Método inteligente baseado em sistemas imunológicos artificiais aplicado ao monitoramento de falhas em um quadro de bicicletas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Santos, Driely Candido
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sistemas Imunológicos Artificiais
Algoritmo de Seleção Negativa
Monitoramento de Integridade Estrutural
Estruturas Mecânicas
Bicicletas
Artificial Immune Systems
Negative Selection Algorithm
Structural Integrity Monitoring
Mechanical Structures
Bicycles
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/194165
Resumo: As bicicletas se tornaram populares atualmente, seja no esporte, nas ruas como meio de transporte ou como objeto de lazer e qualidade de vida. A mobilidade urbana é um assunto constantemente discutido nos dias modernos. De maneira geral o avanço social fez com que os consumidores exigissem mais das empresas tanto em qualidade como em segurança, isto não foi diferente com o setor de produção de bicicletas, assim o avanço de técnicas de aperfeiçoamento de qualidade e segurança de seus produtos é imprescindível. Este trabalho propõe a aplicação de um método para detecção de falhas baseado em Sistemas Imunológicos Artificiais para avaliar o desempenho deste método foram utilizadas a modelagem e simulação dos sinais de um quadro de bicicleta composto por fibra de carbono. Utiliza-se o Algoritmo de Seleção Negativa como ferramenta na identificação e caracterização de amostras de falhas, esta metodologia pode ser útil para auxiliar profissionais de inspeção e manutenção facilitando a tomada de decisões. Nos testes o algoritmo foi aplicado de duas formas, a primeira utiliza seleção sequencial para a escolha das cadeias da matriz de comparação com desvio de 3% como proposto em trabalhos presentes na literatura, depois variou-se o desvio em 2% e 5%. Os resultados obtidos por esse modelo se mostraram satisfatórios, quando utilizado desvio de 3% apresentando precisão e robustez.
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