CV Lattes
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Engenharia Eletrônica pelo ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2001-2005). Obteve o título de Doutor pela Unicamp (2011), desenvolvendo trabalhos de simulação numérica de dispositivos fotônicos. Prestou consultoria desenvolvendo antenas para radares do Exército brasileiro. Desenvolveu atividade de Pós-Doutorado na Unicamp (2011-2012). Trabalhou como pesquisador prestando serviço para o INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) para desenvolvimento da Plataforma Multimissão de satélites (2012). É professor do IFSP, Campus Piracicaba, desde 2012. Atuou como Técnico em Eletrônica na Indústria. Tem experiência na área de Controle e Automação, Sistemas Embarcados, Antenas, Elementos Finitos, Óptica, Microondas, Eletromagnetismo Teórico/Aplicado e Inteligência Artificial. Também participa do projeto de Inteligência artificial embarcada em parceria com pesquisadores dos campus de Cubatão e Guarulhos. (Fonte: Currículo Lattes)
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O objetivo desta pesquisa é desenvolver códigos robustos e eficientes, baseados no Método dos Elementos Finitos (FEM, Finite Element Method) com formulação vetorial completa, no domínio Espaço-Temporal, capazes de resolver a equação de onda vetorial do tipo Helmholtz, deduzida a partir das equações de Maxwell, levando-se em conta simultaneamente os efeitos espaciais e temporais sobre as o…
Esse projeto visa o estudo de antenas de microfita com dimensões reduzidas. Serão analisados elementos irradiadores com geometrias canônicas e em especial a do tipo F invertido. Efeitos dessas geometrias sobre suas características elétricas como ganho, eficiência de irradiação e, principalmente, quanto à faixa de passagem, serão discutidos. Antenas fractais também serão consideradas. Prot…
Esta pesquisa busca avaliar o desempenho de alguns dos métodos para análise de séries temporais empregando ferramentas de inteligência artificial, particularmente as baseadas em redes neurais, comparando o desempenho obtido com procedimentos do tipo Box-Jenkins. Pretende-se ajustar modelos dinâmicos a séries históricas e utiliza-los para tarefas de previsão. Experimentos iniciais com dado…
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