DISSERTAÇÃO Nº 124
Discente: Francisco Caio Parente de Barros
Título: “Efeito do Desvanecimento Generalizado no desempenho dos Códigos Polares em presença do Ruído Aditivo Gaussiano Branco”
Orientador: Profa. Dra. Maria de Lourdes Melo Guedes Alcoforado.
Coorientador: Prof. Dr. Waslon Terllizzie Araújo Lopes.
Examinador Interno: Prof. Dr. Francisco Madeiro Bernardino Jr. (UPE)
Examinador Externo: Prof. Dr. Valdemar Cardoso da Rocha Jr. (UFPE)
Data-hora: 28/04/2021, às 09h
Local: Formato Remoto
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Resumo do Projeto:
O estudo e desenvolvimento de modelos para detecção e correção de erros, visando ganho de confiabilidade na transmissão de mensagens, estão ligados à área de conhecimento dos códigos corretores de erros. Há diversos tipos de códigos corretores de erro, cada um com suas vantagens e desvantagens. Neste projeto é feito estudo sobre o desempenho de um sistema de transmissão utilizando codificação polar na presença de ruído e distribuições de desvanecimento generalizado correlacionado. Tais distribuições são importantes porque tornam possível simular o sistema em diferentes condições de canal. Os impactos das distribuições de desvanecimento correlacionadas com um entrelaçador aleatório também são investigados. A codificação polar, introduzida por Arikan em 2009, é um esquema de código de correção de erros que utiliza a técnica de polarização para obter canais quase sem ruído adequados para transmissão. Os códigos polares estão sendo amplamente estudados devido às suas aplicações na 5ª Geração (5G) de sistemas de comunicação móvel. Os resultados mostram o impacto negativo sobre o desempenho e tal efeito pode ser minimizado com o uso de técnicas de entrelaçamento e também que o sistema com o entrelaçador atingiu uma taxa de erro de bit de 10−3 enquanto o sistema sem o entrelaçador atingiu 10−2 a 4 dB para o cenário κ−μ em que κ=μ= 2.
Palavras-chave: Efeito do Desvanecimento Generalizado no desempenho dos Códigos Polares em presença do Ruído Aditivo Gaussiano Branco
Discente: Marcelo de Paiva Bouçanova
Título: “Eficiência Térmica de um Destilador Solar Contendo Nanopartículas Metálicas”
Orientador: Prof. Dr. Luis Arturo Gómez Malagón
Examinador Interno: Prof. Dr. Diego José Rátiva Millán (UPE)
Examinador Externo: Prof. Dr. Renato Evangelista de Araújo (UFPE)
Data-hora: 09/04/2021, às 09h
Local: Formato Remoto
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Resumo do Projeto:
Devido à distribuição de água doce mundial não ser uniforme, e por vezes até escassa em alguns locais, têm-se buscado cada vez mais alternativas para tornar águas salinas e salobras adequadas ao consumo humano, por serem mais abundantes no planeta. Uma possibilidade de baixo custo é utilizar métodos de destilação ou dessalinização dessas águas inapropriadas ao consumo humano por meio da energia solar radiante. Dispositivos que realizam esse trabalho apresentam baixa eficiência térmica, dessa forma, o presente trabalho tem como objetivo utilizar nanotecnologia para aumentar a eficiência térmica e produção de água de destiladores solares. Este trabalho apresenta um modelo teórico e uma análise experimental da eficiência térmica de um destilador solar contendo nanopartículas metálicas esféricas de ouro, prata e cobre com diâmetro de 40nm e fração volumétrica de 10-5, sob as condições climáticas de Recife-PE. No modelo teórico foi realizado o balanço energético nos componentes do destilador solar, obtendo-se seus perfis de temperatura bem como a eficiência térmica e a produção de água do sistema. Nota-se que, para este valor de fração volumétrica, obteve-se um ganho em sua eficiência de: 28,94% com a utilização de nanofluido de ouro; 22,21% com a prata; e 28,25% com o cobre. Também foi verificado que a presença de nanopartículas metálicas aumenta a produção de água destilada do sistema, tendo-se um ganho de 24,21%, 21,44% e 24,18% para os nanofluidos de ouro, prata e cobre, respectivamente, quando comparados com a água. O modelo foi testado e validado a partir de ensaios experimentais realizados em protótipos de destiladores solares assimétricos de baixo custo. Os nanofluidos de ouro, prata e cobre foram sintetizados em laboratório e inseridos no protótipo, que foi instrumentado com sensores de temperatura em seus componentes. Ao fazer a análise experimental, foi verificado um aumento na produção de água de 28,12%, 19,23% e 21,74% para o ouro, prata e cobre, respectivamente. Assim, evidenciou-se que o uso de nanopartículas metálicas de ouro, prata e cobre são uma alternativa para melhorar a eficiência térmica de destiladores solares.
Palavras-chave: Destilação solar; Eficiência térmica; Nanopartículas metálicas.
Discente: Victor Raphael Souza Araújo
Título: “Otimização do Reaquecimento de Tarugos de Aço Usando Inteligência Artificial”
Orientador: Prof. Dr. Carmelo José Albanez Bastos Filho.
Coorientador: Prof. Dr. Jornandes Dias da Silva
Examinador Interno: Prof. Dr. Diego José Rátiva Millán (UPE)
Examinador Externo: Prof. Dr. Sérgio Murilo Maciel Fernandes (UPE)
Data-hora: 09/04/2021, às 15h
Local: Formato Remoto
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Resumo do Projeto:
Nas indústrias siderúrgicas, produtos como barras, cantoneiras e vergalhão são produzidos em processo de laminação a partir de tarugos de aço. Para ser laminado, os tarugos de aço devem estar a uma temperatura adequada, garantindo as propriedades e características dos produtos laminados. O processo de reaquecimento dos tarugos de aço, basicamente, eleva a temperatura do tarugo, da temperatura de entrada até a temperatura ideal de laminação, cujo equipamento responsável é o forno de reaquecimento. O processo de reaquecimento de tarugos de aço para Laminação nem sempre é operado de forma eficiente, devido o forno ter sido projetado e construído com suas devidas particularidades. Os valores da temperatura de cada zona de controle, são baseados na experiência do engenheiro do forno junto com os operadores. A aplicação de inteligência artificial pode ser utilizada para identificar valores de operação de forma a reduzir o consumo energético, maximizando a produção do equipamento, garantindo as restrições do processo (temperatura mínima e capacidade de produção). O objetivo desse trabalho é propor uma metodologia de operação eficiente com o emprego de otimização multi-objetivos, aplicado a modelos regressivos gerados nesta dissertação para os sistemas envolvidos no processo de reaquecimento de tarugos de aço. O algoritmo de otimização multi-objetivos aplicado foi o NSGA-II, algoritmo genético para poucos objetivos amplamente utilizado para problemas de engenharia, para identificação dos valores da temperatura das zonas de controle, a partir dos sistemas regressivos envolvidos. A previsão da temperatura de saída do tarugo é obtida a partir da temperatura de entrada do tarugo, das temperaturas das três zonas e tempos de permanência nas zonas, como atributos de entrada de uma rede neural com múltiplas camadas. A definição da configuração da rede neural, foi obtida a partir da variação da quantidade de neurônios e épocas de treinamento, observando-se o menor RMSE. Para a identificação do consumo total, foi necessário identificar a vazão de gás natural de cada zona de controle a partir de três modelos independentes para a previsão da vazão, a partir da temperatura das zonas de controle. Os valores identificados pelo algoritmo de otimização foram implementados em um processo real, após um período de operação em regime nominal, obtendo a redução do consumo de gás natural em 12%, validando a eficiência do processo proposto.
Palavras-chave: Previsão de temperatura, Inteligência Artificial, Otimização Multi-objetivo