Graduações em Engenharias e Ciência da Computação
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Trabalho de Conclusão de Curso Manutenção Preditiva do Acoplamento Flexível de Turbinas Eólicas (GE Renewable Energy)(2020) Fantin, Thiago Hussein; Rocha, Hugo Gonçalves; Scodiero, Gabriel Ulhôa de AvelarAtualmente, a manutenção preditiva vem sendo adotada por empresas dos mais diversos segmentos. Poder prever falhas antes que as mesmas ocorram e diminuir o número de inspeções preventivas nas turbinas é economicamente vantajoso, além de auxiliar na estruturação de um cronograma de manutenção adequado. Visando isto, este projeto tem como tema a implementação de um algoritmo para detecção de anomalia e possíveis falhas nos acoplamentos flexíveis das turbinas eólicas da empresa General Electric Renewable Energy (GE). Para isto, foi implementado um classificador de classe única por SVM (SVM One-Class Classifier) alimentado com 110 arquivos de dados de vibração referentes a 6 turbinas saudáveis fornecidas pela própria General Electric Renewable Energy. O algoritmo teve como objetivo utilizar os dados obtidos pelas turbinas em funcionamento saudável para gerar uma “fronteira” para os valores normais de vibração. Possíveis anomalias seriam consideradas outliers e indicadas como tal. Uma vez treinado, o desempenho do classificador foi validado utilizando 37 arquivos com dados referentes às mesmas 6 turbinas saudáveis e 6 arquivos com dados referentes a 5 turbinas defeituosas, obtendo uma acurácia de 97,30% no primeiro grupo e 100% no segundo grupo. O algoritmo foi desenvolvido no software MATLAB_R2020b.Trabalho de Conclusão de Curso Atuador para coleta de amostras biológicas em drone – SpaceTime Ventures(2020) Acerbi, Alfredo Simões Cassiano; Henriques, Ana Beatriz Bertolucci; Paula, Augusto Franco de; Lemes, Giovana Cristina RochaA Amazônia possui um potencial econômico e intelectual enorme. Com a chegada dos drones autônomos a entrada nas florestas passa ser menos nociva e acaba acelerando o estudo da carga intelectual dos seus ecossistemas. Dado que várias destas amostras habitam as copas das árvores, torna-se necessário utilizar drones com tecnologia específica para coleta durante voo. O presente trabalho desenvolveu dois atuadores controláveis para a coleta de amostras biológicas por drones. O primeiro é referente à coleta de amostras aquosas em bromélias, visando a descoberta de novos vírus e micro-organismos, através de um Gimbal para locomoção de um duto para sucção e sistema de bombeamento peristáltico. O segundo é referente à captura de insetos por meio da disposição de armadilhas instaladas através de um motor DC para disposição e recolhimento e um eletroímã para fixação e desacoplamento da rede. Testes iniciais em laboratório atestam a capacidade dos atuadores de coletar as amostras. A metodologia de gerenciamento também é parte constituinte do trabalho. Utilizou-se uma combinação de dois métodos de gerenciamento de projetos: WBS (Work Breakdown Structure) para dividir as áreas e o escopo do trabalho, e Scrum para gerenciar o andamento do projeto. As ferramentas mostraram-se adequadas para que os objetivos propostos no início do projeto fossem atingidos.