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TRABALHOS DE FIM DE CURSO @PUC-Rio
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Título: ALGORITMOS GENÉTICOS APLICADOS A OTIMIZAÇÃO MULTIPARAMÉTRICA DA RESPOSTA DE GRADIÔMETROS GMI
Autor(es): ROBERTO BANDEIRA DE MELLO MORAIS DA SILVA
ALESSANDRO SOARES DA SILVA JUNIOR
Colaborador(es): EDUARDO COSTA DA SILVA - Orientador
Catalogação: 03 11:10:20.000000/JAN/2018 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
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Referência(s): [pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=32531@1
[en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/TFCs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=32531@2
DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32531
Resumo:
O uso da configuração gradiométrica possibilita a otimização da relação sinal-ruído em medições magnéticas. Sensores GMI são utilizados em medições de campos magnéticos ultra-fracos, tipicamente abaixo dos níveis de interferência magnética ambiental, sendo imperativo o uso de gradiômetros para garantir leituras satisfatórias. Deseja-se que a resposta destas configurações gradiométricas apresente alta sensibilidade e linearidade, na região de operação. Também, objetiva-se que os elementos sensores utilizados apresentem comportamento homogêneo, visto que o desempenho dos gradiômetros é significativamente afetado pela homogeneidade dos elementos sensores. A sensibilidade, linearidade e homogeneidade dos sensores é afetada por características da corrente de excitação (nível CC, amplitude e frequência) e do campo magnético de polarização. Dessa forma, este trabalho foca na implementação de um sistema baseado em algoritmos genéticos destinado a identificar a combinação dos parâmetros de interesse responsável por otimizar as características de desempenho aqui destacadas.
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