Navegando por Assunto "Sensores"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de Ordenação
Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Desenvolvimento de protótipos com arduino para monitoramento de parâmetros da água no cultivo de Macrobrachium amazonicum (Heller, 1862)(2026-02-23) LACERDA , Kelvin Marlon Barbosa; MACIEL, Carlos Murilo Tenório; http://lattes.cnpq.br/5979732735685066O camarão de água doce Macrobrachium amazonicum (Heller, 1862) possui elevada relevância produtiva, social e econômica na Região Amazônica, sendo amplamente utilizado tanto na pesca artesanal quanto em sistemas de cultivo. Apesar dos avanços científicos relacionados ao desenvolvimento de técnicas de manejo e pacotes tecnológicos para a espécie, a adoção de ferramentas de monitoramento ambiental ainda é limitada pelo alto custo, complexidade e baixa acessibilidade dos equipamentos comerciais disponíveis. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo desenvolver e avaliar protótipos de baixo custo, baseados na plataforma Arduino, destinados ao monitoramento de parâmetros físico-químicos da água em sistemas de cultivo de M. amazonicum. Foram desenvolvidos dispositivos para medição de pH, temperatura, vazão, condutividade elétrica (estimada por TDS) e turbidez. Os protótipos foram testados em ambiente laboratorial, sob condições associadas à larvicultura, sendo avaliados quanto à precisão, estabilidade, repetibilidade e aplicabilidade prática por meio da comparação com equipamentos comerciais de referência. O sensor de pH passou por calibração formal utilizando soluções tampão padrão (pH 4,0; 7,0 e 10,0), enquanto o sensor de temperatura foi verificado por comparação direta com instrumentos laboratoriais, assegurando confiabilidade às medições. Também foi realizada análise estimativa de custos com base nos componentes utilizados, evidenciando a viabilidade técnica e econômica da replicação dos sistemas. Os protótipos de pH e temperatura apresentaram desempenho compatível com equipamentos comerciais, indicando viabilidade para monitoramento contínuo. O sensor de vazão apresentou desempenho satisfatório em fluxo contínuo, mas foi descontinuado devido à interferência de bolhas de ar na aplicação pretendida. Os sensores de turbidez e TDS mostraram limitações de precisão e sensibilidade, demandando ajustes e calibração mais refinada. A utilização de impressão 3D, associada à implementação de alimentação por bateria recarregável e sistema experimental de registro automatizado de dados, ampliou a portabilidade e o potencial de aplicação dos dispositivos. Conclui-se que os protótipos desenvolvidos constituem alternativa acessível e tecnicamente promissora para o monitoramento ambiental em sistemas aquícolas de pequeno porte.Trabalho de Curso - Graduação - Monografia Acesso aberto (Open Access) Estudo e aplicação de redes neurais recorrentes para a imputação de dados em monitoramento da integridade de estruturas civis(2019) HOUNSOU, Israël Sèwanou; SILVA, Moisés Felipe Mello da; http://lattes.cnpq.br/8154941342611201; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649Na contemporaneidade, novos desenvolvimentos e métodos tecnológicos estão sendo utilizados como parte de um processo denominado de Monitoramento de Integridade Estrutural (em Inglês Strutural Health Monitoring - SHM). O SHM consiste no desenvolvimento de estratégias para detecção, prevenção e caracterização de danos indesejáveis em estruturas civis e mecânicas de comportamento estático (i.e., prédios, pontes, ferrovias) e dinâmicos (i.e., satélites, veículos, equipamentos industriais). Um grande número de sensores coleta as informações em um intervalo de tempo, o que pode gerar uma quantidade elevada de dados que precisam ser transmitidos e armazenados. No entanto, a falha ou outros problemas de funcionamento podem causar a perda de dados, o que impacta diretamente análise e tomada de decisões. Para contornar esse problema, uma nova técnica aparece: A Imputação de dados. Um processo de imputação basicamente substitui os dados perdidos por valores adequados correspondentes a região de dados faltantes; “preenche” os dados perdidos da aplicação com valores plausíveis. Essa imputação é uma prática de preenchimento de dados faltantes e evita a complexidade gerada pelos dados faltantes. Para isto que este trabalho procederá a um estudo comparativo de várias técnicas de imputação referindo-se à imputação por média, moda, regressão, knn e redes neurais recorrentes. Baseado nisto, este trabalho propõe um método de avaliação compara a taxa de erros gerada na detecção de danos. Os métodos foram testados utilizando conjuntos de dados de um sistema de monitoramento instalados na ponte Z-24 (Suíça), que foi submetida a condições de variabilidades diversas, além de ensaios progressivos de dano. A ocorrência de dados ausentes foi feita de maneira artificial. Os resultados mostram que a imputação por rede neural recorrente fornece os melhores resultados.