Plano de Ensino - Modelagen, Simulação e Otimização

EMENTA

Motivação, definições básicas, introdução à modelagem matemática e simulação de processos, tipos de modelos usados em engenharia química, simulação estática de sistemas de engenharia química; métodos numéricos, solução de equações algébricas e diferenciais, modelos de fenômenos de transporte, modelos matemáticos para processos Aleatórios, simulação de processos simples, simulação de plantas químicas: estratégia de simulação, estrutura de um simulador de processos químicos, simulação de processos por computador. Técnicas simples dos Processos otimização. Abordagem estratégia para problemas de otimização, Análise Clássica. Problemas unidimensionais e multidimensionais. Multiplicadores de Lagrange. Formulação dos problemas de programação linear. O método Simplex, características e uso. Programação não linear. Problemas unidimensionais e multidimensionais sem restrições. Abordagem estratégia para problemas de otimização. Aplicações utilizando restrições econômicas e ambientais. Introduções ao Processo usam dos simuladores e noções sobre o Projeto de Processos assistido por computador

AVALIAÇÃO

Serão realizadas 15 aulas práticas com avaliação (AP), 4 provas parciais (PP), e uma prova final (PF). A média das avaliações individuais AP e as provas parciais MPP serão a média aritmética ME.

ME = ((AP1+AP2+...AP15)/15 +PP1+PP2+PP3+PP4)/5

Fórmula média final (FMF):

Com ME ≥ 8,0 não é necessário fazer a Prova Final. Logo, FMF=ME.

Se 4,0< ME < 8,0 então é necessário fazer a Prova Final. Por tanto, FMF=(2ME+PF)/3

PF- nota da Prova Final.

Se ME < 4,0 ou FMF < 6,0 o aluno será reprovado

METODOLOGIA

Aulas expositivas e dialogadas.

Resolução de problemas em sala de aula.

Aulas práticas com avaliação.

Recursos didáticos: Quadro, Pincel, Transparências, Datashow, Laptop, Computador.

BIBLIOGRAFIA

1. PERLINGEIRO, C. A. Engenharia de Processos: análise, simulação e síntese de processos químicos. Ed. Blucher, 2008
2. BEVERIDGE, G. S.; SCHECHTER, R. S. Optimization: Theory and Practice, McGraw-Hill, 1970.
3. René Viera Bertrán, Silvia López Menéndez y Mayra Noemí Levi ­ Modelación Matemática para Ingenieros Químicos.  Editorial: Pueblo y Educación. 1988
4. RUDD, D. F.; WATSON, C. C. Strategy of Process Engineering. J. Wiley, 1968.
5. Nicolas j. Scenna y colectivo de autores. Modelado, Simulación y optimización de procesos químicos. 2003. ( Formato digital)
6. HIMMELBLAU, D. M. AND EDGAR, T. F.; Optimization of Chemical Process. McGraw-Hill, 1989.

OBSERVAÇÕES

• Nas aulas de Prática (laboratório de computação) existirá uma carência de cinco minutos para o início da aula. Após este tempo o aluno NÃO terá mais acesso ao laboratório, ficando impossibilitado de realizar a prática do dia.
• Os exercícios práticos avaliativos ficaram no laptop do cada estudante. As tarefas de AP serram entregues na aula subsequente à prática realizada, até as 18h00min. A entrega fora do prazo estipulado implica na diminuição de um ponto (1,0) por dia de atraso.
• •O uso de celular é PROIBIDO dentro das salas de aulas. 

AULA

nº

DATA

Horas

Aulas, h

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Estudo

Exercício

Projeto

Trabalho

Total

Aula

01/03/16

2

AT 1: Apresentação da disciplina.

2

0

0

2

02/03/16

2

AT 2: Introdução, Conceitos Gerais, Modelagem e Simulação, Exemplos de aplicação.

2

0

0

2

04/03/16

2

S 1: Seminário Exemplos de aplicação da Modelagem e Simulação.

0

2

0

2

08/03/16

2

AT 3: Métodos Numéricos em Engenharia. Química. Solução das equações algébricas e transcendentais.

2

0

0

2

09/03/16

2

AE 1: Métodos Numéricos em Engenharia. Química. Solução das equações algébricas e transcendentais.

0

2

0

2

11/03/16

2

AP 1: Métodos Numéricos em Engenharia. Química. Solução do equações Algébrica e transcendental

0

2

0

2

15/03/16

2

AT 4: Métodos Numéricos em Engenharia. Química. Solução do ODE e PDE

2

0

0

2

16/03/16

2

AE 2: Métodos Numéricos em Engenharia. Química. Solução do ODE e PDE

0

2

0

2

18/03/16

2

AP 2: Métodos Numéricos em Engenharia. Química. Solução do ODE e PDE

0

2

0

2

22/03/16

2

AT 5: Modelagem fenomenológica

2

0

0

2

23/03/16

2

AE 3: Atividade Prática da AT3 microscópico e macroscópico e Gradiente Múltipla

0

2

0

2

25/03/16

2

AP 3: Atividade Prática da AT3 (gradiente máximo)

0

2

0

2

29/03/16

2

AP 4: Atividade Prática da AT3 (Aplicações generais).

0

2

0

2

30/03/16

2

PROVA 1: TEMAS I, II e III.

0

2

0

2

01/04/16

2

AT 6: modelagem estocástica

2

0

0

2

05/04/16

2

AE 4: Atividade Prática do sobre AT4 Modelagem estocástica

0

2

0

2

06/04/16

2

AE 5: Atividade Prática sobre AT4

0

2

0

2

08/04/16

2

AP 5: Simulação de processos estocásticos. Método de Monte Carlo (I)

0

2

0

2

12/04/16

2

AP 6: Simulação de processos estocásticos. Método de Monte Carlo (II)

0

2

0

2

13/04/16

2

AT 7: Simulação de processos. Generalidades. Desenvolvimento do algoritmo de simulação

2

0

0

2

15/04/16

2

AE 6: Abordagem da estratégia da simulação de um processo químico.

0

2

0

2

19/04/16

2

AP 7: Desenvolvimento do algoritmo da simulação do um misturador.

0

2

0

2

20/04/16

2

AT 8: Simulação de sistemas simples. Uso dos simuladores.

2

0

0

2

22/04/16

2

AE 7: Simulação de sistemas simples.

0

2

0

2

26/04/16

2

AP 8: Simulação de sistemas simples.

0

2

0

2

27/04/16

2

PROVA 2: TEMA IV, V e VI

0

2

0

2

29/04/16

2

AT 9: Introdução à Otimização.  Formulação de problemas de otimização. Análise clássica. Multiplicadores de Lagrange. Sistemas restritos. Análise de Sensibilidade. Exemplo.

2

0

0

2

03/05/16

2

AE 8: Análise clássica. Problemas uni variável. Problemas multi variável. Multiplicadores de Lagrange. Problemas da aplicação. Análise de Sensibilidade. Problemas e aplicações clássicas. Apresentando as ferramentas Excel Solver para otimização.

0

2

0

2

04/05/16

2

AT 10: Programação linear. Método simplex. Análise de Sensibilidade.

2

0

0

2

06/05/16

2

AE 9: Programação linear. Método simplex. Análise de Sensibilidade. Formular e resolver exemplos de aplicação na Ing. Química.

0

2

0

2

10/05/16

2

AE 10: Análise de Sensibilidade. Problemas da programação.

0

2

0

2

11/05/16

2

AP 10: Software WinQSB y Solver de Excel para Programação Lineal.

0

2

0

2

13/05/16

2

AT 11: Métodos da otimização direta. Problemas Unidimensionais. Métodos dicotômicos. Os métodos diretos da otimização. Problemas Unidimensionais. Métodos. Fibonacci e Golden seção.  Os métodos diretos da otimização. Problemas multidimensionais. Métodos Box Wilson e Hooke e Jeeves.

2

0

0

2

24/05/16

2

AE 11: Os métodos diretos da otimização. Problemas uni dimensionais. Exemplos de aplicação. Os métodos diretos da otimização. Problemas multidimensionais. Exemplos de aplicação.

0

2

0

2

25/05/16

2

PROVA 3: TEMA VII, VIII e IX

0

2

0

2

27/05/16

2

AT 12: Otimização experimental em vários níveis.

2

0

0

2

31/05/16

2

AE 12: Otimização experimental a vários niveles.  Aplicação na Ing. Química.

0

2

0

2

01/06/16

2

AP 11: Otimização experimental. Aplicação do StatGraphics.

0

2

0

2

03/06/16

2

AP 12: Aplicação do StatGraphics na otimização experimental. Aplicações na  Engenharia Química.

0

2

0

2

07/06/16

2

AT 13: Introdução. Tipos da otimização no estado estacionário. Formulação de problemas da otimização em regime estacionário.

2

0

0

2

08/06/16

2

AT 14: Otimização nos problemas com restrições e sem restrições em diagramas de processo. Métodos de solução.

2

0

0

2

10/06/16

2

AP 13: Otimização em estado estacionário de Plantas Químicas.

0

2

0

2

14/06/16

2

AP 14: Aplicação na otimização em estado estacionário II.

0

2

0

2

15/06/16

2

PROVA 4: TEMA X e XI

0

2

0

2

17/06/16

2

PROVA FINAL: TODOS OS TEMAS

0

2

0

2

Total

90

28

62

0

90