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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2519| Tipo: | Tese |
| Título: | Capacidade de previsão de soluções pareto ótimas |
| Autor(es): | OLIVEIRA, Lucas Guedes de |
| Primeiro Orientador: | PAIVA, Anderson Paulo de |
| Resumo: | A Metodologia de Superfície de Resposta consiste em uma estrutura eficaz para conduzir a modelagem e a otimização de processos industriais. O arranjo composto central é o arranjo experimental mais popular para análises de superfície de resposta, devido a suas boas propriedades estatísticas, como variância de previsão reduzida no centro do arranjo, onde se esperam encontrar os pontos estacionários dos modelos de regressão. No entanto, a prática comum de reduzir os pontos centrais nos estudos de superfície de resposta pode comprometer essa propriedade. Além disso, os pontos estacionários e de ótimo raramente são coincidentes em processos de fabricação, por várias razões, como modelos em formato de sela, convexidade incompatível com o sentido de otimização, respostas conflitantes e convexidades distintas. Isso significa que, mesmo quando o número de pontos centrais for apropriado, as soluções ótimas estarão em regiões com maior variância de previsão. Considerando esse cenário, neste estudo, admite-se que a variância de previsão também deva ser considerada nos problemas de otimização multiobjetivo. Para isso, propõe-se uma estratégia de otimização multi-critério com base em razões de capacidade, na qual (1) a variância de previsão é tomada como variabilidade natural do modelo e (2) as diferenças dos valores esperados aos pontos de nadir são tomadas como variabilidades permitidas. A Análise Fatorial com escores rotacionados é adotada para o agrupamento de variáveis correlacionadas. O método de Interseção Normal à Fronteira é adotado para a condução da otimização das razões de capacidade e para a obtenção das fronteiras de Pareto. Para ilustrar a viabilidade da abordagem proposta, apresentam-se dois estudos de caso: (1) do torneamento do aço ABNT H13 com ferramenta wiper CC650 e (2) do fresamento de topo do aço inoxidável duplex UNS S32205, ambos processos sem fluido de corte. Os resultados sustentaram que, em ambos os casos, a abordagem proposta foi capaz de encontrar um conjunto de soluções ótimas com capacidades de previsão satisfatórias para todas as respostas de interesse. No primeiro caso, isso se deu mesmo com número reduzido de pontos centrais, uma função em formato de sela e uma função convexa, com objetivos conflitantes. No segundo caso, resultados semelhantes foram observados para seis respostas correlacionadas, com objetivos conflitantes e fatores rotacionados modelados por selas. |
| Abstract: | Response Surface Methodology is an effective framework for performing modelling and optimization of industrial processes. The Central Composite Design is the most popular experimental design for response surface analyses given its good statistical properties, such as decreasing prediction variance in the design center, where it is expected to find the stationary points of the regression models. However, the common practice of reducing center points in response surface studies may damage this property. Moreover, stationary and optimum points are rarely the same in manufacturing processes, for several reasons, such as saddle-shaped models, convexity incompatible with optimization direction, conflicting responses, and distinct convexities. This means that even when the number of center points is appropriate, the optimal solutions will lie in regions with larger prediction variance. Considering that, in this paper, we advocate that the prediction variance should also be considered into multiobjective optimization problems. To do this, we propose a multi-criteria optimization strategy based on capability ratios, wherein (1) the prediction variance is taken as the natural variability of the model and (2) the differences of expected values to nadir solutions are taken as the allowed variability. Factor Analysis with rotated scores is adopted for the grouping of correlated variables. Normal Boundary Intersection method is formulated for performing the optimization of capability ratios and obtaining the Pareto frontiers. To illustrate the feasibility of the proposed approach, two case studies are presented: (1) the turning of AISI H13 steel with wiper CC650 tool and (2) the end milling of the UNS S32205 duplex stainless steel, both processes without cutting fluids. The results have supported that the proposed approach was able to find a set of optimal solutions with satisfactory prediction capabilities for all responses of interest. In the first case, this occurred even with a reduced number of center points, a saddle-shaped function and a convex function, with conflicting objectives. In the second case, similar results were observed for six correlated responses, with conflicting objectives and rotated factors modeled by saddles. |
| Palavras-chave: | Variância de previsão Razões de capacidade dos modelos Planejamento de experimentos Metodologia de superfície de resposta (MSR) Interseção normal à fronteira (NBI) Otimização multiobjetivo |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUÇÃO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
| Sigla da Instituição: | UNIFEI |
| metadata.dc.publisher.department: | IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de Produção |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2519 |
| Data do documento: | 7-Ago-2020 |
| Aparece nas coleções: | Teses |
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