Premiados PIJE2021
1º Prémio Comportamento sísmico de estruturas GFRP – Ligações, pórticos planos e pórticos tridimensionais.  David José Medeira Martins Membro Efetivo da Região Sul, nº 87 782 Colégio de Engenharia Civil | Os perfis pultrudidos em fibra de vidro (GFRP) apresentam alta resistência e durabilidade. No entanto, a adoção generalizada deste tipo de perfis na construção civil tem sido atrasada, em especial em zonas de risco sísmico, pela falta de regulamentação apropriada (associada ao número limitado de estudos existentes) e pelo facto de estes apresentarem um comportamento tipicamente frágil. Neste trabalho foi desenvolvida uma extensa campanha experimental incluindo três tipologias estruturais constituídas por perfis GFRP, nomeadamente: (i) ligações viga-coluna, que apresentaram considerável resistência e ductilidade; (ii) pórticos planos, que apresentaram limitada capacidade de dissipar energia; e (iii) pórticos tridimensionais, que foram capazes de manter a integridade estrutural para um sismo de magnitude superior ao sismo mais gravoso em Portugal. Todas as fases da campanha experimental foram acompanhadas por estudos numéricos. Foram desenvolvidos modelos capazes de prever o comportamento das diferentes tipologias estruturais com recurso a software correntemente utilizado em gabinete de projeto. Consulte o trabalho aqui | |||||||||||
2º Prémio Manutenção Preditiva baseada em Análise Multivariada e Redes Neuronais Artificiais  João Carlos Antunes Rodrigues Membro Efetivo da Região Centro, nº 84 943 Colégio de Engenharia Mecânica | A manutenção preditiva assume uma importância extrema na previsão e prevenção de falhas na indústria. O projeto proposto descreve modelos de manutenção preditiva baseados em Inteligência Artificial. A abordagem efetuada inclui modelos de previsão a curto prazo e longo prazo, ambos usando redes neuronais. O modelo de previsão de longo prazo é capaz de prever o estado dos ativos físicos com até 90 dias de antecedência, com uma margem de erro bastante reduzida. Isso permite que as indústrias possam fazer paragens programadas dos seus ativos, maximizando a sua disponibilidade operacional. Para completar a abordagem precedente foi criado um modelo de classificação do estado de óleos lubrificantes de motores diesel. O modelo proposto apoia a monitorização e manutenção deste tipo de ativos. Também neste caso, as implicações são a melhoria da Disponibilidade operacional, incremento de qualidade, menor impacto ambiental, mais segurança e racionalização de custos. Consulte o trabalho aqui | |||||||||||
3º Prémio Otimização e Previsão da Produção Usando Redes Neuronais Recorrentes  Balduíno Patrício César Mateus Membro Estagiário da Região Centro, nº 91 312 Colégio de Engenharia Eletrotécnica | O conhecimento das variáveis que constituem o mercado das bolsas de valores apresenta inúmeras vantagens ainda pouco exploradas no âmbito industrial. O projeto proposto tem como finalidade apresentar uma nova abordagem de monitorização da cadeia de produção através da previsão da produção total que as prensas de pasta de papel terão que processar, o que implica uma manutenção adequada visando a sua Disponibilidade apropriada à produção prevista. Os dados foram obtidos através de sensores instalados nas prensas de pasta de papel para monitorizar a condição das mesmas e prever a sua evolução com 30 dias de antecedência usando redes neuronais recorrentes Gated Recurrent Unit (GRU). O GRU é um dos modelos de Inteligência Artificial que tem produzido melhores resultados em problemas de previsão, nomeadamente com séries temporais. No caso do presente projeto consegue antecipar valores futuros com um erro quadrático médio, de seis variáveis, entre 0.39 e 1.58. Consulte o trabalho aqui | |||||||||||
3º Prémio Avaliação do comportamento dinâmico a longo prazo de soluções inovadoras de vias férreas. |