Modelagem e otimização de desvios em peças termoformadas a vácuo utilizando modelos de regressão múltipla e redes neurais artificiais

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dc.creatorWanderson de Oliveira Leite
dc.date.accessioned2019-08-12T14:10:07Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:11:14Z
dc.date.available2019-08-12T14:10:07Z
dc.date.issued2015-03-29
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUBD-A3QQB9
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectRedes neurais (Computação)
dc.subjectEngenharia de produção
dc.subject.otherRedes neurais artificiais
dc.subject.otherDesvios
dc.subject.otherPlanejamento e análise de experimentos
dc.subject.otherTermoformagem a vácuo
dc.subject.otherdimensionais e geométricos
dc.titleModelagem e otimização de desvios em peças termoformadas a vácuo utilizando modelos de regressão múltipla e redes neurais artificiais
dc.typeTese de doutorado
local.contributor.advisor-co1Francisco Mata Cabrera
local.contributor.advisor1Juan Carlos Campos Rubio
local.contributor.referee1Alexandre Mendes Abrao
local.contributor.referee1Paulo Eustaquio de Faria
local.contributor.referee1Tulio Hallak Panzera
local.contributor.referee1Rosemary Bom Conselho Sales
local.description.resumoNo processo de termoformagem a vácuo, a qualidade final da peça depende de diversas variantes do sistema, que tornam a sua modelagem matemática computacional um processo complexo multivariável e de objetivos conflitantes. Por conseguinte, as expectativas quanto aos desvios do produto são, por vezes, subjetivas e dependentes do conhecimento prévio do executor. Neste sentido, este trabalho desenvolveu modelos utilizando Redes Neurais Artificiais (RNA) visando à correta previsão e minimização dos valores dos desvios da peças termoformadas a vácuo em limites admissíveis de tolerância. Para tal, foram produzidas amostras em testes exploratórios, experimentais e de validação de uma peça típica em Poliestireno (PS), por meio do planejamento fatorial fracionado (2k-p). Este estudo inicial permitiu identificar que todos os fatores principais são significativos em pelo menos um dos desvios dimensionais ou geométricos da peça. Posteriormente, foram programadas e testadas RNA com diversas estruturas e configurações e comparativamente Modelos de Otimização de Múltiplas Respostas (MOMR). Os resultados mostraram que os modelos de RNA e MOMR foram capazes de convergir para configurações de parâmetros de fabricação que otimizam os desvios da peça, entretanto, só os modelos com RNA conseguiram obter erros de estimativa dentro dos limites dos valores encontrados nos testes de validação. Assim, demonstrou-se que os modelos com RNA são propostas promissoras para o desenvolvimento de modelos e algoritmos que estimem e minimizem desvios de peças termoformadas a vácuo.
local.publisher.initialsUFMG

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