https://hdl.handle.net/1884/39846 2026-09-03T23:29:27Z 2026-09-03T23:29:27Z https://hdl.handle.net/1884/107045 2026-08-17T16:19:48Z 2026-01-01T00:00:00Z

Simulação numérica da convecção natural em meios porosos aplicada a silos de armazenamento Resumo: O armazenamento adequado de grãos é essencial para a preservação de sua qualidade, sendo a temperatura um dos principais fatores que influenciam esse processo. Nesse contexto, a convecção natural exerce papel fundamental no campo de temperaturas no interior de silos, podendo levar à formação de gradientes de temperatura e bolsões de calor. Este trabalho tem como objetivo analisar a transferência de calor por convecção natural em silos de armazenamento de grãos por meio de modelagem numérica em geometria bidimensional, considerando o escoamento em meio poroso sob a hipótese de desequilíbrio térmico local entre as fases sólida (grãos) e fluida (ar intersticial). O modelo matemático foi formulado a partir das equações de conservação de massa, quantidade de movimento e energia, sendo esta última resolvida separadamente para cada fase, de modo a capturar com maior fidelidade os fenômenos de troca térmica no interior da massa granular. A modelagem do escoamento considerou as forças de empuxo associadas às variações de densidade, responsáveis pela indução da convecção natural. Inicialmente, foi desenvolvido um código em FORTRAN, onde as equações governantes foram resolvidas por meio do método dos volumes finitos, e com emprego do algoritmo SIMPLE para solução do acoplamento pressão-velocidade, com resultados obtidos em regime permanente. Posteriormente, buscando otimização do tempo computacional e melhoria na convergência das simulações numéricas realizadas, foi empregado o software comercial Ansys® Fluent, com resultados obtidos em regime transiente. O modelo foi previamente validado com dados da literatura, permitindo a realização de análises envolvendo diferentes condições térmicas de contorno, variações de porosidade associadas a diferentes tipos de grãos e modificações na geometria do silo. Os resultados evidenciam a formação de padrões convectivos característicos, com presença de vórtices e bolsões de calor, cuja intensidade e persistência dependem das propriedades do meio e das condições impostas; Abstract: Proper grain storage is essential for preserving grain quality, with temperature being one of the main factors influencing this process. In this context, natural convection plays a fundamental role in the temperature field inside storage silos, potentially leading to the formation of temperature gradients and hot spots. This work aims to analyze heat transfer by natural convection in grain storage silos through numerical modeling in a two dimensional geometry, considering flow through a porous medium under the assumption of local thermal non-equilibrium between the solid phase (grains) and the fluid phase (interstitial air). The mathematical model was formulated based on the conservation equations of mass, momentum, and energy, with the latter being solved separately for each phase in order to more accurately capture the thermal exchange phenomena within the granular mass. The flow modeling considered buoyancy forces associated with density variations, which are responsible for inducing natural convection. Initially, a FORTRAN code was developed, where the governing equations were solved using the finite volume method, employing the SIMPLE algorithm for pressure–velocity coupling, with results obtained under steady-state conditions. Subsequently, aiming to optimize computational time and improve the convergence of the numerical simulations, the commercial software Ansys® Fluent was employed, with results obtained under transient conditions. The model was previously validated against data available in the literature, allowing analyses involving different thermal boundary conditions, porosity variations associated with different grain types, and modifications in silo geometry. The results demonstrate the formation of characteristic convective patterns, including the presence of vortices and hot spots, whose intensity and persistence depend on the medium properties and imposed conditions Orientador: Prof. Dr. Roberto Carlos Moro Filho; Banca: Roberto Carlos Moro Filho (Presidente da Banca), Eduardo Matos Germer e Sebastião Romero Franco; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 21/05/2026; Inclui referências

2026-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/96432 2026-06-23T18:21:35Z 2025-01-01T00:00:00Z

Applications of data-driven methods in engineering : from manufacturing systems to vehicular connectivity Resumo: Este trabalho tem como objetivo demonstrar as diferentes formas como a coleta e uso de dados podem gerar valor para diferentes áreas da engenharia. Apresentamos quatro artigos com aplicações de aprendizagem de máquina, mineração de processos, ciência e análise de dados em engenharia. Os artigos são divididos em duas áreas abrangentes: planejamento e controle de produção; e utilização de dados de veículos conectados. Os dois primeiros artigos focam no planejamento e controle de produções em manufaturas, com o primeiro sendo uma pesquisa inicial na previsão de tempo remanescente de ordens de produção e o segundo uma pesquisa mais robusta, a qual é continuação e melhora direta do primeiro. Nestes dois artigos, são apresentados modelos de predição de tempo remanescente de ordens de produção orientados ao produto, utilizando métodos de mineração de processo e aprendizagem de máquina. Os modelos foram testados em dados artificiais e em dados de uma manufatura real e apresentaram resultados interessantes. Os dois últimos artigos têm como foco a utilização de dados de veículos conectados para gerar valor em dois diferentes tópicos: eficiência energética e otimização no tamanho de baterias de veículos elétricos. No primeiro desses artigos, uma clusterização com base no contexto é apresentada como solução para tornar rankings de consumo de combustível mais justos, isto é, que comparem os motorístas com mínima influência externa. Neste artigo, tal método de clusterização é demonstrado com dados de veículos reais e também é demonstrada a influência do contexto no consumo de combustível. Utilizando essa clusterização, rankings justos são criados e outras aplicações são propostas. O segundo desses artigos explora, em parte, uma das aplicações propostas no artigo anterior para a clusterização com base no contexto. Neste artigo, são utilizadas técnicas de aprendizagem de máquina e ciência e análise de dados para otimizar o tamanho de baterias de veículos elétricos, considerando os perfis de viagem dos diferentes contextos e considerando diferentes hipóteses de recarregamento. Tamanhos ótimos de baterias são encontrados para diferentes perfis de motoristas; Abstract: This work aims to demonstrate the different ways in which the collection and use of data can generate value for different areas of engineering. We present four papers with applications of machine learning, process mining, data science and analysis in engineering. The papers are divided into two broad areas: production planning and control; and utilizing data from connected vehicles. The first two articles focus on production planning and control in manufacturing, with the first being initial research into predicting the remaining time of production orders and the second more robust research, which is a direct continuation and improvement of the first. These two articles present product-orientated models for predicting the remaining time of production orders using process mining and machine learning methods. The models were tested on artificial data and data from a real manufacturing plant and showed interesting results. The last two papers focus on using data from connected vehicles to generate value in two different topics: energy efficiency and optimizing the size of electric vehicles’ batteries. In the first of these papers, context-based clustering is presented as a solution for making fuel consumption rankings fairer, i.e. comparing drivers with minimal external influence. In this paper, such a clustering method is demonstrated with real vehicles’ data, and the influence of context on fuel consumption is also shown. Using this clustering, fair rankings are created, and further applications are proposed. The second of these papers partly explores one of the applications proposed in the previous paper for context-based clustering. In this paper, machine learning, data science and analysis techniques are used to optimize the size of electric vehicles’ batteries, considering the travel profiles of different contexts and different recharging hypotheses. Optimal battery sizes are found for different driver profiles Orientador: Prof Dr. José Eduardo Pécora Junior; Coorientador: Dr. Eduardo Alves Portela Santos; Banca: José Eduardo Pécora Junior (Presidente da Banca), José Roberto Frega, Roberto Zanetti Freire; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 27/02/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/105238 2026-05-25T14:32:24Z 2025-01-01T00:00:00Z

Aprendizado por reforço aplicado ao problema de alocação de berços no porto de Paranaguá e Antonina Resumo: O Problema de Alocação de Berços (PAB) é um dos principais desafios operacionais enfrentadospor terminais portuários, especialmente em contextos com alta variabilidade de carga, múltiplosoperadores e restrições físicas, como ocorre no sistema da APPA (Administração dos Portosde Paranaguá e Antonina). A alocação eficiente dos navios aos berços impacta diretamente otempo de espera, o uso da infraestrutura e a fluidez da cadeia logística. Diante da naturezaestocástica do ambiente portuário e das limitações dos métodos determinísticos tradicionais,esta dissertação propõe a modelagem do PAB como um Processo de Decisão Sequencial(SDP), resolvido por meio de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning – RL). Aabordagem considera estados definidos por parâmetros operacionais reais, como tipo de carga,tempo de manuseio, configuração dos berços e tempos de troca entre tipos de operação. Aabordagem incorpora técnicas de clusterização funcional para reduzir o espaço de estados emelhorar a especialização das políticas aprendidas. O treinamento é realizado com base emrecompensas projetadas para maximizar a ocupação dos berços e minimizar o tempo de esperadas embarcações. Os resultados obtidos incluem ganhos significativos de eficiência operacionalem relação a políticas tradicionais, como First-In First-Out (FIFO) e Priority of Handling Time(PHT), com destaque para uma redução média de aproximadamente 37% nos tempos deespera das embarcações, além de escalabilidade e robustez frente a incertezas operacionais.Esta abordagem contribui para o avanço de soluções baseadas em inteligência artificial no setorportuário e pode ser replicada em outros terminais com características similares.; Abstract: The Berth Allocation Problem (BAP) is one of the main operational challenges faced by portterminals, especially in contexts with high cargo variability, multiple operators, and physicalconstraints, as observed in the APPA system (Administration of the Ports of Paranaguá andAntonina). Efficient allocation of vessels to berths directly impacts waiting times, infrastructureutilization, and the fluidity of the logistics chain. Considering the stochastic nature of the portenvironment and the limitations of traditional deterministic methods, this dissertation proposesmodeling the BAP as a Sequential Decision Process (SDP), solved through ReinforcementLearning (RL). The approach considers states defined by real operational parameters, such ascargo type, handling time, berth configuration, and switching times between different types ofoperations. The model incorporates functional clustering techniques to reduce the state spaceand improve the specialization of the learned policies. The training process is realized usingreward functions designed to maximize berth occupancy and minimize vessel waiting times.The results achieved include significant operational efficiency gains compared to traditionalpolicies such as First-In First-Out (FIFO) and Priority of Handling Time (PHT), with emphasison an average reduction of approximately 37% in vessel waiting times, in addition to improvedscalability and robustness in the face of operational uncertainties. This approach contributesto the advancement of artificial-intelligence-based solutions in the port sector and can bereplicated in other terminals with similar characteristics. Orientador: Prof. Dr. Eduardo Tadeu Bacalhau; Banca: Eduardo Tadeu Bacalhau (Presidente da Banca), Cassius Tadeu Scarpin e Flavia Barbosa; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 22/12/2025; Inclui referências

2025-01-01T00:00:00Z https://hdl.handle.net/1884/101529 2026-04-06T14:28:04Z 2025-01-01T00:00:00Z

Ferramenta computacional para simulação de voos de aeronaves de asa fixa Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento, a implementação e a validação de um ambiente integrado de simulação de dinâmica de voo para aeronaves de asa fixa. O ambiente foi construído no Matlab/Simulink e combina um modelo dinâmico de seis graus de liberdade com um modelo aerodinâmico de média fidelidade, gerado de forma automatizada pelo método Vortex Lattice (VLM) através do software Athena Vortex Lattice (AVL). A ferramenta automatiza o fluxo completo, desde a definição da geometria pelo usuário até a geração de um banco de dados de coeficientes aerodinâmicos (contendo combinações de ângulo de ataque, derrapagem e deflexões das superfícies de controle) e a simulação dinâmica em tempo real, visualizada de forma imersiva no software FlightGear por meio de comunicação UDP a 30 quadros por segundo. A acessibilidade do sistema é garantida pela automação de etapas que normalmente exigem integração manual entre softwares especializados, reduzindo a necessidade de conhecimento prévio em programação de simulações. A robustez técnica é assegurada pela utilização dos modelos físicos consolidados: equações de movimento de corpo rígido, método VLM para aerodinâmica potencial, transformações de coordenadas entre sistemas aerodinâmico, do corpo, inercial e geodésico (WGS84), e a integração numérica via método de Runge-Kutta de 4ª ordem. O sistema foi validado em dois níveis. Primeiro, o modelo aerodinâmico gerado pelo VLM foi comparado com dados de túnel de vento e CFD para um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT), mostrando correlação de coeficiente de sustentação (CL) com desvios médios inferiores a 10% para ângulos de ataque de 0° a 12°, enquanto a limitação conhecida do método para arrasto parasita foi confirmada. Segundo, a resposta dinâmica integrada foi comparada com dados de ensaios em voo da aeronave 26% Cub Crafters CC11-100 Sport Cub S2. Os resultados mostram a reprodução dos modos dinâmicos fundamentais, com coeficientes de correlação de Pearson superiores a 0,85 ao comparar respostas a entradas de degrau de profundor, ailerons e leme, além do fenômeno phugoid. A ferramenta desenvolvida opera em hardware de consumo (computador pessoal e joystick) e fornece, como saída, visualização em tempo real e telemetria completa dos parâmetros de voo. Os resultados obtidos indicam que o ambiente é funcional e adequado para aplicações que priorizam agilidade e acessibilidade, como projeto conceitual, análise preliminar de qualidades de voo e ensino em engenharia aeronáutica; Abstract: This work presents the development, implementation, and validation of an integrated flight dynamics simulation environment for fixed-wing aircraft. The environment was built in Matlab/Simulink and combines a six-degree-of-freedom dynamic model with a medium-fidelity aerodynamic model, automatically generated using the Vortex Lattice Method (VLM) through the Athena Vortex Lattice (AVL) software. The tool automates the complete workflow, from user-defined geometry to the generation of an aerodynamic coefficients database (containing combinations of angle of attack, sideslip, and control surface deflections) and real-time dynamic simulation, visualized immersively in the FlightGear software via UDP communication at 30 frames per second. The system's accessibility is guaranteed by the automation of steps that typically require manual integration between specialized software, reducing the need for prior knowledge in simulation programming. Its technical robustness is ensured by the use of consolidated physical models: rigid-body equations of motion, the VLM for potential flow aerodynamics, coordinate transformations between aerodynamic, body, inertial, and geodetic (WGS84) systems, and numerical integration via the 4th-order Runge-Kutta method. The system was validated on two levels. First, the VLM-generated aerodynamic model was compared with wind tunnel and CFD data for an Unmanned Aerial Vehicle (UAV), showing lift coefficient (CL) correlation with average deviations below 10% for angles of attack from 0° to 12°, while the method's known limitation for parasitic drag was confirmed. Second, the integrated dynamic response was compared with flight test data from the 26% scale Cub Crafters CC11-100 Sport Cub S2 aircraft. The results show the reproduction of the fundamental dynamic modes, with Pearson correlation coefficients above 0.85 when comparing responses to step inputs in the elevator, ailerons, and rudder, as well as the phugoid phenomenon. The developed tool operates on consumer hardware (personal computer and joystick) and provides, as output, real time visualization and complete flight parameter telemetry. The obtained results indicate that the environment is functional and suitable for applications that prioritize agility and accessibility, such as conceptual design, preliminary flight qualities analysis, and aeronautical engineering education Orientador: Prof. Dr. Roberto Pettres; Banca: Roberto Pettres (Presidente da Banca), Roberto Carlos Moro Filho e Eduardo Matos Germer; Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa : Curitiba, 17/12/2025; Inclui referências; Área de concentração: Mecânica Computacional

2025-01-01T00:00:00Z