Departamento de Matemática Aplicada e Estatística

Afonso Paiva Neto

possui graduação em Bacharelado em Matematica pela Universidade Federal de Uberlândia (2000), mestrado em Matemática pela Associação Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (2003) e doutorado em Matemática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2007). Tem experiência na área de Matemática Aplicada, com ênfase em Computação Gráfica e atualmente suas principais áreas de interesse são: modelagem computacional de fenômenos físicos, modelagem geométrica, dinâmica dos fluidos computacional e métodos numéricos auto-validados.

  • http://lattes.cnpq.br/9274817658247444 (17022023)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise: 2010-HOJE
  • Endereço: Universidade de São Paulo. . Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Av. Trabalhador são-carlense, 400 CEP 13560970 - São Carlos, SP - Brasil
  • Grande área: [sem-grandeArea]
  • Área: [sem-area]
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (6)
    1. 2010-2010. Projeto Universal: Métodos Espectrais e Topológicos para Processamento, Modelagem e Visualização a partir de Dados Massivos
      Métodos espectrais e topológicos têm ganhado grande destaque nas áreas de processamento geométrico e visualização. A natureza hierárquica das estruturas oriundas de persistência topológica e dos auto-espaços associados ao operador de Laplace tornam métodos espectrais e topológicos ferramentas poderosas para representação e processamento de grandes conjuntos de dados. Neste projeto, pretendemos explorar tais métodos em problemas ligados a visualização de dados massivos e também na geração e discretização de modelos tridimensionais para fins de simulação numérica. Mais especificamente, propomos o desenvolvimento de novas metodologias que combinem métodos espectrais e topológicos visando principalmente propor soluções mais eficazes e robustas que as existentes atualmente.
      Membro: Afonso Paiva Neto.
    2. 2014-2014. Aplicações de SPH em Processamento Geométrico e Animação de Escoamento de Fluidos
      Esse projeto de pesquisa tem a finalidade de estudar de novas técnicas de animação de escoamento de fluidos e de captura de superfície livre utilizando métodos numéricos sem malha. Essas técnicas consistem na utilização do método sem malha conhecido como SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) em aplicações na área de computação gráfica, mais especificamente em animação computacional e processamento geométrico.
      Membro: Afonso Paiva Neto.
    3. 2020-2020. Métodos sem malha baseados em diferenças finitas generalizadas usando MLS e SPH
      O método Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) e um dos metodos sem malha mais populares na dinamica dos fluidos computacional. Desde a sua criação tem sido objeto de estudo de pesquisadores que buscam aperfeiçoar o metodo e aplica-lo na solução de problemas variados. Uma das melhorias mais importantes foi proposta por Dilts [Dil98], que apresenta uma forma de combinar a aproximação SPH com Moving Least Squares (MLS) para melhorar a precisao e a estabilidade do metodo SPH tradicional. Apesar da qualidade dos resultados produzidos, o metodo Moving Least Squares Hydrodynamics (MLSPH) de Dilts ainda sofre com seu custo computacional elevado devido a forma que os operadores diferenciais são calculados. Neste projeto, propomos um novo metodo sem malha robusto e eficiente, combinando a simplicidade do Metodo de Diferenças Finitas com a precisao do metodo MLSPH e de outros metodos sem malha. Alem disso, pretendemos explorar a vasta quantidade de aplicações do novo metodo proposto denominado MLPSH-FD em problemas relacionados as áreas de Computação Gráfica e Física Computacional.
      Membro: Afonso Paiva Neto.
    4. 2011-2011. CeMEAI: Centro de Matemática e Estatística Aplicadas à Industria
      O presente projeto tem como finalidade a consolidação do Centro de Matemática e Estatística Aplicadas à Indústria (CeMEAI), por intermédio da criação do Núcleo de Apoio à Pesquisa do CeMEAI (NAP-CeMEAI). O NAP-CeMEAI deverá propiciar a infra-estrutura necessária para o funcionamento do CeMEAI. O CeMEAI foi criado recentemente no âmbito do Departamento de Matemática Aplicada e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), e será integrado por docentes e funcionários deste Instituto e das outras instituições parceiras, pesquisadores e alunos de pós-graduação. O principal objetivo do NAP-CeMEAI é o de estruturar um grupo de pesquisa em ciências matemáticas com a finalidade de fomentar o relacionamento e a interlocução do setor acadêmico com agentes do setor produtivo, transformando-se em um centro de excelência em matemática aplicada a industria. A fim de concretizar esses objetivos o centro promoverá seminários periódicos e organizará grupos de estudos para analisar problemas específicos da indústria e também problemas de importância científica e tecnológica abrangente, fomentando a cooperação interdisciplinar. Em futuro não muito remoto o CeMEAI deverá oferecer um programa de mestrado profissional na área de modelagem matemática
      Membro: Afonso Paiva Neto.
    5. 2012-2012. Projeto Universal: Caracterização de Aquíferos Usando Métodos Computacionais
      Este projeto possui caráter interdisciplinar e envolve aspectos de física computacional, hidrogeologia e ciência da computação. O objetivo do projeto é desenvolver um sistema computacional para estimar a porosidade e a permeabilidade intrínseca de aquíferos a partir de imagens 2D de uma lâmina delgada obtida de amostras de rocha. Essas medidas servem para caracterizar a capacidade de armazenamento e transmissão de água de aquíferos, que armazenam água subterrânea de vital importância para o consumo doméstico, agricultura e indústria. O sistema computacional proposto permite que se caracterize um aquífero sem a necessidade de perfuração de poços, dimuindo custos e riscos de contaminação de água. Além disso, ele terá aplicação imediata na caracterização do Aquíero Barreiras, responsável pelo abastecimento de cerca de 80% de toda a população do litoral leste do Estado do Rio Grande do Norte e para o qual não existem dados de porosidade e permeabilidade consistentes com a realidade petrofísica mais representativa.
      Membro: Afonso Paiva Neto.
    6. 2022-2022. Aplicações de Análise Isogeométrica em GPU Usando Representações Herméticas de Superfícies
      A análise isogeométrica (IGA) de um domínio físico emprega um modelo de análise cuja ordem de continuidade é a mesma do modelo geométrico do domínio, i.e., a malha de elementos (finitos e/ou de contorno) é uma representação exata da geometria. Em IGA, a representação geométrica mais usada, assim como em modelos CAD, eram retalhos de superfície NURBS recortados. Contudo, um problema com NURBS é que a união de retalhos ao longo de um segmento de curva pode produzir, indesejadamente, superfícies com pequenas ?fendas?. Para evitar a situação, nesse projeto adotam-se representações herméticas de superfícies que, além de evitar as tais ?fendas?, admitem refinamento local, especificamente, T-splines e superfícies de subdivisão (SubD). Para as primeiras, os nós do modelo de análise correspondem aos vértices da chamada T-malha; para as últimas, aos vértices da malha de pontos de controle refinada por um processo de subdivisão, e.g. Catmull-Clark. Em ambos os casos, os elementos podem ter a forma de retalhos de Bézier associados às faces da malha de pontos de controle, e determinados por um processo conhecido como extração de Bézier. Dada a relevância de T-splines em CAD/CAM e de SubD na indústria da animação, o projeto visa o uso dessas formas de representação no desenvolvimento de modelos de IGA de sólidos e cascas elásticas com elementos de contorno (MEC) e elementos finitos (MEF) de Kirchhoff-Love, respectivamente. Pretende-se explorar o processamento em GPU a fim de averiguar o emprego de IGA como método alternativo de simulação em Computação Gráfica. As aplicações incluem análise em problemas de mecânica dos sólidos e simulação em animações baseadas em física, e.g. simulação de tecidos. A estratégia de desenvolvimento envolve a extração de Bézier de T-splines e SubD, bem como o refinamento das malhas de pontos de controle para aplicação de condições de contorno (CCs) em elementos de superfície, diretamente ou resultante de colisões, e, por fim, a implementação em GPU.
      Membro: Afonso Paiva Neto.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (1)
    1. Honorable Mention Award in Computer Graphics and Visulazition, 35th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. SBC. 2022.
      Membro: Afonso Paiva Neto.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (6)
    1. Least-squares morphing of dynamic meshes. XXX SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images
    2. Boundary particle resampling for surface reconstruction in liquid animation. 32nd SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images
    3. . XXXIX Congresso Nacional de Matemática Aplicada - CNMAC
    4. . 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.
    5. Region reconstruction with the sphere-of-influence diagram. 35th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.
    6. Partial similarity of 3D shapes using cross recurrence plot. XXIX SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (3)
    1. . V Programa de Verão da Matemática Computacional, Estatística e Computação. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP. 2011. Organizacao
    2. . IV Workshop de Matemática Computacional, Estatística e Computação. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP. 2011. Nao_informado
    3. . Workshop em Métodos de Aprendizado de Máquina para Visualização de Dados Massivos. ICMC-USP. 2012. Organizacao

Lista de colaborações



(*) Relatório criado com produções desde 1970 até 2023
Data de processamento: 08/03/2023 08:58:36