1.5. KUZEY AFRİKA
1.5.1. Tunus’un Fransa Tarafından İşgali (1881)
Nesse capítulo, foram mostrados e discutidos os resultados dos testes realizados para diferentes situações de operação, com o propósito de validar a aplicação do GAMMC-P na otimização da etapa de modelagem do controle do diagrama de radiação de RAVs usados em SRFs. Para tanto, foram expostos os requisitos operacionais utilizados como critérios para considerar aprovado o resultado de cada simulação. Verificou-se, assim, que os resultados dos testes foram satisfatórios, atestando a viabilidade do GAMMC-P.
Capítulo 5
5
Conclusões
Conclusões
Os Sistemas de Rastreio de Foguetes (SRFs) podem usar redes de sensores, nas quais Radares com Refletores Parabólicos (RRPs) realizam o rastreio em longas distâncias, enquanto Radares com Arranjos de Varredura (RAVs) fazem o rastreio logo após o lançamento. Assim, o SRF alia o longo alcance e a grande precisão de apontamento dos consagrados RRPs às novas funcionalidades e à maior confiabilidade oferecida pelos RAVs.
Esses últimos são compostos por arranjos de elementos, chamados de Arranjos de Varredura (AVs), que permitem controlar eletronicamente o diagrama de radiação, determinando seu formato e elevando sua velocidade de varredura, sem a necessidade de dispositivos eletromecânicos, o que reduz o número de manutenções e possibilita rastrear mesmo com o sensor degradado, ou seja, no caso de ocorrer danos em alguns elementos do arranjo durante o rastreio.
É nessa linha que foi concebido o trabalho, propondo o uso de RAVs em SRFs, constatando que o seu projeto traz grandes desafios. Ocorre que o controle eletrônico do diagrama de radiação em tempo real requer um arranjo ativo, cuja alimentação possa ser ajustada em cada elemento, a fim de regular suas características de radiação. Além disso, tal controle do diagrama de radiação de RAVs engloba três etapas, sendo a primeira delas, a especificação, determinada por exigências da aplicação almejada, e a última delas, a implementação, determinada pela tecnologia disponível e pelos custos associados.
Isso posto, a maior dificuldade recai na etapa intermediária, a modelagem, cujo projeto é um problema de otimização complexo, com diversas condições impostas pelas demais etapas (objetivos de otimização) e um grande número de soluções possíveis (multimodalidade). Logo, a otimização em voga torna-se uma tarefa difícil, que demanda experiência do projetista e tempo para testes, de modo que, para facilitar esse processo, tem-se recorrido a ferramentas flexíveis de otimização, as quais possam ser aplicadas em diferentes situações e com requisitos variados, a custa apenas de pequenas adaptações.
A flexibilidade citada pode ser conseguida com o método probabilístico de otimização dos algoritmos genéticos (AGs), sobretudo, considerando que o projeto de AVs é um
problema não linear de múltiplos objetivos, em que métodos determinísticos convencionais ficam vulneráveis a ótimos locais. Dessa forma, a ideia foi utilizar o AG para calcular off-line os valores ótimos dos sinais de alimentação dos elementos do arranjo para diferentes situações de operação, valores estes que serão armazenados para serem usados on-line no controle do diagrama de radiação em diversas aplicações.
Dito isso, o escopo do trabalho foi otimizar a etapa de modelagem do controle do diagrama de radiação de RAVs para SRFs, com foco na combinação dos sinais de alimentação dos elementos do arranjo, de maneira que atenda às condições estabelecidas pelas etapas de especificação e de implementação. Para tanto, foi desenvolvido e testado um algoritmo, denominado de GAMMC-P, que usa o método de otimização do Algoritmo Genético com Crossover Máximo-Mínimo (Genetic Algorithm with Maximum-Minimum Crossover – GAMMC) em AVs do tipo planar, que é o mais comum em RAVs. Registra-se que o método GAMMC ainda não havia sido testado para um arranjo planar, de forma que a sua aplicação em AVs planares representa uma importante contribuição deste trabalho, consolidando a capacidade de adequação do método para situações operacionais mais complexas e comuns em projetos de RAVs.
O GAMMC-P permite, então, múltiplos objetivos e é reconfigurável, visando atender a diferentes situações de operação, além de possuir duas características especiais típicas do método GAMMC. A primeira é a codificação real inspirada na estrutura física do arranjo, simplificando o algoritmo e reduzindo o tempo de processamento. A outra característica marcante é o operador genético recombinação, chamado Crossover Máximo-Mínimo (Maximum-Minimum Crossover – MMC), que faz o emparelhamento entre indivíduos mais aptos e menos aptos, aumentando a diversidade genética da população e, assim, maximizando a busca global, a fim de melhorar o fitness final e reduzir o tempo de processamento.
Para testar o GAMMC-P, foram escolhidos objetivos de otimização baseados em aplicações comuns de radares, quais sejam: controlar os ângulos de azimute e elevação do lóbulo principal, maximizar o nível relativo do lóbulo lateral (Relative Side Lobe Level – RSLL) e posicionar nulos do diagrama de radiação para rejeitar dois sinais interferentes. A partir disso, foi idealizada uma função objetivo, que determina o valor do fitness para cada solução (indivíduo) calculada pelo algoritmo. Os testes levaram em conta diferentes condições de operação de um AV planar, tendo em vista as principais situações práticas e os limites de operação propostos na literatura do assunto.
Os resultados dos testes foram satisfatórios, pois todas as simulações convergiram adequadamente, não houve erros de direcionamento do lóbulo principal e nem de posicionamento dos nulos, enquanto o RSLL desejado não foi atingido apenas em uma situação de operação extrema. Os resultados nessa situação já eram, inclusive, esperados, servindo para comprovar a capacidade do GAMMC-P convergir e alcançar os demais objetivos de otimização, mesmo diante de situações adversas.
Ressalta-se que o algoritmo atendeu aos requisitos de operação em 75% do total dos testes (acima dos 70% tidos como necessários) e esse número chega a 100% para as situações práticas relevantes (excluindo a situação limite em que o controle solicitado é inviável). Destarte, os testes atestaram a viabilidade o GAMMC-P, ratificando a aplicação em AVs planares proposta neste trabalho e, assim, a otimização da etapa de modelagem do controle do diagrama de radiação de RAVs usados em SRFs.
Por fim, tendo em vista o êxito dos resultados, há algumas expectativas de continuidade deste trabalho, de modo a agregar ao algoritmo outras condições operacionais encontradas em RAVs. De saída, entende-se que o foco deve estar na redução do tempo de processamento, a fim de realizar testes mais completos, principalmente, quanto à resolução. Nesse intuito, algumas medidas possíveis são modificar o algoritmo (usar tabelas de memória para evitar que cálculos mais demorados sejam desnecessariamente repetidos), substituir o software (passar das funções interpretadas do ambiente computacional Scilab para um programa executável) e alterar o hardware (utilizar processadores mais velozes e sistemas de computação com processamento paralelo).
Feito isso, outra proposta de continuidade do trabalho é incluir novos objetivos de otimização, de maneira a aproveitar que o GAMMC-P é genérico e reconfigurável, exigindo somente a alteração dos parâmetros de entrada e/ou da função objetivo. Dentre esses novos objetivos, destacam-se, por exemplo, determinar a largura de feixe, elevar o ganho e definir a distância entre os elementos radiadores.
Adicionalmente, apesar da teoria de arranjos de antenas, com a formulação do fator de arranjo (FA), possibilitar o projeto da maioria dos AVs sem empregar modelos matemáticos específicos, uma possibilidade de melhoria futura está no cálculo do campo eletromagnético, podendo, por exemplo, verificar a existência de acoplamento mútuo entre os elementos do arranjo ou utilizar esse acoplamento em modelos com elementos passivos.
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