Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Santos, Driely Candido |
| 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: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/194165
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Resumo: |
As bicicletas se tornaram populares atualmente, seja no esporte, nas ruas como meio de transporte ou como objeto de lazer e qualidade de vida. A mobilidade urbana é um assunto constantemente discutido nos dias modernos. De maneira geral o avanço social fez com que os consumidores exigissem mais das empresas tanto em qualidade como em segurança, isto não foi diferente com o setor de produção de bicicletas, assim o avanço de técnicas de aperfeiçoamento de qualidade e segurança de seus produtos é imprescindível. Este trabalho propõe a aplicação de um método para detecção de falhas baseado em Sistemas Imunológicos Artificiais para avaliar o desempenho deste método foram utilizadas a modelagem e simulação dos sinais de um quadro de bicicleta composto por fibra de carbono. Utiliza-se o Algoritmo de Seleção Negativa como ferramenta na identificação e caracterização de amostras de falhas, esta metodologia pode ser útil para auxiliar profissionais de inspeção e manutenção facilitando a tomada de decisões. Nos testes o algoritmo foi aplicado de duas formas, a primeira utiliza seleção sequencial para a escolha das cadeias da matriz de comparação com desvio de 3% como proposto em trabalhos presentes na literatura, depois variou-se o desvio em 2% e 5%. Os resultados obtidos por esse modelo se mostraram satisfatórios, quando utilizado desvio de 3% apresentando precisão e robustez. |
