Modelação e Optimização da Rugosidade da Superfície durante a Operação de Torneamento
Uma abordagem orientada para os dados experimentais
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Neste livro, os autores apresentam uma abordagem baseada na regressão multi-linear para a modelação da rugosidade da superfície durante o torneamento de uma liga de latão comercial. Dois modelos de regressão são desenvolvidos utilizando os dados experimentais recolhidos seguindo uma metodologia de desenho de experimentações baseada em factos completos. Embora a prática convencional tenha sido desenvolver modelos de regressão utilizando todos os conjuntos de dados experimentais, desviamo-nos dos mesmos e utilizamos apenas um subconjunto dos dados disponíveis para o efeito, sendo os ...
Neste livro, os autores apresentam uma abordagem baseada na regressão multi-linear para a modelação da rugosidade da superfície durante o torneamento de uma liga de latão comercial. Dois modelos de regressão são desenvolvidos utilizando os dados experimentais recolhidos seguindo uma metodologia de desenho de experimentações baseada em factos completos. Embora a prática convencional tenha sido desenvolver modelos de regressão utilizando todos os conjuntos de dados experimentais, desviamo-nos dos mesmos e utilizamos apenas um subconjunto dos dados disponíveis para o efeito, sendo os restantes dados utilizados para a validação do modelo. Esta segregação dos dados experimentais em dados de treino e testes é feita de forma aleatória, sem invocar qualquer regra matemática. Os resultados aqui obtidos revelam que o modelo de regressão de segunda ordem é estatisticamente melhor na previsão da rugosidade superficial para ambos os conjuntos de dados. A rugosidade superficial mínima global é determinada utilizando os modelos de regressão desenvolvidos em conjunto com o algoritmo genético baseado na optimização de um único objectivo. Os resultados da optimização revelam que o mínimo global obtido utilizando o modelo de regressão de segunda ordem está em estreita concordância (exactidão - 94%) com os resultados experimentais.
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