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Otimização multiobjetivo por estimadores robustos multivariados

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dc.contributor.author GAUDÊNCIO, Juliana Helena Daroz
dc.date.issued 2019-02
dc.identifier.citation GAUDÊNCIO, Juliana Helena Daroz. Otimização multiobjetivo por estimadores robustos multivariados. 2019. 108 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2019. pt_BR
dc.identifier.uri https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1938
dc.description.abstract As organizações focam em determinar condições ideais de operação com o intuito de garantir a qualidade de seus processos e serviços, uma vez que os processos industriais podem exibir um elevado grau de variabilidade. Neste contexto, o uso de estimadores robustos torna-se uma alternativa adequada para modelar os dados experimentais; sendo que o termo robusto descreve a capacidade que um estimador tem em superar as influências exercidas pelos valores discrepantes. Encontrar uma combinação de estimadores de centralidade e dispersão que seja capaz de modelar dados suscetíveis à variabilidade é um desafio a ser explorado. Desse modo, este presente trabalho, com o auxílio da Análise de Componentes Principais (ACP), visa à obtenção de respostas transformadas em escores de componentes que explicarão a estrutura de variância-covariância a partir de combinações lineares das varáveis originais. Em consequência, o objetivo geral é o de validar um algoritmo de otimização multiobjetivo baseado no agrupamento de respostas correlacionadas e modeladas por estimadores robustos. Com o auxílio do método da Interseção Normal à Fronteira, é proposta uma otimização multiobjetivo para funções obtidas pelo Erro Quadrático Médio Multivariado (EQMM) que combina técnicas da Metodologia de Superfície de Resposta com a ACP, visando obter soluções Pareto-ótimas. O objeto de estudo definido para a aplicação desta proposta é o processo de torneamento do aço de corte fácil ABNT/SAE 12L14 composto por um arranjo cruzando onde 12 condições de ruído são consideradas para a obtenção da variável de resposta que é a rugosidade superficial (Ra). O resultado ótimo é definido pelo tomador de decisão fuzzy e para provar a eficiência da resposta encontrada, experimentos de confirmação foram realizados. Em um nível de confiança de 95%, o valor ótimo pertence aos intervalos de confiança multivariados apenas para o Modelo B, no qual a mediana e o MAD são considerados e, confirmando assim, qual par de estimadores atinge a solução em um cenário de projeto robusto de parâmetro. Através da pesquisa proposta, o modelo desenvolvido pode ser utilizado em indústrias para determinação de parâmetros de usinagem para obtenção de alta qualidade com consumo mínimo de energia e, consequentemente, máxima produtividade. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.title Otimização multiobjetivo por estimadores robustos multivariados pt_BR
dc.type Tese pt_BR
dc.place Itajubá pt_BR
dc.pages 75 p. pt_BR
dc.keywords.portuguese Estimadores robustos pt_BR
dc.keywords.portuguese Correlação pt_BR
dc.keywords.portuguese Componentes Principais pt_BR
dc.keywords.portuguese Interseção Normal à Fronteira pt_BR
dc.keywords.portuguese Otimização Multiobjetivo pt_BR
dc.keywords.english Robust estimators pt_BR
dc.keywords.english Correlation pt_BR
dc.keywords.english Principal Components pt_BR
dc.keywords.english Normal Boundary Intersection pt_BR
dc.keywords.english Multiobjective Optimization pt_BR
dc.orientador.principal TURRIONI, João Batista
dc.orientador.coorientador PAIVA, Anderson Paulo de
dc.place.presentation UNIFEI - Universidade Federal de Itajubá pt_BR
dc.pg.programa Engenharia de Produção pt_BR
dc.pg.area Modelagem e Otimização pt_BR
dc.date.available 2019-05-07T19:10:34Z
dc.date.accessioned 2019-05-07T19:10:34Z


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