This paper presents an analysis of an irreversible Otto cycle aiming to optimize the net power through ECOP and ecological function. The studied cycle operates between two thermal reservoirs of infinite thermal capacity, with internal irreversibilities derived from non-isentropic behavior of compression and expansion processes, irreversibilities from thermal resistance in heat exchangers and heat leakage from the high temperature reservoir to the low temperature reservoir. Analytical expressions are applied for the power outputs optimized by the ECOP, by the ecological function and by the maximum power criteria, in conjunction with a graphic analysis, in which some cycle operation parameters are analyzed for an increased comprehension of the effects of the irreversibilities in the optimized power. Copyright © 2015 Praise Worthy Prize - All rights reserved.

A crescente demanda dos diversos setores produtivos por profissionais qualificados das áreas tecnológicas nem sempre é completamente atendida, devido à desistência e/ou atrasos na formação de estudantes, que muitas vezes apresentam dificuldades na compreensão dos conteúdos da matemática, física, química, entre outros da área das ciências exatas. Com base nesta relação defasada entre a demanda e formação de profissionais, se faz necessária a utilização de metodologias educacionais alternativas que motivem e proporcionem o êxito no processo de ensino-aprendizagem dos conteúdos mencionados. A utilização da robótica educacional como ferramenta metodológica tem se mostrado uma opção válida para mitigar esta situação. Neste contexto, com a utilização do kit de robótica educacional LEGO Mindstorms® NXT 2.0, este trabalho propõe o desenvolvimento de um experimento que contempla a observação e abordagens alternativas para um amplo conjunto de conteúdos da área das ciências exatas, tais como: estrutural e dinâmica (conceitos da mecânica e da física), componentes elétricos/eletrônicos (conceitos da eletrônica aplicados ao controle e automação), modelos matemáticos e programação (conceitos de lógica). Especificamente, o principal objetivo do experimento proposto requer que o estudante busque soluções em diversas áreas do conhecimento para o levantamento da potência e do torque em motores elétricos, a fim de observar uma relação interdisciplinar entre os conteúdos envolvidos. Os resultados são obtidos por meio da variação de posição no tempo de uma massa que é alçada pelo motor. Com estes valores, são apresentados graficamente o comportamento da potência mecânica, velocidade angular, rotação e torque com função porcentagem de potência (fornecido pelo software). Para validar a metodologia, a rotação calculada é comparada a rotação medida e o comportamento do torque pela potência é analisado.

Este trabalho apresenta a integração entre visão computacional e um manipulador robótico, propondo uma solução baseada em redes neurais artificiais para realizar a detecção de objetos e a execução demovimentos por meio da cinemática inversa. Para isso, foram implementadas duas abordagens complementares: a rede YOLO, responsável pela identificação e localização dos objetos na cena, e a rede PMC, utilizada para prever os ângulos articulares do manipulador a partir das coordenadas obtidas. O sistema foi desenvolvido com recursos de Hardware acessíveis, como o ESP32-CAM, responsável pela captura e transmissão das imagens, e o Arduino, que executa o acionamento dos servomotores. As imagens capturadas são processadas em um Notebook, onde a rede YOLO detecta os objetos e a rede PMC fornece os ângulos necessários para o posicionamento do manipulador. O conjunto de dados foi elaborado com diferentes condições de iluminação, ângulos e distâncias, garantindo robustez ao modelo. Os resultados demonstraram que a solução proposta é capaz de detectar os objetos com precisão e mover o manipulador de forma eficiente, validando a viabilidade do sistema. Conclui-se que a metodologia adotada contribui para o avanço de soluções de baixo custo aplicadas em automação, ensino e pesquisa, reforçando o potencial da integração entre técnicas de aprendizado profundo e sistemas robóticos.

A robótica é um campo multidisciplinar que enfrenta desafios críticos na determinação de rotas eficientes para robôs móveis em diversos ambientes. O objetivo principal deste trabalho é explorar e validar uma solução de planejamento de rota em robôs da plataforma Lego EV3, via Algoritmo Genético (AG). A rota gerada pelo AG foi utilizada no robô Lego e, para fins de auto-localização do robô no ambiente de navegação, foram utilizados sensores de detecção de luminosidade para a identificação de marcações auxiliadoras. Os resultados demonstraram que o AG conseguiu determinar rotas com eficácia. Dessa forma, o robô móvel foi capaz de se localizar no ambiente e de cumprir o caminho determinado pelo AG.

A educação brasileira passa por constantes mudanças. Cada vez mais torna-se necessário a substituição das antigas metodologias por abordagens ativas que fomentam a autonomia dos estudantes. No mundo contemporâneo, os locais de aprendizagem não se limitam apenas às salas de aula; há, também, a possibilidade de se aprender fora dela. Desta forma, o Laboratório Maker GaJac, do Instituto Federal do Paraná - Campus Jacarezinho, ofertou uma oficina de carrinhos movidos à ar para mais de 100 estudantes de diversas faixas etárias, que tiveram a oportunidade de explorar conceitos de física na prática. Com um ambiente divertido e estimulante aos estudantes.