Navegando por Autor "PARENTE, Ricardo Silva"
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Item Algoritmo de Avaliação Ergonômica de Trabalho (AET)(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2022-02-14) PINTO, Leandro Soares; LEITE, Jandecy Cabral; PARENTE, Ricardo Silva; http://lattes.cnpq.br/9725512588492306; http://lattes.cnpq.br/7279183940171317Este documento descreve um programa de computador registrado sob o número BR512023001315-3, cujo objetivo é avaliar ergonomicamente as condições de trabalho utilizando um algoritmo especializado. O Algoritmo de Avaliação Ergonômica de Trabalho (AET) foi desenvolvido para identificar e analisar fatores de risco ergonômico em diversas atividades laborais, promovendo a saúde ocupacional e a prevenção de doenças relacionadas ao trabalho. Através de uma análise detalhada, o programa ajuda a implementar melhorias no ambiente de trabalho, contribuindo para a segurança e bem-estar dos trabalhadores. O registro do programa é válido por 50 anos a partir de 1º de janeiro de 2023.Item Algoritmo de Previsão de Velocidade do Vento - HW+NARX(Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), 2021-06-27) PARENTE, Ricardo Silva; ALENCAR, David Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/4890967546423188Este documento descreve um programa de computador registrado sob o número BR512023001329-3, que apresenta um algoritmo para previsão de velocidade do vento utilizando uma combinação de métodos de suavização exponencial (Holt-Winters, HW) e redes neurais autorregressivas com entradas exógenas (NARX). O objetivo do programa é melhorar a precisão das previsões de velocidade do vento, o que é crucial para diversas aplicações, como energia eólica e monitoramento climático. A combinação dos métodos HW+NARX proporciona uma abordagem robusta, capaz de lidar com a variabilidade e complexidade dos dados meteorológicos. O registro do programa é válido por 50 anos a partir de 1º de janeiro de 2022.Item Computational meta-heuristics based on Machine Learning to optimize fuel consumption of vessels using diesel engines(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2021-05-01) SIQUEIRA JUNIOR, Paulo Oliveira; NASCIMENTO, Manoel Henrique Reis; SILVA, Ítalo Rodrigo Soares; PARENTE, Ricardo Silva; FONSECA JUNIOR, Milton; LEITE, Jandecy Cabral;Com a expansão dos meios de transporte fluvial, principalmente no caso de embarcações de pequeno e médio porte que fazem rotas de maiores distâncias, o custo do combustível, se não for tomado como critério de análise para maior margem de lucro, é considerado um fator primário. fator , considerando que o valor do combustível especificamente diesel para alimentar máquinas de combustão interna é elevado. Portanto, torna-se necessária a utilização de ferramentas que auxiliem na tomada de decisão, como é o caso da presente pesquisa, que visa contribuir com um modelo computacional de previsão e otimização da melhor velocidade para diminuir o custo de combustível considerando as características do SCANIA Máquina 315. modelo de propulsão, de uma embarcação do porto fluvial de Manaus que realiza transporte fluvial para diversos municípios do Amazonas. De acordo com os resultados das simulações, o melhor algoritmo de treinamento da Rede Neural Artificial (RNA) foi o BFGS Quasi-Newton considerando as características do motor para otimização com Algoritmo Genético (AG).Item Digital technologies review for manufacturing processes(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2021-03-31) PARENTE, Ricardo Silva; UHLMANN, Iracyanne RettoÉ evidente que as transformações dos processos industriais causadas pela indústria 4.0 estão adiantadas em alguns países como China, Japão, Alemanha e Estados Unidos. Mas, em contrapartida, os países em desenvolvimento, como o Brasil emergente, parecem ter um longo caminho para alcançar a era digital. Considerando os processos de manufatura como ponto de partida para a ascensão da indústria 4.0, esta pesquisa tem como objetivo mostrar uma revisão sobre as tecnologias mais importantes utilizadas na manufatura inteligente, incluindo os principais desafios para implementá-la no Brasil. Os artigos foram coletados na Web of Science (WoS), compreendendo 114 artigos e 2 livros para fundamentar este estudo. Esta pesquisa exploratória resultou na apresentação de alguns desafios enfrentados pela indústria brasileira para ingressar na nova era industrial, como a precária infraestrutura tecnológica, além da falta de investimento em tecnologias e formação de pessoas qualificadas. Embora a principal motivação desta pesquisa tenha sido apresentar um panorama da manufatura inteligente para o Brasil, os resultados deste estudo contribuem para a maior parte dos países emergentes, reunindo conceitos gerais e abordando aplicações práticas desenvolvidas por diversos pesquisadores da comunidade acadêmica internacional.Item Modelo híbrido utilizando holt-winters e rede neural não linear autoregressiva com entradas exógenas (narx) para previsão da velocidade do vento(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2021-07-27) PARENTE, Ricardo Silva; ALENCAR, David Barbosa de; http://lattes.cnpq.br/4890967546423188A matriz energética eólica vem aumentando gradativamente nos últimos anos e sua importância para a indústria de energia renovável é cada vez mais atrelada aos benefícios em relação ao meio ambiente, com esta crescente da matriz energética as pesquisas em torno da geração de energia eólica também vem aumentando, sendo uma das vertentes a previsão da velocidade do vento, pois com isso é possível prever a geração de energia eólica e diminuir a taxa de erros em tomadas de decisões na indústria de geração de eletricidade por meio da matriz eólica. Tendo em vista a problemática de tomadas de decisões e imprevisibilidade da velocidade do vento, o presente trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo híbrido para a previsão da velocidade do vento que pode ser utilizada na geração de energia eólica, baseado em Suavização Exponencial de Holt-Winters (HW) e Rede Neural Não Linear AutoRegressiva com Entradas Exógenas (NARX). Nos materiais e métodos foi usado a base de dados do projeto SONDA (Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais) organizado pelo INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), no qual optou-se por utilizar os dados anemométricos da estação de Brasília – BRB e Petrolina – PTR, onde foram usados dados dos anos de fevereiro de 2005 a março de 2019 da estação de BRB para treinamento, validação e testes, e de janeiro de 2006 a dezembro de 2015 da estação de PTR para simulações do HW, NARX e o modelo proposto. Os resultados obtidos com o modelo híbrido proposto HW-NARX foram comparados com os algoritmos de previsão de series temporais com sazonalidade HW e NARX, no qual o modelo proposto conseguiu atingir resultados de performance e previsibilidade melhores que o HW e o NARX para os horizontes de tempo de ultra-curto prazo, médio prazo e longo prazo, no qual foram utilizados como parâmetros de performance os erros MSE, RMSE e MAPE.Item Uma Proposta Inovadora Utilizando Blockchain para a Gestão Financeira em Obras Públicas, Tendo como Base o Sistema Brasileiro(Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia, 2021) PARENTE, Ricardo Silva; NASCIMENTO, Manoel Henrique ReisEste capítulo apresenta uma proposta inovadora para a gestão financeira em obras públicas no Brasil utilizando a tecnologia blockchain. O objetivo é aumentar a transparência e a eficiência no uso de recursos públicos, reduzindo a possibilidade de corrupção e desvios financeiros. A proposta inclui a criação de um sistema baseado em blockchain que registra e monitora todas as transações financeiras de maneira segura e imutável, permitindo auditorias em tempo real. O estudo discute as implicações práticas da implementação dessa tecnologia no setor público e propõe um modelo adaptado à realidade brasileira.