• Pesquisadores UFAM:
  • Gustavo Neto
  • Danilo Chui
  • Junout Martins
  • Paulo Roberto
  • Sidney Lins
  • Nilton Pereira
  • Jefferson Coelho

     O Grupo de Pesquisa IMACS, certificado no CNPq, tem por objetivos promover e impulsionar pesquisas e projetos interdisciplinares relacionados às áreas de Controle e Automação, Modelagem Matemática, Identificação de Sistemas e Análise de Vibrações Mecânicas. As atividades do grupo têm gerado publicações em diversos periódicos nacionais e internacionais, além da aprovação de projetos de pesquisa em agências de fomento. 

  O IMACS, nativo da Universidade Federal do Amazonas, tem contribuído com seus cursos de graduação e pós-graduação através da excelência na formação de pesquisadores engenheiros, repercutindo e impactando assim no desenvolvimento da região amazônica.

  Estas são as linhas de pesquisa deste grupo:

Análise de Vibrações em Máquinas e Componentes Mecânicos

No IMACS, nos dedicamos a investigar as vibrações em máquinas e componentes mecânicos com o objetivo de melhorar a eficiência e a durabilidade dos sistemas. Nossa linha de pesquisa abrange três objetivos principais:

1. Detecção e Identificação de Modos de Falhas: Desenvolvemos estratégias inovadoras para detectar e identificar falhas em componentes de sistemas mecânicos, garantindo a segurança e a confiabilidade dos sistemas.

2. Estimativa de Vida Útil: Estimamos a vida útil dos elementos de máquinas a partir da análise de vibrações, permitindo uma manutenção preditiva mais eficaz.

3. Projetos de Sistemas de Isolamento: Projetamos sistemas eficientes de isolamento ou neutralização dinâmica de vibrações para minimizar os impactos nos sistemas mecânicos, mantendo a integridade estrutural e o desempenho.

4. Análise Modal Operacional: Em condições operacionais reais (ou seja, sem realizar paradas na operação), estudamos e analisamos propriedades modais, como frequências naturais, modos de vibração, e fatores de amortecimento para identificar e mitigar vibrações indesejadas. Esses estudos são cruciais para melhorar a eficiência e segurança das máquinas e estruturas, proporcionando soluções práticas para desafios complexos da engenharia.

Controle e Automação de Sistemas Dinâmicos

Neste campo, nosso objetivo é aprimorar a automação de máquinas e processos industriais. Projetamos e sintetizamos técnicas precisas de controle não linear para sistemas dinâmicos, com foco em otimizar o desempenho e a eficiência. Utilizamos abordagens avançadas, como:

• Controle Robusto;
• Controle por modos deslizantes (sliding mode),
• Controle Adaptativo,
• Controle Fuzzy,
• Inteligência Artificial.

Tudo isso para desenvolver soluções que se ajustem dinamicamente às variações do sistema. Nossa pesquisa visa não apenas melhorar a automação, mas também garantir que esses sistemas operem de forma segura e confiável, reduzindo a intervenção humana e aumentando a produtividade.

Identificação de Sistemas, Filtragem e Problemas Inversos

Desenvolvemos ferramentas para a obtenção precisa de modelos matemáticos a partir de observações (medidas) e/ou de conhecimento a priori utilizando técnicas de problemas inversos, identificação de sistemas e filtragem de Kalman.

Esses modelos são essenciais para a previsão e controle de sistemas dinâmicos complexos. Empregamos métodos de análise de dados e algoritmos sofisticados para integrar informações observacionais com conhecimento teórico, resultando em modelos precisos e robustos. Essas ferramentas são aplicadas não só em diversas áreas da engenharia, como também em outras áreas do conhecimento, contribuindo para a inovação e aprimoramento contínuo dos processos.

Modelagem Matemática e Análise Numérica

Apesar de utilizarmos modelos black-box, advindos da Identificação de Sistemas, abordamos também a modelagem fenomenológica e computacional de sistemas dinâmicos com rigor e profundidade.

Nossa pesquisa envolve a obtenção de modelos que captam as características essenciais dos sistemas, utilizando tanto métodos analíticos quanto simulações numéricas. Esses modelos fornecem insights valiosos sobre o comportamento dos sistemas sob diversas condições de operação. Analisamos fenômenos complexos, como dinâmicas não lineares e interações multifísicas, para desenvolver soluções que melhoram a compreensão e controle dos processos mecânicos e industriais.

Otimização Matemática aplicada à Eng. Mecânica

Aplicamos técnicas e algoritmos de otimização contínua (Programação Linear, Não Linear, Dinâmica, Otimização Multiobjetivo) para solucionar desafios complexos da engenharia mecânica. Nossa pesquisa foca em desenvolver métodos eficientes que podem ser aplicados em diversos contextos, desde o design de componentes mecânicos até a otimização de processos industriais.

Utilizamos algoritmos de otimização para encontrar soluções que minimizam custos, maximizam eficiência e melhoram o desempenho global dos sistemas. Esses avanços são fundamentais para enfrentar os desafios do setor, promovendo inovação e competitividade.

Visão Computacional aplicada a Sistemas Mecânicos

Desenvolvemos tecnologias para a supervisão e controle de processos industriais através da aquisição e análise digital de imagens. Nossa pesquisa nesta área envolve o uso de técnicas avançadas de visão computacional e processamento de imagem para monitorar e controlar sistemas mecânicos em tempo real. Aplicamos métodos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para identificar padrões, detectar falhas e otimizar processos. Essas soluções permitem um monitoramento mais preciso e uma resposta rápida a anomalias, melhorando a eficiência e a segurança dos sistemas.

Robótica

Essa linha de pesquisa em robótica dedica-se ao projeto, modelagem e controle de manipuladores robóticos e robôs móveis. Desenvolvemos soluções de engenharia que promovem avanços significativos na automação e na interação homem-máquina. Utilizamos princípios de cinemática, dinâmica e controle para criar sistemas robóticos que são capazes de realizar tarefas complexas com precisão e eficiência. Nossas pesquisas abordam desafios como navegação autônoma, controle de movimento e interação segura com humanos, contribuindo para avanços na tecnologia robótica e suas aplicações industriais.

• 2020
  • CHUI, DANILO S. ; SILVA NETO, GUSTAVO C. ; TRIGO, FLÁVIO C. ; MARTINS, FLAVIUS P. R. ; FLEURY, AGENOR T. . On the dynamics of flame images identified through computer vision and modal methods. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering, v. 42, p. 327, 2020.
  • CRUZ, CLÁUDIA C. R. ; DA SILVA, NILTON P. ; CASTILHO, AMANDA V. ; FAVRE-NICOLIN, VIVIANE A. ; CESAR, CLAUDIO L. ; ORLANDE, HELCIO R. B. ; DOS SANTOS, DILSON S. . Synthesis, characterization and photothermal analysis of nanostructured hydrides of Pd and PdCeO2. Scientific Reports, v. 10, p. 17561, 2020.

Congressos:

• PEDRUZZI, W. O. ; DALLA, C. E. R. ; SILVA, W. B. ; DUTRA, J. C. S. ; COSTA, J. M. J. ; SILVA, N. P. . Numerical and Experimental Study of Nanofluid Heating by Near-Infrared Laser. In: XXVII Encontro Nacional de Modelagem Computacional e XV Encontro de Ciência e Tecnologia dos Materiais, 2024, Ilheus. Anais do XXVII ENMC e XV ECTM, 2024.
• LEAO, G. C. ; COSTA, J. M. J. ; SILVA, N. P. ; VARON, L. A. B. . Comparison of transition kernel over Approximation Bayesian Computational algorithm in adjusting tumor cell growth data using the logistic model. In: 11th International Conference on Inverse Problems in Engineering: Theory and Practice (ICIPE2024), 2024, Buzios/RJ. 11th International Conference on Inverse Problems in Engineering: Theory and Practice (ICIPE2024), 2024.
• BEZERRA, R. P. ; SILVA, L. H. E. ; SILVA, N. P. . Estimativa de Parâmetros em Modelos Biossintéticos para Hipertermia. In: XXII Congresso Nacional de Engenharia Mecânica - CONEM 2024, 2024, Natal/RN. XXII Congresso Nacional de Engenharia Mecânica - CONEM 2024, 2024.
• SILVA, N.; LOIOLA, B. ; COSTA, J. ; ORLANDE, H. . Approximate Bayesian Computation Applied to Model Selection and Parameter Calibration in Cell Proliferation. In: 14th WCCMECCOMAS Congress, 2021. 14th WCCM-ECCOMAS Congress, 2021.
• NUNES, F. S ; MAGALHAES, F. Y ; SILVA, NILTON P ; ORLANDE, H. R. B . STATE ESTIMATION USING THE OPTIMAL SEQUENTIAL BAYESIAN FILTER IN BIOHEAT TRANSFER APPLICATIONS. In: 18th Brazilian Congress of Thermal Sciences and Engineering, 2020, ONLINE. 18th Brazilian Congress of Thermal Sciences and Engineering, ENCIT-2020, 2020. p. ENC-2020-0635.
• CABALLERO, MARCO ANTONIO DOS SANTOS ; OLIVEIRA MARTINS, PAULO ROBERTO; CUNHA DA SILVA NETO, GUSTAVO; AYRES JÚNIOR, FLORINDO ANTONIO . Design of RST digital controller and PLC implementation on a Water Level Bench. In: 27th International Congress of Mechanical Engineering, 2023, Florianópolis. Proceedings of the 27th International Congress of Mechanical Engineering, 2023.
• NIKOLAS M. L. SANTOS ; PAULO R. O. MARTINS ; GUSTAVO C. SILVA NETO; FLORINDO A. C. AYRES JUNIOR . Projeto e Implementação de um Controlador FOPI em uma Bancada de Controle de Nível. In: XXIV Congresso Brasileiro de Automática, 2022, Online, 2022. v. IX.
• ALEME, M. S. ; DA SILVA, J. H. V. ; MARTINS, P. R. O. ; CHUI, D. S. ; SILVA NETO, G. C. . Modelos matemáticos para simulação do sistema respiratório humano. In: XII Congresso Nacional de Engenharia Mecânica (CONEM 2024), 2024, Natal/RN. Anais do XII Congresso Nacional de Engenharia Mecânica (CONEM 2024), 2024.
• OLIVEIRA, K. C. ; CHUI, D. S. ; SILVA NETO, G. C. System Identification and Optimal Control for COVID-19 Epidemiological Dynamics in Amazonas State, Brazil. In: XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics (DINAME 2023), 2023, Pirenópolis. Proceedings of the XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023.
• NEVES, R. B. ; SANTIAGO, B. ; ALEME, M. S. ; CHUI, D. S. ; SILVA NETO, G. C. . Dynamical analysis of vibrations with nonlinear damping using the Krylov-Bogoliubov method. In: 27th ABCM International Congress of Mechanical Engineering, 2023, Florianópolis. Proceedings of the 27th ABCM International Congress of Mechanical Engineering, 2023.
• MENDONCA, RAFAEL ; LINS, SIDNEY; VERONEZE, GABRIELA ; OLIVEIRA, MARCELO ; MEDEIROS, RENAN ; LUCENA, VICENTE F. . Construction of a Digital Twin for Reliability Analysis: A Case Study of a Storage Process. In: 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2022, Stuttgart. 2022 IEEE 27th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA), 2022. p. 1.
• COELHO, JEFFERSON S.; MACHADO, M. R. ; DUTKIEWICZ, MACIEJ . Estimation of loosening torque in bolted joints from experimental data and regression models. In: XIVth International Conference on Recent Advances in Structural Dynamics, 2024, Southhampton. Journal of Physics: Conference Series, 2024.
• SOUSA, A. A. S. R. ; MACHADO, M. R. ; O. TELOLI, RAFAEL ; COELHO, J. S. . Structural Monitoring of Composite CFRP Plate Under Temperature Variation Using the Machine Learning - PYMLDA Code. In: 7 th Brazilian Conference on Composite Materials, 2024, Brasília. 7th Brazilian Conference on Composite Materials Proceedings, 2024.
• COELHO, JEFFERSON; SOUSA, AMANDA ARYDA SILVA RODRIGUES DE ; MACHADO, MARCELA . Bolt loosening Detection Based in Data-Driven of Bolted Beam Connections by Support Vector Machine Method. In: XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023, Pirenópolis-GO. Proceedings of the XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023.
• SOUSA, AMANDA ARYDA SILVA RODRIGUES DE ; COELHO, JEFFERSON ; MACHADO, MARCELA ; KLOSAK, MACIEJ . Assessment of Damage in a Reinforced Beam by K-Nearest Neighbor Algorithm. In: XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023, Pirenópolis-GO. Proceedings of the XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023.
• DUTKIEWICZ, M. ; MACHADO, M. R. ; COELHO, J. S. . SPECTRAL METHOD AND MACHINE LEARNING APPROACH TO WIND TURBINE DAMAGE DETECTION. In: XLIV Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2023, Porto-Portugal. XLIV Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2023. v. 5.
• SOUSA, A. A. S. R. ; COELHO, J. S. ; MACHADO, M. R. ; DUTKIEWICZ, M. . A Hybrid Learning Model for Assessment Beam Damage Detection. In: XLIV Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2023, Porto-Portugal. XLIV Ibero-Latin American Congress on Computational Methods in Engineering, 2023. v. 5.
• COELHO, J. S.; MACHADO, M. R. ; SOUSA, A. A. S. R. ; DUTKIEWICZ, M. . STUDY OF MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR DAMAGE IDENTIFICATION IN A BEAM. In: The 10th international Conference on Wave Mechanics and Vibrations, 2022, Lisbon. The 10th international Conference on Wave Mechanics and Vibrations, 2022. v. 1.
• COELHO, J. S.; PINTO, F. A. N. C. . A DYNAMIC ANALYSIS AND CONTROL OF AN ACTIVE MAGNETIC BEARING. In: 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021, Virtual. Proceedings of the 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021.
• COELHO, J. S.; SOUSA, A. A. S. R. ; MACHADO, M. R. ; JORGE, A. B. . SPECTRAL MODEL AND VIBRATION ANALYSIS OF BEAMS CONNECTED BY BOLTs-JOINT. In: 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021, Virtual. Proceedings of the 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021.
• SOUSA, A. A. S. R. ; COELHO, J. S. ; MACHADO, M. R. ; JORGE, A. B. . VIBRATION CHARACTERIZATION OF BEAMS RIVETED LAP JOINT USING SPECTRAL ELEMENT METHOD. In: 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021, Virtual. Proceedings of the 26th International Congress of Mechanical Engineering, 2021.
• COELHO, J. S.; PINTO, F. A. N. C. . Building a Bench with Magnetic Bearings for Study of Rotor Dynamics. In: The 17th International Symposium On Magnetic Bearings (ISMB17), 2021, Rio de Janeiro. Proceedings of 17th International Symposium On Magnetic Bearings (ISMB17), 2021.

• DUTKIEWICZ, MACIEJ ; MACHADO, MARCELA R. ; DA SILVA COELHO, JEFFERSON . Application of Spectral Element Method and Machine Learning Technique in the Composite Concrete Beam Damage Prediction. Springer Proceedings in Physics. 1ed.: Springer Nature Switzerland, 2024, v. 302, p. 69-78.
• COELHO, J. S.; SOUSA, A. A. S. R. ; MACHADO, M. R. ; DUTKIEWICZ, M. . Study of Machine Learning Techniques for Damage Identification in a Beam. Recent Trends in Wave Mechanics and Vibrations. 1ed.: Springer Cham, 2022, v. 1, p. 817-826.
• Bermeo Varon, Leonardo A ; LOIOLA, BRUNA R ; da Silva Abreu, Luiz A ; LAMIEN, BERNARD ; da Silva, Nilton Pereira ; ORLANDE, HELCIO R. B ; dos Santos, Dilson Silva . Thermal Effect by Applying Laser Heating in Iron Oxide Nanoparticles Dissolved in Distilled Water. IFMBE Proceedings. Thermal Effect by Applying Laser Heating in Iron Oxide Nanoparticles Dissolved in Distilled Water. 1ed.: Springer International Publishing, 2020, v. 76, p. 1239-1245.