Portal Domínio Público - Biblioteca digital desenvolvida em software livre  
Missão
Política do Acervo
Estatísticas
Fale Conosco
Quero Colaborar
Ajuda
 
 
Tipo de Mídia: Texto
Formato:  .pdf
Tamanho:  2,09 MB
     
  Detalhe da ibra
Pesquisa Básica
Pesquisa por Conteúdo
Pesquisa por Nome do Autor
Pesquisa por Periodicos CAPES
 
     
 
Título:  
  Desenvolvimento de um gerador de sinais de uma cuba de redução de alumínio como fonte de dados para aprendizagemde uma rede neural artificial
Autor:  
  Mariângela da Silva Araújo Emerenciano   Listar as obras deste autor
Categoria:  
  Teses e Dissertações
Idioma:  
  Português
Instituição:/Parceiro  
  [cp] Programas de Pós-graduação da CAPES   Ir para a página desta Instituição
Instituição:/Programa  
  UFCG/ENGENHARIA QUÍMICA
Área Conhecimento  
  ENGENHARIA QUÍMICA
Nível  
  Mestrado
Ano da Tese  
  2009
Acessos:  
  624
Resumo  
  A eletrólise do alumínio é um método eletroquímico que consiste em produzir metal; pela mediação de uma corrente elétrica e alumina dissolvida num banho de criolita a temperatura elevada. Atualmente; os modelos matemáticos que representam a dinâmica deste método sob a forma de balanços mássicos e energéticos são constituídos de equações diferenciais comuns acopladas; não-lineares e a coeficientes variáveis. Essa dissertação tem como objetivo desenvolver um gerador de sinais em uma cuba eletrolítica que servirá como fonte de dados para a aprendizagem de uma rede neural artificial; partindo de um modelo linear de ordem dez; com dezoito parâmetros; em função de dac e dma; que descreve o comportamento do processo de redução do alumínio. A modelagem e simulação computacional desse modelo permitiram a visualização e estudo de cada variável e parâmetro envolvido. Determinamos os parâmetros ótimos do modelo e efetuamos uma análise de sensibilidade dos parâmetros; o que nos indica a dependência entre eles e o impacto de cada parâmetro no modelo. Através de uma relação típica entre a resistência (R) e a concentração de alumina (C) foi possível desenvolver um modelo empírico e efetuando um ajuste nos parâmetros; verificamos que o modelo é adequado para representar R e C. O software desenvolvido poderá ser usado como alimentação de uma rede neural artificial que vai retornar os parâmetros para cada situação de operação; nos permitindo determinar novos valores de concentração de alumina; temperatura do banho e massa da crosta sem se fazer necessário a medição.
     
    Baixar arquivo