Tesis sobre el tema "Máquinas de Soldar"

El presente trabajo se centra en un proyecto de instalación de una planta ensambladora de máquinas de soldar con el fin de abastecer el mercado nacional. Mediante el estudio de mercado, se investigó la demanda y oferta para el producto, determinando las estrategias necesarias con la finalidad de desplazar a las marcas actuales para poder ocupar su mercado, estas marcas son importadas de Estados Unidos y China en su mayoría ya que no hay empresas formales que las fabriquen en el Perú. Se investigó la cantidad de máquinas de soldar que se importan en el Perú la cual se tomó como demanda insatisfecha. La inversión fija o activos fijos (terreno, construcciones, maquinaria, equipos de producción, equipos de oficina) suman un total de S/ 675 701,46. Mientras que la inversión intangible (permisos, estudios y capacitación de personal) tienen un monto de S/ 11 014,46. Considerando los imprevisto y el capital de trabajo el proyecto tiene una inversión total de S/1 370 762,93 donde el 20% es invertido por el promotor del proyecto en este caso la empresa SOLDAMUNDO IMPORTACIONES S.A.C. y el 80% es financiado por una entidad bancaria la cual será COFIDE con su programa PROBID. En el estudio económico financiero realizado se estableció una tasa minina de rendimiento (TMAR) que es de 30,92% que indica que es lo mínimo que se puede obtener en la inversión comparando con la tasa de rentabilidad económica (TIR) de 262% y el valor actual neto (VAN) de S/ 13 634 097,57 con un periodo de recuperación de 4 meses 17 días, lo cual indica que el proyecto es rentable.
Tesis

El objetivo principal de este estudio es generar un plan de acción que dirija a la organización a cumplir sus metas y objetivos, analizando tanto factores internos como externos, los que se proponen en el modelo de desarrollo de la estrategia de negocios.

A soldagem por atrito é uma alternativa aos processos convencionais de soldagem, como a solda por arco elétrico. Por ser um processo realizado no estado sólido não sofre problemas associados à fusão do material soldado e pode ser utilizado com maior facilidade em ambientes subaquáticos. A soldagem por atrito possui boas respostas também quando utilizada em soldas de materiais dissimilares. Tendo em vista a grande demanda de novas tecnologias relacionadas à exploração e produção de petróleo no Brasil, a solda por atrito é uma opção para problemas associados à correção de defeitos como trincas e porosidades em peças de grandes espessuras, como por exemplo, chapas, manilhas e ganchos. Para esses casos um processo denominado Friction Hydro Pillar Processing (FHPP) se mostra apropriado, pois possui qualidades adequadas que contrapõe as dificuldades verificadas nos reparos realizados por soldagem por arco elétrico. No Brasil as pesquisas relacionadas ao processo em questão são ainda incipientes. Tendo em vista a lacuna tecnológica e a possibilidade de reparo em campo, o presente trabalho teve como objetivo projetar, fabricar e validar um equipamento de soldagem de tamanho reduzido para facilitar a portabilidade, e que seja capaz de realizar o processo FHPP no Laboratório de Metalurgia Física (LAMEF). O projeto do equipamento foi baseado em ferramentas computacionais de CAD (Computer Aided Design) e CAE (Computer Aided Engineering) e como premissa teve a redução de custos e aproveitamento da infraestrutura laboratorial existente. Para verificar a funcionalidade do equipamento foram realizadas soldas dissimilares com os materiais SAE 4140 e BS 4360 em duas etapas. A primeira etapa teve o objetivo de verificar a operação da máquina, e a segunda etapa foi realizada com o intuito de produzir soldas sem a presença de defeitos de preenchimento. Macrografias e micrografias foram realizadas para inspecionar a região soldada, bem como foram realizados ensaios de microdureza para verificar o efeito da rotação e força de soldagem nas propriedades dos materiais soldados. O resultado do trabalho é um equipamento apto para realizar soldas dissimilares pelo processo FHPP sem defeitos de preenchimento para as juntas analisadas.
The friction welding is an alternative to conventional welding processes such as arc welding. Because it is a process performed in the solid state does not suffer from problems associated with the melt of the welded material and can be used more easily in underwater environments. The friction welding has good answers even when used for welding of dissimilar materials. Given the great demand for new technologies associated with petroleum exploration and production in Brazil, friction welding is an option for correcting problems associated with defects such as cracks and porosities in parts of large thickness, such as plates, shackles and hooks. For these cases a process called Friction Hydro Pillar Processing (FHPP) proves suitable, as it has suitable qualities that opposes the difficulties encountered in repairs performed by electric arc welding. In Brazil, research on the process are still incipient. Given the technological gap and the possibility of field repair, this study aimed to design, fabricate and validate a welding equipment for small size for easy portability, and also capable of performing the process FHPP Laboratory of Physical Metallurgy (LAMEF). The equipment design was based on computational tools for CAD (Computer Aided Design) and CAE (Computer Aided Engineering) and was premised on cost reduction and improvement of existing laboratory infrastructure. To verify the functionality of the equipment were carried out with the welding dissimilar materials SAE 4140 and BS 4360 in two stages. The first step to check the operation of the machine, and the second step in order to produce welds without filling defects. Macrographs and micrographs were taken to inspect the welded region, as well as microhardness tests were performed to determine the effect of welding speed and strength properties of welded material. The work is a result of equipment able to perform the process FHPP dissimilar welds without filling defects.

Submitted by MAURÍCIO BRUNO PRADO DA SILVA null (mauricio.prado19@hotmail.com) on 2016-04-14T21:18:39Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Mauricio com ficha.pdf: 839383 bytes, checksum: d8cae8991d7bfed483f452706bf3cd66 (MD5)
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
No presente trabalho é descrito o estudo comparativo de métodos de estimativas da irradiação solar global (HG) nas partições diária (HGd) e mensal (HGm): geradas pela técnica de Angstrom-Prescott (A-P) e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), Máquinas de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A base de dados usada foi medida no período de 1996 a 2011, na Estação Solarimétrica em Botucatu. Por meio da regressão entre a transmissividade atmosférica (HG/HO) e razão de insolação (n/N), o modelo estatístico (A-P) foi determinado, obtendo equações lineares que permitem estimar HG com elevados coeficientes de determinação. As técnicas, MVS e RNA, foram treinadas na mesma arquitetura de A-P (modelo 1). As técnicas MVS e RNA foram treinadas ainda em mais 3 modelos com acréscimos, uma a uma, das variáveis temperatura do ar, precipitação e umidade relativa (modelos 2, 3 e 4). Os modelos foram validados usando uma base de dados de dois anos, denominadas de típico e atipico, por meio de correlações entre os valores estimados e medidos, indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott. Os indicativos estatísticos r das correlações mostraram que o modelo (A-P) pode estimar HG com elevados coeficientes de determinação nas duas condições de validação. Já indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott indicam que o modelo (A-P) pode ser utilizado na estimativa de HGd com exatidão e precisão. Os indicativos estatísticos obtidos pelos 4 modelos das técnicas MVSd e RNAd (diária) e MVSm e RNAm (mensal) podem ser utilizadas nas estimativas de HGd com elevadas correlações e com precisão e exatidão. Entre os modelos foram selecionadas por comparação entre os indicativo estatisticos as redes MVS4d e RNA4d (diária) e MVS1m e RNA1m (mensal). A comparação dos indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, d de Willmott, r e R2 obtidos na validação entre os modelos (A-P), MVS e RNA mostrou que: a técnica MVS apresentou melhor resultado que o modelo estatístico de (A-P); esta técnica apresentou melhor resultado que a RNA; o modelo estatístico (A-P), apresentou no geral melhor resultado que a RNA.
In this paper describes the comparative study of different methods for estimating global solar irradiation (HG) in the daily partitions (HGd) and monthly (HGm): generated by Angstrom-Prescott (AP) and two machine learning techniques (ML), Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN). The used database was measured from 1996 to 2011, in Solarimetric station in Botucatu. Through regression between atmospheric transmissivity (HG / HO) and insolation ratio (n / N), the statistical model (A-P) was determined, obtaining linear equations that allow estimating HG with high coefficients of determination. The techniques, svm and ANN, were trained on the same architecture of A-P (model 1). The SVM and ANN techniques were further trained on the most models with 3 additions, one by one, the variable air temperature, rainfall and relative humidity (model 2, 3 and 4 ). The models were validated using a database of two years, called of typical and atypical, with correlation between estimated and measured values, statistical indications: rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, and d Willmott. The statistical indicative of correlations coefficient (r) showed that the model (A-P) can be estimated with high HG determination coefficients in the two validation conditions. The rMBE, MBE, rRMSE, RMSE Willmott and d indicate that the model (A-P) can be used to estimate HGD with accuracy and precision. The statistical indicative obtained by the four models of technical SVMd and ANNd (daily) and SVMm and ANNm (monthly) can be used in the estimates of HGD with high correlations and with precision and accuracy. Among the models were selected by comparing the indicative statistical SVM4d and ANN4d networks (daily) and SVM1m and ANN1m (monthly). The comparison of statistical indicative rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, d Willmott, r and R2 obtained in the validation of the models (A-P), SVM and ANN showed that: the SVM technique showed better results than the statistical model (A-P); this technique showed better results than the ANN; the statistical model (A-P) showed overall better result than ANN.

Um processo alternativo à solda por arco para aplicação em materiais de difícil junção ou em ambientes submersos é a solda por fricção. Neste trabalho foi desenvolvido um equipamento de solda por fricção para pesquisas e determinação de parâmetros ótimos de soldagem em diferentes meios. Para verificar o desempenho do equipamento foi utilizado o processo de solda por fricção de pinos consumíveis. Os registros das variáveis de soldagem permite avaliar o comportamento do sistema para a faixa de operação utilizada. Diferentes uniões de aço de baixo carbono e aço de baixa liga foram obtidas. Mediante análises macrográficas da junta foi avaliada a zona afetada pelo calor e a presença de regiões com possível falta de preenchimento. O controle servohidráulico desenvolvido apresenta uma resposta dinâmica adequada para esta aplicação, no entanto são apresentadas algumas propostas de melhorias.
An alternative process to the conventional arc welding for mating difficult-to-join materials or in underwater environment is friction welding. During this work a friction welding equipment was developed for research and determination of optimum welding parameters under different environments. To evaluate the equipment performance the friction hydro pillar processing method was used. Data acquisition of the welding parameters allows assessing the system behavior within the operational range. Joints of low carbon and low alloy steels have been obtained. Macrographic analyses of the weld joint were performed to evaluate the heat affected zone and the presence of unfilled regions. The servohydraulic control developed have shown an adequate dynamic response for this application, nevertheless some improvements are proposed.

Tesis de licenciatura
La presencia de circuitos electrónicos y la miniaturización de los mismos a través del uso de placas de circuito impreso PCB es actualmente parte integral de la actividad diaria en la sociedad. Por tanto, surge una necesidad para buscar un punto de equilibrio entre la calidad del producto final y las técnicas de inspección usadas durante el proceso de manufactura; es aquí donde los sistemas de inspección óptica automatizada AOI (Automated Optical Inspection) surgen como una alternativa viable para conseguir dichos estándares. Esta tesis propone que, mediante la generación de condiciones de iluminación idóneas a través de elementos de optoelectrónica y potencia junto con la aplicación de herramientas de procesamiento digital de imágenes que comprenden técnicas de detección de bordes, análisis de valores de intensidad y reconocimiento de patrones de reflexión es posible un realizar proceso de inspección de la calidad de uniones de soldadura mediante la interpretación del comportamiento gráfico de histogramas y el establecimiento de criterios de aceptabilidad para cada plano de color RGB, evaluados a través de una herramienta de programación como MatLAB; y de esta forma considerar el diseño y construcción del hardware y software desarrollado en el presente trabajo como un sistema de control óptico que de manera automática inspecciona y clasifica la calidad de soldadura de los dispositivos electrónicos con tecnología SMT presentes en una PCB.

Orientador: João Francisco Escobedo
Banca: Alexandre Dal Pai
Banca: Eduardo Nardini Gomes
Banca: Silvia Helena Modenese Gorla da Silva
Banca: Carlos Roberto Pereira Padovani
Resumo: A irradiação direta na incidência normal (Hb) possui papel importante no manejo de culturas agrícolas, na utilização como fonte de energia renovável e na modelagem atmosférica. Apesar de sua importância em diferentes áreas, medidas pontuais de Hb não são facilmente disponíveis nos centros de pesquisas, devido ao elevado custo de exportação dos sensores e suas manutenções periódicas. Os modelos estatísticos têm sido desenvolvidos e utilizados para estimativa de Hb nos locais onde não são monitorados. Estes modelos, normalmente, utilizam a Hg como variável de entrada, pois é a variável mais comumente medida em estações solarimétricas. Os modelos estatísticos correlacionam à fração transmitida da irradiação direta na incidência normal (ktb) com transmissividade atmosférica (kt) ou com a razão de insolação (n/N). Recentemente as técnicas de Aprendizado de Máquinas foram inseridas para estimativa de Hb. Teoricamente, são técnicas que apresentam alto desempenho na estimativa de modelos e gerar valores estimados mais precisos de Hb que os modelos estatísticos. O trabalho está divido em 4 capítulos divididos da seguinte forma. Capítulo 1: Propor a utilização da técnica Máquina de Vetor de Suporte - SVM e da Redes Neurais Artificiais para estimativa de Hb e comparar com os modelos estatísticos, testando diferentes variáveis de entrada, . Capítulo 2: Comparar a SVM com os modelos estatísticos. Capítulo 3: Comparar Rede Neural Artificial - RNA com os modelos estatísticos, utilizando o algoritmo Backpropagation. Capítulo 4: Modelagem da turbidez atmosférica de Linke com Hb. A fração transmitida de Hb (ktb) é modelada para obter Hb. Para treinamento e validação dos modelos é utilizado um banco de dados de 13 anos (1996 - 2008), medidos na estação radiométrica localizada na Faculdade de Ciências Agronômicas - FCA/UNESP (22,85°S; 48,45°W e ...
Abstract: The direct irradiation at normal incidence (Hb) is an important role in the management of crops, in the use as a renewable energy source and atmospheric modeling. Despite its importance in different areas, specific measures Hb are not readily available in research centers, due to the high cost of exporting the sensors and periodic maintenance of the sensors. Statistical models have been developed and used to estimate Hb in places where they are not monitored. These models usually use the Hg as input variable, as is the variable most commonly measured in solarimetric stations. Statistical models correlate to the fraction transmitted at Hb (ktb) with atmospheric transmissivity (kt) or insolation ratio (n/N). Recently the Machine Learning techniques (ML) were inserted for estimation of Hb. Theoretically, these techniques have greater capacity to model and generate more precise values of Hb that statistical models. The work is divided into four chapters divided as follows. Chapter 1: To propose the use of Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN) technical to estimate Hb and compare the statistical models, testing different input variables. Chapter 2: To compare the SVM with the statistical models. Chapter 3: To compare Artificial Neural Network ANN) with statistical models using the backpropagation algorithm. Chapter 4: Modeling of atmospheric turbidity Linke with Hb. The ktb is modeled for get indirectly Hb. The validation methodology of the models with typical and atypical year is adopted and evaluated. It used a database of 13 years data (1996-2008), measured in radiometric station located at the Faculty of Agricultural Sciences - FCA/UNESP (22.85° S, 48.45° W and 786m. Different input variables are tested in the models to see if the estimate is improving. The variables used are: Hb, Hg, solar insolation (n), air temperature and relative humidity the other variables were ...
Doutor

Submitted by ADRIANO DE SOUZA MARQUES (adrianosmarques@gmail.com) on 2018-07-24T20:31:46Z No. of bitstreams: 1 TESE-FINAL- OK - ADRIANO DE SOUZA MARQUES.pdf: 4099150 bytes, checksum: 7d637f84bcd1d9458ad52467f0e5bfe8 (MD5)
Approved for entry into archive by Ana Lucia de Grava Kempinas (algkempinas@fca.unesp.br) on 2018-07-25T11:31:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marques_as_dr_botfca.pdf: 4099150 bytes, checksum: 7d637f84bcd1d9458ad52467f0e5bfe8 (MD5)
Made available in DSpace on 2018-07-25T11:31:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marques_as_dr_botfca.pdf: 4099150 bytes, checksum: 7d637f84bcd1d9458ad52467f0e5bfe8 (MD5) Previous issue date: 2018-05-30
Neste trabalho é realizado um estudo para estimar a transmissividade da radiação global (Ktβh) e a fração difusa (Kdβh) incidentes em uma superfície com inclinação de 22,85° na base horária utilizando técnicas de aprendizado de máquina (TAM), a partir de dados obtidos no período de 1998 a 2001 em Botucatu/SP/Brasil. As estimativas foram realizadas usando uma série de combinações de variáveis astronômicas e geográficas por meio de três técnicas de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), Função de Base Radial (RBF) e Regressão Generalizada (GRNN) e do Sistema Adaptativo de Inferência Neuro Fuzzy (ANFIS). Como referência foram elaborados modelos estatísticos (ME) de regressão linear e polinomial. No Capítulo 1 as estimativas de (Ktβh) foram realizadas por combinações de variáveis medidas e calculadas a partir da irradiação global na superfície horizontal (HgH) e nas estimativas de (Kdβh) utilizou-se combinações de variáveis medidas e calculadas a partir de (HgH) e da irradiação global na superfície inclinada (Hgβ). No Capítulo 2 as estimativas de (Kdβh) foram realizadas por combinações de variáveis medidas e calculadas a partir das irradiações difusa (HdH) e global (HgH) obtidas na superfície horizontal. Os indicadores estatísticos r (correlação), RMSE(%) (precisão) e MBE(%) (exatidão) foram utilizados para avaliar os resultados das estimativas. No capítulo 1 os melhores resultados nas estimativas de (Ktβh) a partir das combinações realizadas com (HgH) foram: MLP - RMSE=3,73%; RBF - RMSE=3,99%; GRNN - RMSE=5,27%; ANFIS - RMSE=3,78% e ME - RMSE=6,65%. Nesse caso os indicadores de precisão mostram uma redução de aproximadamente 44% com o uso da técnica (MLP) em comparação ao modelo estatístico (ME). Nas estimativas de (Kdβh) a partir das combinações de (HgH) os melhores resultados foram: MLP - RMSE=21,69%; RBF - RMSE=25,43%; GRNN - RMSE=29,39%; ANFIS - RMSE=23,08% e - ME - RMSE=35,35%. Da mesma forma os indicadores de precisão mostram uma redução de aproximadamente 39% com o uso da técnica (MLP) em comparação ao modelo estatístico (ME). E nas estimativas de (Kdβh) a partir das combinações realizadas com (Hgβ) os melhores resultados foram: MLP - RMSE=20,32%; RBF - RMSE=21,95%; GRNN - RMSE=29,11%; ANFIS - RMSE=21,75% e ME - RMSE=36,48%. Os indicadores de precisão mostram uma redução de aproximadamente 44% com o uso da técnica (MLP) em comparação ao modelo estatístico (ME). No capítulo 2 as melhores estimativas de (Kdβh) a partir das combinações realizadas com (HdH) foram: MLP - RMSE=4,03%; RBF - RMSE=5,84%; GRNN - RMSE=10,85%; ANFIS - RMSE=4,15% e ME - RMSE=12,42%. Os indicadores de precisão mostram uma redução de aproximadamente 67% com o uso da técnica (MLP) em comparação ao modelo estatístico (ME). Nas estimativas de (Kdβh) a partir de (HgH) os melhores resultados foram: MLP - RMSE=21,69%; RBF - RMSE=25,43%; GRNN - RMSE=29,39%; ANFIS - RMSE=23,08% e ME - RMSE=35,35%. Os indicadores de precisão mostram uma redução de aproximadamente 39% com o uso da técnica (MLP) em comparação ao modelo estatístico (ME). Os resultados mostram que a técnica de rede neural artificial MLP apresentou os melhores índices em todas as estimativas de (Ktβh) e (Kdβh) com reduções significativas quando comparadas aos resultados obtidos com as estimativas obtidas com os modelos estatísticos. Pela análise dos resultados é possível observar que o uso das técnicas de aprendizado de máquina (TAM) nas combinações de variáveis propostas e com os dados obtidos de Botucatu/SP, se apresentam como alternativa aos modelos estatísticos (ME) para estimar as variáveis de (Ktβh) e (Kdβh).
In this work, a study was carried out to estimate the transmissivity of the global radiation (Ktβh) and the diffuse fraction (Kdβh) incident on a surface with slope of 22.85 ° in the hourly basis using machine learning techniques (MLT), from data obtained from 1998 to 2001 in Botucatu / SP / Brazil. The estimates were made using a series of combinations of astronomical and geographic variables by means of three artificial neural network (ANN) techniques such as MultLayer Perceptron (MLP), Radial Basis Functions Networks (RBF) and Generalized Regression Neural Network (GRNN) Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Statistical models (SM) of linear and polynomial regression were elaborated as reference. In Chapter 1 estimates of (Ktβh) were performed by combinations of variables measured and calculated from global horizontal surface irradiation (HgH) and estimates of (Kdβh) combinations of variables measured and calculated from (HgH) and global radiation on the sloped surface (Hgβ). In Chapter 2 estimates of (Kdβh) were performed by combinations of variables measured and calculated from the diffuse (HdH) and global (HgH) irradiances obtained on the horizontal surface. The statistical indicators r (correlation), RMSE (%) (precision) and MBE (%) (accuracy) were used to evaluate the results of the estimates. In Chapter 1 the best results in the estimates of (Ktβh) from the combinations performed with (HgH) were: MLP - RMSE = 3.73%; RBF - RMSE = 3.99%; GRNN - RMSE = 5.27%; ANFIS-RMSE = 3.78% and SM - RMSE = 6.65%. In this case the precision indicators show a reduction of approximately 44% with the use of the technique (MLP) in comparison to the statistical model (SM). In the estimates of (Kdβh) from the combinations of (HgH) the best results were: MLP - RMSE = 21.69%; RBF - RMSE = 25.43%; GRNN - RMSE = 29.39%; ANFIS - RMSE = 23.08% and SM - RMSE = 35.35%. Likewise, the precision indicators show a reduction of approximately 39% with the use of the technique (MLP) in comparison to the statistical model (SM). And in the estimates of (Kdβh) from the combinations performed with (Hgβ) the best results were: MLP - RMSE = 20.32%; RBF - RMSE = 21.95%; GRNN - RMSE = 29.11%; ANFIS - RMSE = 21.75% and SM - RMSE = 36.48%. The precision indicators show a reduction of approximately 44% with the use of the technique (MLP) in comparison to the statistical model (SM). In Chapter 2 the best estimates of (Kdβh) from the combinations performed with (HdH) were: MLP - RMSE = 4.03%; RBF - RMSE = 5.84%; GRNN - RMSE = 10.85%; ANFIS - RMSE = 4.15% and SM - RMSE = 12.42%. The precision indicators show a reduction of approximately 67% with the use of the technique (MLP) in comparison to the statistical model (SM). In the estimates of (Kdβh) from (HgH) the best results were: MLP - RMSE = 21.69%; RBF - RMSE = 25.43%; GRNN - RMSE = 29.39%; ANFIS - RMSE = 23.08% and SM - RMSE = 35.35%. The precision indicators show a reduction of approximately 39% with the use of the technique (MLP) in comparison to the statistical model (SM). The results show that the artificial neural network MLP technique presented the best indexes in all estimates of (Ktβh) and (Kdβh) with significant reductions when compared to the results obtained with the estimates obtained with the statistical models. By the analysis of the results it is possible to observe that the use of the machine learning techniques (MLT) in the combinations of proposed variables and the data obtained from Botucatu / SP, are presented as an alternative to the statistical models (SM) to estimate the variables of (Ktβh) and (Kdβh).

Orientador: João Francisco Escobedo
Banca: Erico Tadao Teramoto
Banca: Silvia Helena Modenese Gorla da Silva
Resumo: No presente trabalho é descrito o estudo comparativo de métodos de estimativas da irradiação solar global (HG) nas partições diária (HGd) e mensal (HGm): geradas pela técnica de Angstrom-Prescott (A-P) e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), Máquinas de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A base de dados usada foi medida no período de 1996 a 2011, na Estação Solarimétrica em Botucatu. Por meio da regressão entre a transmissividade atmosférica (HG/HO) e razão de insolação (n/N), o modelo estatístico (A-P) foi determinado, obtendo equações lineares que permitem estimar HG com elevados coeficientes de determinação. As técnicas, MVS e RNA, foram treinadas na mesma arquitetura de A-P (modelo 1). As técnicas MVS e RNA foram treinadas ainda em mais 3 modelos com acréscimos, uma a uma, das variáveis temperatura do ar, precipitação e umidade relativa (modelos 2, 3 e 4). Os modelos foram validados usando uma base de dados de dois anos, denominadas de típico e atipico, por meio de correlações entre os valores estimados e medidos, indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott. Os indicativos estatísticos r das correlações mostraram que o modelo (A-P) pode estimar HG com elevados coeficientes de determinação nas duas condições de validação. Já indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE e d de Willmott indicam que o modelo (A-P) pode ser utilizado na estimativa de HGd com exatidão e precisão. Os indicativos estatísticos obtidos pelos 4 modelos das técnicas MVSd e RNAd (diária) e MVSm e RNAm (mensal) podem ser utilizadas nas estimativas de HGd com elevadas correlações e com precisão e exatidão. Entre os modelos foram selecionadas por comparação entre os indicativo estatisticos as redes MVS4d e RNA4d ...
Abstract: In this paper describes the comparative study of different methods for estimating global solar irradiation (HG) in the daily partitions (HGd) and monthly (HGm): generated by Angstrom-Prescott (AP) and two machine learning techniques (ML), Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN). The used database was measured from 1996 to 2011, in Solarimetric station in Botucatu. Through regression between atmospheric transmissivity (HG / HO) and insolation ratio (n / N), the statistical model (A-P) was determined, obtaining linear equations that allow estimating HG with high coefficients of determination. The techniques, svm and ANN, were trained on the same architecture of A-P (model 1). The SVM and ANN techniques were further trained on the most models with 3 additions, one by one, the variable air temperature, rainfall and relative humidity (model 2, 3 and 4 ). The models were validated using a database of two years, called of typical and atypical, with correlation between estimated and measured values, statistical indications: rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, and d Willmott. The statistical indicative of correlations coefficient (r) showed that the model (A-P) can be estimated with high HG determination coefficients in the two validation conditions. The rMBE, MBE, rRMSE, RMSE Willmott and d indicate that the model (A-P) can be used to estimate HGD with accuracy and precision. The statistical indicative obtained by the four models of technical SVMd and ANNd (daily) and SVMm and ANNm (monthly) can be used in the estimates of HGD with high correlations and with precision and accuracy. Among the models were selected by comparing the indicative statistical SVM4d and ANN4d networks (daily) and SVM1m and ANN1m (monthly). The comparison of statistical indicative rMBE, MBE, rRMSE, RMSE, d Willmott, r and R2 obtained in the validation of the models (A-P), SVM and ANN showed that: the SVM technique ...
Mestre

En el caserío de Huaca Bandera, distrito de Pacora, sus habitantes no cuentan con agua por red pública, además de existir una gran distancia desde donde viven hasta el lugar más cercano con agua potable, y utilizan una motobomba de gasolina para la extracción de agua de un pozo ya que es su única forma de conseguir agua y ésta no resulta económicamente viable. La calidad de vida de las personas se ve afectada y requiere de agua como fuente vital para satisfacer sus necesidades básicas como alimentarse, cocinar, asearse, lavar, riego de campo, etc.; por esta razón este trabajo de tesis se centra en un proyecto de inversión social para la extracción de agua mediante el uso de bomba solar, y así suministrarla a las personas de Huaca Bandera, aprovechando la energía solar mediante un sistema paneles solares. Para la investigación se realizó un diagnóstico de la situación actual de la calidad de vida de los habitantes del caserío y así se conoció el entorno en que estas personas viven, además se determinó la demanda de agua necesaria, mediante un estudio de campo y recopilación de información a través de encuestas. Se dimensionó el sistema de bombeo solar a utilizar, resultando una motobomba de 15 HP de potencia y unos paneles solares de 1 kW. Una vez identificado se realizó una comparación con las características de los sistemas más compatibles al proyecto y con los datos obtenidos se decidió por criterio económico la mejor alternativa. En los resultados se evidencia un abastecimiento de agua del 66,67%, aumentando un 33,15% la diferencia con respecto a lo recomendado por Digesa, todo esto gracias al óptimo desempeño del sistema de paneles solares. Esta propuesta mejorará la calidad de vida de los habitantes de Huaca Bandera, brindándoles más agua para realizar sus actividades y necesidades básicas, además de ahorrar tiempo y dinero que perdían acarreando agua. El proyecto dio lugar al resultado de un valor actual neto (VAN) de S/.12 574,60, lo que lo convierte en un proyecto rentable y que beneficiará a los habitantes del caserío de Huaca Bandera.
Tesis

Orientador: João Francisco Escobedo
Resumo: No presente trabalho é descrito o estudo comparativo de métodos de estimativas da irradiação solar global (HG) diária através do modelo de Hargreaves-Samani (H-S) HG/HO = a ΔT0,5 e duas técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), Máquinas de Vetores de Suporte (MVS) e Redes Neurais Artificiais (RNA). A base de dados utilizada foi obtida em 11 cidades do estado de São Paulo de diferentes classificações climáticas no período de 2013-2017. Por meio de regressão entre a transmissividade atmosférica (HG/HO) e raiz quadrada da diferença de temperatura (ΔT0,5). O modelo estatístico H-S foi calibrado e determinado para os valores da constante (a) e equações que permitem estimar HG com baixos coeficientes de determinação para duas condições:11 cidades individualmente e total. Os modelos de H–S foram validados por meio de correlações entre os valores estimados e medidos através dos indicadores de correlação (r) e rRMSE cujos valores indicaram que os modelos podem estimar HG com razoável precisão e exatidão. As técnicas computacionais, MVS e RNA, foram treinadas com 70% dos dados nas mesmas variáveis usadas no modelo de H-S, e posteriormente foram treinadas com entradas de mais 4 variáveis meteorológicas totalizando 5 combinações. Os treinos foram validados usando uma base de dados independente de 30% da base. Os indicativos estatísticos (r) das correlações mostraram que o modelo H-S pode estimar HG com baixos coeficientes de determinação. Os indicativos estatísticos rMBE, MBE, rRMSE, RMSE... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: This work describes the comparative study of methods for estimating daily global solar irradiation (HG) using the Hargreaves-Samani (H-S) model HG / HO = a ΔT0.5 and two Machine Learning techniques (AM), Support Vectors Machines (MVS) and Artificial Neural Networks (ANN). The database used was obtained in 11 cities by the state of São Paulo from different climatic classifications between period 2013-2017. Through regression between differents atmospheric transmissivity (HG / HO) and square root of the temperature difference (ΔT0.5). The H-S statistical model was calibrated and determined for the values of constant (a) and equations that allow estimating HG with low determination coefficients for two conditions:11 cities individually and total. The H–S models were validated by correlations between the estimated and measured values using the correlation indicators (r) and rRMSE, whose values indicated that the models can estimate HG with reasonable precision and exactitude. The computational techniques, MVS and RNA, were trained with 70% of the data in the same variables used in the H-S model, later they were trained with inputs of 4 more meteorological totalling 5 combinations. The training was validated using an independent database of 30%. The statistical indications of the correlations showed that the H-S model can estimate HG with low determination coefficients. The statistical indications rMBE, MBE, rRMSE, RMSE indicate that the H-S model can be used to estimate HG with r... (Complete abstract click electronic access below)
Mestre

Orientador: João Francisco Escobedo
Banca: Célia Regina Lopes Zimback
Banca: Paulo Andre de Oliveira
Banca: Erico Tadao Teramoto
Banca: Valeria Cristina Rodrigues Sarnighausen
Resumo: A evapotranspiração de referência (ETo) é importante na agricultura para satisfazer as necessidades de água das culturas e para o manejo dos sistemas de irrigação. A ETo pode ser estimada com precisão a partir do método padrão de Penman Monteith FAO 56, porém, o seu uso é bastante complexo. Sendo assim, vários métodos empíricos de uso simples vem sendo desenvolvidos por diversos pesquisadores, todavia, a sua escolha deve ser feita de forma cuidadosa, pois apresentam um desempenho que varia em função das condições climáticas de cada local. A variabilidade do desempenho dos métodos empíricos tem levado os pesquisadores a procurarem outros métodos alternativos. Como resultado dessas pesquisas, há que destacar a técnica de aprendizado de máquinas (TAM): redes neurais artificiais (RNAs) e máquina vetor de suporte (MVS). Diante do exposto, o presente trabalho foi dividido em três capítulos, onde no primeiro capítulo foi avaliado o desempenho dos métodos empíricos de temperatura (Benevides e Lopez - BenL, Hamon -Ham, Blaney Criddle Original e Hargreaves Samani -HS) e de radiação solar (Abtew, Jensen Haise - JensH, Makkink e Irmak) na estimativa da ETo no estado de São Paulo. Todos os métodos foram avaliados em relação ao método padrão em escala anual e sazonal. Os resultados obtidos na escala anual mostraram que o método de Abtew apresentou o melhor desempenho. Na escala sazonal, observou-se que o método de JensH foi melhor no inverno, o de Irmak e de Abtew no verão e outono. O méto... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: The reference evapotranspiration (ETo) is important in agriculture for crop water management and irrigation systems management. The ETo can be estimated accurately by the FAO 56 standard method of Penman Monteith, however, its use is complex. Thus, several empirical methods of simple use have been developed by many researchers, but their choice must be made carefully because they present a performance that change according to the climate conditions of each location. The variability of the performance of empirical methods has led researchers to look for alternative methods. As the result, we must highlight the machine learning technique (MLT), such as artificial neural networks (ANNs) and support vector machine (SVM). This work was divided into three chapters. In the first chapter, four temperature- based (Benevides e Lopez - BenL, Hamon -Ham, Blaney Criddle Original e Hargreaves Samani -HS) and four radiation- based (Abtew, Jensen Haise - JensH, Makkink and Irmak) ETo methods were tested against FAO 56 method, using annual and seasonal scale in the state of São Paulo. The results obtained in the annual scale showed that the Abtew method presented the best performance. On the seasonal scale, it was observed that the JensH method was better in the winter, the Irmak and Abtew methods were better in the summer and autumn. The Abtew method was also better in the spring. In the second chapter, HS and Abtew methods, ANNs and SVM were used. The ANN used was Multilayer Perceptron with Backpropagation learning algorithm, and in the SVM, was used Kernel Radial Basic Function with Regression Sequential Minimal Optimization learning algorithm. ...
Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-02-13Bitstream added on 2014-06-13T20:12:57Z : No. of bitstreams: 1 almeida_tns_me_botfca.pdf: 1241932 bytes, checksum: 07854bf02598b50f78f036c397c7598d (MD5)
O presente trabalho tem como objetivo avaliar a estimação da radiação solar ultravioleta diária (UV) utilizando técnicas de aprendizado de máquina em Botucatu/SP/Brasil. Para a geração dos modelos foram utilizadas as redes neurais artificiais com função linear (RNA), a máquina de vetores de suporte com função linear (SVM-Linear) e a máquina de vetores de suporte com função RBF (SVM-RBF). Como entrada, para cada uma das técnicas, foram testados cinco grupos contendo diferentes variáveis meteorológicas medidas como rotina na estação de radiometria solar de Botucatu. A maior precisão na estimação da UV foi obtida utilizando a SVM-RBF e, como variáveis de entrada, foram utilizados dados de insolação, umidade relativa, temperatura do ar, precipitação, fotoperíodo, radiação solar no topo da atmosfera, radiação ultravioleta no topo da atmosfera, radiação solar global, transmissividade atmosférica e massa ótica relativa. Este modelo apresentou MBE = 0,321%; RMSE = 5,712%; d = 0.991 e R² = 0.969, porém o conjunto de entradas utilizando apenas a radiação global, radiação solar no topo da atmosfera e radiação ultravioleta no topo da atmosfera merece atenção por apresentar resultados próximos a partir de apenas uma variável medida (radiação global) e duas calculadas. Este grupo apresentou MBE = 1,614%; RMSE = 6,749%; d= 0,989 e R² = 0,959. Tais resultados foram comparados com modelos encontrados na literatura e se mostraram equivalentes aos que utilizaram técnicas de aprendizado de máquina para estimar a radiação UV em outras cidades e superiores aos modelos estatísticos gerados com o intuito de estimar a UV para a cidade de Botucatu
In this papper is evaluated the estimation of daily solar ultraviolet radiation (UV) using machine learning techniques in Botucatu / SP / Brazil. To develop the model was utilized the artificial neural networks with linear function, the support vector machine with linear function and with RBF function. As input to each of the techniques, were tested five groups containing different weather variables measured as routine in Botucatu radiometry solar station. A more precise estimation of UV was obtained using the SVM-RBF and as input variables, we used data of insolation, relative humidity, air temperature, precipitation, photoperiod, solar radiation at the top of the atmosphere, ultraviolet radiation at the top of atmosphere, solar radiation, atmospheric transmissivity and relative optical mass. This model presented MBE = 0.321%; RMSE = 5.712%; d = 0991 and R²=0969, but the set of entries using only the global radiation, solar radiation at the top of the atmosphere and ultraviolet radiation at the top of the atmosphere deserves attention for presenting similar results from only one measured variable (global solar radiation) and two calculated. This group presented MBE = 1.614%; RMSE = 6.749%; d = 0.989 and R²=0.959. These results were compared to models found in the literature and proved equivalent to that used machine learning techniques to estimate the UV radiation in other cities and higher than the statistical models generated in order to estimate the UV to the Botucatu city

Orientador: João Francisco Escobedo
Banca: João Paulo Papa
Banca: Alexandre dal Pai
Resumo: O presente trabalho tem como objetivo avaliar a estimação da radiação solar ultravioleta diária (UV) utilizando técnicas de aprendizado de máquina em Botucatu/SP/Brasil. Para a geração dos modelos foram utilizadas as redes neurais artificiais com função linear (RNA), a máquina de vetores de suporte com função linear (SVM-Linear) e a máquina de vetores de suporte com função RBF (SVM-RBF). Como entrada, para cada uma das técnicas, foram testados cinco grupos contendo diferentes variáveis meteorológicas medidas como rotina na estação de radiometria solar de Botucatu. A maior precisão na estimação da UV foi obtida utilizando a SVM-RBF e, como variáveis de entrada, foram utilizados dados de insolação, umidade relativa, temperatura do ar, precipitação, fotoperíodo, radiação solar no topo da atmosfera, radiação ultravioleta no topo da atmosfera, radiação solar global, transmissividade atmosférica e massa ótica relativa. Este modelo apresentou MBE = 0,321%; RMSE = 5,712%; d = 0.991 e R² = 0.969, porém o conjunto de entradas utilizando apenas a radiação global, radiação solar no topo da atmosfera e radiação ultravioleta no topo da atmosfera merece atenção por apresentar resultados próximos a partir de apenas uma variável medida (radiação global) e duas calculadas. Este grupo apresentou MBE = 1,614%; RMSE = 6,749%; d= 0,989 e R² = 0,959. Tais resultados foram comparados com modelos encontrados na literatura e se mostraram equivalentes aos que utilizaram técnicas de aprendizado de máquina para estimar a radiação UV em outras cidades e superiores aos modelos estatísticos gerados com o intuito de estimar a UV para a cidade de Botucatu
Abstract: In this papper is evaluated the estimation of daily solar ultraviolet radiation (UV) using machine learning techniques in Botucatu / SP / Brazil. To develop the model was utilized the artificial neural networks with linear function, the support vector machine with linear function and with RBF function. As input to each of the techniques, were tested five groups containing different weather variables measured as routine in Botucatu radiometry solar station. A more precise estimation of UV was obtained using the SVM-RBF and as input variables, we used data of insolation, relative humidity, air temperature, precipitation, photoperiod, solar radiation at the top of the atmosphere, ultraviolet radiation at the top of atmosphere, solar radiation, atmospheric transmissivity and relative optical mass. This model presented MBE = 0.321%; RMSE = 5.712%; d = 0991 and R²=0969, but the set of entries using only the global radiation, solar radiation at the top of the atmosphere and ultraviolet radiation at the top of the atmosphere deserves attention for presenting similar results from only one measured variable (global solar radiation) and two calculated. This group presented MBE = 1.614%; RMSE = 6.749%; d = 0.989 and R²=0.959. These results were compared to models found in the literature and proved equivalent to that used machine learning techniques to estimate the UV radiation in other cities and higher than the statistical models generated in order to estimate the UV to the Botucatu city
Mestre

Orientador: João Francisco Escobedo
Banca: Alexandre Dal Pai
Banca: José Alfredo Covolan Ulson
Banca: Valeria Cristina Rodrigues Sarnighausen
Banca: Renato Correia de Barros
Resumo: Neste trabalho é realizado um estudo para estimar a transmissividade da radiação global (Ktβh) e a fração difusa (Kdβh) incidentes em uma superfície com inclinação de 22,85° na base horária utilizando técnicas de aprendizado de máquina (TAM), a partir de dados obtidos no período de 1998 a 2001 em Botucatu/SP/Brasil. As estimativas foram realizadas usando uma série de combinações de variáveis astronômicas e geográficas por meio de três técnicas de redes neurais artificiais (RNA) do tipo Perceptron Multicamadas (MLP), Função de Base Radial (RBF) e Regressão Generalizada (GRNN) e do Sistema Adaptativo de Inferência Neuro Fuzzy (ANFIS). Como referência foram elaborados modelos estatísticos (ME) de regressão linear e polinomial. No Capítulo 1 as estimativas de (Ktβh) foram realizadas por combinações de variáveis medidas e calculadas a partir da irradiação global na superfície horizontal (HgH) e nas estimativas de (Kdβh) utilizou-se combinações de variáveis medidas e calculadas a partir de (HgH) e da irradiação global na superfície inclinada (Hgβ). No Capítulo 2 as estimativas de (Kdβh) foram realizadas por combinações de variáveis medidas e calculadas a partir das irradiações difusa (HdH) e global (HgH) obtidas na superfície horizontal. Os indicadores estatísticos r (correlação), RMSE(%) (precisão) e MBE(%) (exatidão) foram utilizados para avaliar os resultados das estimativas. No capítulo 1 os melhores resultados nas estimativas de (Ktβh) a partir das combinações realizadas com (... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: In this work, a study was carried out to estimate the transmissivity of the global radiation (Ktβh) and the diffuse fraction (Kdβh) incident on a surface with slope of 22.85 ° in the hourly basis using machine learning techniques (MLT), from data obtained from 1998 to 2001 in Botucatu / SP / Brazil. The estimates were made using a series of combinations of astronomical and geographic variables by means of three artificial neural network (ANN) techniques such as MultLayer Perceptron (MLP), Radial Basis Functions Networks (RBF) and Generalized Regression Neural Network (GRNN) Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). Statistical models (SM) of linear and polynomial regression were elaborated as reference. In Chapter 1 estimates of (Ktβh) were performed by combinations of variables measured and calculated from global horizontal surface irradiation (HgH) and estimates of (Kdβh) combinations of variables measured and calculated from (HgH) and global radiation on the sloped surface (Hgβ). In Chapter 2 estimates of (Kdβh) were performed by combinations of variables measured and calculated from the diffuse (HdH) and global (HgH) irradiances obtained on the horizontal surface. The statistical indicators r (correlation), RMSE (%) (precision) and MBE (%) (accuracy) were used to evaluate the results of the estimates. In Chapter 1 the best results in the estimates of (Ktβh) from the combinations performed with (HgH) were: MLP - RMSE = 3.73%; RBF - RMSE = 3.99%; GRNN - RMSE = 5.27%; A... (Complete abstract click electronic access below)
Doutor

Orientador: João Francisco Escobedo
Banca: Alexandre Dal Pai
Banca: José Alfredo Covolan Ulson
Banca: Renato Correia de Barros
Banca: Rodrigo Henrique Cunha Palacios
Resumo: Neste trabalho são desenvolvidos modelos de estimativa para fração difusa da radiação global (Kd) nas partições horárias e diária: o Modelo Estatístico (ME) clássico e com Técnicas de Aprendizado de Máquina (TAM). Estas técnicas são do tipo Redes Neurais Artificiais (RNA), Sistema Adaptativo de Inferência Neuro Fuzzy (ANFIS) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O modelo ME utiliza como referência somente a transmissividade atmosférica (KT) e as TAM um conjunto de combinações de oito variáveis astronômicas, geográficas e meteorológicas. Na elaboração dos modelos ME e TAM foram utilizadas uma base de dados de sete anos (2000-2006) de medidas obtidas na Estação Meteorológica e de Radiometria Solar de Botucatu/SP. Para validação dos modelos ME e TAM foram elaboradas, a partir das medidas obtidas, duas bases anuais denominadas de Ano Típico (AT) e Ano Atípico (AAT). No Capítulo 1 foram desenvolvidos os modelos na partição horária com ME, com as RNA do tipo: Percepton Multicamadas (MLP), Função de Base Radial (RBF) e Regressão Generalizada (GRNN), e a ANFIS. No Capítulo 2 foram desenvolvidos os modelos na partição diária com o ME, a rede MLP, que apresentou os melhores resultados do Capítulo 1 e a SVM. Os indicadores estatísticos mostram que entre as TAM, o melhor desempenho nas partições horária e diária foi obtido com a técnica MLP, com desempenho (RMSE) superior ao modelo ME em aproximadamente 56% na partição horária e 20% na partição diária, nas duas bases de validação na est... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo)
Abstract: In this work, we develop models for the estimation of the fraction of diffuse solar irradiance (Kd) in the hourly and daily partitions: the Statistical Model (SM) and Machine Learning Techniques (MLT) of the type Artificial Neural Networks (ANN), Adaptive Inference System Neuro Fuzzy (ANFIS) and Support Vector Machine (SVM). The statistical model (MS) uses as reference only the transmitted fraction of global irradiation (KT) and (MLT) a set of combinations of eight astronomical and meteorological variables. The models use a base of seven years (2000-2006) of measurements obtained at the Solar Radiometry Station of Botucatu/SP, being part to elaborate the (SM) and training of the (MLT) and another to validate the models reorganized in two bases known as the Typical Year (TY) and the Atypical Year (AY). In Chapter 1 the models are developed in the hourly partition with (MS), the (ANN) with Multilayer Percepton (MLT), Radial Base Function (RBF) and Generalized Regression (GRNN) and (ANFIS) models. Chapter 2 models are developed in the daily partition with the (SM) and (ANN/MLP) and the technique (SVM). The statistical indicators show that the performance of the (MLT) in both hourly and daily partitions was obtained with the performance (RMSE) in relation to the model (SM) of approximately 56% in the hourly partition and 20% in the daily partition in the validation (TY) and (AY) in the estimation of (Kd). These results indicate that when entering astronomical and meteorological variables in model, the precision between the estimated and measured values, ensure a better performance compared to the statistical model (SM), which makes the techniques an alternative for estimating the fraction of diffuse solar irradiance (Kd) with the conditions used.
Doutor

Submitted by EDSON LUIS BASSETTO (edbassetto@gmail.com) on 2019-01-30T17:53:47Z No. of bitstreams: 1 TESE Edson Luis Bassetto 2018.pdf: 19839142 bytes, checksum: 3a09e28ffd5b1f217839a47e99e23195 (MD5)
Approved for entry into archive by Maria Lucia Martins Frederico null (mlucia@fca.unesp.br) on 2019-01-30T18:21:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bassetto_el_dr_botfca.pdf: 19830215 bytes, checksum: f64708bd4f729298bb8c952915bf0e23 (MD5)
Made available in DSpace on 2019-01-30T18:21:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bassetto_el_dr_botfca.pdf: 19830215 bytes, checksum: f64708bd4f729298bb8c952915bf0e23 (MD5) Previous issue date: 2018-12-12
Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná (FAADCT/PR)
Neste trabalho são desenvolvidos modelos de estimativa para fração difusa da radiação global (Kd) nas partições horárias e diária: o Modelo Estatístico (ME) clássico e com Técnicas de Aprendizado de Máquina (TAM). Estas técnicas são do tipo Redes Neurais Artificiais (RNA), Sistema Adaptativo de Inferência Neuro Fuzzy (ANFIS) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O modelo ME utiliza como referência somente a transmissividade atmosférica (KT) e as TAM um conjunto de combinações de oito variáveis astronômicas, geográficas e meteorológicas. Na elaboração dos modelos ME e TAM foram utilizadas uma base de dados de sete anos (2000-2006) de medidas obtidas na Estação Meteorológica e de Radiometria Solar de Botucatu/SP. Para validação dos modelos ME e TAM foram elaboradas, a partir das medidas obtidas, duas bases anuais denominadas de Ano Típico (AT) e Ano Atípico (AAT). No Capítulo 1 foram desenvolvidos os modelos na partição horária com ME, com as RNA do tipo: Percepton Multicamadas (MLP), Função de Base Radial (RBF) e Regressão Generalizada (GRNN), e a ANFIS. No Capítulo 2 foram desenvolvidos os modelos na partição diária com o ME, a rede MLP, que apresentou os melhores resultados do Capítulo 1 e a SVM. Os indicadores estatísticos mostram que entre as TAM, o melhor desempenho nas partições horária e diária foi obtido com a técnica MLP, com desempenho (RMSE) superior ao modelo ME em aproximadamente 56% na partição horária e 20% na partição diária, nas duas bases de validação na estimativa de (Kd). Os resultados denotam que ao inserir as variáveis de forma progressiva no treinamento das técnicas, a precisão entre os valores estimados e medidos, asseguram um desempenho superior, comparados ao modelo ME o que torna as técnicas uma alternativa para estimativa da fração difusa (Kd) com as condições de treinamento e validação utilizadas neste estudo.
FAADCT/PR: CP 18/2015

Este trabalho apresenta uma avaliação de possibilidade técnica e viabilidade econômica de uso de energia solar como alternativa à energia elétrica no aquecimento de banho de neutralização na decapagem de fio máquina de indústria siderúrgica. O trabalho contém o dimensionamento de um sistema utilizando 35 conjuntos de coletores solares de tubo evacuado, totalizando uma área de absorção de 84 m2, além de um tanque térmico, tubulações e acessórios necessários. Para a simulação da economia de energia possível, inicialmente foram obtidos valores de referência de irradiação total e temperatura ambiente a cada hora do ano, inserindo-se a irradiação média mensal e a longitude e latitude do local de interesse no software Radiasol (Krenzinger e Bugs, 2010), desenvolvido na UFRGS. Estes dados foram alocados em uma planilha Excel gerando uma tabela com um total de 3760 linhas. Em seguida foram calculados e inseridos sequencialmente, em cada linha da planilha, os valores de área de coleta, eficiência dos coletores, calor absorvido, potência necessária, acúmulo de energia e temperatura da água no tanque térmico. Por último foi totalizada a energia absorvida ao longo do ano e calculada a economia resultante para diversos valores de custo de kWh. A análise econômica indicou uma taxa anual de retorno do investimento entre 3,19% e 24,7% quando considerado um período de 10 anos. Ressalta-se que além dos fatores técnico e econômico, a viabilização de projetos utilizando energia solar também contribui para disseminar uma nova cultura de aproveitamento energético com benefícios ambientais, na medida em que reduz a emissão de gases efeito estufa, que em grande parte são associados a atividade industrial. Este benefício ambiental resulta na melhoria da imagem da empresa.
This work presents a study of technical and economic viability of using solar energy for heating water of the neutralizations tank in the pickling process of wire rod in one steel mill when compared to the use of electric energy. The work contains the design of a system of 35 sets of evacuated solar collectors, with 84 m2 of absorption area besides the necessary thermic tank, pipes and accessories. The economic evaluation resulted in a return rate between 3,19% and 24,7% when considering 10 years of operation. To simulate the possible saving of energy, the first step was to obtain reference values for total irradiation and local temperature filling in the monthly irradiation average, the longitude and latitude of the site of the project, in the software Radiasol (Krenzinger e Bugs, 2010), developed in UFRGS (Universidade Federal do Rio Grande do Sul). These data were inserted in an Excel spreadsheet generating a table with 3760 lines. After that, in each line of the table, the values of collecting area, collector efficiency, absorbed heat, energy demand, energy build up and temperature in the thermal tank were calculated and inserted. Then, the annual absorbed energy and energy saving were calculated for several values of kWh. The economic analysis indicates an annual return rate between 3,19% and 24,7%, when considered a 10 years period. It is important to highlight that, beyond the technical and economic factors, the implementation of solar energy projects also contributes to disseminate a new culture of energy use with environmental benefits. Among these benefits is the reductions of greenhouse gases that are associated with the industrial activity. This environmental benefit improves the company image.

Orientador: Hugo Enrique Hernandez Figueroa
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Made available in DSpace on 2018-08-13T12:10:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jeronimo_JoiceLuiz_M.pdf: 4749050 bytes, checksum: f44d530638f8a8121e171afc306321ff (MD5) Previous issue date: 2009
Resumo: Este trabalho trata do estudo de máquinas industriais de solda por indução eletromagnética na faixa de Rádio Freqüência (RF), visando modelos robustos baseados em circuitos de parâmetros concentrados. Tipicamente as máquinas industriais para a aplicação em questão, apresentam três estágios; a fonte (geração de energia eletromagnética), blindagem e filtragem (através de uma cavidade), e alimentação da carga. Por se tratar de um equipamento de alta potência (dezenas de KVs), a fonte consiste num oscilador à válvula, na faixa 20-50 MHz. A fonte excita uma cavidade que ressoa e funciona como um armazenador dessa radiação eletromagnética e um filtro de freqüência. Finalmente a energia da cavidade é extraída através de dispositivo análogo a uma linha de transmissão e colocado em contato com a carga, isto é, o material a ser soldado. Os modelos propostos fazem uso de circuitos equivalentes eficientes obtidos para as válvulas e as cavidades eletromagnéticas utilizadas, e foram validados através de testes experimentais minuciosos aplicados a uma máquina de fabricação nacional, líder de vendas no mercado latino-americano.
Abstract: This work is related to the study of electromagnetic weld industrial machines operating in radio frequency band aiming robust models based on concentrated parameters circuits. Typically, those machines have three steps: the power source (electromagnetic energy generation), shielding and filtering (through cavity) and load power supply. Since the equipment demands high power (dozen of KVs), the power source consists of a valve oscillator of 20-50MHz bandwidth. The power source excites a cavity that resonants and works like a storing of electromagnetic radiation and a frequency filter. Finally, the cavity energy is extracted through a device that works like a transmission line and sent to the load, that means, the material to be welded. The proposed models use efficient equivalent circuits found for the machine valves and cavities, and they were validated through detailed experiments on a machine produced for a Brazilian company, leader of the Latin American market.
Mestrado
Telecomunicações e Telemática
Mestre em Engenharia Elétrica

O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver um equipamento capaz de expor as lentes de óculos de sol de maneira automática, de forma que simule o uso do acessório pelas pessoas, por um período equivalente ao tempo de uso de um mesmo modelo pela população brasileira e, através das medidas realizadas nas lentes após a exposição prolongada ao sol, verificar o comportamento da transmitância dos raios pela lente, principalmente dos raios UV, e assim, determinar se as lentes se degradam com o tempo. A partir dos resultados, espera-se complementar os estudos teóricos em desenvolvimento pelos pesquisadores do LIO sobre a equivalência entre os testes em simuladores solares e a exposição real ao sol, colaborando para a adequação dos parâmetros apresentados na norma nacional (NBR ISO 12312-1:2015) e internacional (ISO 12312-1:2013). Os parâmetros utilizados nos testes de certificação da norma nacional são os mesmos dos utilizados na internacional e que foram criados para representar as condições de radiação solar na Europa. Tendo conhecimento dos fatores que influenciam os níveis de radiação UV que atingem a Terra fica evidenciado que estes níveis são maiores nas regiões mais próximas do Brasil do que da Europa. Segundo estudos, uma otimização geográfica da norma brasileira deve ser considerada, levando-se em conta as diferenças nos índices UV do Brasil e da Europa. Além disso, os parâmetros para o teste de resistência à radiação em óculos de sol utilizados no Brasil, devem ser revistos para garantir que as condições simuladas sejam suficientes para garantir a proteção UV para as exposições típicas dos óculos ao Sol. A metodologia consistiu no desenvolvimento do protótipo para exposição automática de lentes de óculos de sol, além do desenvolvimento do sistema de medição do índice UV. Por fim, é descrito o teste realizado com uma miniatura de painel para exposição não controlada das lentes e a técnica e equipamentos utilizados para medição da transmitância luminosa e UV das lentes antes e depois da exposição ao Sol. Este protótipo consiste de uma caixa para proteção dos sistemas mecânicos e eletrônicos, uma tampa automática e um painel de acrílico, o qual acomoda 100 lentes posicionadas na posição de uso, as quais são irradiadas pelo Sol desde o nascer até o seu pôr. A tampa é aberta automaticamente, o painel ejetado, através do sistema mecânico, de dentro da caixa e rotaciona no sentido do Sol, de forma que as lentes sejam sempre irradiadas pela frente. A cada intervalo de 15 minutos, o sistema calcula a posição do Sol a ajusta a direção do painel. Sensores de variáveis climáticas avisam o sistema para fechar a tampa e proteger os óculos de condições indesejáveis. Os resultados deste trabalho consistam na apresentação do protótipo finalizado e funcionando, análise das informação obtidas dos sensores e análise preliminar sobre a variação da transmitância UV e luminosa das lentes de óculos de sol após 150 horas de exposição. É concluído que o período de 150 h não é suficiente para provocar mudanças significativas na características das lentes, portanto o protótipo do painel automatizado será utilizado para exposição a longo prazo e os resultados de pesquisas futuras poderão contribuir para as normas e melhor proteção da saúde ocular da população.
The aim of this work is to develop a device capable of exposing the lenses of sunglasses automatically, so that simulates the use of the accessory for people, for a period equivalent to the time of use of the same model by the Brazilian population and through measurements performed on the lenses after prolonged sun exposure, check the behavior of the transmittance of the rays by the lens, mainly from UV rays, and thus determine if the lenses degrade over time. From the results, it is expected to complement the theoretical studies being developed by LIO researchers on the equivalence in solar simulators tests and actual exposure to the sun, helping to adapt the parameters of the national standard (NBR ISO 12312-1:2015) and international (ISO 12312-1:2013). The parameters used in the certification tests of the national standard are the same as used in international and those were created to represent the solar radiation conditions in Europe. Knowing the factors that influence UV radiation levels reaching the earth is evident that these levels are higher in the nearby regions of Brazil than in Europe. According to studies, a geographical optimization of the Brazilian standard should be considered, taking into account differences in UV indices of Brazil and Europe. Also, the parameters for the radiation resistance test in sunglasses used in Brazil, should be reviewed to ensure that the simulated conditions are sufficient to ensure UV protection for typical exposures of glasses in the sun. The methodology is the development of the prototype for automatic exposure sunglass lenses, and the development of the UV index measuring system. Finally, it is described the test conducted with a miniature panel to expose lens and the technique and equipment used for measuring luminous and UV transmittance of the lenses before and after exposure to the sun. This prototype consists of a box for protection mechanical and electronic systems, automatic cover and an acrylic panel, which accommodates 100 lenses positioned in the use position, which will be irradiated by the sun from sunrise to sunset. The lid will automatically open the panel is ejected through the mechanical system out of the box, and must rotate in the direction of the sun, so that the lens is always irradiated from the front. Every 15-minute interval, the system calculates the position of the sun to set the direction of the panel. Climatic variables sensors alert the system to close the cover and protect the glasses undesirable conditions. The results of this project are to report the finished prototype and running, analysis of the obtained information from the sensors and preliminary analysis of the variation of UV transmittance and light lens sun glasses after 150 hours of exposure. It is concluded that the period of 150 hours is not sufficient to cause significant changes in the characteristics of the lenses, so the automated panel prototype will be used for long-term exposure and the results of future research will contribute to the standards and better protection of eye health of population.

Durante la última década se produjo un enorme crecimiento de la implantación de la climatización de edificios, motivada por el aumento de los requerimientos de confort y de productividad de la población, entre otras causas. Los equipos de climatización más difundidos se accionan mediante energía eléctrica, lo que combinado con la gran simultaneidad de la demanda de climatización y su elevado consumo, provocan puntas de demanda de electricidad que sobrecargan las redes y frecuentemente ocasionan cortes de suministro eléctrico. Los sistemas de climatización basados en máquinas de absorción son una alternativa para disminuir la demanda de electricidad para climatización durante el verano y utilizar las redes de distribución de gas natural que en dicha temporada se encuentran generalmente ociosas. Además las máquinas de absorción, al ser activadas térmicamente, pueden utilizar calor proveniente de plantas solares o calor residual de procesos. Lo que puede llevar a una reducción del consumo de energía primaria y a una disminución de la emisión de gases de efecto invernadero asociados a la climatización. No obstante, para llegar a concretar esta posibilidad, se debe efectuar una selección cuidadosa de la tecnología a utilizar y un diseño muy delicado; dado que se observó que algunas plantas de climatización solar consumen, a lo largo del año, más energía primaria como respaldo que una planta de climatización accionada mediante energía eléctrica. Los sistemas de climatización solar actuales basados en equipos de simple efecto difícilmente pueden llegar a competir con los sistemas de refrigeración por compresión más eficientes, no solo en coste económico sino incluso en reducción del consumo de energía primaria. Es por ello que sería conveniente desarrollar sistemas de doble efecto o combinados de simple/doble efecto que permitan incrementar el aprovechamiento de la energía solar térmica disponible. El objetivo principal de esta tesis es el modelado y el ensayo de una enfriadora de agua por absorción de simple/doble efecto, de agua/LiBr que puede activarse a dos niveles de temperatura. En esta tesis se investigan las características de los ciclos de refrigeración con activación térmica a dos temperaturas en general y, en particular, un prototipo de máquina de refrigeración por absorción de doble etapa basado en el par H2O-LiBr con accionamiento mediante agua caliente a 165ºC como doble efecto y simultáneamente a 165ºC y 90ºC, en modo combinado de simple/doble efecto. En todos los casos con disipación mediante torre de enfriamiento y producción de agua fría a aproximadamente 6ºC. Este equipo permite emplear energía solar térmica para aportar calor al generador de baja temperatura y presión, y cuando este calor no está disponible, el calor auxiliar necesario para suplirlo se puede suministrar a más alta temperatura con lo que el equipo puede operar a un COP más elevado. Se desarrollaron cuatro modelos que enumerados en orden de complejidad creciente son el modelo reversible, endorreversible, termodinámico y térmico detallado. El modelo reversible es un modelo muy simple, totalmente ideal y solo acota las eficiencias a un máximo ideal en función de las temperaturas. El modelo endorreversible considera las irreversibilidades producidas en los intercambios de calor entre el exterior y el interior del ciclo, permitiendo evaluar someramente la distribución del área total de intercambio de calor entre los componentes principales de una máquina; acotando además la potencia máxima de refrigeración. En el modelo termodinámico se consideran, además de las irreversibilidades externas, las principales irreversibilidades internas, asociadas a flujos de calor y flujos de materia, permitiendo estudiar la distribución de áreas y reproduciendo fielmente la variación de la eficiencia con la potencia de refrigeración. En el último modelo, el denominado térmico detallado, se introducen las propiedades de la mezcla H2O-LiBr, las ecuaciones de transmisión de calor y los balances de materia y energía; lográndose predecir el comportamiento de la máquina, los diferentes estados por los que evoluciona la mezcla, y los flujos de materia y energía. Al comparar la distribución de superficies de intercambio de calor obtenida mediante los modelos, con la distribución real del prototipo, se observa que en general los modelos asignan mayor superficie al evaporador y menores superficies a los generadores, absorbedor y condensadores. Respecto al COP se obtienen valores de 1.18 para operación solo con accionamiento a alta temperatura y 0.73 con accionamiento solo a baja temperatura con una variación lineal entre ambos casos. Se examinó y reacondicionó integralmente un prototipo de enfriadora de agua por absorción de H2OLiBr, de simple/doble efecto, de 200 kW de potencia de refrigeración. Se diseñó y construyó una instalación experimental para ensayar el prototipo, compuesta principalmente de dos calderas, torre de enfriamiento y servicios de aire comprimido, entre otros. Se ensayó el prototipo con accionamiento a dos temperaturas y se analizó la influencia de las temperaturas de accionamiento, la temperatura del agua fría y de disipación de calor al ambiente sobre el COP y su variación con la carga de refrigeración. Para procesar la gran cantidad de datos experimentales obtenidos, se utilizó una metodología que combina la reconciliación de datos, con la detección de errores sistemáticos y que permite además la determinación de los errores en los datos reconciliados y su propagación a las variables calculadas. Con accionamiento únicamente a alta temperatura se logró un COP de 1.14 y una potencia de enfriamiento de hasta 160 kW. Para una combinación de potencias de accionamiento de 72 kW a una temperatura de 91ºC, complementada con 80 kW a 157ºC se logró una potencia de enfriamiento de 134 kW exhibiendo un COP de 0.87. Los resultados obtenidos permiten demostrar de forma teórica y experimental la factibilidad técnica y los beneficios del accionamiento de una enfriadora a dos temperaturas.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
The Submillimeter Solar Telescope (SST) operates simultaneously and independently with a multibeam focal array at 212 and 405 GHz. Since 1999, the SST daily monitors in different modes of observation the solar activity generating binary files from which solar maps can be extracted. The identification of Active Regions in these maps is affected by the strong atmospheric attenuation and inaccuracies of the telescope's pointing, therefore, maps are visually inspected to manually extract the Active Regions. This is a lengthy process for performing a statistical analysis over the 20-year data set already recorded. To automatize the process artificial intelligence techniques of machine learning and computer vision were proposed. A Convolutional Neural Network was created within the Keras framework for the classification of the SST maps and then, a computer vision algorithm in the OpenCV framework was used for the automatic detection of ARs. This hybrid approach allowed the identification of more than 400 active regions between January 2002 and December 2017 and their physical properties were statistically analysed. The results were validated comparing with previous works which were carried out with a visual identification and manual extraction procedure, and a good agreement was found. Moreover, we present for the first time, evidence of a positive correlation between the brightness temperature at 212 GHz and the flux density at 2.8 GHz (the S component) along the solar cycle.
O Telescópio Solar Submilimétrico (SST) opera simultaneamente e de forma independente, com uma matriz focal multifeixe em 212 e 405 GHz. Desde 1999, o SST monitora diariamente em diferentes modos de observação a atividade solar gerando arquivos binários dos quais mapas solares podem ser extraídos. A identificação de Regiões Ativas nesses mapas é afetada pela forte atenuação atmosférica e imprecisões dos apontamentos do telescópio, portanto, os mapas são visualmente inspecionados para extração manual as Regiões Ativas. Este é um processo demorado para a realização de uma análise estatística ao longo do conjunto de dados de 20 anos já registrado. Para automatizar o processo, foram propostas técnicas de inteligência artificial de aprendizado de máquina e de visão computacional. Uma Rede Neural Convolucional foi criada dentro do framework Keras para a classificação dos mapas SST e, em seguida, um algoritmo de visão computacional no framework OpenCV para a detecção automática das Regiões Ativas. Esta abordagem híbrida permitiu a identificação de mais de 400 Regiões Ativas entre janeiro de 2002 e dezembro de 2017 e a análise estatística de suas propriedades físicas. Os resultados foram validados a partir da comparação com trabalhos anteriores, que foram realizados com um procedimento de identificação visual e extração manual, e foi encontrada boa concordância. Além destes resultados, mostramos pela primeira vez evidências de uma correlação positiva entre a temperatura de brilho em 212 GHz e o fluxo em 2.8 GHz (componente S).

No âmbito da unidade curricular de Projeto do 2º ano do Mestrado em Engenharia Eletrotécnica – Especialização em Controlo e Eletrónica Industrial, foi realizado um estágio curricular, com a duração de 1458 horas, aproximadamente 9 meses. O estágio foi realizado no parque tecnológico do Vale do Tejo, TAGUSVALLEY - Abrantes, no departamento do LINE.IPT – Laboratório de Inovação Industrial e Empresarial. Este laboratório de inovação é inteiramente direcionado para as empresas, com o objetivo de desenvolver novos produtos, tecnologias e/ou melhoria/reconversão de produtos ou processos já existentes, diretamente aplicáveis na indústria. O presente relatório tem como objetivo fundamental a descrição de todo o trabalho desenvolvido, durante o período de estágio, assim como uma exposição sucinta de todos os projetos em desenvolvimento. Estes enquadram-se em diferentes áreas da eletrónica tais como, programação de microcontroladores e microprocessadores, desenvolvimento de eletrónica e automação industrial. Devido à complexidade de alguns projetos, foi necessário um período de pesquisa intensiva, adaptação e aquisição de conhecimentos, com vista a fundamentar a investigação de possíveis estratégias e soluções adequadas, postas à prova, num ciclo constante de melhoria. Esta metodologia de projeto, o trabalho em equipa, assim como o contacto com um vasto conjunto de projetos de I&D aplicados nas empresas foi uma experiência enriquecedora que contribuiu fortemente para uma maior aproximação e integração ao mundo do trabalho.