Bayesian Regularizers of Artificial Neural Networks applied to the reliability forecast of internal combustion machines in the short-term

Predictive as well as preventive maintenance are tools of maintenance programs that aim to increase or maintain the life expectancy of an equipment through computational techniques and tools. Bearing in mind that the power generation industry has a high maintenance rate with machines and / or electric generators stopped, this research aims to develop a computational model for predicting the Reliability Key Performance Indicator (KPI) to identify how available the equipment will be in a time span of 22 days, for this the methodology to be used will be based on analyzes and tests of artificial neural network (ANN) architectures using the Bayesian Regularizers training algorithm, alternating the transfer functions in the layers hidden to find the best state of convergence and the minimum Root Mean Square Error (RMSE) value calculated between the real and simulated outputs. According to the results obtained by the training, validation and test steps, the algorithm presented a RMSE rate of 0.0000104202 and a 99.9% correlation between the real and simulated values, thus the model is able to identify which machine will have the greatest efficiency and less efficiency within the defined time span

Computational meta-heuristics based on Machine Learning to optimize fuel consumption of vessels using diesel engines

With the expansion of means of river transportation, especially in the case of small and medium-sized vessels that make routes of greater distances, the cost of fuel, if not taken as an analysis criterion for a larger profit margin, is considered to be a primary factor , considering that the value of fuel specifically diesel to power internal combustion machines is high. Therefore, the use of tools that assist in decision-making becomes necessary, as is the case of the present research, which aims to contribute with a computational model of prediction and optimization of the best speed to decrease the fuel cost considering the characteristics of the SCANIA 315 machine. propulsion model, of a vessel from the river port of Manaus that carries out river transportation to several municipalities in Amazonas. According to the results of the simulations, the best training algorithm of the Artificial Neural Network (ANN) was the BFGS Quasi-Newton considering the characteristics of the engine for optimization with Genetic Algorithm (AG)

Dissertações

Resumos de dissertações defendidas na Universidade Lusófona, na área das ciências da Educação

Multi-Objective Optimization Techniques to Solve the Economic Emission Load Dispatch Problem Using Various Heuristic and Metaheuristic Algorithms

The main objective of thermoelectric power plants is to meet the power demand with the lowest fuel cost and emission levels of pollutant and greenhouse gas emissions, considering the operational restrictions of the power plant. Optimization techniques have been widely used to solve engineering problems as in this case with the objective of minimizing the cost and the pollution damages. Heuristic and metaheuristic algorithms have been extensively studied and used to successfully solve this multi-objective problem. This chapter, several optimization techniques (simulated annealing, ant lion, dragonfly, NSGA II, and differential evolution) are analyzed and their application to economic-emission load dispatch (EELD) is also discussed. In addition, a comparison of all approaches and its results are offered through a case study

JOGOS LÚDICOS NO ENSINO DE CIÊNCIAS: “O THE WALL DA TAXONOMIA ANIMAL” NO ENSINO PÚBLICO DO MUNICÍPIO DE COARI/AM.

Introdução. O presente trabalho abordou a temática “taxonomia animal” através de um jogo lúdico, elaborado pela observação da deficiência no processo de ensino-aprendizagem sobre a temática no ensino público de Coari/AM. Mikuzami (1986), Lepiensk (2014), Pinho (2009), ratificam que “grande parte dos professores ainda possuem didática limitada ao ensino de forma tradicional”, fato observado no passado que se reflete nos dias atuais, limitando o aluno de criar oportunidades na construção do seu conhecimento, especialmente na rede pública de ensino do interior do Amazonas. Em meio a esta realidade, existem diversos cominhos que uma abordagem lúdica acentuada, pode auxiliar na superação deste paradigma vivenciado nas escolas. Objetivo. Diante do exposto, o objetivo deste foi promover aos alunos do nível médio, o jogo lúdico intitulado “O The Wall da Taxonomia”, como uma ferramenta didática para melhoria no processo de ensino-aprendizado em Biologia na rede pública do município de Coari/AM. Método. A atividade teve como público alvo 36 alunos do 2° Ano do Ensino Médio da Escola Estadual Maria Almeida do Nascimento. A priori foi aplicado um questionário para extrair informações a respeito do conteúdo, bem como um questionário a posterior para avaliar a atuação do jogo. Idealizado com base no “Jogo The Wall” assistido em um programa de TV, com regras adaptadas ao processo de ensino-aprendizagem, contendo vinte e cinco questões do conteúdo a serem trabalhadas com auxílio de projetor de imagens, as quais conferem à dinâmica e ludicidade do jogo, confeccionado através de material recicláveis e de baixo custo. A abordagem previa do conteúdo foi realizada de forma crucial para relacionar ao jogo, apresentando principais conceitos, aplicação no contexto regional, enfoque para o emprego da Taxonomia no dia-a-dia. O jogo foi realizado dividindo os alunos em duas equipes. Ambas participaram de dez rodadas através de realização de dez perguntas e respostas simultaneamente, obtendo pontuação prévia de cem pontos, que crescia ou diminuía de valor conforme acerto ou erro das questões, respectivamente. A depender da equipe eram escolhidas até três bolas para percorrer o jogo, na qual elas estacionavam em valores diferentes para adição ou subtração da pontuação, com tempo estipulado de trinta segundos para fornecimento das respostas, apenas um critério de consulta ao professor. A equipe vencedora possuiu maior pontuação acumulada ao final das rodadas. Resultado. Observou-se que 94,1 % dos discentes não possuíam inferências prévias do assunto relacionado à taxonomia, a classificação dos seres vivos em si, bem como em sua totalidade relataram que o processo de ensino aprendizagem ministrada de forma obsoleta ou tradicional. Verificou-se ainda que, durante e depois da aplicação do jogo didático, um acentuado interesse por parte dos alunos em obterem aulas mais interativas e dinâmica, relatado pela totalidade da turma. Conclusão. A proposta lúdica, interativa e didática promovida permitiu a criação de um ambiente favorável para interações de diálogo entre o professor e os alunos e entre os próprios alunos, importante para o processo de ensino-aprendizagem, pois os alunos manifestam suas ideias, habilidades, senso crítico, bem como suas dificuldades conceituais e seus entendimentos

Maintenance Management with Application of Computational Intelligence Generating a Decision Support System for the Load Dispatch in Power Plants

The development of a computational tool to support the decision of load dispatch according to the operational conditions of motors and generators of power plants is proposed, which are classified in relation to the probabilities of faults by a fuzzy system developed in this text, from indicators obtained from the analysis of lubricating oil, vibration analysis, and thermography of power generation equipment. The basis for the study is based on the principle of operation and operational conditions of the equipment to be dispatched for generation in a power plant, in addition to its particularities as specific consumption and the polluting emission for each equipment. In this way, this work aims not only to provide the tools to monitor these equipment but also, based on the management reports of vibration, temperature, and oil analysis, take corrective actions to maintain the necessary reliability and achieve the quality of the service through a preclearance procedure that takes into account the operating conditions of the equipment, obtaining performance indicators of the plan

Os benefícios do aleitamento na microbiota intestinal / The benefits of breastfeeding in the intestinal microbiota

Objetivo-. Este estudo teve por objetivo evidenciar os benefícios que o Aleitamento Materno gera para a microbiota intestinal, gerando efeitos positivos para a saúde do bebê e evitando que bactérias patógenas sejam predominantes ocasionando quadros patológicos. Metodologia- Foram coletados dados de artigos científicos que possuem temas relacionados com aleitamento materno e microbiota intestinal. Resultados- A prática errônea nas maternidades de prescrever fórmulas sem indicações específicas pode influenciar negativamente no Aleitamento Materno e impedir que a flora intestinal do recém-nascido seja estabelecida ocasionando benefícios ao organismo e permitindo que o organismo do recém-nascido fique suscetível a patologias. Conclusão- O Leite materno é rico em componentes que conferem saúde ao hospedeiro, dentre esses destacamos os probióticos que influenciam em vários mecanismos do organismo do recém-nascido

Recomendação Especial

A imunoterapia pelo BCG ou por qualquer outro mêtodo deverá sempre ser precedida e acompanhada pela avaliação imunológica do paciente

Normas e Recomendações para o Emprego do BCG em Câncer

Normas e recomendações da Divisão Nacional de Câncer – Ministério da Saúde, para o emprego do BCG em câncer

Vaccinia Virus Infection in Monkeys, Brazilian Amazon

To detect orthopoxvirus in the Brazilian Amazon, we conducted a serosurvey of 344 wild animals. Neutralizing antibodies against orthopoxvirus were detected by plaque-reduction neutralizing tests in 84 serum samples. Amplicons from 6 monkey samples were sequenced. These amplicons identified vaccinia virus genetically similar to strains from bovine vaccinia outbreaks in Brazil