DECEA - Departamento de Ciências Exatas e Aplicadas

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Browsing DECEA - Departamento de Ciências Exatas e Aplicadas by Author "Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende"

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    Uma ferramenta didática para aprendizagem de redes sem fio.
    (2005) Silva, Leandro Fernandes da; Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende; Andrade, Alessandro Vivas; Castro, Cristiano Leite de
    Redes sem fio são formadas por nós dotados de algum poder de processamento computacional, com liberdade para se movimentarem em direções arbitrárias e com a capacidade de estabelecerem conexões temporárias entre si para a transmissão de dados. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma ferramenta de código aberto, desenvolvida para propósitos de aprendizagem dos conceitos básicos relacionados às redes sem fio.
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    A practical codification and its analysis for the generalized reconfiguration problem.
    (2013) Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende; Alexandre, Rafael Frederico; Vasconcelos, João Antônio de
    Distribution network reconfiguration problem is simply aimed at finding the best set of radial configurations among a huge number of possibilities. Each solution of this set ensures optimal operation of the system without violating any prescribed constraint. To solve such problem, it is important to count on efficient procedure to enforce radiality. In this paper, we propose a reliable approach to deal properly with topology constraint enabling algorithm convergence toward optimal or quasi-optimal solutions. A simple and practical codification of individuals used in evolutionary algorithms to solve the generalized reconfiguration problem is detailed in this paper. Mathematical formulation, algorithm, and simulation results are presented for the distribution reconfiguration problem, incorporating a new representation scheme which is immune to topologically unfeasible possibilities. The individual interpretation procedure is straight and it demands no additional data structure or graph preprocessing. Comparisons are made for five well-known distribution systems to demonstrate the efficacy of the proposed methodology. It is also demonstrated that optimal configurations are properly surveyed when single or multiple sources are dealt.
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    Robust feeder reconfiguration in radial distribution networks.
    (2014) Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende; Mendes, Marcus Henrique Soares; Vasconcelos, João Antônio de
    Distribution feeder reconfiguration has been an active field of research for many years. Some recent theoretical studies have highlighted the importance of smart reconfiguration for the operating conditions of such radial networks. In general, this problem has been tackled using a multi-objective formulation with simplified assumptions, in which the uncertainties related to network components have been neglected by both mathematical models and solution techniques. These simplifications guide searches to apparent optima that may not perform optimally under realistic conditions. To circumvent this problem, we propose a method capable of performing interval computations and consider seasonal variability in load demands to identify robust configurations, which are those that have the best performance in the worst case scenario. Our proposal, named the Interval Multi-objective Evolutionary Algorithm for Distribution Feeder Reconfiguration (IMOEA-DFR), uses interval analysis to perform configuration assessment by considering the uncertainties in the power demanded by customers. Simulations performed in three cases on a 70-busbar system demonstrated the effectiveness of the IMOEA-DFR, which obtained robust configurations that are capable to keep such system working under significant load variations. Moreover, our approach achieved stable configurations that remained feasible over long periods of time not requiring additional reconfigurations. Our results reinforce the need to include load uncertainties when analyzing DFR under realistic conditions.
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    Utilização de sinais acústicos para detecção de trincas em dormentes de aço.
    (2010) Yared, Glauco Ferreira Gazel; Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende; Ribeiro, Rodrigo Geraldo; Ribeiro, Marcos Henrique; Thebaldi, Rafael Santos; Nascimento, Leandro Prates do; Oliveira, Paganini Barcellos; Vincic, Jasmina; Silveira, Ingrid Machado; Ferreira, Tiago; Vasconcelos, Renato Lataliza
    Os sistemas ferroviários têm sido amplamente utilizados para o transporte de passageiros, matérias primas e produtos industrializados. Diversas vantagens econômicas e sociais podem ser obtidas por meio da utilizacão do transporte ferroviário. Especificamente, as ferrovias brasileiras têm sido submetidas a um aumento crescente de peso da carga transportada, principalmente devido à demanda das indústrias primárias e secundárias, o que também pode ser notado como uma tendência global. A infra-estrutura ferroviária é afetada diretamente pelo aumento de carga, com destaque para as ferrovias de transporte de cargas pesadas (heavy haul), tal como a EFVM (Estrada de Ferro Vitória-Minas) que é utilizada essencialmente no transporte de minério de ferro. No intuito de se manter a confiabilidade e a segurança de tal sistema de transporte, evitando a ocorrência de acidentes, é necessária a realização de um procedimento preciso de manutenção. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em sinais acústicos medido no ar para o diagnóstico da presença de fissuras microscópicas em dormentes de aço, utilizando-se Redes Neurais Artificiais (RNAs) como ferramentas para classificação. Os resultados obtidos em laboratório forneceram uma taxa de erro de aproximadamente 6%, após a realização de validação cruzada.