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Título: Uso de regressores para a geração de conhecimento na avaliação do ensaio de tração ambiente.
Autor(es): Freitas, Keila de Carvalho
Orientador(es): Silva, Thiago Augusto de Oliveira
Membros da banca: Martins, Alexandre Xavier
Torres, Luiz Carlos Bambirra
Silva, Thiago Augusto de Oliveira
Palavras-chave: Análise de regressão
Armazenamento de dados - conhecimento
Inteligência artificial
Modelos matemáticos
Redes neurais - computação
Data do documento: 2022
Referência: FREITAS, Keila de Carvalho. Uso de regressores para a geração de conhecimento na avaliação do ensaio de tração ambiente. 2022. 51 f. Monografia (Especialização em Ciência dos Dados) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.
Resumo: Ao longo dos anos, muitos dados vêm sendo armazenados, com grande possibilidade de geração de conhecimento e potencialização do ciclo de melhoria contínua dos processos da empresa. O ensaio de tração ambiente é um ensaio que está presente em quase todas as avaliações de propriedades mecânicas na liberação de aços, sendo assim, considerado um ensaio importante e de ampla utilização. Os relatórios apresentados atualmente para tais análises, exigem uma forte dependência de experiencia e conhecimento tácito de profissionais alocados para a atividade, além do tempo despendido, é exigido a compreensão das informações, muitas vezes implícitas dos dados por parte desses profissionais. O objetivo é construir modelos para cada propriedade do ensaio de tração de forma que, agregados aos resultados dos processos sofridos pelo produto e dados de composição química, seja possível predizer o valor do ensaio de tração e então identificar se aquela amostra condiz com o resultado obtido. A pesquisa é empírica normativa quantitativa, permitindo identificar se há coerência do valor obtido do ensaio de tração ambiente com relação aos dados de composição química e dados de processo. Por meio dos diversos modelos desenvolvidos, foi possível estimar os resultados dos ensaios a partir de variáveis de processos com coeficientes de determinação em torno de 95\% em média por divisões baseadas na espessura do material. Além de evidenciar geração efetiva de conhecimento para contribuir na tomada de decisão, com relação ao ensaio de tração para os produtos, foi possível ter ganhos no tempo de avaliação de amostras pendentes além de avaliar amostras aprovadas também.
Resumo em outra língua: Over the years, a lot of data has been stored, with a great possibility of generating knowledge and enhancing the continuous improvement cycle of the company's processes. The ambient tensile test is a test that is present in almost all evaluations of mechanical properties in the release of steels, therefore, it is considered an important and widely used test. The reports currently presented for such analyzes require a strong dependence on the experience and tacit knowledge of professionals allocated to the activity, in addition to the time spent, understanding of the information, often implicit in the data, is required by these professionals. The objective is to build models for each tensile test property so that, added to the results of the processes undergone by the product and chemical composition data, it is possible to predict the value of the tensile test and then identify whether that sample matches the result obtained. The research is quantitative normative empirical, allowing to identify if there is coherence of the value obtained from the ambient traction test in relation to the chemical composition data and process data. Through the different models developed, it was possible to estimate the test results from process variables with coefficients of determination around 95\% on average by divisions based on the thickness of the material. In addition to demonstrating the effective generation of knowledge to contribute to decision-making regarding the tensile test for the products, it was possible to have gains in the time of evaluating pending samples in addition to evaluating approved samples as well.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5718
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