DECEA - Trabalhos apresentados em eventos

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    Uma ferramenta didática para aprendizagem de redes sem fio.
    (2005) Silva, Leandro Fernandes da; Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende; Andrade, Alessandro Vivas; Castro, Cristiano Leite de
    Redes sem fio são formadas por nós dotados de algum poder de processamento computacional, com liberdade para se movimentarem em direções arbitrárias e com a capacidade de estabelecerem conexões temporárias entre si para a transmissão de dados. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma ferramenta de código aberto, desenvolvida para propósitos de aprendizagem dos conceitos básicos relacionados às redes sem fio.
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    Utilização de sinais acústicos para detecção de trincas em dormentes de aço.
    (2010) Yared, Glauco Ferreira Gazel; Barbosa, Carlos Henrique Nogueira de Resende; Ribeiro, Rodrigo Geraldo; Ribeiro, Marcos Henrique; Thebaldi, Rafael Santos; Nascimento, Leandro Prates do; Oliveira, Paganini Barcellos; Vincic, Jasmina; Silveira, Ingrid Machado; Ferreira, Tiago; Vasconcelos, Renato Lataliza
    Os sistemas ferroviários têm sido amplamente utilizados para o transporte de passageiros, matérias primas e produtos industrializados. Diversas vantagens econômicas e sociais podem ser obtidas por meio da utilizacão do transporte ferroviário. Especificamente, as ferrovias brasileiras têm sido submetidas a um aumento crescente de peso da carga transportada, principalmente devido à demanda das indústrias primárias e secundárias, o que também pode ser notado como uma tendência global. A infra-estrutura ferroviária é afetada diretamente pelo aumento de carga, com destaque para as ferrovias de transporte de cargas pesadas (heavy haul), tal como a EFVM (Estrada de Ferro Vitória-Minas) que é utilizada essencialmente no transporte de minério de ferro. No intuito de se manter a confiabilidade e a segurança de tal sistema de transporte, evitando a ocorrência de acidentes, é necessária a realização de um procedimento preciso de manutenção. Este trabalho propõe uma nova abordagem baseada em sinais acústicos medido no ar para o diagnóstico da presença de fissuras microscópicas em dormentes de aço, utilizando-se Redes Neurais Artificiais (RNAs) como ferramentas para classificação. Os resultados obtidos em laboratório forneceram uma taxa de erro de aproximadamente 6%, após a realização de validação cruzada.