DSpace Communidade:https://hdl.handle.net/ripcmb/302872026-04-22T18:55:04Z2026-04-22T18:55:04ZInvestigação das propriedades mecânicas do alumínio por dinâmica molecular: limite de escoamento, módulos de elasticidade e cisalhamento e coeficiente de poissonGonçalves, Douglas Cabralhttps://hdl.handle.net/20.500.14867/8482902026-03-31T18:40:04Z2026-01-01T00:00:00ZTítulo: Investigação das propriedades mecânicas do alumínio por dinâmica molecular: limite de escoamento, módulos de elasticidade e cisalhamento e coeficiente de poisson
Autor(es): Gonçalves, Douglas Cabral
Descrição: O alumínio destaca-se entre os metais por sua baixa massa específica, elevada
resistência mecânica e excelente resistência à corrosão. Nesse contexto, apresenta-se
uma investigação teórico-computacional das propriedades mecânicas do alumínio por
meio de simulações de dinâmica molecular baseadas no potencial de interação do tipo
Embedded Atom Method. O estudo foi estruturado em duas etapas. Na primeira etapa,
foi avaliado o limite termodinâmico necessário à reprodução das propriedades elásticas
do alumínio, incluindo o módulo de elasticidade, o módulo de cisalhamento e o
coeficiente de Poisson. Os resultados demonstraram que essas propriedades convergem
para valores compatíveis com os obtidos experimentalmente quando o sistema simulado
contém um número suficiente de átomos para representar o comportamento
macroscópico. Por outro lado, observou-se que a tensão limite de escoamento, a
resiliência e a tenacidade permanecem fortemente dependentes do tamanho do sistema,
não alcançando convergência dentro dos limites práticos de simulação. Esses resultados
confirmam a confiabilidade da dinâmica molecular na determinação de propriedades
elásticas, ao mesmo tempo em que evidenciam suas limitações na reprodução de
fenômenos plásticos em escala nanoscópica. Na segunda etapa, investigou-se a
dependência da tensão limite de escoamento em relação à taxa de deformação, em duas
temperaturas distintas. As simulações de tração uniaxial revelaram que o
comportamento do alumínio segue uma lei de potência modificada, que incorpora um
termo de correção proposto neste estudo. Além disso, o valor obtido para a tensão de
referência aproximou-se da tensão teórica de escoamento ideal do alumínio,
confirmando a coerência física do modelo proposto. Os resultados obtidos evidenciam
a viabilidade da metodologia adotada e reforçam a relevância da dinâmica molecular
como ferramenta computacional versátil para a compreensão, em nível atômico, dos
mecanismos que regem o comportamento mecânico dos materiais.
Tipo: masterThesis2026-01-01T00:00:00ZAcoustic-based drone localization and DOA estimation for highly noisy environmentsFernandes, Rigel Procópiohttps://hdl.handle.net/ripcmb/8480012025-09-12T16:44:28Z2025-01-01T00:00:00ZTítulo: Acoustic-based drone localization and DOA estimation for highly noisy environments
Autor(es): Fernandes, Rigel Procópio
Abstract: ABSTRACT
The constant development of unmanned aerial vehicles (UAVs) has drawn attention
from sectors such as law enforcement, agriculture, emergency response services, and
defense. This growing interest can be attributed to their simplicity and cost-effectiveness.
However, the fact that these devices can be easily used for illegal activities becomes a
concern, as they could be employed in actions such as terrorism, unauthorized surveillance,
and multiple types of cyberattacks, including eavesdropping, jamming, and spoofing.
Therefore, the ability to estimate the location and direction of arrival (DOA) of drones is
necessary to ensure the security of critical infrastructure and to enable the deployment of
countermeasures. The main goal of this thesis is to estimate the drone’s location and DOA,
as these are the most important parameters for launching acoustic-based countermeasures.
The contributions to drone DOA estimation include: (1) the recognition of the potential
of the zero cyclic sum (ZCS) condition for evaluating the consistency of multiple time
delay estimates by exploring various combinations of primary and secondary peaks in the
cross-correlation function; (2) the mitigation of the computational complexity of exhaustive
search through a heuristic strategy based on genetic algorithms, while preserving estimation
accuracy; (3) the proposal of a refinement step based on a least squares (LS) solution,
which complements the ZCS condition and increases robustness against spurious peaks; and
(4) the development of a passive DOA estimator that is simple to configure and does not
require prior training, making it suitable for noisy environments. The proposed methods
achieved success rates of up to 94.0±3.1% in correctly identifying the DOA in experiments
with real drones in reverberant settings. The contributions to drone localization based on
TDOA measurements between microphones include: (1) the formulation of optimization
methods that exploit both primary and secondary peaks of the cross-correlation functions;
(2) the validation of these optimization methods through real-world experiments; (3) the
comparison of these methods with a neural network-based approach, which confirmed
the validity of the proposed LS-based estimators that achieved localization errors below
1 meter; and (4) the demonstration that the proposed methods are flexible and can be
used for both DOA estimation and localization tasks. The lowest mean localization error
obtained using the ZCS-LS method was 0.55±0.35 m, while the neural network approach
achieved 1.02±0.02 m at its best position, confirming the effectiveness of the proposed
techniques.
Descrição: O constante desenvolvimento de veículos aéreos não tripulados (VANT) chama a atenção
de setores como forças policiais, agricultura, serviços de resposta a emergências e defesa.
Esse interesse crescente pode ser atribuído à sua simplicidade e custo-benefício. O fato de
que esses dispositivos podem ser facilmente usados para atividades ilegais torna-se uma
preocupação, já que poderia ser empregados para atividades como: terrorismo, vigilância
não-autorizada e múltiplos tipos de cyber-ataques como eavesdropping, jamming, e spoofing.
Portanto, a capacidade de estimar a localização e a direção de chegada de drones é necessária
para assegurar a segurança de infraestruturas críticas e para lançar contra-ataques. O
objetivo principal da tese é estimar a localização e a direction of arrival (DOA) do drone
por serem os parâmetros mais importantes para o lançamento de contra-medidas usando
acústica. As contribuições para a estimação da DOA de sinais acústicos emitidos por
drones incluem: (1) o reconhecimento do potencial da condição zero cyclic sum (ZCS)
para avaliar a consistência entre múltiplas estimativas de atraso temporal, explorando
as várias combinações de picos primários e secundários da função de correlação cruzada;
(2) a mitigação da complexidade computacional da busca exaustiva por meio de uma
abordagem heurística baseada em algoritmos genéticos, mantendo a acurácia da estimativa;
(3) a proposição de uma etapa de refinamento baseada em mínimos quadrados (LS), que
complementa a condição ZCS e contribui para melhorar a robustez frente a picos espúrios;
e (4) o desenvolvimento de um estimador de DOA passivo, de fácil implementação e
sem necessidade de treinamento prévio, adequado para ambientes ruidosos. Os métodos
propostos alcançaram taxas de acerto de até 94,0±3,1% na identificação correta de DOA
em experimentos com drones reais em ambiente reverberante. As contribuições para a
localização de drones a partir de medidas de TDOA entre microfones incluem: (1) a
formulação de métodos de otimização para explorar os picos primários e secundários das
correlações cruzadas; (2) a validação dos métodos de otimização através de experimentos
reais; (3) a comparação dos métodos com uma abordagem baseada em rede neural que
demonstrou que validou a utilização dos estimadores propostos baseados em LS que
atingem erros inferiores a 1 metro; e (4) a demonstração de que os métodos são flexíveis e
podem ser utilizados tanto para estimação de DOA e quanto para localização. O menor
erro médio de localização obtido com o método que explorou o ZCS e o LS (ZCS-LS) foi de
0,55±0,35 m, enquanto o método baseado em rede neural atingiu 1,02±0,02 m na melhor
posição, confirmando a efetividade das abordagens propostas.
Tipo: doctoralThesis2025-01-01T00:00:00ZMADRID: Clusterização hierárquica integrada à modelagem multicritério para tomada de decisão com apoio à identificação de critérios relevantes no cenário de aplicaçãoCorriça, José Victor de Pinahttps://hdl.handle.net/ripcmb/8479762026-03-03T18:29:21Z2025-01-01T00:00:00ZTítulo: MADRID: Clusterização hierárquica integrada à modelagem multicritério para tomada de decisão com apoio à identificação de critérios relevantes no cenário de aplicação
Autor(es): Corriça, José Victor de Pina
Abstract: ABSTRACT
The study proposes the development of the Multicriteria Analysis Directed by Ranking and
Integrated Data-clustering (MADRID) method, an innovative approach that integrates
Clustering, an unsupervised Machine Learning technique, with Multicriteria Decision
Making (MCDM), focusing on optimizing the acquisition process of new assets for the
Brazilian Navy to strengthen its operational capabilities to meet the guidelines established
in the "Plano Estratégico da Marinha (PEM-2040)", the National Defense Policy and
Strategy, and the National Defense White Paper, ensuring national sovereignty, the
protection of jurisdictional waters, and the fulfilment of strategic missions. The proposed
method applies clustering using the hierarchical agglomerative single linkage method,
employing the hybrid DIBR-MABAC method to rank clusters based on the values of their
centroids, ranking the alternatives within each cluster, and performing the final ranking of
the method, which consists of the alternatives contained in the final decision matrix. This
matrix includes all the alternatives from the highest-ranked cluster and the best-evaluated
alternatives from the other clusters. The case study assessed a group of six unmanned aerial
vehicles (UAVs) based on seven criteria. To conduct the sensitivity analysis, this study
chose to compare rankings generated by varying the criteria weights. For this purpose, two
scenarios were created where the weights were modified. The MADRID method ranked the
UAVs and correlated highly with the results obtained from both scenarios, demonstrating
its robustness and applicability. A computational tool was also developed to implement
the MADRID method, providing an intuitive and user-friendly interface for practical
application. During the presentation of the computational platform, the software was
applied to a decision matrix with hypothetical aircraft data, achieving a correlation of 0.96
with the COCOSO method and 0.97 with the TOPSIS method, highlighting MADRID
as a practical and precise tool in decision support. Finally, the MADRID method is a
relevant contribution to evaluating defense products and decision-making processes, with
potential applications across various fields of knowledge.
Descrição: O trabalho propõe o desenvolvimento do método Multicriteria Analysis Directed by
Ranking and Integrated Data-clustering (MADRID), um método inovador que integra a
Clusterização, uma técnica de Aprendizado de Máquina não supervisionado, com a Análise
Multicritério à Decisão (AMD), com foco na otimização de processo de aquisição de novos
meios da Marinha do Brasil, com o propósito de fortalecer as suas capacidades operacionais
de forma a permitir atender o definido no Plano Estratégico da Marinha (PEM-2040), na
Política e Estratégia Nacional de Defesa e no Livro Branco de Defesa Nacional, de garantir
a soberania nacional, a proteção das águas jurisdicionais e o cumprimento de suas missões
estratégicas. O método proposto aplica a técnica de clusterização pelo método hierárquico
aglomerativo single linkage, empregando o método híbrido DIBR-MABAC para ordenação
dos cluster pelos valores dos centróides, realiza o ranqueamento das alternativas dentro
de cada cluster e efetua o ranqueamento final do método composto pelas alternativas
contidas na matriz de decisão final, a qual contém todas as alternativas do cluster mais bem
ranqueado conjuntamente com as alternativas mais bem avaliadas dos demais cluster. O
estudo de caso avaliou um grupo de seis veículos aéreos não tripulados (VANT) à luz de sete
critérios. Para realizar a análise de sensibilidade, neste estudo optou-se pela comparação
entre os ranqueamentos gerados por meio da variação dos pesos dos critérios e, para isso,
foram criados dois cenários onde foram variados os pesos. O método MADRID ranqueou
os VANTs e apresentou uma alta correlação com os resultados gerados pelos dois cenários
em questão, comprovando sua robustez e aplicabilidade. Além disso, foi desenvolvida uma
ferramenta computacional a qual aplica o método MADRID, possibilitando uma interface
intuitiva e simples com o usuário para emprego prático do método. Na apresentação da
plataforma computacional, o software foi aplicado em uma matriz de decisão com dados
hipotéticos de aeronaves e apresentou uma correlação de 0,96 com o método COCOSO
e de 0,97 com o método TOPSIS, destacando-o como uma ferramenta prática e precisa
no apoio à decisão. Por fim, o método MADRID se configura como uma contribuição
relevante para a avaliação de produtos de defesa e a tomada de decisões, apresentando
potencial para ser aplicado em diversas áreas do conhecimento.
Tipo: masterThesis2025-01-01T00:00:00ZInvestigação computacional da relação entre o ângulo de guinada total e o limite balístico para projéteisem placas de aço: influência da geometria e material do progétilSilva, Vinícius Assunçãohttps://hdl.handle.net/ripcmb/8478852026-03-03T18:29:21Z2025-01-01T00:00:00ZTítulo: Investigação computacional da relação entre o ângulo de guinada total e o limite balístico para projéteisem placas de aço: influência da geometria e material do progétil
Autor(es): Silva, Vinícius Assunção
Descrição: Uma investigação computacional foi realizada utilizando o método dos elementos finitos para analisar a relação entre o ângulo de guinada total e o limite balístico em cenários de impacto. Os projéteis, com diâmetro de 7,62 mm, foram modelados como corpos flexíveis, considerando diferentes materiais e geometrias de ponta. Os alvos, compostos por placas de aço 4340 com 10 mm de espessura, também foram modelados como corpos flexíveis e seu comportamento descrito pelo modelo de plasticidade de Johnson-Cook. Para a investigação do limite balístico, foi considerada uma regressão não linear, com base no modelo de Lambert-Jonas. O limite balístico foi normalizado pelo impacto normal visando atenuar a sensibilidade do tamanho da malha. A análise dos resultados confirmou que o limite balístico é altamente dependente da geometria da ponta e do material do projétil. A modelagem dos projéteis como corpos flexíveis, aliada à consideração do coeficiente de atrito nas simulações, permitiu uma elucidação mais precisa e realista no desempenho balístico entre os modelos, proporcionando uma compreensão mais profunda dos fenômenos físicos correlatos ao impacto.
Tipo: masterThesis2025-01-01T00:00:00Z