolida-se como matéria-prima estratégica, por consumir simultaneamente metano e dióxido de carbono, gases de efeito estufa em seu processamento. Esta dissertação desenvolve uma estratégia de modelagem matemática fenomenológica para os processos de reforma seca do biogás (RSB) e síntese de Fischer-Tropsch (SFT), com foco na identificação das condições operacionais mais favoráveis à produção de hidrocarbonetos líquidos na faixa da gasolina sintética (C5–C11). A metodologia emprega o simulador de processos químicos DWSIM, adotando a equação de estado de Peng–Robinson (PR-EOS) como modelo termodinâmico e a cinética de Langmuir–Hinshelwood–Hougen–Watson (LHHW) para a descrição das reações catalíticas em reatores de fluxo pistão (PFR). Foram realizadas 155 simulações paramétricas para a RSB, avaliando o efeito de temperatura, pressão e composição do biogás sobre as conversões de CH4 e CO2, a razão H2/CO do syngas e a seletividade a carbono sólido. Para a SFT, foram conduzidas simulações em dez níveis de massa catalítica (5 a 50 kg), 13 razões molares H2/CO (1,70 a 2,30), temperaturas entre 463 e 703 K e pressões entre 5 e 45 atm. Os resultados da RSB indicaram que temperaturas elevadas e baixas pressões favorecem a conversão dos reagentes e reduzem a deposição de carbono sólido, com razões H2/CO intermediárias, obtidas em composições balanceadas de CH4 e CO2, mostrando melhor aderência aos requisitos da etapa subsequente. Na SFT, a produção máxima de gasolina sintética foi obtida em H2/CO ≈ 2,10, temperatura entre 563 e 603 K e pressão de 5 atm, evidenciando que o aumento de pressão e de massa catalítica não resultou em ganho proporcional na fração C5–C11. A estratégia de integração reversa adotada demonstrou a viabilidade técnica da rota Biogas-to-Liquid (BtL) ao mesmo tempo em que estabelece uma base reprodutível e transparente para estudos futuros.

Palavras-chave: Reforma seca; biogás; Fischer-Tropsch; modelagem; combustíveis sintéticos.

Discente: THIAGO SILVA CAVALCANTI

Título: ANÁLISE EXPERIMENTAL DE MODELOS PREVISIONAIS PARA DIAGNÓSTICO DE FALHAS EM SISTEMAS DE TRANSMISSÃO MECÂNICA SOB MODIFICAÇÕES OPERACIONAIS

Orientador: PROF. DR. CARMELO JOSÉ ALBANEZ BASTOS FILHO 

Coorientador: PROF. DR. RODRIGO DE PAULA MONTEIRO

Examinador Externo: PROF. DR. RENE VINICIO

Examinador Interno: PROF. DR. DIEGO JOSE RATIVA MILLAN

Data: 31 DE MARÇO DE 2026

Horário: 13:00

Local: On-line

Resumo do projeto: 

O avanço do conceito de Indústria 4.0 tem impulsionado o desenvolvimento de técnicas de monitoramento inteligente baseadas em dados, visando aumentar a confiabilidade, a disponibilidade e a eficiência de sistemas industriais. Nesse contexto, o monitoramento de condição e o diagnóstico preditivo de falhas em máquinas rotativas tornaram-se elementos fundamentais para a implementação de estratégias de manutenção preditiva. Entre essas máquinas, os sistemas de transmissão mecânica desempenham papel crítico em diversos processos industriais, sendo amplamente monitorados por meio da análise de vibração. Este trabalho apresenta uma análise experimental de modelos de aprendizado de máquina aplicados ao diagnóstico de falhas em rolamentos de um sistema de transmissão mecânica submetido a diferentes condições estruturais. Diferentemente de grande parte dos estudos da literatura, que consideram condições operacionais ideais ou estáveis, a presente investigação avalia o impacto de modificações operacionais realistas, especificamente nas condições de alinhamento e balanceamento do sistema. Para isso, foi desenvolvida uma base de dados experimental original, composta por sinais de vibração adquiridos em seis cenários distintos, combinando duas condições estruturais do sistema (alinhado e balanceado; desalinhado e desbalanceado) e três estados do rolamento (sem falha, falha parcial no anel externo e falha total no anel externo), operando a 2000 rpm. A partir desses sinais, foram extraídas características estatísticas e espectrais, utilizadas na análise exploratória dos dados e na avaliação do desempenho de modelos supervisionados (Árvore de Decisão, Random Forest e Support Vector Machine) e não supervisionados (K-means, Isolation Forest e One-Class SVM). Os resultados demonstram que as modificações estruturais influenciam significativamente a distribuição das características e a separabilidade entre as classes, reduzindo o desempenho dos modelos em condições não ideais, especialmente para falhas incipientes. Por outro lado, observou-se que a utilização de uma linha de base que incorpora diferentes condições operacionais aumenta a robustez dos modelos de diagnóstico. As contribuições deste trabalho incluem o desenvolvimento de uma base experimental não disponível na literatura, a análise sistemática do impacto de variações estruturais no espaço de características e no desempenho de modelos de diagnóstico, e a avaliação comparativa de abordagens supervisionadas e não supervisionadas em cenários operacionais realistas. Os resultados obtidos contribuem para o avanço de sistemas de monitoramento de condição mais robustos e aplicáveis a ambientes industriais reais.

Palavras-chave: Manutenção preditiva; análise de vibração; diagnóstico de falhas; sistemas de transmissão mecânica; modificações operacionais; modelos preditivos.