Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática - Doutorado

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    Modelagem matemática e computacional do fluxo de ar e grãos em secadores de fluxo misto
    (2023-12-20) Lorenzoni, Ricardo Klein
    O processo de secagem de grãos é fundamental para a manutenção de sua qualidade e de suas características físicas, químicas e biológicas. O secador de fluxo misto é amplamente utilizado, tanto em pequenas e médias propriedades, quanto em grandes complexos industriais. Entretanto, esse tipo de equipamento ainda demanda maiores análises, voltadas especialmente ao fluxo dos grãos e do ar em seu interior. Neste trabalho, o uso de simulações computacionais em ambientes de simulação quasi-2D foi validada, sendo também realizada a modelagem matemática e computacional do fluxo dos grãos e do ar em secadores de fluxo misto, avaliando a compactação da massa de grãos e a sua porosidade utilizando o método dos elementos discretos. O método dos volumes finitos foi utilizado para analisar o fluxo de ar dentro dos secadores e, por fim, analisou-se uma nova geometria de secadores de fluxo misto, na qual , o fabricante adicionou estampas nas calhas para facilitar o fluxo do ar em meio a massa de grãos. Os resultados demonstraram que a simulação quasi-2D de secadores de fluxo misto é uma alternativa viável e muito vantajosa, devido à redução do custo computacional e do tempo de simulação necessários. A análise da porosidade da massa dos grãos dentro do secador apresentou dados similares aos dados experimentais, demonstrando a eficácia do modelo ora desenvolvido. A análise do fluxo de ar dentro do secador apresentou-se alinhada aos resultados obtidos por outros autores e também aos dados experimentais obtidos. No secador com estampas nas calhas, percebeu-se que o fluxo dos grãos ocorreu de forma bastante homogênea , sem ocorrência de compactação, independente da profundidade da massa de grãos no secador. A nova geometria apresenta como outro benefício, um fluxo do ar mais facilitado, encontrando menor resistência, e possibilitando uma secagem mais homogênea. Palavras-chave: Secagem de Grãos; Método dos Elementos Discretos; Método dos Volumes Finitos; Secador de Fluxo Misto; Calhas Estampadas.
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    Modelagem do progresso de doenças foliares e produtividade em cultivares de aveia à redução no uso de fungicida
    (2023-12-20) Alessi, Odenis
    A aveia branca (Avena sativa L.) é um cereal de grande importância agrícola. Durante o seu cultivo está sujeita ao ataque de doenças foliares, com destaque à ferrugem da folha e à helmintosporiose. A forma mais eficaz no controle destas doenças ocorre com a utilização de fungicidas. Entretanto, a concentração de aplicação do fungicida ocorre em estágios como a floração e enchimento de grãos, possibilitando à permanência de resíduos dos agrotóxicos nos grãos. Além disto, o uso indiscriminado do agente químico pode trazer graves prejuízos ao meio ambiente. No Brasil há uma grande quantidade de cultivares de aveia recomendadas para cultivo e a utilização de cultivares com maior resistência às doenças foliares e com maior eficiência em condições adversas de cultivo pode proporcionar a redução do uso de agrotóxicos. Desta forma, a modelagem matemática e computacional pode auxiliar na identificação de cultivares com maior resistência às doenças foliares e pode permitir a simulação do progresso destas doenças e da produtividade de grãos, auxiliando na redução do uso de fungicida, promovendo maior segurança alimentar. O objetivo do estudo é empregar a modelagem matemática e computacional na identificação de cultivares de aveia com maior resistência às doenças foliares e realizar a simulação do progresso das doenças foliares e produtividade de grãos de aveia, na identificação do manejo do fungicida que promova maior segurança alimentar. O experimento foi realizado nos anos de 2015 a 2020 no IRDeR, pertencente à UNIJUÍ. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, seguindo um esquema fatorial 22 x 5, para as 22 cultivares de aveia branca recomentada para o cultivo no Brasil e 5 condições de aplicações de fungicida, com três repetições. As condições de aplicação do fungicida foram: sem aplicação de fungicida; uma aplicação aos 60 dias após a emergência (DAE); duas aplicações (uma aos 60 e outra aos 75 DAE); três aplicações (uma aos 60, outra aos 75 e outra aos 90 DAE) e; quatro aplicações (uma aos 60, outra aos 75, outra aos 90 e outra aos 105 DAE). Na condição sem uso de fungicida as cultivares Corona, Brisasul, Afrodite, Farroupilha e Gaudéria apresentam as menores taxas de evolução de necrose foliar, com destaque à cultivar Farroupilha que possui características de adaptabilidade ampla e de estabilidade sobre a área foliar necrosada. A cultivar Altiva apresenta maior expressão da produtividade de grãos na ausência de fungicida e menor dependência ao uso do agrotóxico. A produtividade de grãos mostra relação negativa com a área foliar necrosada e positiva com a massa do hectolitro e a produtividade industrial. Destaca-se que na ausência e nas condições de presença de fungicida se evidenciam relações de causa e efeito semelhantes entre as variáveis. A área foliar necrosada apresenta grande número de correlações significativas negativas com variáveis ligadas a produtividade e qualidade de grãos, principalmente a massa de mil grãos e do hectolitro e produtividade de grãos e de indústria. A condição de duas aplicações de fungicida, uma aos 60 DAE e outra aos 75 DAE, reduz a expressão da necrose foliar e permite a obtenção de produtividade de grãos satisfatória, com elevado intervalo entre a colheita e a última aplicação do agrotóxico. O modelo de simulação da área foliar necrosada via redes neurais artificiais é mais eficiente no processo de simulação em relação ao modelo de regressão linear múltipla A técnica de otimização por algoritmo genético identifica que a avaliação da área foliar necrosada aos 87 dias após a emergência permite a melhor análise da área foliar necrosada com melhor estimativa da produtividade de grãos de aveia. Palavras-chave: Avena sativa L., matemática aplicada, inteligência artificial, redução de agrotóxicos, sustentabilidade.
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    Desenvolvimento de um modelo analítico aplicado ao problema de predição do estado de carga de baterias
    (2022-02-08) Freitas, Douglas Joziel Bitencourt
    A predição correta do tempo de vida de baterias, levando em conta o ambiente real de operação, depende da acurácia da modelagem preditiva do Estado de Carga. Entretanto, a determinação da quantidade de energia restante em uma bateria requer instrumentação específica, sendo inviável o emprego em dispositivos móveis, cujas dimensões são restritas. Diante disso, pesquisas têm avançado em estratégias baseadas na modelagem matemática aplicada à predição do Estado de Carga, dando origem a diversos modelos de baterias; contudo, a maioria deles são úteis apenas como simuladores de baterias. Nesse contexto, o presente trabalho trata do problema da predição do Estado de Carga de baterias utilizadas em smartphones, tão somente a partir de informações empíricas, em tempo real, da corrente de descarga e da tensão de saída. A partir de uma ampla revisão teórica pontuando as características das baterias, as variáveis de interesse para modelagem e os principais modelos aplicados à predição do Estado de Carga, esta pesquisa desenvolve a estruturação formal de um modelo analítico aplicado ao problema em questão. Para isso, foram empregadas técnicas de modelagem matemática e computacional consolidadas na literatura técnica, bem como um conjunto de dados experimentais do processo de descarga de baterias de Polímero de Lítio utilizadas em smartphones, a partir de uma plataforma de testes. Por fim, a partir dos resultados obtidos ao longo da execução desta pesquisa, acrescentam-se ao conhecimento científico já existente acerca da modelagem matemática de baterias a proposição de uma metodologia adequada para realização de testes e aquisição de dados experimentais dos perfis de descarga, a estruturação algébrica formal de um modelo matemático analítico para predição do Estado de Carga e a validação do modelo desenvolvido em cenários de execução online para descargas em correntes constantes e variáveis.
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    Modelagem matemática do comportamento térmico de transformadores utilizados em redes subterrâneas de distribuição de energia elétrica
    (2021-11-29) Enderle, Taciana Paula
    O Sistema Elétrico de Potência (SEP) é responsável por fornecer energia elétrica aos consumidores, com qualidade adequada, no instante de tempo em que for solicitado. Por este motivo, esses sistemas precisam ser robustos e seguros e necessitam de monitoramento, avaliações e constantes manutenções. Dentre os componentes que integram as redes de distribuição do SEP, os transformadores possuem um dos maiores custos, sua substituição ou manutenção requer um significativo planejamento tanto financeiro como de logística. Neste sentido, uma das dificuldades das concessionárias de energia é avaliar as reais condições de operação dos seus transformadores para somente assim organizar um planejamento adequado de manutenção ou mesmo substituição. A vida útil de um transformador está diretamente associada ao carregamento e aos efeitos térmicos ao qual ele está submetido. Na literatura existem vários modelos matemáticos que representam o comportamento térmico de transformadores, as concessionárias de energia utilizam, com grande frequência, a Norma IEEE STD C57.91 que é disponibilizada pelo Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) a partir da combinação de diversos modelos consolidados pela literatura técnica. A norma IEEE STD C57.91 foi originalmente desenvolvida para ser aplicada em transformadores aéreos que utilizam óleo mineral isolante. Neste trabalho é proposta a avaliação da norma IEEE STD C57.91 quando da sua aplicação em um conjunto de transformadores que compõem o sistema reticulado de distribuição subterrânea de energia da concessionária CEEE-D localizada em Porto Alegre-RS. Como os transformadores, que compõem o conjunto analisado, são do tipo subterrâneo e com óleo vegetal isolante foi necessário verificar se a norma consegue acompanhar os resultados dos ensaios de elevação de temperatura neste modelo de transformador. Isto foi realizado a partir do desenvolvimento de um modelo do circuito térmico equivalente que foi validado com dados reais obtidos do sistema de monitoramento que a CEEE-D possui nas suas subestações subterrâneas de energia. A partir da aplicação desta metodologia, foi possível propor uma adaptação da norma IEEE STD C57.91. A norma adaptada, proposta neste trabalho, apresentou resultados satisfatórios, podendo ser aplicada com segurança a transformadores do tipo subterrâneo com óleo vegetal isolante.
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    Modelagem matemática da eficiência de absorção do nitrogênio a partir do uso do hidrogel sobre a produtividade e qualidade de grãos em trigo
    (2021-11-08) Mamann, Ângela Tersinha Woschinski de
    A maximização da produção de grãos de trigo com qualidade nutricional e sustentabilidade agrícola e ambiental é uma necessidade mundial. A adubação nitrogenada está diretamente relacionada ao desenvolvimento e produtividade da planta, porém, esse nutriente possui altos índices de perdas, aumentando custos de produção e poluição ambiental. Uma alternativa que pode reduzir essas perdas, é o uso do hidrogel, que tem a capacidade de retenção de água e liberação gradual à planta. Ao manter a umidade no solo, reduz a lixiviação de nutrientes, melhora a aeração e drenagem no solo, aumentando a eficiência dos fertilizantes e evitando a poluição ambiental. Dessa forma, a modelagem matemática por regressões e redes neurais artificiais e otimização por enxame de partículas pode representar com qualidade a complexidade existente da dinâmica de absorção do nitrogênio pelo uso do hidrogel, permitindo simular e otimizar o processo de produtividade e qualidade de grãos em trigo. O objetivo do estudo é o desenvolvimento da modelagem matemática da eficiência de absorção do nitrogênio pelo uso do hidrogel em trigo via regressões e redes neurais artificiais considerando as relações biológicas e ambientais em diferentes sistemas de cultivo. Além disso, utilizar o método enxame de partículas para otimizar as doses de hidrogel e nitrogênio voltadas a máxima eficiência técnica e econômica na produtividade de grãos de trigo. O experimento foi realizado em Augusto Pestana, RS, Brasil, nos anos de 2014 à 2018. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados com quatro repetições em fatorial 5 x 5, para doses de hidrogel (0, 30, 60, 90 e 120 kg ha-1), adicionado no sulco junto à semente, e doses de N-fertilizante (0, 30, 60, 90 e 120 kg ha-1), aplicado em cobertura no estádio fenológico V3 (de terceira folha expandida), respectivamente, no sistema soja/trigo e milho/trigo. Independente do sistema de cultivo, as doses de nitrogênio considerando a expectativa de colheita de 3 t ha-1, se mostram indicadas para otimização da adubação nitrogenada na cultura do trigo, garantindo maior sustentabilidade econômica e ambiental com produtividade satisfatória. Independente de ano agrícola, a máxima eficiência técnica de uso do hidrogel foi com 57 e 58 kg ha-1 no sistema soja/trigo e milho/trigo, respectivamente. Os modelos de superfície de resposta identificaram as doses de 48 kg ha-1 de hidrogel com 120 kg ha-1 de nitrogênio no sistema soja/trigo, e de 55 kg ha-1 de hidrogel com 120 kg ha-1 de nitrogênio no sistema milho/trigo, como combinação ótima frente a máxima produtividade de grãos. As regressões lineares múltiplas, possibilitam a inclusão de variáveis potenciais, como temperaturas mínima e máxima do ar, precipitação pluviométrica e soma térmica com o uso de hidrogel e nitrogênio, na simulação da produtividade e qualidade de grãos em trigo. O conjunto dos modelos de regressão fornecem bases sólidas para dimensionar arquitetura de rede e como referência em validar os processos de simulação e otimização por inteligência artificial. As redes neurais artificias se mostram eficientes no prognóstico de produtividades em estádio precoce de desenvolvimento do trigo, oportunizando desenvolver manejos mais sustentáveis. O método de enxame de partículas combinado com as redes neurais, permitem otimizar as doses de hidrogel e nitrogênio frente a um manejo mais adequado aos interesses do triticultor, possibilitando maior eficiência técnica, econômica e menores impactos ambientais.