A novel approach to artificial neural networks is presented. The philosophy of this approach is based on two aspects: the design of task-specific networks, and a new neuron model with multiple synapses. The synapses' connective strengths are modified through selective and cumulative processes conducted by axo-axonic connections from a feedforward circuit. This new concept was applied to the position control of a planar two-link manipulator exhibiting excellent results on learning capability and generalization when compared with a conventional feedforward network. In the present paper, the example shows only a network developed from a neuronal reflexive circuit with some useful artifices, nevertheless without the intention of covering all possibilities devised.

The novel approach to artificial neural networks based on a neuron model with multiple synapses developed by Baptista, Cabral and Soares (1998) IntroduçãoNeste trabalho são apresentados novos recursos adicionados ao novo conceito de redes neurais introduzido por Baptista, Cabral e Soares (1998). Essa nova classe de redes neurais, batizada de MULSY (Multiple Synapses), foi inicialmente concebida para aplicações de controle e é baseada na fisiologia de sistemas neurais biológicos. A unidade básica de controle, desenvolvida por Baptista (1998), já foi utilizada em outros trabalhos (ver ref.[1] a [4]). Agora é apresentada uma melhoria para capacitá-la a lidar com perturbações externas. A nova unidade é utilizada no controle de temperatura de um circuito térmico operando em circulação natural, a Bancada de Circulação Natural (BCN), descrita em [5]. O problema de controle da BCN é não-linear e devido à grande constante de tempo do sistema apresenta alguma dificuldade de controle pois são necessárias vári-as horas após qualquer ação para o sistema atingir regime permanente, dificultando a antecipação de ações.O trabalho está dividido em cinco seções. A primeira é esta introdução. A segunda resume os principais conceitos das redes MULSY. A terceira seção descreve a BCN. A quarta seção apresenta a aplicação da rede MULSY no controle de temperatura, considerando a interferência de parâmetros externos, como a temperatura da água de resfriamento e a abertura de uma vál-vula. Na última seção são resumidas as conclusões. O Conceito de Redes MULSYAs redes neurais artificiais atuais (RNA) são baseadas em unidades de processamento simples e arranjadas de um modo regular. Essas unidades são interligadas por conexões simples, os pesos, que representam sinapses. Mesmo após diversos aperfeiçoamentos introduzidos no algoritmo de retro-propagação, um dos mais utilizados, nos últimos anos alguns pesquisadores têm focalizado nossa atenção nas limitações dessa aproximação. Kolen e Goel (1991) concluíram que os méto-dos atuais podem ser demasiadamente limitados para lidar com os problemas que se desejaria lidar com redes neurais. Eles propõem que o desenvolvimento de méto-dos especializados para cada tipo de tarefa possa aumentar o poder das redes neurais artificiais.Baptista., Cabral e Soares (1998) desenvolveram uma rede batizada de MULSY, que foi baseada nos seguintes princípios: 1) o projeto de uma RNA deve ser baseado em sistemas biológicos que realizem tarefas semelhantes, para aproveitar os benefícios de sua natureza evolucionária; 2) a RNA deve representar o que conhece e o que é capaz de aprender, e ainda deve ter capacidade de generalização; 3) a RNA deve ser robusta à perda de informações, dados incorretos e falha de unidades; 4) a tarefa de aprendizado deve ser realizada em tempo real, enquanto desempenhando a sua função, e deve ser independente das condições iniciais; e, 5) os processos de aprendizado e ação devem ser computacionalmente eficientes sem que seja necessário limitar o poder das funções de transferência s...

No abstract

This work presents the results of tests and simulations of the behaviour of an experimental facility called Natural Circulation Loop (NCL) when different volumes of noncondensables are trapped in the top header of the heat exchanger and with the system operating in a two-phase flow. The main objective of this project is to study the behaviour of a passive emergency cooling system of advanced reactors. The results show that, for lower air mass fractions in the heat exchanger, the behaviour of the NCL is equivalent to the operation of a single-phase flow. For higher air mass fractions in the heat exchanger, the behaviour changes radically, presenting higher temperatures, flows and pressure variations. The air mass fraction and the geometry of the circuit at the inlet of the heat exchanger determine the two-phase flow transient. The NCL simulations are performed with the RELAP5/MOD3.3 code presenting good agreement with experimental data for smaller air mass fractions. For higher air mass fractions, the results are satisfactory only after the circuit reaches the saturation temperature.

No abstract

-The novel approach to artificial neural networks based on the design of task-specific networks and on biological models of a neuron with multiple synapses developed by Baptista, Cabral and Soares (1998) was extended to accommodate external perturbations. The learning algorithm of this artificial neural network is an unsupervised training method based on the processes of habituation, sensitization and classical conditioning of human reflexes. In this paper, this new development is applied to the control of the fluid temperature at any point in a natural circulation loop. The learning and the action processes were implemented in a computer program. The thermal-hydraulics processes were also simulated. The natural circulation loop simulation model is based on physical equations and on experimentally identified parameters. The results show that besides the excellent learning capability and generalization, the new improvements are suitable to accommodate external perturbations so that the network is able to maintain the controlled variable within allowable limits even in the presence of strong perturbations.

No abstract