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Navegando Ibirité por Orientador "Doutor Diego Henrique de Souza Chaves"
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- ItemDESENVOLVIMENTO DE UM MODELO COMPUTACIONAL PARA SIMULAÇÃO E CONTROLE DE TORQUE EM VEÍCULO(2025-02-20) Mendes, Lorran Luciano Oliveira ; Doutor Diego Henrique de Souza ChavesEste estudo propõe o desenvolvimento de um modelo computacional para simulação e controle de torque em um veículo equipado com câmbio automático de nove marchas, operando sob condições com motorista e quatro passageiros. Para atingir este objetivo, foram coletados da- dos veiculares por meio do sistema On-Board Diagnostics (OBD), permitindo a identificação e análise das variáveis para o controle do torque, tais como a rotação do motor, a posição do ace- lerador e os diferentes componentes do torque. Com base na análise dos dados, foi desenvolvido um modelo computacional que integra controladores PID em malha fechada e em modelo ARX para ajustar a aplicação do torque. As simulações realizadas, por meio do ambiente de modela- gem, evidenciaram que a combinação do controlador PID é eficaz para reduzir a discrepância entre o torque requisitado e o torque efetivamente aplicado. Em especial, a configuração de- nominada PIDARX6 demonstrou o melhor desempenho, apresentando um erro médio (RMSE) satisfatório em relação à curva de consumo mínimo, o que sugere um potencial significativo para a redução do consumo de combustível e a melhoria da eficiência energética do veículo. Dessa forma, o modelo desenvolvido contribui para o aprimoramento do desempenho dos veículos, oferecendo uma ferramenta promissora para a melhoria dos sistemas veiculares em condições reais de operação
- ItemINTEGRAÇÃO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA GESTÃO DE ATIVOS DE TECNOLOGIA DA AUTOMAÇÃO(2025-02-27) Medeiros, Victor Henrique de Mattos; Doutor Diego Henrique de Souza ChavesA gestão de ativos de tecnologia da automação é uma prática necessária na eficiência operacio- nal das indústrias. No entanto, um dos grandes desafios enfrentados pelas empresas é a falta de um sistema estruturado para gestão de ativos com base em fatores críticos e operacionais, como risco operacional, ciclo de vida, sobressalentes e impacto financeiro. Decisões tomadas sem um critério bem definido, pode levar a falhas inesperadas, desperdício de recursos e intervenções de manutenção ineficientes. Este trabalho propõe a integração da Inteligência Artificial (IA) para auxiliar na tomada de decisão na gestão de ativos, utilizando técnicas de aprendizado de má- quina e clusterização. A metodologia adotada incluiu a coleta e tratamento de dados de ativos de automação de uma planta industrial real, a definição de um critério de priorização baseado em múltiplas variáveis e a aplicação do algoritmo K-Means para segmentação dos ativos em clus- ters. A qualidade da clusterização foi avaliada por métricas como Silhouette Score, garantindo uma divisão dos ativos conforme sua criticidade e relevância operacional. Os resultados demons- traram que a abordagem proposta permite categorizar ativos de forma a identificar aqueles com maior impacto operacional e necessidade de atenção prioritária. Além disso, foi desenvolvida uma interface interativa para visualização dos clusters, facilitando a interpretação dos dados e auxiliando na tomada de decisão estratégica. Os resultados demonstram que a utilização de IA na gestão de ativos pode contribuir para a redução de custos, a mitigação de riscos e o aumento da confiabilidade operacional, representando um avanço significativo para a manutenção preditiva e gestão estratégica de ativos na indústria.
- ItemIntegração de um sistema de reconhecimento facial na assistência a pessoas com Alzheimer(2025-02-27) Cunha, Gustavo Canuto; Doutor Diego Henrique de Souza ChavesO presente trabalho teve como objetivo desenvolver um sistema de reconhecimento facial para auxiliar pessoas com Alzheimer no reconhecimento de familiares e cuidadores. A proposta busca oferecer uma ferramenta acessível que possa contribuir para a qualidade de vida dos pacientes, reduzindo a desorientação causada pela perda de memória. Para isso, foi criado um sistema capaz de identificar rostos em tempo real e anunciar verbalmente o nome da pessoa reconhecida, proporcionando um suporte auditivo que auxilia no reconhecimento. Além da identificação visual, foram realizados testes para avaliar o impacto de condições adversas, como imagens desfocadas, garantindo que o sistema pudesse funcionar mesmo em situações menos favoráveis. Também foram aplicadas medidas para evitar repetições excessivas das identificações, tornando o uso mais intuitivo e agradável para o usuário. Os dados obtidos demonstraram que o sistema é uma alternativa viável para auxiliar pessoas com Alzheimer, permitindo que reconheçam aqueles ao seu redor de maneira mais fácil e independente. A tecnologia utilizada mostrou-se eficiente e acessível, podendo ser aplicada em dispositivos simples, o que facilita sua adoção por famílias e instituições de cuidado.