Banca de DEFESA: LUAN CARLOS SOARES LINS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUAN CARLOS SOARES LINS
DATA : 30/10/2024
HORA: 11:00
LOCAL: Centro de Informática - Auditorio
TÍTULO:

Modelagem Estocástica para Avaliação e Otimização de Sistemas de 
Vigilância com Drones

PALAVRAS-CHAVES:

Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), Drones, Sistemas de 
Vigilância, Modelagem Estocástica, Redes de Petri Estocásticas, Cadeias de 
Markov, Confiabilidade, Disponibilidade, Performabilidade, Análise de 
Sensibilidade, Redundância, Gerenciamento de Energia, Otimização de 
Sistemas.

PÁGINAS: 93
RESUMO:

Os sistemas de vigilância baseados em veículos aéreos não tripulados 
(VANTs) ou drones têm ganhado importância em diversas aplicações, desde 
segurança pública até monitoramento ambiental. A complexidade desses 
sistemas, combinada com as limitações operacionais inerentes aos drones, 
apresenta desafios em termos de confiabilidade, disponibilidade e 
performabilidade. Este trabalho aborda essa questão, apresentando uma 
abordagem para modelar, avaliar e otimizar sistemas de vigilância aérea com 
drones. Nossa pesquisa integra métodos analíticos e numéricos, utilizando 
técnicas de modelagem estocástica, incluindo Cadeias de Markov de Tempo 
Contínuo (CTMC) e Redes de Petri Estocásticas (SPN), para desenvolver 
modelos que capturam a dinâmica desses sistemas. Esses modelos incorporam 
fatores como área de vigilância, resolução da câmera, restrições de 
altitude, gerenciamento de bateria, falhas de componentes e processos de 
reparo. Um aspecto importante de nossa abordagem é a consideração do 
gerenciamento de energia, reconhecendo a importância das baterias na 
operação contínua dos drones. Através de estudos de caso e análises de 
sensibilidade, identificamos componentes críticos do sistema e avaliamos o 
impacto de diferentes estratégias de redundância. Nossos resultados indicam 
que a redundância de baterias tem um impacto maior na disponibilidade e 
confiabilidade do sistema do que a redundância de drones, fornecendo 
insights para o design e otimização desses sistemas. Além disso, nossa 
pesquisa aborda cenários de missões de longa duração, demonstrando como 
otimizar parâmetros como o número de baterias redundantes, tempos de carga 
e descarga para melhorar o desempenho do sistema. Nossa abordagem considera 
o planejamento de missões, levando em conta o consumo de energia e as 
limitações operacionais dos drones. Desenvolvemos modelos que permitem a 
avaliação de diferentes configurações e estratégias para melhorar a 
eficiência operacional, incluindo a otimização do número de rondas de 
vigilância por unidade de tempo. As análises de sensibilidade revelaram a 
importância relativa de diferentes parâmetros do sistema, como os tempos de 
descarga e carregamento da bateria, bem como os tempos de substituição da 
bateria do drone. Essas descobertas fornecem diretrizes para engenheiros e 
projetistas de sistemas, auxiliando no desenvolvimento de sistemas de 
vigilância com drones mais robustos. Este trabalho contribui para o campo, 
oferecendo uma metodologia para a avaliação quantitativa da confiabilidade, 
disponibilidade e performabilidade de sistemas de vigilância baseados em 
drones. Os modelos e insights apresentados têm implicações práticas para o 
planejamento e implementação desses sistemas em diversos cenários 
operacionais. Nossa pesquisa avança a modelagem estocástica de sistemas 
complexos e fornece ferramentas e diretrizes para otimizar o desempenho de 
sistemas de vigilância aérea, contribuindo para o desenvolvimento de 
soluções eficientes neste campo em evolução.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1935458 - JAMILSON RAMALHO DANTAS
Interno - 2327528 - PAULO ROMERO MARTINS MACIEL
Externo à Instituição - RUBENS DE SOUZA MATOS JÚNIOR - IFSE