Implementação da heurística de Lin-Kernighan e sua aplicação no sequenciamento de pontos de rebitagem

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dc.contributor.advisorSoler, Edilaine Martins [UNESP]
dc.contributor.authorCastro Neto, Frederico
dc.contributor.coadvisorNicola, Adriana Cristina Cherri [UNESP]pt
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.date.accessioned2023-08-07T12:19:11Z
dc.date.available2023-08-07T12:19:11Z
dc.date.issued2023-06-29
dc.description.abstractO meio industrial moderno e seus processos de manufatura levam fabricantes a um ambiente competitivo, no qual a busca pela melhoria contínua e a excelência produtiva são peças fundamentais para o sucesso de seus negócios. No setor aeronáutico, o processo de manufatura conhecido como rebitagem ocupa um lugar de destaque, justificado por sua representatividade nos roteiros de produção e sua importância para a qualidade estrutural e segurança de voo do avião. Assim sendo, otimizar o ciclo produtivo agregado a esse processo se torna objetivo primário de fabricantes, a fim de reduzir o custo final de seus produtos. Neste contexto, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação computacional para otimizar o sequenciamento de rebites instalados por máquinas de rebitagem automática de modo a automatizar a tarefa de sequenciamento e reduzir o tempo de trabalho destes equipamentos. Para isso, o problema é modelado como o Problema do Caixeiro Viajante e resolvido através da heurística de Lin-Kernighan, a qual foi implementada computacionalmente. Testes numéricos utilizando instâncias acadêmicas e industriais foram realizados a fim de validar o modelo de otimização proposto e comprovar a eficiência da heurística implementada. Os resultados numéricos obtidos comprovaram a eficiência do sistema computacional desenvolvido e o potencial do mesmo para o sequenciamento de rebitespt
dc.description.abstractModern industrial environment and its manufacturing processes lead manufacturers to a competitive scenario, in which the demand for continuous improvement and productive excellence are primal issues for the success of their businesses. In aerospace industry, the manufacturing process known as fastening occupies a prominent role, justified by its relevance in production routes and its importance for the structural quality and flight safety of the aircraft. Therefore, optimizing the manufaturing cycle of this process becomes the main objective of manufacturers, in order to reduce the final cost of their products. In this context, this work proposes the development of an application to optimize the sequencing of fasteners installed by automatic riveting machines in order to automate the sequencing task and reduce the equipment working hours. The problem is modelled as the Travelling Salesman Problem and solved using Lin-Kernighan Heuristic, which was implemented. Numerical tests using academic and industrial instances were performed aiming to validate the proposed optimization model and prove the efficiency of implemented heuristic. Numerical results obtained confirmed the efficiency of implemented computational system and its potential for rivet sequencingpt
dc.identifier.capes33004056086P6
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/250157
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.subjectProblema do caixeiro viajantept
dc.subjectRebitagem automatizadapt
dc.subjectHeurística de Lin-Kernighanpt
dc.subjectTravelling salesman problemen
dc.subjectAutomatic fasteningen
dc.subjectLin-Kernighan heuristicen
dc.titleImplementação da heurística de Lin-Kernighan e sua aplicação no sequenciamento de pontos de rebitagempt
dc.title.alternativeImplementation of Lin-Kernighan heuristic and application in riveting sequencing tasken
dc.typeDissertação de mestrado
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (Unesp), Faculdade de Engenharia, Baurupt
unesp.embargoOnlinept
unesp.examinationboard.typeBanca públicapt
unesp.graduateProgramEngenharia de Produção - FEBpt
unesp.knowledgeAreaProcessos de fabricaçãopt
unesp.researchAreaPesquisa operacionalpt

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