Inteligência artificial aplicada à inferência de parâmetros físicos da soja

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Dessuy, Maurício dos Santos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Soja
Inteligência artificial
MED
Python
Link de acesso: https://bibliodigital.unijui.edu.br/handle/123456789/7711
Resumo: 76 f.
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spelling Inteligência artificial aplicada à inferência de parâmetros físicos da sojaSojaInteligência artificialMEDPython76 f.Dado a enorme variedade de benefícios que os grãos de soja trazem para nossa sociedade, sua produção e processamento são de suma importância, porém existem alguns problemas que podem fazer com que estas safras se percam, como ineficiências e problemas de qualidade no processo de secagem devido ao fluxo irregular de grãos no secador ou nos equipamentos de transporte de grãos, como esteiras e elevadores. Dessa forma, a obtenção de um modelo computacional que permita simular a movimentação dos grãos é muito importante, e para esse modelo é fundamental a obtenção de parâmetros físicos adequados. A obtenção destes parâmetros é um processo complexo e caro, contudo é possível replicar o problema em um ambiente de simulações computacionais. Com isto a pesquisa tem como objetivo desenvolver uma simulação para replicar um experimento físico e aplicar inteligência artificial para obter os parâmetros físicos adequados para o modelo. Foi desenvolvido um algoritmo genético e um modelo de redes neurais para a inferência dos parâmetros da soja na simulação computacional. O modelo de inteligência artificial foi eficaz na inferência de parâmetros físicos necessários ao método dos elementos discretos, fazendo com que a simulação apresentasse resultados muito próximos aos observados experimentalmente.2024-10-24T22:37:05Z2022-04-202024-10-24T22:37:05Z2024-10-24info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://bibliodigital.unijui.edu.br/handle/123456789/7711DissertaçãoDessuy, Maurício dos Santosporreponame:Repositório Institucional da UNIJUIinstname:Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)instacron:UNIJUIinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-04-30T18:27:08Zoai:bibliodigital.unijui.edu.br:123456789/7711Repositório InstitucionalPUBhttps://bibliodigital.unijui.edu.br:8443/oai/requestbiblio@unijui.edu.bropendoar:2025-04-30T18:27:08Repositório Institucional da UNIJUI - Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUI)false
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