
Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado
Centro: Tecnológico
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Dimensão Institucional: Pós-Graduação
Dimensão ODS: Social
Tipo do Documento: Dissertação
Título: DESENVOLVIMENTO DE FERRAMENTAS BASEADAS EM REDES NEURAIS PARA INFERÊNCIAS E PROGNÓSTICOS EM ENSAIOS DE DESEMPENHO DE COMPRESSORES HERMÉTICOS
Orientador
- CARLOS ALBERTO FLESCH
Aluno
- AHRYMAN SEIXAS BUSSE DE SIQUEIRA NASCIMENTO
Conteúdo
Dentre os diversos testes realizados em compressores herméticos durante as fases de desenvolvimento e produção, destacam-se os ensaios de desempenho energético. os principais parâmetros de desempenho obtidos através desse ensaio são: capacidade de refrigeração, potência elétrica consumida e coeficiente de performance. os ensaios duram, em média, 4 horas, sendo as 3 primeiras horas em regime transitório e a última hora em regime permanente caracterizado por um conjunto de variáveis que permanecem dentro de limites de variação predefinidos por norma durante o qual são realizadas medições para obtenção do valor final dos parâmetros de desempenho. devido ao elevando tempo necessário para a realização do ensaio, o mesmo acaba por se tornar um gargalo no processo de controle de qualidade. trabalhos anteriores mostraram a viabilidade da aplicação de redes neurais artificiais como forma de redução de tempo de ensaio. tais ferramentas analisam o comportamento dos parâmetros de desempenho durante o período transiente e inferem o momento em que ocorre a transição para o regime permanente. a partir da inferência, é realizado um prognóstico do valor final dos parâmetros. como características comuns em todos os trabalhos anteriores, tem-se: pequeno número de ensaios analisados e aplicação de um método especifico para medição da capacidade de refrigeração. neste trabalho foi dada continuidade aos estudos, ampliando o universo de análise para mais de mil ensaios, abordando os três parâmetros de desempenho energético e estudando a aplicação de um método alternativo para medição da capacidade. a análise dos resultados revelou uma redução de mais de 50% do tempo de ensaio através da utilização das ferramentas. as mesmas foram capazes de obter inferência para mais de 98% dos ensaios avaliados e apresentaram uma diferença média percentual entre os prognósticos e o valor final do ensaio tradicional dentro de uma faixa de ±2%, para um nível de confiança de 95%.
Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.85141
ODS 1 | ODS 2 | ODS 3 | ODS 4 | ODS 5 | ODS 6 | ODS 7 | ODS 8 | ODS 9 | ODS 10 | ODS 11 | ODS 12 | ODS 13 | ODS 14 | ODS 15 | ODS 16 |
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3,34% | 4,30% | 8,18% | 15,42% | 3,44% | 4,08% | 7,29% | 5,74% | 10,55% | 6,09% | 6,03% | 5,70% | 3,62% | 4,62% | 3,88% | 7,71% |
ODS Predominates


3,34%

4,30%

8,18%

15,42%

3,44%

4,08%

7,29%

5,74%

10,55%

6,09%

6,03%

5,70%

3,62%

4,62%

3,88%

7,71%