Banca de DEFESA: JOSE ANSELMO DE LUCENA JUNIOR

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOSE ANSELMO DE LUCENA JUNIOR
DATA: 30/09/2026
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/dbh-auce-drm
TÍTULO: METODOLOGIA PARA CLASSIFICAÇÃO DO TEOR VOLUMÉTRICO DE ETANOL NA GASOLINA EM MOTORES CICLO OTTO POR PROCESSAMENTO DO SINAL DO SENSOR LAMBDA UTILIZANDO ARQUITETURA DE REDE DEEP LEARNING
PALAVRAS-CHAVES: Motor de combustão de interna; combustível; adulteração; sensor lambda; deep learning
PÁGINAS: 202
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Mecânica
SUBÁREA: Mecânica dos Sólidos
ESPECIALIDADE: Mecânica dos Corpos Sólidos, Elásticos e Plásticos
RESUMO: Motores de combustão interna (MCI) apresentam avanços em eficiência e redução de emissões, entretanto, a qualidade e a proporção de combustíveis miscíveis podem comprometer o processo de combustão e o funcionamento dessa máquina térmica. Nesse contexto, este trabalho propõe um método para classificar o teor de etanol anidro adicionado à gasolina C, utilizando o sinal elétrico do sensor de oxigênio pré-catalisador de um motor ciclo Otto bicombustível, de 1,6 L e quatro tempos. Foram analisadas dez amostras de gasolina com percentuais de etanol anidro entre 29% e 45%. Os espectros de frequência dos sinais do sensor apresentaram relação direta com o aumento do teor de etanol, com amplitudes concentradas entre 900 e 1.000 Hz. Nessa faixa, os sinais foram submetidos às transformadas de Fourier de curto tempo (STFT) e wavelet contínua (CWT), cujas representações tempo-frequência foram utilizadas como dados de entrada para quatro arquiteturas de deep learning. Os resultados evidenciaram que a ResNet, utilizando a representação CWT como entrada, apresentou o melhor desempenho, com accuracy de 96,94%, precision de 97,55%, recall de 96,94% e F1-score de 96,89%, destacando-se como a melhor configuração avaliada. O método proposto constitui uma abordagem não invasiva, dispensa a instalação de sensores adicionais e apresenta potencial para aplicação em sistemas embarcados automotivos.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente(a) - 1753873 - ABEL CAVALCANTE LIMA FILHO
Interno(a) - 2579537 - ALISSON VASCONCELOS DE BRITO
Interno(a) - 331013 - FRANCISCO ANTONIO BELO
Externo(a) à Instituição - JACQUES COUSTEAU DA SILVA BORGES
Externo(a) ao Programa - 1296645 - KOJE DANIEL VASCONCELOS MISHINA