dc.creator |
GAUDÊNCIO, Juliana Helena Daroz |
|
dc.date.issued |
2019-02-25 |
|
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 |
|
dc.publisher.department |
IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão |
|
dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia de Produção |
|