David Passos de Azevedo

Atualmente é mestrando em Engenharia Eletrônica e Computação com ênfase em Sistemas e Controle. Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Engenharia Mecânica

Informações coletadas do Lattes em 29/05/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em andamento em Engenharia Eletrônica e Computação

2020 - Atual

Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Título: UMA ARQUITETURA DE REDE NEURAL PROFUNDA CNN-LSTM PARA PROGNÓSTICO DE FALHAS EM MOTORES TURBOFAN
Leonardo Ramos Rodrigues.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Redes Neurais; Prognóstico de Falhas; Deep Learning.

Graduação em andamento em Engenharia Mecânica

2015 - Atual

Universidade Federal da Bahia

Formação complementar

2017 - 2017

Extensão universitária em Curso de Introdução ao Método dos Elementos Finitos. (Carga horária: 30h). , Universidade Federal da Bahia, UFBA, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Alemão

Compreende Pouco, Fala Pouco, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Mecânica.

Participação em eventos

21ª Competição SAE BRASIL AeroDesign.Membro da equipe Axé Fly Aerodesign. 2019. (Outra).

Semana de Engenharia Mecânica da UFBA. 2019. (Seminário).

19ª Competição SAE BRASIL AeroDesign.Membro da equipe Axé Fly Aerodesign. 2017. (Outra).

18ª Competição SAE BRASIL AeroDesign.Membro da equipe Axé Fly Aerodesign. 2016. (Outra).

Produções bibliográficas

AZEVEDO, D. P. ; RODRIGUES, L. R. ; DINIZ, B. C. . Um Método Baseado em Dados para Detecção e Diagnóstico de Falhas em Unidades de Tratamento de Ar. In: XV Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente - SBAI 2021, 2022, virtual. Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2021.
AZEVEDO, D. P. . Introdução ao MATLAB. 2019. .

Histórico profissional

Experiência profissional

2019 - 2020

Diel Energia

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Analista de Dados, Carga horária: 40

Outras informações:
Monitoramento de saúde de equipamentos HVACR; Implementação de algoritmos para detecção e diagnóstico de falhas (FDD); Análise de dados e tomada de decisões baseada em dados; Inteligência artificial.

Atividades

08/2019 - 03/2020
Pesquisa e desenvolvimento, Diel Energia.,Linhas de pesquisa

2018 - 2018

General Electric Renewable Energy

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Estagiário de Engenharia, Carga horária: 30

Outras informações:
Lean Challenge - Estágio de Férias