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Navegando Artigos por Assunto "1.03.00.00-7 Ciência da Computação"
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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.