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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/324
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | MAIA, Paulo Roberto | - |
dc.date.issued | 2013-11-22 | - |
dc.identifier.citation | MAIA, Paulo Roberto. Método do Vetor Gradiente Multivariado. 2013. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção), Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2013. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/324 | - |
dc.description.abstract | Nos processos reais, múltiplas características de qualidade de um produto devem ser atendidas simultaneamente, as quais determinam o desempenho do produto durante seu uso. Analisar estas respostas de forma isolada pode conduzir a resultados conflitantes, principalmente quando as respostas são correlacionadas. Um experimento realizado inicialmente em um novo processo de produção, pouco compreendido, as chances são de que as condições de operação inicial x₁, x₂,..., xk estarão localizados longe da região no qual os fatores possam atingir um valor máximo ou mínimo para a resposta de interesse. O conceito de variância integrada restringe estes pontos iniciais para dentro da região de interesse com o mínimo de dispersão entre os dados. A ACP é utilizada para combinação linear das respostas originais com redução de dimensionalidades sem perda das informações originais. De acordo o objetivo estabelecido define-se o melhor escore de componente principal como ponto central do experimento, constrói o arranjo fatorial de dois níveis (baixo e alto). Com os níveis definidos estimam-se os modelos lineares codificados para as respostas correlacionadas. Em seguida são calculados os pesos para as respostas correlacionadas, para isto utiliza-se cone de confiança, que além da definição do peso para cada resposta, ele determina o grau de confiança para o tamanho do passo no sentido da direção de máxima ascensão ou íngreme descida definida pelo MVG até uma nova região na qual o processo ou produto pode ser melhorado, experimentos são realizados ao longo da direção definida até que não exista melhora na resposta. Um novo experimento para determinar a nova direção é realizado, este processo é repetido até o encontro de algum ponto significativo na curvatura. Um arranjo de superfície de resposta é conduzido para encontrar os pontos ótimos do processo. Para confirmar a eficiência do método proposto, foi realizada uma simulação utilizando como base de dados os experimentos feitos por Gomes (2010). Os resultados obtidos validam o método proposto para respostas com correlação alta, média e baixa. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.title | Método do Vetor Gradiente Multivariado. | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.place | Itajubá | pt_BR |
dc.pages | 78 p. | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Análise de Componentes Principais | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Cone de Confiança | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Variância Integrada | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Método Vetor Gradiente | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Metodologia de Superfície de Resposta | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Projeto e Análise de Experimentos | pt_BR |
dc.keywords.english | Principal Component Analysis | pt_BR |
dc.keywords.english | Confidence Cone | pt_BR |
dc.keywords.english | Integrated Variance | pt_BR |
dc.keywords.english | Vector Gradient Method | pt_BR |
dc.keywords.english | Response Surface Methodology | pt_BR |
dc.keywords.english | Design and Analysis of Experiments | pt_BR |
dc.orientador.principal | PAIVA, Anderson Paulo de | - |
dc.place.presentation | Universidade Federal de Itajubá | pt_BR |
dc.pg.programa | Engenharia de Produção | pt_BR |
dc.date.available | 2016-01-29T12:39:46Z | - |
dc.date.accessioned | 2016-01-29T12:39:46Z | - |
dc.publisher.department | IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão | - |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produção | - |
Aparece nas coleções: | Dissertações |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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