Desenvolvimento de um modelo neurofuzzy de rede neural artificial para aplicação em processamento de materiais poliméricos

Josafá Borges, Carlos Affonso, Renato Jose Sassi, José Luiz di Cristi Junior

Resumo


Há uma tendência cada vez mais no mundo automotivo, o amplo mercado de consumo dos materiais poliméricos, porque a sua processabilidade é de baixo custo em grandes volumes. Esta disposição suscita a busca de soluções tecnológicas a fim de melhorar o desempenho do material, mesmo em fase de projeto de produto. O objetivo deste trabalho é o de prever o nível de qualidade de uma peça injetada de acordo com seus parâmetros de moldagem utilizando uma MLP (Multilayer Perceptron) Rede NeuroFuzzy. A metodologia envolve a aplicação de Lógica Fuzzy para definir a morfologia e inferência, a fim de inserir conhecimento humano sobre o processamento de polímero em bases de regras estruturadas. Os atributos dos parâmetros de moldagem são descritos usando funções de associação e convertido em regras Fuzzy. A fim de validar a rede, as saídas são comparadas com dados adquiridos a partir de teste executado na fabricação de peças automotivas. Além disso, uma aplicação de técnicas de Planejamento Fatorial foi considerada. Os resultados mostraram que a Rede NeuroFuzzy pode obter resultados precisos em relação aos dados experimentais, e que foi capaz de prever o nível de qualidade de peças injetadas, em conformidade com os valores experimentais.


Texto completo:

PDF/A