Teses e Dissertações (BDTD USP - IFSC)

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Assunto: search.filters.subject.Artificial neural networks

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    Quantificação óptica de carboidratos e etanol em mosto cervejeiro
    (2012-12-20) Estracanholli, Éverton Sérgio
    Neste estudo realizamos uma prova de conceito através da combinação de três técnicas com a finalidade de monitorar a mosturação e fermentação da cerveja durante o processo de fabricação. O princípio deste trabalho é baseado em uma análise espectral, utilizando um equipamento de absorção na região do infravermelho médio por transformada de Fourier (FTIR - Fourier Transform Infrared) de amostras coletadas durante a fabricação da cerveja. Combinado com técnicas de processamento de Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais é possível quantificar a concentração dos principais carboidratos e etanol presentes nestas amostras. Estas medidas físicas e químicas irão permitir a redução de erros durante a produção de cerveja além de optimizar as reações enzimáticas intrínsecas de suas principais etapas de análise. As técnicas ópticas de absorção, juntamente com o processamento neural, apresentam grandes vantagens, principalmente devido ao fato de serem facilmente adaptáveis aos equipamentos industriais, fornecendo respostas em curtos intervalos de tempo com alta sensibilidade e especificidade.
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    Utilização de processamento de imagens em aplicações da aerodinâmica
    (2008-09-17) Bueno, Samuel Corrêa
    Neste trabalho apresentamos o desenvolvimento e a realização de um experimento utilizando recursos modernos de processamento de imagens como câmeras CCD, placas de aquisição de imagens e linguagem de programação visual com interface multimídia para observação do fenômeno do Estol dinâmico que tem grande importância do estudo de estabilidade de aeronaves. O fenômeno de Estol ocorre nos aerofólios de aeronaves como nos rotores de helicópteros e asas de aeronaves acrobáticas. Nosso sistema e capaz de detectar dentro de um experimento de um aerofólio oscilando em baixas freqüências a Histerese de sustentação que ocorre neste. Utilizamos também na nossa abordagem redes neurais backpropagation para acomodação dos dados experimentais. Implementamos e descrevemos um hardware mecânico para obtenção de melhores imagens e as funções escritas em Visual Basic que foram utilizadas, com o objetivo de permitir a reprodução do experimento em outros centros de pesquisa.