Engenharia Elétrica
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Navegando Engenharia Elétrica por Orientador "Buhler, Rudolf Theoderich"
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Dissertação Análise, simulação e modelagem de dispositivos obtidos por deposição de materiais inteligentes sobre isolante(2021) Montesani, Gustavo JustoA simulação de estruturas que experimentalmente são fabricadas por meio de deposição induzida por feixe de elétrons focalizados (do inglês, focused-electron-beam-induced deposition, FEBID) num simulador numérico TCAD contribui para o avanço em estudos com materiais inteligentes, uma vez que é possível fabricá-los fazendo uso desse método que dispensa a utilização de máscaras, necessárias nos métodos convencionais. Os materiais inteligentes se mostram úteis por variar uma ou mais de suas propriedades mediante a uma variação do meio em que estão inseridos. O software Atlas, utilizado para as simulações dos materiais inteligentes, foi concebido para realizar simulações de materiais semicondutores. Portanto, algumas novas propostas de uso e adaptações são realizadas no decorrer do trabalho. Inicialmente, é feita a modelagem do dispositivo, ajustando os parâmetros dos materiais e também o ajuste do modelo MIMTUN, de tunelamento quântico, utilizado nas simulações. Adicinalmente, foram variadas as geometrias dos grãos contemplando grãos quadrados, hexagonais e também octogonais, como forma de simplificar as estruturas, viabilizar e acelerar as simulações. As simulações contemplam a variação das distâncias dos grãos nas direções horizontal e vertical, bem como a variação da temperatura de simulação, seguidas de uma análise da confiabilidade das simulações pelas suas regressões de uma curva esperada. Os grãos octogonais possuem a resposta que mais se assemelha à resposta esperada por grãos circulares quando se considera a variação da distância. Por fim, foi proposta uma aplicação do dispositivo simulado como um sensor de deformação mecânica aplicado a um veículo, contemplando uma pequena variação da distância entre os grãos gerando assim uma variação da resposta de corrente elétricaTrabalho de Conclusão de Curso Mapeamento cerebral durante atividade cognitiva:(2021-06-18) Silva, Bruno Urbano; Damião, Victor Oviedo Buque; Valério, Vinícius de Oliveira; Barbosa, Vinícius SantosA função cognitiva costuma ser afetada com o envelhecimento ou devido a algumas doenças crônicas que podem inclusive acometer jovens adultos como é o caso da esclerose múltipla. Dependendo do déficit compromete a qualidade de vida podendo também resultar na perda da independência. Neste contexto, este trabalho apresenta uma proposta de metodologia de ativação e desenvolvimento da memória operacional, adaptando o test n-back como ferramenta de treinamento e o mapeamento cerebral com EEG como ferramenta de acompanhamento de evolução, visando sua utilização posterior como proposta terapêutica para pessoas com déficit cognitivo e de memória, como por exemplo pessoas com esclerose múltipla. Para isso foram utilizadas as plataformas brain workshop para a execução da atividade cognitiva e duas fases de treinamento, o equipamento g.Nautilus Research da g.tec medical engineering GmbH para aquisição dos dados de EEG antes e após as fases de treinamento, e o EEGLAB, um toolbox para Matlab, para o tratamento e processamento dos sinais de EEG e mapeamento cerebral, a partir do qual se efetuou a análise comparativa da ativação cerebral durante a atividade cognitiva e do efeito do treinamento nesta atividade. Os resultados mostraram predominância de ondas Theta, Beta e Gama, principalmente na região frontal, antes do treinamento, estando associadas a altos níveis de concentração e processamento cognitivo, com deslocamento para a região temporal, principalmente nas faixas de Beta alta e Gama, após o treinamento, mostrando ativação predominante de áreas relacionadas a memória, com um menor nível de concentração e processamento. Apesar de preliminares e necessitarem de aprofundamento, o estudo serve como indicativo de que a metodologia pode ser uma proposta terapêutica para desenvolvimento de funções cognitivas relacionadas à memória.Trabalho de Conclusão de Curso S.A.I COVID-19(2021-06-17) Carvalho, Antonio; Leite, Diego; Novais, Luiz; Lima, Paulo; Casassa, RodrigoO Projeto de Trabalho de Conclusão de Curso apresentado neste documento foi estruturado perante uma nova realidade em que a população foi submetida a partir do ano de 2020, onde com o surgimento de uma doença que afetava principalmente as vias respiratórias e o sistema imunológico de forma geral se tornaram presente no dia a dia da população mundial, conhecida como COVID-19 (primeiro surgimento no ano de 2019). Como forma de prevenção, as pessoas passaram a utilizar máscaras de proteção individual, a medição de temperatura nos estabelecimentos comerciais, hospitalares e públicos, aliado ao distanciamento social com o intuito de reduzir a taxa de transmissão do vírus. A partir desta necessidade de distanciamento social, desenvolveu-se um sistema eletrônico que visa agilizar a verificação de temperatura, oxigenação sanguínea e o correto uso de máscara de proteção facial, trazendo velocidade ao processo de primeira avaliação individual e minimizando os riscos de contaminação pelo operador e disseminação do vírus através do uso da tecnologia. Este sistema eletrônico foi nomeado como S.A.I COVID-19 (Sistema de Análise Inicial COVID-19), e tem como sua função realizar a identificação visual por meio de um modelo de inteligência artificial que identifica a utilização de máscara e utilizando de dois sensores distintos, a medição da temperatura por meio do pulso e a oxigenação do indivíduo por meio do dedo indicador.Trabalho de Conclusão de Curso Sistema de mobilidade urbana para deficientes visuais(2022-08-11) Botelho, Carlos Henrique; Bellemo, Guilherme Scarpelli; Correa, Renata; Menolli, Rodrigo PiccoliConsiderando o dia-dia de um deficiente visual e as suas dificuldades de locomoção em zonas urbanas, foi pensado e desenvolvido um protótipo cujo intuito consiste em auxiliar na mobilidade de usuários portadores de deficiência visual. O equipamento é composto por um par de óculos com uma câmera acoplada, a qual realiza captura de imagens e as processa por meio de um Raspberry Pi 4, esse sendo também transportado pelo usuário. Seu funcionamento permite que o entorno seja representado, por meio da detecção de objetos e obstáculos, visto que a câmera envia informações ao Raspberry Pi. Esse, por sua vez, processa a imagem com base em um código em Python, responsável por detectar e identificar qual é o objeto em sua frente, sendo o presente projeto voltado a identificação de veículos, e por fim calcular se apresenta perigo ou não ao usuário. Ao identificar um objeto que apresenta perigo, o sistema informa ao indivíduo por meio de pulseiras que vibram com maior ou menor intensidade, dependendo da posição em que o veículo se encontra, variando entre casos de zona aceitável ou crítica. A pulseira da direita vibra quando o veículo vindo a direita entra no campo de visão da câmera e se encontra na região crítica ou aceitável (variando o tipo da vibração) e, a pulseira da esquerda, seguindo da mesma forma, para veículos vindos da esquerda.