Modelo de previsão de propriedades mecânicas de perfis estruturais laminados a quente: uma abordagem em redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Alisson Paulo de Oliveira
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/MAPO-7RLKBJ
• topic: Propriedades mecânicas; Redes neurais; Perfis estruturais laminados; Artificiais; Engenharia metalúrgica; Metalurgia física; Engenharia de minas; Redes neurais (Computação); Laminação (Metalurgia)

Este trabalho tem como objetivo a elaboração de um modelo matemático empírico para previsão das propriedades mecânicas de perfis estruturais de aço laminados a quente. Tal modelo é baseado em diversas variáveis de processo de produção, incluindo o processo de laminação e a composição química do aço, utilizando dados de origem industrial. Adotou-se a metodologia de Redes Neurais Artificiais (RNAs) a qual se mostra a mais apta a produzir resultados mais precisos além de possuir a importante capacidade de aprendizado e atualização de sua estrutura interna. Esta última característica permite que o modelo sempre reflita quaisquer alterações ocorridas no processo em estudo. Várias técnicas estatísticas foram utilizadas visando auxiliar no desenvolvimento do modelo, entre as quais se destacam: Análise de Variância, Análise de Regressão Linear, Análises de Regressão Múltipla Linear e Análise de Dispersão. As mesmas se mostraram fundamentais para a compreensão e interpretação da variabilidade encontrada no banco de dados, além de servirem como ferramenta de definição da arquitetura das Redes Neurais Artificiais. Observou-se que o modelo obtido apresentou resultados dentro do esperado e de acordo com as tendências metalúrgicas estabelecidas em teoria. Os resultados obtidos foram superiores aos obtidos via técnicas estatísticas tradicionais. É possível verificar o efeito de cada variável de maneira isolada. Verificou-se que a dispersão dos dados é um fator de grande importância para o sucesso de qualquer modelo de previsão. Quanto menor a variabilidade dos dados melhor o desempenho do modelo. O modelo permitirá que o projeto de composição química seja realizado com maior precisão, visando menores custos de produção além de melhorar a compreensão do efeito de cada variável de processo nas propriedades mecânicas dos perfis laminados. Com o desenvolvimento do Sistema Simulador será possível visualizar o efeito simultâneo de duas variáveis de processo nas propriedades mecânicas dos perfis laminados.