Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Jácome, Maxwell Cavalcante |
Orientador(a): |
Oliveira Júnior, José Josemar de |
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: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/32368
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Resumo: |
Ensaios tribológicos são desenvolvidos como forma controlada de avaliar o mecanismo de desgaste atuante entre superfícies metálicas, bem como para observar a influência do tipo de lubrificante utilizado. A lubricidade é uma importante característica para avaliação de fluidos lubrificantes, padronizada por norma e medida pelo equipamento HFRR (High Frequency Reciprocating Rig). Trata-se de um sistema tribológico esfera-disco em contato lubrificado, e que produz como resultado imagens das quais se extrai o diâmetro da escara de desgaste, do inglês WSD (Wear Scar Diameter). A partir de um conjunto de amostras de diferentes combustíveis aplicados como lubrificantes, foram obtidas imagens das superfícies desgastadas. Desse modo, propõe-se neste trabalho explorar outras características das imagens além do WSD, permitindo assim uma melhor caracterização do desgaste e do tipo de lubrificante utilizado. Com as imagens adquiridas no ensaio de lubricidade, foram aplicadas técnicas de processamento de imagens utilizando o software Matlab e a biblioteca OpenCV para a obtenção de parâmetros quantitativos. A partir dessas informações, foi construída uma Rede Neural Artificial capaz de classificar novas imagens de acordo com o tipo de combustível utilizado no ensaio com uma eficiência média de 75%, mostrando o potencial da inteligência artificial para identificar e classificar padrões de desgaste a partir da análise de suas imagens. |