MODELAGEM DO PROCESSO DE REVESTIMENTO POR PULVERIZAÇÃO DE PLASMA USANDO SOLUÇÕES ROBUSTAS COM BASE EM NOVOS MÉTODOS DE INTELIGÊNCIA
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X25394Palavras-chave:
Revestimento de spray de plasma, Propriedades de revestimento, Máquina de vetores de apoio de mínimos quadrados, rede neural polinomial de tipo GMDH.Resumo
Este estudo adota duas técnicas de inteligência computacional, ou seja, a máquina de vetores de suporte de mínimos quadrados (LS-SVM) e o grupo de método de gerenciamento de dados (GMDH) tipo rede neural polinomial para modelar o processo de revestimento por pulverização de plasma. As qualidades do revestimento foram avaliadas determinando sua espessura, porosidade e microdureza. Quatro parâmetros, incluindo o caudal de gás primário, distância de espera, taxa de fluxo de pó e corrente de arco que afetaram as propriedades do revestimento foram escolhidos como variáveis de entrada no desenvolvimento do modelo. Os desempenhos dos modelos desenvolvidos foram avaliados pelo cálculo dos desvios entre os valores previstos e reais com base nos índices de desempenho do erro absoluto médio (MAE), erro quadrático médio (RMSE) e coefi- ciente de determinação (R2). Os resultados demonstram a alta capacidade da rede neural polinomial de LS-SVM e GMDH para predição de valores de espessura e microdureza com menor MAE, RMSE e R2 mais alto. Devido ao alto comportamento de não-linearidade da porosidade no processo de revestimento, os métodos propostos não são capazes de modelar a porosidade muito bem.
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