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dc.creatorNegri, Lucas Hermann-
dc.date.accessioned2017-12-28T15:46:10Z-
dc.date.available2017-12-28T15:46:10Z-
dc.date.issued2017-02-20-
dc.identifier.citationNEGRI, Lucas Hermann. Inteligência computacional no sensoriamento a fibra ótica. 2017. 112 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2873-
dc.description.abstractThis thesis presents new optical fiber sensing methodologies employing computational intelligence approaches seeking for the improvement of the sensing performance. Particularly, artificial neural networks, support vector regression, differential evolution and compressive sensing methods were employed with fiber Bragg grating transducers. Artificial neural networks (multilayer perceptron) and fiber Bragg gratings were used to determine the location of a load applied to a polymethyl methacrylate sheet. A new method based on the application of differential evolution is proposed to solve the inverse scattering problem in fiber Bragg gratings, where constraints are imposed to solve the problem without the need of phase information. A method for detecting multiple loads on a metal sheet is also proposed. In this method, the metal sheet is supported by iron rings containing fiber Bragg gratings, and compressive sensing methods are employed to solve the resulting underdetermined inverse problem. Further developments of the method replaced the iron rings by silicon blocks and employed a new reconstruction method based on compressive sensing and differential evolution. Experimental results show that the proposed computational methods improve the optical fiber sensing and lead to an enhancement of the spatial resolution without increasing the number of transducers.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES; CNPq; Fundação Araucária; FINEPpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectSimulação (Computadores digitais)pt_BR
dc.subjectCompressão de dados (Computação)pt_BR
dc.subjectComunicações ópticaspt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectDigital computer simulationpt_BR
dc.subjectData compression (Computer science)pt_BR
dc.subjectOptical communicationspt_BR
dc.subjectElectric engineeringpt_BR
dc.titleInteligência computacional no sensoriamento a fibra óticapt_BR
dc.title.alternativeComputational intelligence applied to optical fiber sensingpt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR
dc.description.resumoEsta tese apresenta aplicações de inteligência computacional para o aprimoramento de sensoriamento ótico realizado com sensores em fibra ótica. Para tanto, redes neurais artificiais (perceptron de múltiplas camadas), máquinas de vetor de suporte para regressão, evolução diferencial e métodos de sensoriamento compressivo são empregados em conjunto com transdutores de redes de Bragg em fibras óticas. As redes neurais artificiais, máquinas de vetor de suporte para regressão e redes de Bragg são empregadas na localização de uma carga aplicada sobre uma placa de acrílico. É apresentado um novo método utilizando evolução diferencial para a solução do problema do espalhamento inverso em redes de Bragg em fibra ótica, propondo o uso de restrições para solucioná-lo na ausência de informação de fase do sinal refletido. Um método para a detecção de múltiplas cargas posicionadas acima de uma placa de metal é proposto. Neste método, a placa de metal é suportada por anéis de ferro contendo redes de Bragg em fibra ótica e a detecção das cargas é realizada com o uso de métodos de sensoriamento compressivo para a solução do problema inverso subdeterminado resultante. A troca dos anéis de ferro por blocos de silicone e um novo método baseado em sensoriamento compressivo e evolução diferencial são propostos. Os resultados experimentais mostram que os métodos computacionais propostos auxiliam o sensoriamento e podem permitir uma melhoria da resolução espacial do sistema sem a necessidade do aumento do número de elementos transdutores.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0726448318510315pt_BR
dc.contributor.advisor1Fabris, José Luís-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1133118124160525pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Paterno, Aleksander Sade-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2127706553090788pt_BR
dc.contributor.referee1Fabris, José Luís-
dc.contributor.referee2Pohl, Alexandre de Almeida Prado-
dc.contributor.referee3Arruda, Lucia Valeria Ramos de-
dc.contributor.referee4Coelho, Leandro dos Santos-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrialpt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAOpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::TEORIA ELETROMAGNETICA, MICROONDAS, PROPAGACAO DE ONDAS, ANTENASpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS INSTRUMENTACAOpt_BR
dc.subject.capesEngenharia Elétricapt_BR
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