dc.contributor | Alfaro, Sadek Crisostomo Absi | |
dc.contributor | Bestard, Guillermo Alvarez | |
dc.contributor | rogfel@gmail.com | |
dc.creator | Martínez, Rogfel Thompson | |
dc.date.accessioned | 2021-12-26T14:11:31Z | |
dc.date.accessioned | 2022-10-04T13:26:34Z | |
dc.date.available | 2021-12-26T14:11:31Z | |
dc.date.available | 2022-10-04T13:26:34Z | |
dc.date.created | 2021-12-26T14:11:31Z | |
dc.date.issued | 2021-12-26 | |
dc.identifier | MARTÍNEZ, Rogfel Thompson. Weld bead geometry modeling in GMAW process by machine learning techniques and data mining process. 2021. 97 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. | |
dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/42636 | |
dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3849231 | |
dc.description.abstract | O processo GMAW possui um comportamento não linear, e tem levado muitos pesquisadores a desenvolverem diversos estudos sobre ele. Um dos principais interesses tem sido otimizar o processo para desenvolver melhor desempenho nos processos industriais. Dessa forma, os avanços atuais em processamento de imagem, modelo preditivo e modelagem inteligente podem ajudar a otimizar processos. Essas técnicas podem obter bons resultados na análise de soldagem. As técnicas se podem agrupar em: técnicas de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, aprendizado por reforço e processos de mineração de dados. Eles são responsáveis pelos avanços atuais em predições, classificação de imagens em tempo real e controle inteligente. Sua aplicação na área de soldagem tem como potencial um melhor estudo e análise de processos, otimização de tecnologias de soldagem e melhores controles de processo. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver um modelo de geometria do cordão de solda no processo GMAW através da aplicação das técnicas de machine learning e do processo de mineração de dados. Como resultado da pesquisa, foi obtido um modelo de deep learning para a análise do arco, um modelo preditivo do comportamento do processo e um modo com o objetivo de otimizá-lo. As metodologias desenvolvidas com esses modelos demonstram uma eficiência válida para serem aplicadas em processos reais de GMAW. | |
dc.language | Inglês | |
dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.title | Weld bead geometry modeling in GMAW process by machine learning techniques and data mining process | |
dc.type | Tesis | |