Pesquisa

Mini Propulsor Magnetohidrodinâmico: Simulação e Protótipo

A propulsão magnetohidrodinâmica (MHD) permite a movimentação de fluidos condutivos sem partes móveis, utilizando campos elétricos e magnéticos. Este trabalho propõe o desenvolvimento de um mini propulsor MHD, abrangendo modelagem teórica, simulação computacional e construção de um protótipo funcional.

Mini Robô Self-Balancing: Modelagem, Controle e Protótipo

Desenvolvimento de um mini robô autoequilibrado, abrangendo modelagem matemática, implementação de estratégias de controle (PID ou controle ótimo) e construção de um protótipo funcional. Introdução prática ao controle de sistemas instáveis e robótica móvel.

Predição de Critérios de Desempenho Usando Machine Learning em Estruturas Simuladas

Investigação do uso de algoritmos de machine learning para prever critérios de desempenho de um design estrutural representado por uma malha binária. Envolve geração de banco de dados, aprendizado supervisionado e validação de modelos preditivos.

Projeto de Diodos Fluídicos

Diodos fluídicos permitem o fluxo de um fluido preferencialmente em apenas uma direção, sem partes móveis. O projeto envolve simulação CFD, otimização de projeto, prototipagem com impressão 3D e validação experimental. Aplicações: sistemas biomédicos, máscaras respiratórias e microfluídica.

Otimização Topológica de Células a Combustível

Aplicação de técnicas avançadas de otimização topológica ao projeto de PEMFCs e SOFCs, abordando eficiência, durabilidade e custo. Inclui modelagem multifísica, otimização multi-objetivo, design considerando degradação, restrições de manufatura e validação experimental.

Otimização Topológica de Magnetohidrodinâmica

Desenvolvimento de métodos de otimização topológica para sistemas MHD visando maximizar eficiência de conversão energética e controle de escoamento. Aplicações: geradores MHD, bombas de metal líquido, controle de escoamento aeroespacial, dispositivos biomédicos.

Modelos Substitutos com Machine Learning para Otimização Topológica

Desenvolvimento de modelos substitutos com ML para substituir cálculos de sensibilidade computacionalmente intensivos. Inclui arquiteturas de redes neurais especializadas (CNN, GNN, transformers), restrições informadas pela física e estratégias de otimização híbrida.

Otimização Topológica

• Bendsøe, M. P. & Sigmund, O. — Topology Optimization: Theory, Methods, and Applications, Springer, 2003. O livro-texto fundamental da área.
• Borrvall, T. & Petersson, J. — Topology optimization of fluids in Stokes flow, Int. J. Numer. Methods Fluids, 2003. Artigo seminal sobre otimização topológica de fluidos.
• Sigmund, O. & Maute, K. — Topology optimization approaches, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2013. Revisão abrangente dos métodos.

Dinâmica dos Fluidos Computacional

• Versteeg, H. K. & Malalasekera, W. — An Introduction to Computational Fluid Dynamics: The Finite Volume Method, Pearson, 2007.
• Anderson, J. D. — Computational Fluid Dynamics: The Basics with Applications, McGraw-Hill, 1995.
• Ferziger, J. H. & Perić, M. — Computational Methods for Fluid Dynamics, Springer, 2002.

Machine Learning & Deep Learning

• Goodfellow, I., Bengio, Y. & Courville, A. — Deep Learning, MIT Press, 2016. Disponível gratuitamente em deeplearningbook.org.
• Bishop, C. M. — Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.
• Brunton, S. L. & Kutz, J. N. — Data-Driven Science and Engineering, Cambridge University Press, 2022. Conecta ML com sistemas físicos.

Células a Combustível

• O’Hayre, R. et al. — Fuel Cell Fundamentals, Wiley, 2016. Cobre eletroquímica, transporte e projeto de PEMFCs e SOFCs.
• Barbir, F. — PEM Fuel Cells: Theory and Practice, Academic Press, 2012.

Sistemas de Controle & Robótica

• Ogata, K. — Modern Control Engineering, Pearson, 2010. Referência clássica para controle PID e espaço de estados.
• Nise, N. S. — Control Systems Engineering, Wiley, 2019.
• Siciliano, B. et al. — Robotics: Modelling, Planning and Control, Springer, 2010.

Método dos Elementos Finitos

• Hughes, T. J. R. — The Finite Element Method: Linear Static and Dynamic Finite Element Analysis, Dover, 2000.
• Reddy, J. N. — An Introduction to the Finite Element Method, McGraw-Hill, 2005.
• Zienkiewicz, O. C. & Taylor, R. L. — The Finite Element Method, Butterworth-Heinemann, 2000.