Fabricação de peças por meio da fundição de precisão utilizando-se modelos gerados pelo processo FDM de manufatura aditiva
| Ano de defesa: | 2012 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2096 |
Resumo: | Neste trabalho, o modelo de composição integrada de especialistas locais (CIEL), proposto por Scarpel (2006) para geração de modelos de previsão, é explorado para a metamodelagem de três funções determinísticas bivariadas (funções Bohachevsky, Ackley e composição de senoides), visando auxiliar o processo de otimização. A ideia básica é construir uma superfície de resposta utilizando um metamodelo composto por especialistas simples (funções lineares). Na construção dos metamodelos CIEL, variou-se de 2 até 5 o número de agrupamentos da composição de especialistas e foram utilizados diferentes números de amostras (50 e 150). O desempenho dos metamodelos CIEL foi comparado com o de metamodelos gerados a partir de 21 amostras pelo Processo Estocástico Gaussiano (GaSP), técnica muito utilizada e recomendada na literatura sobre otimização baseada em metamodelagem. O metamodelo CIEL apresentou bom desempenho para indicar a região de ótimo das funções, exceto no caso da função composição de senoides com base em 50 amostras, em que se obteve desempenho apenas regular. Apesar disso, os metamodelos CIEL, de forma geral, não foram adequados à representação das funções. No caso da função Bohachevsky, o modelo GaSP se mostrou claramente superior, Quanto à função Ackley, os resultados obtidos com o GaSP e com o CIEL foram semelhantes. Em especial, ressalta-se o potencial do metamodelo CIEL em situações análogas à da função composição de senoides, que possui superfície bem ondulada, com diversos ótimos locais. Apesar de esta função possuir forma complexa e de difícil representação, o desempenho do metamodelo CIEL com 150 amostras foi nitidamente melhor que o GaSP, ao indicar o ótimo. |
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Fabricação de peças por meio da fundição de precisão utilizando-se modelos gerados pelo processo FDM de manufatura aditivaPrototipagem rápidaFundiçãoProcessos de manufaturaEngenharia de fundiçãoMetalurgiaNeste trabalho, o modelo de composição integrada de especialistas locais (CIEL), proposto por Scarpel (2006) para geração de modelos de previsão, é explorado para a metamodelagem de três funções determinísticas bivariadas (funções Bohachevsky, Ackley e composição de senoides), visando auxiliar o processo de otimização. A ideia básica é construir uma superfície de resposta utilizando um metamodelo composto por especialistas simples (funções lineares). Na construção dos metamodelos CIEL, variou-se de 2 até 5 o número de agrupamentos da composição de especialistas e foram utilizados diferentes números de amostras (50 e 150). O desempenho dos metamodelos CIEL foi comparado com o de metamodelos gerados a partir de 21 amostras pelo Processo Estocástico Gaussiano (GaSP), técnica muito utilizada e recomendada na literatura sobre otimização baseada em metamodelagem. O metamodelo CIEL apresentou bom desempenho para indicar a região de ótimo das funções, exceto no caso da função composição de senoides com base em 50 amostras, em que se obteve desempenho apenas regular. Apesar disso, os metamodelos CIEL, de forma geral, não foram adequados à representação das funções. No caso da função Bohachevsky, o modelo GaSP se mostrou claramente superior, Quanto à função Ackley, os resultados obtidos com o GaSP e com o CIEL foram semelhantes. Em especial, ressalta-se o potencial do metamodelo CIEL em situações análogas à da função composição de senoides, que possui superfície bem ondulada, com diversos ótimos locais. Apesar de esta função possuir forma complexa e de difícil representação, o desempenho do metamodelo CIEL com 150 amostras foi nitidamente melhor que o GaSP, ao indicar o ótimo.Instituto Tecnológico de AeronáuticaAnderson Vicente BorilleWilson do Amaral Neto2012-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2096reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:03:49Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:2096http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:38:16.063Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
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Neste trabalho, o modelo de composição integrada de especialistas locais (CIEL), proposto por Scarpel (2006) para geração de modelos de previsão, é explorado para a metamodelagem de três funções determinísticas bivariadas (funções Bohachevsky, Ackley e composição de senoides), visando auxiliar o processo de otimização. A ideia básica é construir uma superfície de resposta utilizando um metamodelo composto por especialistas simples (funções lineares). Na construção dos metamodelos CIEL, variou-se de 2 até 5 o número de agrupamentos da composição de especialistas e foram utilizados diferentes números de amostras (50 e 150). O desempenho dos metamodelos CIEL foi comparado com o de metamodelos gerados a partir de 21 amostras pelo Processo Estocástico Gaussiano (GaSP), técnica muito utilizada e recomendada na literatura sobre otimização baseada em metamodelagem. O metamodelo CIEL apresentou bom desempenho para indicar a região de ótimo das funções, exceto no caso da função composição de senoides com base em 50 amostras, em que se obteve desempenho apenas regular. Apesar disso, os metamodelos CIEL, de forma geral, não foram adequados à representação das funções. No caso da função Bohachevsky, o modelo GaSP se mostrou claramente superior, Quanto à função Ackley, os resultados obtidos com o GaSP e com o CIEL foram semelhantes. Em especial, ressalta-se o potencial do metamodelo CIEL em situações análogas à da função composição de senoides, que possui superfície bem ondulada, com diversos ótimos locais. Apesar de esta função possuir forma complexa e de difícil representação, o desempenho do metamodelo CIEL com 150 amostras foi nitidamente melhor que o GaSP, ao indicar o ótimo. |
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Neste trabalho, o modelo de composição integrada de especialistas locais (CIEL), proposto por Scarpel (2006) para geração de modelos de previsão, é explorado para a metamodelagem de três funções determinísticas bivariadas (funções Bohachevsky, Ackley e composição de senoides), visando auxiliar o processo de otimização. A ideia básica é construir uma superfície de resposta utilizando um metamodelo composto por especialistas simples (funções lineares). Na construção dos metamodelos CIEL, variou-se de 2 até 5 o número de agrupamentos da composição de especialistas e foram utilizados diferentes números de amostras (50 e 150). O desempenho dos metamodelos CIEL foi comparado com o de metamodelos gerados a partir de 21 amostras pelo Processo Estocástico Gaussiano (GaSP), técnica muito utilizada e recomendada na literatura sobre otimização baseada em metamodelagem. O metamodelo CIEL apresentou bom desempenho para indicar a região de ótimo das funções, exceto no caso da função composição de senoides com base em 50 amostras, em que se obteve desempenho apenas regular. Apesar disso, os metamodelos CIEL, de forma geral, não foram adequados à representação das funções. No caso da função Bohachevsky, o modelo GaSP se mostrou claramente superior, Quanto à função Ackley, os resultados obtidos com o GaSP e com o CIEL foram semelhantes. Em especial, ressalta-se o potencial do metamodelo CIEL em situações análogas à da função composição de senoides, que possui superfície bem ondulada, com diversos ótimos locais. Apesar de esta função possuir forma complexa e de difícil representação, o desempenho do metamodelo CIEL com 150 amostras foi nitidamente melhor que o GaSP, ao indicar o ótimo. |
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