Método inteligente baseado em sistemas imunológicos artificiais aplicado ao monitoramento de falhas em um quadro de bicicletas
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Data
2020-08-24
Autores
Orientador
Lopes, Mara Lúcia Martins 
Coorientador
Pós-graduação
Engenharia Elétrica - FEIS
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
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.
Resumo (inglês)
Bicycles have become popular today, whether in sport, on the streets as a means of transport or as an object of leisure and quality of life. Urban mobility is a subject constantly discussed in modern days. In general, social advancement has led consumers to demand more from companies both in quality and safety, this was no different with the bicycle production sector, so the advancement of techniques to improve the quality and safety of their products is essential . This work proposes the application of a method for fault detection based on Artificial Immune Systems to evaluate the performance of this method. The modeling and simulation of the signals of a bicycle frame composed of carbon fiber were used. The Negative Selection Algorithm is used as a tool in the identification and characterization of fault samples, this methodology can be useful to assist inspection and maintenance professionals facilitating decision making. In the tests, the algorithm was applied in two ways, the first uses sequential selection to choose the comparison matrix chains with a 3% deviation as proposed in studies in the literature, then the deviation was varied by 2% and 5%. The results obtained by this model proved to be satisfactory, when a 3% deviation was used, presenting precision and robustness.
Descrição
Idioma
Português