Responsive image
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
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
ODS 4
ODS 1

3,34%

ODS 2

4,30%

ODS 3

8,18%

ODS 4

15,42%

ODS 5

3,44%

ODS 6

4,08%

ODS 7

7,29%

ODS 8

5,74%

ODS 9

10,55%

ODS 10

6,09%

ODS 11

6,03%

ODS 12

5,70%

ODS 13

3,62%

ODS 14

4,62%

ODS 15

3,88%

ODS 16

7,71%