Oferta de estágio de docência 2022/2

15/08/2022 08:57

Segue o resultado do estágio de docência para 2022/2:

Resultado – estágio de docência 2022.2

Os discentes serão matriculados pela secretaria do PosAutomação com base no resultado, sem a necessidade de envio solicitação de matrícula.


Ofertas de estágio de docência e respectivos planos de trabalho para 2022/2. A escolha ocorrerá da seguinte forma:

– o(a) discente deverá realizar a escolha de 3 opções, obrigatoriamente, informando o grau de prioridade da disciplina (opção 1, opção 2, opção 3);

– o(a) discente deverá enviar as escolhas por e-mail para posautomacao@contato.ufsc.br com o assunto “Estágio de docência 2022/2 – Fulano(a)”;

– o prazo para o envio das escolhas será até o dia 19/8/2022 (sexta-feira).

Após esse prazo, a comissão de estágio docência verificará as escolhas e fará a distribuição dos discentes nas disciplinas. A divulgação do resultado será até às 18 horas do dia 25/8/2022 (quinta-feira).

A matrícula em estágio docência será realizada diretamente pela secretaria do PosAutomação com base no resultado. Dessa forma, os(as) discentes não precisam solicitar a matrícula em estágio de docência.

Docente(s) Disciplina Vaga(s) Plano de Trabalho
Eduardo Camponogara DAS5103 – Cálculo Numérico para Controle e Automação 1 Plano de trabalho – DAS5103
Rodolfo Flesch DAS5151 – Instrumentação em Controle 2 Plano de trabalho – DAS5151
Felipe Cabral, Max Queiroz e Publio Lima DAS5203 – Modelagem e Controle de Sistemas a Eventos Discretos 1 Plano de trabalho – DAS5203
Daniel Coutinho DAS5210 – Introdução ao Controle de Processos (Laboratório) 1 Plano de trabalho – DAS5210
Julio Normey  Rico DAS5210 – Introdução ao Controle de Processos (Teoria) 1 Plano de trabalho – DAS5210
Thamiris Costa e Julio Normey Rico DAS5120 – Sistemas de Controle 1 Plano de trabalho – DAS5120
Max Queiroz e Marcelo Stemmer DAS5307 – Sistemas de Automação Discreta 1 Plano de trabalho – DAS5307
Marcelo Stemmer e Rômulo de Oliveira DAS5308 – Programação de Sistemas Automatizados 1 Plano de trabalho – DAS5308
Jomi Hübner e Eric Antonelo DAS5341 – Inteligência Artificial aplicada a Controle e Automação 1 Plano de trabalho – DAS5341
Daniel Pagano DAS5142 – Sistemas Dinâmicos 1 Plano de trabalho – DAS5142
Thamiris Costa e  Carlos Montez DAS5332 – Arquitetura e Prog. de Dispositivos Microcontrolados 1 Plano de trabalho – DAS5332
Ricardo Rabelo DAS5316 – Integração de Sistemas Corporativos 1 Plano de trabalho – DAS5316
Nestor Roqueiro DAS5317 – Sistemas de Controle  1 Plano de trabalho – DAS5317
Daniel Martins Lima BLU3602 – Sistemas de Controle 2 Plano de trabalho – BLU3602

Comissão de estágio de docência do PosAutomação

Candidaturas – mestrado 2022/1 PPGEAS

03/03/2022 13:31
Identificação RG e CPF Hist. Grad. Dipl. Grad. Carta Apres. Lattes Carta 1 Carta 2 Carta 3 (opc.) Cotas
100-xxx-xxx-43 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
111-xxx-xxx-50 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM X 2 NÃO
022-xxx-xxx-93 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
052-xxx-xxx-17 SIM SIM SIM SIM SIM SIM
378-xxx-xxx-09 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÂO
095-xxx-xxx-61 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
061-xxx-xxx-80 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
136-xxx-xxx-07 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
473-xxx-xxx-12 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
121-xxx-xxx-70 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
038-xxx-xxx-63 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
003-xxx-xxx-80 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
800-xxx-xxx-51 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
120-xxx-xxx-07 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
021-xxx-xxx-18 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
086-xxx-xxx-92 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
072-xxx-xxx-26 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
057-xxx-xxx-39 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
046-xxx-xxx-80 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
771-xxx-xxx-00 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
612-xxx-xxx-51 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
092-xxx-xxx-75 SIM SIM SIM SIM SIM SIM SIM NÃO

Resultado – candidatos aprovados – mestrado 2021/2 – PPGEAS

28/09/2021 09:09

O PPGEAS torna pública a divulgação dos candidatos aprovados no curso de mestrado do PPGEAS, ingresso em 2021/2, referente ao edital n. 2/PPGEAS/2021:

Nome Avaliação Classificação
Ana Cláudia Banderchuk 8,60 1
Felipe Alfredo Nack 7,97 2
Carlos Augusto Luguesi 7,86 3
Rodrigo Luiz da Cruz Sehwart 7,45 4
Ivan Michel Lehmkuhl de Souza 6,13 5

Comissão de avaliação de candidaturas – PPGEAS

Oferta de estágio de docência 2021/1

11/06/2021 15:57

Seguem abaixo as ofertas de estágio de docência e respectivos planos de trabalho para 2021/1.

A escolha ocorrerá da seguinte forma:

– o discente deverá realizar a escolha de 3 opções, obrigatoriamente, informando o grau de prioridade da disciplina (1 opção, 2 opção, 3 opção);

– o discente deverá enviar as escolhas por e-mail para ppgeas@contato.ufsc.br com o assunto “Estágio docência 2021/1 – Fulano”;

– o prazo para o envio das escolhas será entre 14/6/2021 e 16/6/2021.

Após esse prazo, a comissão de estágio docência verificará as escolhas e fará a distribuição dos discentes nas disciplinas. A divulgação do resultado será até às 18 horas do dia 18/6/2021 (sexta-feira).

A matrícula em estágio docência será realizada diretamente pela secretaria do PPGEAS com base nos resultados. Dessa forma, os discintes não precisam solicitar a matrícula em estágio docência.

Disciplina Professor(es) Quantidade de vagas Plano de Trabalho
DAS5103 – Cálculo Numérico para Controle e Automação Camponogara 2 DAS5103 – estágio docência 2021/1
DAS5203 – Modelagem e Controle de Sistemas a Eventos Discretos Felipe e Max 1 DAS5203 – estágio docência 2021/1
DAS5307 – Sistemas de Automação Discreta Felipe, Marcelo Stemmer e Max 1 DAS5307 – estágio docência 2021/1
DAS5120 – Sistemas de Controle (laboratório) Gustavo 1 DAS5120 – estágio docência 2021/1
DAS5120 – Sistemas de Controle Julio 4 DAS5120 – estágio docência 2021/1
DAS5210 – Introdução ao Controle de Processos Julio 2 DAS5210 – estágio docência 2021/1
DAS5312 – Metodologia para Desenvolvimento de Sistemas Leandro 1 DAS5312 – estágio docência 2021/1
DAS5109 – Modelagem e Simulação de Processos Marcelo de Lellis 1 DAS5109 – estágio docência 2021/1
DAS5314 – Redes de Computadores para Automação Industrial Montez e Marcelo Stemmer 1 DAS5314 – estágio docência 2021/1
DAS5317 – Sistemas de Controle Nestor 1 DAS5317 – estágio docência 2021/1
DAS5151 – Instrumentação em Controle Rodolfo 2 DAS5151 – estágio docência 2021/1
DAS5944 – Tópicos Especiais em Controle e Automação: Instrumentação aplicada à Indústria de Petróleo e Gás Rodolfo 1 DAS5944 – estágio docência 2021/1
DAS5306 – Programação Concorrente e Sistemas de Tempo Real Rômulo 1 DAS5306 – estágio docência 2021/1
DAS5332 – Arquitetura e Programação de Sistemas Microcontrolados Werner e Montez 1 DAS5332 – estágio docência 2021/1

Comissão de Estágio Docência do PPGEAS.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Leandro Pohlmann Rocha – 16/6/2021

07/06/2021 14:35
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Leandro Pohlmann Rocha
Orientador

Coorientador

Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Laio Oriel Seman, Dr. – UNIVALI

Data 16/6/2021 (quarta-feira) – 8h30

Videoconferência (https://meet.google.com/dwr-kgmg-geh)

Banca Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Pedro Augusto Munari Junior, Dr. – DEP/UFSCar;

Prof. Marcus Rolf Peter Ritt, Dr. – II/UFRGS;

Prof. Felipe Gomes de Oliveira Cabral, Dr. – DAS/UFSC.

Título Linear Relaxations of Bilinear Terms for the Operational Management of Crude Oil Supply
Resumo: O gerenciamento da cadeia de suprimento de petróleo não refinado envolve a resolução de problemas de programação não linear inteira mista em grande escala (MINLP), composta de operações de descarga e transferência em terminais, controle de estoque e mistura de petróleo bruto para atender às demandas da refinaria. Nos ativos marítimos, o planejamento das operações torna-se mais desafiador, pois as viagens dos navios devem ser programadas com precisão para dar vazão às plataformas de produção do petróleo. Indiscutivelmente, a dificuldade computacional do problema surge devido ao tamanho e combinação de decisões discretas com restrições não lineares, constituída por termos bilineares que modelam as operações de mistura do petróleo. No que diz respeito às funções não lineares, este trabalho contribui avaliando técnicas distintas de aproximação linear dos termos bilineares, especificamente: McCormick envelopes, univariate e bivariate piecewise McCormick, multiparametric disaggregation e normalized multiparametric disaggregation. Os métodos de relaxação geram um problema de programação linear inteira mista (MILP), que pode ser combinada com um algoritmo de programação não linear local (PNL) para atingir um cronograma de operações viável. Concluímos com uma comparação entre essas abordagens de relaxamento juntamente com abordagens MINLP usuais, e demonstramos resultados computacionais em instâncias do problema. O relaxamento utilizando multiparametric disaggregation produz tempos de solução mais rápidos para resultados similares comparativamente aos métodos de otimização global comumente utilizados.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Paulo Henrique Foganholo Bizetto – 15/6/2021

04/06/2021 15:41
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Paulo Henrique Foganholo Biazetto
Orientador Prof. Gustavo Artur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC
Data 15/6/2021 (terça-feira) – 14h

Videoconferência (https://meet.google.com/qdu-prvt-rcj)

Banca Prof. Gustavo Artur de Andrade, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Marcus Vinícius Americano da Costa Filho, Dr. – UFBA;

Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Marcelo de Lellis Costa de Oliveira, Dr. – DAS/UFSC.

Título Development of an Optimal Control Strategy for Temperature Regulation and Thermal Storage Operation of Solar Power Plants
Resumo: O consumo global de energia e eletricidade está aumentando rapidamente devido ao crescimento da população, industrialização e urbanização. Como as fontes de combustíveis fósseis estão se esgotando e emitem gases do efeito estufa, o mundo está investindo em tecnologias de geração de energia  renovável. Pesquisas têm mostrado que as fontes de energia solar, eólica e biomassa são as mais promissoras e podem contribuir para o aumento da produção energética e para a redução dos impactos ambientais ocasionados pela queima dos combustíveis fósseis. Dentre estas fontes renováveis, o Brasil tem um grande potencial para o aproveitamento de energia solar térmica devido à sua localização geográfica. Plantas solares térmicas são compostas de um campo de coletores solares, um ciclo de potência e um sistema de armazenamento térmico que permite que a planta opere em horários escalonados ao invés de somente em modo de despacho da energia solar atual. Assim, os objetivos de controle nestes sistemas são maximizar a energia solar captada no campo de coletores solares e a receita de energia elétrica no bloco de potência de acordo com uma tarifa de energia. Os sistemas de controle destas plantas são complexos devido às suas características não lineares e multivariáveis, bem como as várias restrições de operação. Se comparado com os países detentores de tecnologias de energia solar, o Brasil ainda possui carência de conhecimentos para projeto e operação de tais sistemas. Neste sentido, técnicas de controle avançado e otimização terão que ser desenvolvidas levando em consideração as características particulares do clima e sistema de tarifas da venda de eletricidade no Brasil, o que gera um conhecimento específico para o desenvolvimento de tecnologia local. Nesta dissertação, uma estratégia de controle ótimo para plantas solares térmicas é proposta. Para isso, um modelo matemático fenomenológico foi primeiramente estudado e desenvolvido levando em consideração as principais características da planta. Graças as propriedades físicas dos subsistemas envolvidos, os objetivos de controle podem ser desacoplados e o sistema de controle proposto é projetado de forma descentralizada: um controlador ótimo que visa obter a trajetória ótima dos estados do campo de coletores solares, minimizando uma função custo associada ao rastreamento de referência de temperatura; e outro para calcular a política de controle para o armazenamento/despacho dos tanques térmicos. A metodologia é considerada com uma perspectiva rigorosa de forma a mostrar o que pode ser efetivamente garantido com a utilização dela. Além disso, sua implementação prática é discutida através de uma abordagem direta, na qual o controlador é transformado para um problema de programação não linear. Diversas simulações com tarifas de energia e dados meteorológicos do Brasil são apresentados para ilustrar o desempenho da metodologia proposta. Por fim, um estudo comparativo com uma estratégia de controle clássica apresenta as melhorias na receita da energia produzida neste cenário de simulação. São estimados ganhos de até 13,5% em termos de receita anual, caso a estratégia de controle ótimo seja adotada.

Resultado do processo seletivo – cursos de mestrado e doutorado – PPGEAS 2021/1

17/05/2021 20:40

O Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas (PPGEAS) torna público o resultado oficial e final do processo seletivo para o curso de mestrado, ingresso em 2021/1, conforme o edital n. 1/PPGEAS/2021:

Mestrado

Nome Avaliação Classificação
Viccenzo Collodel Benetti 8,72 1
Leonardo José Fiori 8,17 2
Érique Moser 8,10 3
Paulo César Ribeiro Marciano 8,04 4
Mateus Abreu de Andrade 7,88 5
Bruno Souza de Lima 7,54 6
Silas Farias Fernandes Filho 7,38 7
Guilherme Piveti Filho 7,37 8
Gabriel Monteiro de Souza 7,03 9
Eric Mochiutti 6,98 10
Michael Feliphe da Silva Barbosa 6,77 11
Lucas Zomignani Oliveira 6,72 12
Serigne Khassim Mbaye 6,67 13
Oskar Gerardo Ruiz Urrutia <5,50 Desclassificado
Fabricio Cassanho Teodoro <5,50 Desclassificado
Mateus Henrique Bertuci <5,50 Desclassificado
Vanessa Rech <5,50 Desclassificado
Jackons Michels Fontanela <5,50 Desclassificado
Renato Valentim Carneiro <5,50 Desclassificado

Doutorado

Nome Avaliação
Geovana Aparecida França dos Santos Aprovada
Rafael Celestino dos Santos Aprovado
Melissa Figueira Fagundes Em análise
Nasiru Adamu Marafa Em análise

Coordenação do PPGEAS.

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