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Thiago Antonini Alves

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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Ilha Solteira. Faculdade de Engenharia (FEIS)  (Instituição Sede da última proposta de pesquisa)
País de origem: Brasil

Graduado em Engenharia Mecânica pela Faculdade de Engenharia de Ilha Solteira da Universidade Estadual Paulista - FE/IS/Unesp (2004). Mestre em Engenharia Mecânica pela FE/IS/Unesp (2006). Doutor em Engenharia Mecânica pela Faculdade de Engenharia Mecânica da Universidade Estadual de Campinas - FEM/Unicamp (2010). Pós-Doutorado em Engenharia Mecânica no Laboratório de Tubos de Calor da Universidade Federal de Santa Catarina (LabTUCAL/UFSC). Professor Associado na Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus de Ponta Grossa - UTFPR/Ponta Grossa. Coordenador e Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação Multicampi em Engenharia Mecânica da UTFPR/Cornélio Procópio Ponta Grossa - PPGEM-CP/PG. Docente Permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica e de Materiais da UTFPR/Curitiba - PPGEM-CT. Tem experiência na área de Ciências Térmicas, com ênfase em Transferência de Calor, Termodinâmica e Mecânica dos Fluidos, atuando em métodos analítico-teóricos (TTIG, modelagem), simulações numéricas (ANSYS/Fluent, Fortran, Python, MATLAB, EES) e investigações experimentais principalmente nas temáticas: tubo de calor e/ou termossifão, convecção, condução, radiação térmica, controle térmico de eletroeletrônicos, armazenamento de energia, radiadores automotivos, trocadores de calor ar-solo, energia solar, energia fotovoltaica, termoeletricidade (TEG), geração e cogeração de energia, A-CAES, minimização da formação de frost, emissão e dispersão de poluentes atmosféricos e técnicas passivas de proteção à incêndio. Mais recentemente, em cooperação com uma equipe multidisciplinar de pesquisadores de instituições nacionais e internacionais, vem aplicando Inteligência Computacional através do emprego de arquiteturas mais sofisticadas de Redes Neurais Artificiais, as Máquinas Desorganizadas, bem como a utilização de ensembles para previsão e mapeamento não linear de séries de insumos renováveis para geração de energia elétrica e impacto da poluição atmosférica na saúde humana. (Fonte: Currículo Lattes)

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