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1. Identificação
Tipo de ReferênciaTese ou Dissertação (Thesis)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3L4P8DB
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2016/02.02.12.42
Última Atualização2016:06.03.12.38.43 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2016/02.02.12.42.35
Última Atualização dos Metadados2018:06.04.02.40.33 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE-17645-TDI/2405
Chave de CitaçãoFigueiredo:2016:OtAlEx
TítuloOtimização da alocação de experimentos na carga útil do foguete de sondagem utilizando inteligência computacional híbrida
Título AlternativoExperiments allocation optimization on the payload of sounding rockets using hybrid computational intelligence
CursoCAP-COMP-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR
Ano2016
Data2016-02-18
Data de Acesso17 maio 2024
Tipo da TeseDissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
Tipo SecundárioTDI
Número de Páginas124
Número de Arquivos1
Tamanho2477 KiB
2. Contextualização
AutorFigueiredo, Elder
BancaRosa, Reinaldo Roberto (presidente)
Guimarães, Lamartine Nogueira Frutuoso (orientador)
Carvalho, Solon Venâncio de
Stephany, Stephan
Pillat, Valdir Gil
Endereço de e-Mailelder.ef@gmail.com
UniversidadeInstituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
CidadeSão José dos Campos
Histórico (UTC)2016-02-02 12:47:05 :: elder.ef@gmail.com -> administrator ::
2016-02-03 13:26:56 :: administrator -> elder.ef@gmail.com ::
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2018-06-04 02:40:33 :: administrator -> :: 2016
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Palavras-Chavefoguete de sondagem
inteligência computacional
otimização
carga útil
rocket vehicle
artificial intelligence
optimization
payload
ResumoA alocação de experimentos na carga útil de um foguete de sondagem tem influência direta no seu comportamento durante o voo, podendo afetar sua performance e trajetória. Desta forma, o processo de distribuição de massas na carga útil deve ser planejado, com o objetivo de minimizar desbalanceamentos. Nos casos onde o desbalanceamento não pode ser otimizado, são adicionadas cargas para correção. Atualmente, esta distribuição é realizada por engenheiros, que com a base de conhecimento prévio, faz o planejamento da alocação em algumas semanas. A verificação do resultado final é primeiramente feita em um programa de desenho tridimensional. Após a fabricação, a carga útil montada é colocada em um equipamento que medirá o desbalanceamento residual. Caso necessário, são adicionados os lastros, para minimizar o desbalanceamento. Em cada missão de lançamento, diferentes experimentos são embarcados, sendo necessária uma nova análise e novos posicionamentos para atender aos requisitos. Este trabalho desenvolve uma ferramenta utilizando inteligência computacional para realizar este processo. Fornecendo os dados de entrada de cada experimento, o sistema realiza a busca por uma solução viável de alocação, otimizando os parâmetros envolvidos no balanceamento de cargas. Isto reduz o tempo gasto no projeto de leiaute dos experimentos e minimiza a necessidade de utilização de lastros. ABSTRACT: The allocation of experiments in the payload of a sounding rocket has a direct influence on their behavior during the flight, which may affect its performance and trajectory. Thus, the mass distribution in the payload process must be planned in order to minimize unbalances. In cases where the unbalance cannot be optimized, charges for correction are added. Currently, this distribution is executed by engineers, who with the prior knowledge, do the planning the allocation in a few weeks. The final result is checked in a three-dimensional drawing program. After fabrication, the mounted payload is placed in a equipment that measures the residual unbalance. In this step, the ballasts are added, if necessary, to minimize the unbalance. In each release of mission, different experiments are embedded, requiring a new analysis and new positions to meet the requirements. This paper develops a tool using computational intelligence to realize this process. Providing the experiments data to the system, it performs a search for a viable allocation, optimizing the parameters involved in load balancing. This reduces the time spent on the layout design of the experiments and minimizes the need to use charges.
ÁreaCOMP
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Detentor da CópiaSID/SCD
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5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F2PHGS
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.12.22.16 2
DivulgaçãoBNDEPOSITOLEGAL
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosacademicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype


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