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metadata.dc.type: TCC
Title: Otimização do processo de torneamento de aços endurecidos ABNT 52100 usando modelos de confiabilidade
metadata.dc.creator: Cardoso, Rodrigo
metadata.dc.contributor.advisor1: Peruchi, Genaro Zenaide
metadata.dc.description.resumo: Este trabalho aborda um estudo de modelagem e otimização de um processo de torneamento de aços endurecidos ABNT 52100 usando modelo de confiabilidade. Ao aplicar a otimização simultânea nas variáveis, de qualidade e de confiabilidade, a partir dos arranjos de controle com distribuição de pesos, gerou-se um conjunto de soluções de Pareto-ótimas. Porém, foi necessário aplicar um método para priorizar a melhor resposta. Deste modo, esta pesquisa foi desenvolvida com o objetivo de aplicar o método do Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) para a função de regressão da Rugosidade Superficial. Já para modelar a função de regressão da Vida útil da ferramenta de corte o método de Máxima Verossimilhança (MV) foi aplicado como sendo o mais indicado, uma vez que, a maioria das pesquisas utilizam o método do Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) para modelar variáveis de confiabilidade. Ao aplicar a otimização multiobjetivo através do Método do Critério Global Normalizado (MCGN) foi gerado soluções de Pareto-ótimas. A fim de descobrir qual era a solução ótima do conjunto das soluções de Pareto-ótimas, aplicou-se mais um método, o do Erro Percentual Global (EPG), gerando um ponto ótimo com as seguintes configurações: A velocidade de corte (Vc) teve o valor igual a 209,43 m/min, o avanço (Fn) igual a 0,0402 mm e a profundidade de corte (Ap) igual a 0,1745 mm, resultando assim, os valores otimizado das seguintes variáveis de respostas, a rugosidade (Ra) igual a 0,2866 mm e a vida útil da ferramenta de corte (T) igual a 16,5712 min. Esses resultados foram os melhores obtidos através da otimização simultânea, para melhor tomada de decisão, do que os resultados obtidos com a otimização individual de cada variável de resposta.
Abstract: This paper deals with a modeling and optimization study of an ABNT 52100 hardened steel turning process using a reliability model. When applying the simultaneous optimization in the variables, one of quality and another of reliability, from the control arrangements with weight distribution, a set of Pareto-optimal solutions was generated. However, it was necessary to apply a method to prioritize the best response. Thus, this research was developed with the objective of applying the Ordinary Least Squares (OLS) method to the Surface Roughness regression function. The maximum likelihood method (MV) was applied as the most suitable method, since most of the studies use the Ordinary Least Squares (OLS) method for modeling the regression function reliability variables. When applying multiobjective optimization through the Normalized Global Criterion Method (MCGN), Pareto-optimal solutions were generated. In order to find out which the optimal solution of the set of Pareto-optimal solutions was, another method, the Global Percentage Error (EPG) method, was applied, generating an optimal point with the following configurations: The Cutting Speed (Vc) had the value equal to 209.43 m / min, the feed rate (Fn) equal to 0.0402 mm and the cut depth (Ap) equal to 0.11745 mm, resulting in optimized values of the following response variables, a roughness ratio (Ra) equal to 0.2866 mm and Tool life (T) equal to 16.5712 min. These results were the best obtained through simultaneous optimization, for better decision making, than the results obtained with the individual optimization of each response variable.
Keywords: Torneamento duro
Rugosidade
Confiabilidade
Máxima Verossimilhança
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO MECÂNICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Engenharia de Produção
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/13417
Issue Date: 12-Jun-2018
Appears in Collections:TCC - Engenharia de Produção Mecânica

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