Ufmg Matlab Otimização

Preditor requer o formato das funções de transferência para identificar o processo em questão. 3.2: Técnicas de Identificação A identificação de processos constitui-se assim em uma atividade complexa, tratada muitas vezes como um problema de otimização onde se busca estimar, com a melhor precisão possível, modelos matemáticos representativos. A seleção destes modelos e os ajustes de seus parâmetros são influenciados por muitos fatores como: conhecimento a priori do sistema,…

Mestre (UFU, 2008) Mestre (UFMG, 2007) Mestre (ITA, 2008) Formação Processamento de informação Eletrônica Automação Eletrônica de Processos Elétricos e Industriais Doutor (PPGEE/UFMG, 2010) Eletrônica 12 Erivelton G. Nepomuceno Fernando Lessa Tofoli Gleison F. V. do Amaral Guilherme Ronald Weyers Humberto Mendes Mazzini Jorgeson O. R. dos Santos José Tarcísio Assunção Lane Maria Rabelo Baccarini Leonardo A. R. da Silva Leônidas Chaves de Resende Doutor (PPGEE/UFMG, 2005)…

agrárias e correlatas (MEIRA et al., 1996). Esse termo remonta ao início do uso prioritário de computadores na gestão agropecuária e, atualmente, tem na Agricultura de Precisão (AP) e na Bioinformática uma aplicação intensa da computação na otimização de recursos, provendo um aumento qualitativo na produção, sem necessariamente demandar uma maior área de plantio. O fato, porém, é que as ementas de disciplinas introdutórias à informática, em sua grande parte, não apresentam aos alunos uma

Projeto e Análise de Algoritmos Análise de Complexidade Antonio Alfredo Ferreira Loureiro loureiro@dcc.ufmg.br http://www.dcc.ufmg.br/~loureiro UFMG/ICEx/DCC PAA · Analise de Complexidade ´ 1 Algoritmos • Os algoritmos fazem parte do dia-a-dia das pessoas. Exemplos de algoritmos: – instruções para o uso de medicamentos; – indicações de como montar um aparelho; – uma receita de culinária. • Seqüência de ações executáveis para a obtenção de uma solução para um…

controlador do tipo PI pelo segundo método de Ziegler-Nichols, mas teve desempenho inferior em comparação ao controlador neural. A ferramenta matemática utilizada para a modelagem do sistema e a simulação dos controladores se fez pelo uso do software MATLAB®. Finalmente os controladores foram embarcados de forma prática. Palavras Chaves: Sistema de Tanques Acoplados, Controlador PID e Redes Neurais Artificiais. 5 ABSTRACT This work have had as principal objective to do the control…

atividades de exploração e produção de petróleo. Risco e incerteza. O efeito da diversificação, o conceito de fronteira eficiente e a carteira de mercado. O CAPM. Análise de risco (Sensibilidade e análise de cenários), Simulação por Monte Carlo e otimização por árvore de decisão. A teoria das opções e a caracterização da incerteza futura em inverteza técnica e econômica. Exercício sobre a decisão de investimento em projetos exploratórios. Bibliografia Dixit, A .K. e R.S. Pindyck:…

necessidade de melhorar o desempenho das malhas de controle industriais, foi desenvolvida uma metodologia complexa, porém intuitiva, através da qual é possível sintetizar controladores do tipo PID de qualquer parametrização, baseada em um problema de otimização no domínio da freqüência, que minimiza a diferença entre a resposta do sistema em malha fechada frente à uma variação do tipo degrau unitário, e uma resposta específica desejada, representada pela função desempenho…

Andre, Heloisa, Fabricio e aos colegas de laboratório LCCE/CPH pela ajuda, o caminho não seria percorrido da mesma forma sem a contribuição individual de cada um de vocês; ao CNPq, FAPEMIG pelo apoio financeiro ao autor desse trabalho; ao LCCE - UFMG e à CEMIG / ANEEL pelo financiamento do projeto; e principalmente ao professor, orientador e amigo Selênio, pela incrível paciência e ética que foi empregada durante o desenvolvimento desse projeto. Thales Maia, Belo Horizonte - MG …

Universidade Federal de Minas Gerais Escola de Engenharia PROJETO PEDAGÓGICO DO CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AMBIENTAL VOLUME 1 Belo Horizonte – MG Março de 2012 SUMÁRIO 1 CONTEXTUALIZAÇÃO DA UFMG .......................................................................................................... 1 1.1 DADOS DE IDENTIFICAÇÃO ........................................................................................................................... 1 1.2 PERFIL INSTITUCIONAL,

............................6 2.1. GESTÃO INTEGRADA DOS RECURSOS HÍDRICOS .........................................................6 2.2. MODELOS DE ANÁLISE DE SISTEMAS DE RECURSOS HÍDRICOS......................................7 2.3. MODELOS DE OTIMIZAÇÃO E SIMULAÇÃO...................................................................8 2.3.1 Programação Linear.............................................................................................. 8 2.3.2 Programação não Linear...............