Navegação Teses por assunto "neural networks"

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  • IPEN-DOC 25235

    BARABÁS, ROBERTA de C. . Neurociências aplicadas ao ensino-aprendizagem da tecnologia nuclear / Neuroscience applied to the teaching-learning of nuclear technology . 2018. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 179 p. Orientador: Gaianê Sabundjian. DOI: 10.11606/T.85.2018.tde-29112018-075151

    Abstract: Embora a tecnologia nuclear tenha aplicações benéficas para diversas áreas, como saúde, indústria, agricultura, produção de energia, entre outras, a sua aceitação ainda é restrita e há várias barreiras para o seu uso. A falta de conhecimento assertivo sobre essa tecnologia gera preconceito com relação à sua utilização. Preconceitos podem ser explícitos, que são conscientes, ou implícitos, inconscientes. No entanto, conscientes ou inconscientes, eles influenciam o comportamento e as atitudes. As experiências nas memórias explícita e implícita podem ser transferidas de uma para a outra. Assim, preconceitos ou associações inconscientes podem ser modificados pela memória explícita, ou seja, um novo conhecimento pode reduzi-los ou revertê-los. Para uma educação transformadora, o professor tem um papel central; entretanto, para que ele transmita o conhecimento de forma imparcial, é necessário que tenha uma visão livre de preconceitos. Esse trabalho visa desenvolver uma metodologia com apoio em neurociências por meio da qual as associações implícitas referentes às aplicações da tecnologia nuclear por parte dos professores de ciências sejam identificadas e possíveis preconceitos implícitos sejam modificados por meio de novos conhecimentos explícitos. Para identificar preconceitos implícitos são necessários testes específicos de memória implícita. O Teste de Associação Implícita (TAI) foi selecionado para esse trabalho. Seguindo as etapas fornecidas pelo software FreeIAT, o TAI foi customizado a fim de comparar as associações implícitas de participantes com relação às áreas nuclear e petróleo e sua consistência foi averiguada por um pré-teste aplicado a um grupo de especialistas (grupo controle) e de leigos, cujos resultados determinaram um bom valor de Alfa de Cronbach. Um programa multissensorial de 5 horas foi desenvolvido e realizado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN) para um grupo de professores de ciências. O TAI foi aplicado no início e ao término do programa e os resultados das associações implícitas foram comparados. Após seis meses, o TAI foi reaplicado ao mesmo grupo de professores para verificar se as associações implícitas se mantiveram estáveis. Esse programa multissensorial foi comparado com um programa de 12 semanas de ensino tradicional com aulas expositivas realizado no IPEN para alunos ingressantes na pós-graduação. O programa multissensorial foi efetivo para mudar e manter as associações implícitas dos professores referentes às aplicações benéficas da tecnologia nuclear, diferentemente do ensino tradicional com aulas expositivas. Esse trabalho demonstrou que é possível quebrar paradigmas e preconceitos. A abordagem multissensorial possibilitou um conhecimento enriquecido sobre as aplicações da tecnologia nuclear, ou seja, promoveu novas experiências na memória explícita que modificaram as associações prévias armazenadas na memória implícita. Assim, o programa multissensorial demonstrou ser uma ferramenta eficaz, capaz de produzir e manter mudanças nas associações implícitas, de baixo custo e pode ser aplicado em diversas áreas para mudar as associações implícitas e reverter preconceitos. Os resultados demonstraram que esse trabalho de doutorado teve êxito no que se propôs, contribuindo, assim, para a difusão do conhecimento das aplicações benéficas da tecnologia nuclear e, consequentemente, para a sua desmitificação. Essa metodologia completa poderá ser empregada em outras áreas para identificar, modificar e/ou reverter preconceitos ou estereótipos implícitos.

    Palavras-Chave: neural networks; artificial intelligence; expert systems; education; training; learning; technology transfer; nuclear power; memory management; shape memory effect; human factors; measuring instruments

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  • IPEN-DOC 26638

    MORAES, DAVI A. . Planta experimental para monitoração e diagnóstico de falhas utilizando inteligência artificial / Experimental plant for monitoring and fault diagnostic using artificial intelligence . 2019. Tese (Doutorado em Tecnologia Nuclear) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 162 p. Orientador: Iraci Martinez Pereira Gonçalves. DOI: 10.11606/T.85.2020.tde-03022020-110813

    Abstract: Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de potência do tipo PWR e posterior aplicação de Inteligência Artificial na Monitoração e Diagnóstico de Falhas, por meio dos métodos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a planta experimental, tornou-se possível aplicar conceitos inovadores de modelagem de sistemas (Digital Twin) on line para a monitoração e diagnóstico de falhas individuais e/ou combinadas. Conclui-se que, embora ambos os sistemas de monitoração apresentaram resultados satisfatórios, o GMDH demonstrou um melhor desempenho em relação às Redes Neurais, pois além de apresentar valores de desvios médios menores do que o modelo utilizando Redes Neurais, foi possível realizar a monitoração de todas as variáveis, enquanto que utilizando Redes Neurais não foi possível monitorar as variáveis de potência do aquecedor, nível, e potência e vazões das bombas. A inserção de falhas em uma ou mais variáveis de temperatura, repercutiu na estimativa da rede para as demais variáveis, porém não impediu que o Sistema de Monitoração identificasse a falha. Para determinar o comportamento do Sistema de Monitoração com falhas múltiplas, foram aplicadas falhas simultâneas nos sensores de temperatura.

    Palavras-Chave: variational methods; mathematical models; numerical solution; artificial intelligence; genetic algorithms; neural networks; computerized simulation; system failure analysis; sensors; temperature distribution; medicinal plants; diagnosis; diagnostic techniques; diagnostic uses

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  • IPEN-DOC 05066

    BAPTISTA FILHO, BENEDITO D. . Redes neurais para controle de sistemas de reatores nucleares. 1998. Tese (Doutoramento) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 177 p. Orientador: Adalberto Jose Soares.

    Palavras-Chave: neural networks; control systems; reactor control systems; manipulators; natural convection; temperature control; heat transfer; nuclear facilities; computerized simulation; n codes; b codes

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  • IPEN-DOC 12786

    BIANCHI, PAULO H. . Sistema de identificação e classificação de transientes em reatores nucleares / Nuclear reactors transients identification and classification system . 2008. Dissertação (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, São Paulo. 94 p. Orientador: Benedito Dias Baptista Filho. DOI: 10.11606/D.85.2008.tde-01092009-170824

    Abstract: Este trabalho descreve o estudo e testes de um sistema capaz de identificar e classificar os transientes, ou estados transitórios, de sistemas termo-hidráulicos, utilizando a técnica de redes neurais artificiais do tipo mapas de características auto-organizáveis, com o objetivo de sua implantação nas novas gerações de reatores nucleares. A técnica desenvolvida neste trabalho consiste no uso de múltiplas redes para fazer a classificação e identificação dos estados transitórios, sendo cada uma especialista em um respectivo transitório do sistema, que competem entre si por meio do erro de quantização, que é uma medida gerada por estas redes neurais. Esta técnica se mostrou eficiente, apresentando características muito promissoras no que diz respeito ao desenvolvimento de novas funcionalidades em futuros projetos. Uma dessas características consiste no potencial de que a rede, além de responder qual estado transitório está em curso, também pode oferecer informações adicionais sobre esse transitório.

    Palavras-Chave: reactors; thermal hydraulics; transients; neural networks; maps

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  • IPEN-DOC 15703

    SANTOS, ROBERTO C. dos . Utilizacao de redes neurais artificiais para determinar o tempo de resposta de sensores de temperatura do tipo RTD / Time response of temperature sensors using neural networks . 2010. Dissertacao (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP, São Paulo. 72 p. Orientador: Iraci Martinez Pereira. DOI: 10.11606/D.85.2010.tde-15082011-085540

    Abstract: Em um reator nuclear PWR a temperatura do refrigerante do circuito primário e a da água de realimentação são medidas usando RTD (Resistance Temperature Detectors), ou termômetros de resistência. Estes RTDs alimentam os sistemas de controle e segurança da usina e devem, portanto, ser muito precisos e ter bom desempenho dinâmico. O tempo de resposta dos RTDs é caracterizado por um parâmetro denominado de Constante de Tempo, definido como sendo o tempo que o sensor leva para atingir 63,2% do seu valor final após sofrer uma variação de temperatura em forma de degrau. Este valor é determinado em laboratório, porém as condições de operação de reatores nucleares são difíceis de ser reproduzidas. O método LCSR (Loop Current Step Response), ou teste de resposta a um degrau de corrente, foi desenvolvido para medir remotamente o tempo de resposta dos RTDs. A partir desse teste, a constante de tempo do sensor é calculada através de uma transformação LCSR que envolve a determinação das constantes modais do modelo de transferência de calor. Este cálculo não é simples e requer pessoal especializado. Por este motivo, utilizou-se a metodologia de Redes Neurais Artificiais para estimar a constante de tempo do RTD a partir do LCSR. Os testes LCSR foram usados como dados de entrada da RNA; os testes de Imersão Rápida foram usados para determinar a constante de tempo dos sensores, sendo estes os valores desejados de saída da rede. Esta metodologia foi aplicada inicialmente a dados teóricos, simulando dez sensores com diferentes valores de constante de tempo, resultando em um erro médio de aproximadamente 0,74 %. Dados experimentais de 3 diferentes RTDs foram usados para estimar a constante de tempo, resultando em um erro máximo de 3,34 %. Os valores de constante de tempo estimados pelas RNAs foram comparados com aqueles obtidos pelo método tradicional, obtendo-se um erro médio de 18 % o que mostra que as RNAs são capazes de estimar a constante de tempo de uma forma precisa.

    Palavras-Chave: reactor monitoring systems; electric heating; temperature measurement; sensors; radiation detectors; neural networks

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  • IPEN-DOC 07285

    ROSSI, ROSA H.P.S. . Utilizacao de redes neurais na monitoracao da potencia do reator IEA-R1. 2001. Dissertacao (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. 151 p. Orientador: Adalberto Jose Soares.

    Palavras-Chave: iear-1 reactor; nuclear power; monitoring; neural networks; reactor monitoring systems; reactor instrumentation

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  • IPEN-DOC 11340

    BUENO, ELAINE I. . Utilização de redes neurais artificiais na monitoração e detecção de falhas em sensores do reator IEA-R1. 2006. Dissertacao (Mestrado) - Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP, Sao Paulo. p. Orientador: Daniel Kao Sun Ting. DOI: 10.11606/D.85.2006.tde-22052007-153127

    Abstract: Os estudos na área de Monitoração e Diagnóstico de Falhas têm sido estimulados devido ao aumento crescente em qualidade, confiabilidade e segurança nos processos de produção, onde a interrupção da produção por alguma anomalia imprevista pode colocar em risco a segurança do operador, além de provocar perdas econômicas, aumentando os custos com a reparação de algum equipamento danificado. Tendo em vista estes dois fatores, o fator econômico e a própria questão de segurança do operador, torna-se necessário a implementação de Sistemas de Monitoração e Detecção de Falhas. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Detecção de Falhas usando a metodologia de Redes Neurais Artificiais que foi aplicado ao reator de pesquisas IEA-R1. O desenvolvimento deste sistema foi dividido em três etapas: sendo a primeira etapa dedicada à monitoração, a segunda a detecção, e a terceira ao diagnóstico de falhas. Na primeira etapa, foram treinadas diversas Redes Neurais Artificiais para a monitoração das variáveis de temperatura, potência e taxa de dose. Para tanto foram utilizadas duas bases dados: uma contendo dados gerados por um modelo teórico do reator, e outra contendo dados referentes a uma semana típica de operação. Na segunda etapa, as redes treinadas para realizar a monitoração das variáveis, foram testadas com uma base de dados contendo falhas inseridas artificialmente nos sensores de temperatura. Como o limite máximo de erro de calibração para termopares especiais é de , foram inseridas falhas de ± nos sensores responsáveis pela leitura das variáveis T3 e T4. Na terceira etapa foi desenvolvido um Sistema Fuzzy para realizar o diagnóstico de falhas, onde foram consideradas 3 condições possíveis de falhas: condição normal, falha de −, e falha de , sendo que o sistema desenvolvido indicará qual o sensor de temperatura está com falha. Cº5,0±Cº1Cº1Cº1+

    Palavras-Chave: iear-1 reactor; artificial intelligence; neural networks; failures; temperature monitoring; monitoring; reactor control systems

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Autor: Maprelian

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O gerenciamento do Repositório está a cargo da Biblioteca do IPEN. Constam neste RI, até o presente momento 20.950 itens que tanto podem ser artigos de periódicos ou de eventos nacionais e internacionais, dissertações e teses, livros, capítulo de livros e relatórios técnicos. Para participar do RI-IPEN é necessário que pelo menos um dos autores tenha vínculo acadêmico ou funcional com o Instituto. Nesta primeira etapa de funcionamento do RI, a coleta das publicações é realizada periodicamente pela equipe da Biblioteca do IPEN, extraindo os dados das bases internacionais tais como a Web of Science, Scopus, INIS, SciElo além de verificar o Currículo Lattes. O RI-IPEN apresenta também um aspecto inovador no seu funcionamento. Por meio de metadados específicos ele está vinculado ao sistema de gerenciamento das atividades do Plano Diretor anual do IPEN (SIGEPI). Com o objetivo de fornecer dados numéricos para a elaboração dos indicadores da Produção Cientifica Institucional, disponibiliza uma tabela estatística registrando em tempo real a inserção de novos itens. Foi criado um metadado que contém um número único para cada integrante da comunidade científica do IPEN. Esse metadado se transformou em um filtro que ao ser acionado apresenta todos os trabalhos de um determinado autor independente das variáveis na forma de citação do seu nome.

A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.

1. Portaria IPEN-CNEN/SP nº 387, que estabeleceu os princípios que nortearam a criação do RDI, clique aqui.


2. A experiência do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEN-CNEN/SP) na criação de um Repositório Digital Institucional – RDI, clique aqui.

O Repositório Digital do IPEN é um equipamento institucional de acesso aberto, criado com o objetivo de reunir, preservar, disponibilizar e conferir maior visibilidade à Produção Científica publicada pelo Instituto, desde sua criação em 1956.

Operando, inicialmente como uma base de dados referencial o Repositório foi disponibilizado na atual plataforma, em junho de 2015. No Repositório está disponível o acesso ao conteúdo digital de artigos de periódicos, eventos, nacionais e internacionais, livros, capítulos, dissertações, teses e relatórios técnicos.

A elaboração do projeto do RI do IPEN foi iniciado em novembro de 2013, colocado em operação interna em julho de 2014 e disponibilizado na Internet em junho de 2015. Utiliza o software livre Dspace, desenvolvido pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Para descrição dos metadados adota o padrão Dublin Core. É compatível com o Protocolo de Arquivos Abertos (OAI) permitindo interoperabilidade com repositórios de âmbito nacional e internacional.

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