Banca de DEFESA: GABRIEL HOFMANN DE ALENCAR

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GABRIEL HOFMANN DE ALENCAR
DATA: 03/04/2025
HORA: 13:04
LOCAL: Google Meets
TÍTULO: Estimativa da tensão da bateria de um quadricóptero por modelo baseado em rede neural
PALAVRAS-CHAVES: Veículos Aéreos Não-Tripulados, Modelagem de Bateria, Redes neurais, Aprendizado de máquina.
PÁGINAS: 98
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
RESUMO: A modelagem precisa da dinâmica das baterias de Polímero de Lítio (LiPo) é fundamental para garantir a confiabilidade e a eficiência operacional de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), especialmente em aplicações complexas e variadas. Este estudo propõe o desenvolvimento de uma rede neural para prever com precisão o comportamento de descarga de tensão da bateria de um quadricóptero, visando superar as limitações dos modelos tradicionais baseados em física e equações diferenciais, oferecendo uma alternativa mais prática e robusta para estimar essa variável. A pesquisa se baseará em dados experimentais de voo, permitindo que o modelo capture as nuances operacionais dos quadricópteros em condições reais. Além disso, esta proposta de dissertação sintetiza as abordagens recentes na modelagem de baterias, destacando a necessidade de métodos que integrem aprendizado de máquina para superar desafios de precisão e adaptabilidade. Ao propor uma solução inovadora para a modelagem de baterias em VANTs, este trabalho se alinha às demandas crescentes por modelos mais confiáveis e adaptáveis, criados com base em dados de voos reais, abrindo novas possibilidades para a otimização da gestão de energia.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2042972 - TIAGO PEREIRA DO NASCIMENTO
Interno - 2579537 - ALISSON VASCONCELOS DE BRITO
Externo ao Programa - 1383571 - AUGUSTO DE HOLANDA BARRETO MARTINS TAVARES
Externo à Instituição - SAULO OLIVEIRA DORNELLAS LUIZ