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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21872| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Título: | Aplicação de algoritmos evolutivos para otimização de sistemas de refrigeração industrial |
| Autor: | Santana, Jorge Henrique Moreira |
| Primer orientador: | Tavares, Carlos Eduardo |
| Primer miembro de la banca: | Souza, Arthur Costa de |
| Segundo miembro de la banca: | Moraes, Adélio José de |
| Resumen: | Este trabalho descreve o desenvolvimento de um protótipo de software para controle de sistemas de refrigeração industrial utilizando algoritmos evolutivos. Um controle de qualquer sistema pode ser classificado em três categorias: preventivo, simultâneo e posteriores. A BRF – Fábrica de Margarinas forneceu a oportunidade da confecção deste trabalho. Tenta-se uma forma de controle de temperatura preventiva: com o plano de produção e os parâmetros dos compressores de amônia em mãos, o problema foi modelado para a utilização em um algoritmo evolutivo. Com isso, é possível não somente obter a melhor combinação possível de compressores para aquele dia de produção como também estipular o consumo elétrico daqueles compressores, prever a demanda elétrica e verificar a quantidade de fluido refrigerante que está sendo perdido no processo. |
| Abstract: | This work describes the development of a prototype software for control of industrial refrigeration systems using evolutive algorithms. A control of any system can be classified into three categories: preventive, simultaneous and subsequent. The BRF - Margarine Factory offered an opportunity to make this work. A form of preventive temperature control is attempted: with the production plan and the payment of ammonia tablets on hand, the problem for modeling for use in a evolutive algorithm. Thus, it is not only the best possible for compressors for the production of carbon dioxide but also the electric consumption of those compressors, to predict an electric demand and to verify the amount of refrigerant that is being lost in the process. |
| Palabras clave: | refrigeração algoritmos evolutivos aprendizado de máquinas eficiência energética refrigeration evolutionary algorithms energy efficiency machine learning |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::ENGENHARIA TERMICA::APROVEITAMENTO DA ENERGIA CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::ENGENHARIA TERMICA::TERMODINAMICA CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MAQUINAS ELETRICAS E DISPOSITIVOS DE POTENCIA CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::AUTOMACAO ELETRONICA DE PROCESSOS ELETRICOS E INDUSTRIAIS CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS::CONTROLE DE PROCESSOS ELETRONICOS, RETROALIMENTACAO CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::ENGENHARIA DE SOFTWARE CNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::GENETICA::GENETICA QUANTITATIVA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | SANTANA, Jorge Henrique Moreira. APLICAÇÃO DE ALGORITMOS EVOLUTIVOS PARA OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE REFRIGERAÇÃO INDUSTRIAL. 2018. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21872 |
| Fecha de defensa: | 4-jul-2018 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Engenharia Elétrica |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| AplicacaoAlgoritmosEvolutivos.pdf | TCC | 1.76 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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