Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2014 |
Autor(a) principal: |
CARMELOSSI, Michele de Santana |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produção
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Departamento: |
IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
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País: |
Não Informado pela instituição
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Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/485
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Resumo: |
Esta dissertação apresenta uma abordagem alternativa para a solução de problemas de otimização não lineares multiobjetivo de superfície de resposta utilizando a Análise Envoltória de Dados para gerar uma função de aglutinação das superfícies a partir de um índice de eficiência. Neste caso, objetivos que devem ser minimizados são considerados como inputs e os que devem ser maximizados, outputs. No algoritmo proposto, o cálculo da eficiência (soma de output/soma de input) é executado para cada DMU que, no caso, são representadas pelas combinações experimentais de um arranjo CCD. Para cumprir o objetivo proposto, o experimento é realizado na região de interesse de acordo com o arranjo escolhido e as respostas de interesse serão registradas e calculadas. Utilizando cada experimento do CCD como uma DMU, uma RSM é gerada para a eficiência e, posteriormente, maximizada. Espera-se que a otimização da superfície de resposta da eficiência conduza à localização de DMU’s mais eficientes do que aquelas observadas no arranjo experimental, cujos objetivos se aproximem maximamente dos seus alvos. Auxiliando o processo, o bootstrap foi utilizado para estabelecer teste de hipóteses e intervalos de confiança mais confiáveis do que os modelos tradicionais. Para ilustrar a razoabilidade da proposta, apresenta-se a otimização do processo de soldagem PGMAW. Os principais resultados corroboram a boa adequação da proposta para este tipo de problema de otimização. |