Capacidade de previsão de soluções pareto ótimas - OLIVEIRA, Lucas Guedes de (2020)
A Metodologia de Superfície de Resposta consiste em uma estrutura eficaz para conduzir a modelagem e a otimização de processos industriais. O arranjo composto central é o arranjo experimental mais popular para análises de superfície de resposta, devido a suas boas propriedades estatísticas, como variância de previsão reduzida no centro do arranjo, onde se esperam encontrar os pontos estacionários dos modelos de regressão. No entanto, a prática comum de reduzir os pontos centrais nos estudos de superfície de resposta pode comprometer essa propriedade. Além disso, os pontos estacionários e de ótimo raramente são coincidentes em processos de fabricação, por várias razões, como modelos em formato de sela, convexidade incompatível com o sentido de otimização, respostas conflitantes e convexidades distintas. Isso significa que, mesmo quando o número de pontos centrais for apropriado, as soluções ótimas estarão em regiões com maior variância de previsão. Considerando esse cenário, neste estudo, admite-se que a variância de previsão também deva ser considerada nos problemas de otimização multiobjetivo. Para isso, propõe-se uma estratégia de otimização multi-critério com base em razões de capacidade, na qual (1) a variância de previsão é tomada como variabilidade natural do modelo e (2) as diferenças dos valores esperados aos pontos de nadir são tomadas como variabilidades permitidas. A Análise Fatorial com escores rotacionados é adotada para o agrupamento de variáveis correlacionadas. O método de Interseção Normal à Fronteira é adotado para a condução da otimização das razões de capacidade e para a obtenção das fronteiras de Pareto. Para ilustrar a viabilidade da abordagem proposta, apresentam-se dois estudos de caso: (1) do torneamento do aço ABNT H13 com ferramenta wiper CC650 e (2) do fresamento de topo do aço inoxidável duplex UNS S32205, ambos processos sem fluido de corte. Os resultados sustentaram que, em ambos os casos, a abordagem proposta foi capaz de encontrar um conjunto de soluções ótimas com capacidades de previsão satisfatórias para todas as respostas de interesse. No primeiro caso, isso se deu mesmo com número reduzido de pontos centrais, uma função em formato de sela e uma função convexa, com objetivos conflitantes. No segundo caso, resultados semelhantes foram observados para seis respostas correlacionadas, com objetivos conflitantes e fatores rotacionados modelados por selas.