Desenvolvimento de um modelo neurofuzzy de rede neural artificial para aplicação em processamento de materiais poliméricos

Abstract

Há uma tendência cada vez mais no mundo automotivo, o amplo mercado de consumo dos materiais poliméricos, porque a sua processabilidade é de baixo custo em grandes volumes. Esta disposição suscita a busca de soluções tecnológicas a fim de melhorar o desempenho do material, mesmo em fase de projeto de produto. O objetivo deste trabalho é o de prever o nível de qualidade de uma peça injetada de acordo com seus parâmetros de moldagem utilizando uma MLP (Multilayer Perceptron) Rede NeuroFuzzy. A metodologia envolve a aplicação de Lógica Fuzzy para definir a morfologia e inferência, a fim de inserir conhecimento humano sobre o processamento de polímero em bases de regras estruturadas. Os atributos dos parâmetros de moldagem são descritos usando funções de associação e convertido em regras Fuzzy. A fim de validar a rede, as saídas são comparadas com dados adquiridos a partir de teste executado na fabricação de peças automotivas. Além disso, uma aplicação de técnicas de Planejamento Fatorial foi considerada. Os resultados mostraram que a Rede NeuroFuzzy pode obter resultados precisos em relação aos dados experimentais, e que foi capaz de prever o nível de qualidade de peças injetadas, em conformidade com os valores experimentais.  

10.13084/2175-8018.v03n05a05