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Método do Vetor Gradiente Multivariado.

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dc.contributor.author MAIA, Paulo Roberto
dc.date.issued 2013
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


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