Seminários e Teses

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Esta semana (de 02/05 a 08/05)
Dissertação de Mestrado
06/05
Modelagem e controle de um ar condicionado residencial por meio de métodos de horizonte móvel
Edson Sabino da Silva, PUC-Rio

Data: 06/05/2021 às 17h e 0min
Local: por acesso remoto


Orientador: José A. Parise
Área de Concentração: Termociências

Resumo

O setor de refrigeração tem um papel fundamental e crescente na vida moderna. Seus usos vão desde processos industriais até conservação de alimentos passando por aplicações de conforto térmico. Tamanho peso econômico também se reflete nas emissões de poluentes do segmento. Acordos internacionais têm sido implementados com o objetivo de substituir fluidos refrigerantes que são danosos à camada de ozônio ou com alto potencial de aquecimento global. Essas iniciativas buscam mitigar o impacto direto da liberação desses gases na atmosfera. Outras abordagens visam reduzir o nível de emissões por meio da diminuição do consumo energético da operação desses sistemas. Melhorar as estratégias de monitoramento e controle de equipamentos residenciais de condicionamento ar certamente concorre para esse fim, uma que a venda desse tipo de aparelho cresce a cada ano. Neste trabalho investiga-se a implementação de uma estratégia baseada em controle preditivo para sistemas de expansão direta. O objetivo foi verificar ser o controlador baseado nessa abordagem seria capaz de controlar a temperatura interna de um ambiente. Os resultados mostram que controlador proposto foi eficaz em controlar a temperatura interna de em condições externas constantes, porém ineficaz em contexto dinâmico. Em paralelo, também se estudou a aplicação do método de estimação estados em horizonte móvel. Objetivo foi discutir se era possível inferir parâmetros do ciclo de refrigeração sem efetivamente mensurá-los. Os resultados mostram que o modelo de refrigeração proposto é observável em condições externas constantes. Além disso, uma comparação de desempenho entre o sistema operando com fluidos diferentes foi realizada. O intuito foi mostrar as possibilidades que método de estimação no que tange o cálculo de indicadores de desempenho.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/99327615714?pwd=dWVZa3MyLzlycExlZDBLT2F2SGNIQT09


Dissertação de Mestrado
07/05
Otimização da Configuração Geométrica de Risers usando o Método de Otimização Bayesiana
Nicholas de Araujo Gonzalez Casaprima, PUC-Rio

Data: 07/05/2021 às 09h e 0min
Local: por acesso remoto


Orientador: Ivan Menezes
Área de Concentração: Mecânica Aplicada

Resumo

Os risers são importantes componentes na produção e exploração de petróleo e derivados. São responsáveis pelo transporte do óleo encontrado no reservatório até a Unidade Estacionária de Produção. A crescente demanda por esse produto faz com que a exploração seja feita em regiões com condições cada vez mais adversas. Tipicamente, um projeto deste porte exige um número muito grande de análises numéricas de elementos finitos e exigem uma experiência grande por parte do projetista a fim de obter uma solução viável. Esse desafio leva engenheiros a buscarem ferramentas consistentes e seguras que auxiliem nas etapas iniciais do projeto das configurações de risers e que sejam capazes de diminuir o número de análises totais exigidas. Uma dessas ferramentas éa utilização de métodos de otimização para obter de maneira consistente e segura os parâmetros que definem uma configuração. Este trabalho apresenta o método de Otimização Bayesiana, um método baseado em técnicas de aprendizado de máquina capaz de resolver problemas de otimização do tipo caixa-preta, de maneira eficiente, explorando o uso de aproximações analíticas da função objetivo, que se deseja otimizar. O método é aplicado em diferentes estudos de casos visando validá-lo como capaz de resolver uma gama de problemas de configuração de riser de maneira eficiente e consistente. Dentre os problemas aplicados estão diferentes configurações, diferentes casos realistas, mono-objetivos e multi-objetivos.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/98994811566?pwd=eldBYjdNTG5QR2VxTTFqbVM4UGVRZz09

Meeting ID: 989 9481 1566
Passcode: 197650


Dissertação de Mestrado
07/05
Persistency of strain in the four-roll mill
João Pedro Bezerra da Cunha, PUC-Rio

Data: 07/05/2021 às 10h e 0min
Local: por acesso remoto


Orientador: Paulo R. de Souza Mendes
Área de Concentração: Termociências

Resumo

The motivation of this work consists in the use of four-roll mill in order to increase the phase separation of emulsions water-in-oil (W/O) present in the primary process of oil industry. With the mass and momentum conservation, the continuous phase is modeled by an incompressible, bi-dimensional and isothermal flow. Numerical simulations employing the finite element method were implemented to reveal the influence of the several flow configurations in the material mechanical behavior. From the obtained results, the standard way of classifying the flow in the four-roll mill according to the literature was proved inefficient. This work suggests local flow classifications for each position depending if it is occupied by the continuous or dispersed phase. The effect of the dispersed phase was described by a post-processing scheme. Microelements in shape of vectors were inserted in the domain and their deformations and pathlines were investigated. Thus, the deformation of droplets and their respective influences in the emulsion instability were analyzed.


Próxima semana (de 09/05 a 15/05)
Tese de Doutorado
13/05
Engenharia de recursos para lidar com dados ruidosos na identificação esparsa sob as perspectivas de classificação e regressão
Thaynã da Silva França, PUC-Rio

Data: 13/05/2021 às 16h e 0min
Local: por acesso remoto


Orientador: Helon Ayala
Área de Concentração: Mecânica Aplicada

Resumo

Os sistemas dinâmicos desempenham um papel crucial no que diz respeito à compreensão de fenômenos inerentes a diversos campos da ciência. Desde a última década, todo aporte tecnológico alcançado ao longo de anos de investigação deram origem a uma estratégia suportada por uma poderosa entidade, permitindo a inferência de modelos capazes de representar sistemas dinâmicos. A entidade citada que, por sua vez, pode aparecer de várias formas, é amplamente conhecida como dados. Além disso, independentemente dos tipos de sensores adotados a fim de realizar o procedimento de aquisição de dados, é natural verificar a existência de uma certa corrupção ruidosa nos referidos dados. Genericamente, a tarefa de identificação é diretamente afetada pelo cenário ruidoso previamente descrito, implicando na falsa descoberta de um modelo generalizável. Em outras palavras, a corrupção ao ruído pode ser responsável pela geração de uma representação matemática infiel de um determinado sistema. Neste trabalho, sob as perspectivas de classificação e regressão, demonstramos como a hibridação de várias técnicas de aprendizado de máquinas melhora a robustez ao ruído no que diz respeito à tarefa de identificação. Especificamente, no trabalho atual, mostramos o sucesso da estratégia proposta a partir de exemplos numéricos, tais como o crescimento logístico, oscilador Duffing, modelo FitzHugh-Nagumo, atrator de Lorenz e uma modelagem Suscetível-Infeccioso-Recuperado do SARS-CoV-2.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/93058258845?pwd=NVg4TDh0Vno0dmFNRU1ER0h1SHh0UT09

Meeting ID: 930 5825 8845
Passcode: 736516