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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Ferreira, Flavio | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8741029675242016 | - |
Autor(es): dc.contributor | Moreira, Luciano Pessanha | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5673024226638200 | - |
Autor(es): dc.contributor | Coelho, Gilberto Carvalho | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6497790579704211 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2695740128367413 | - |
Autor(es): dc.creator | Braga, Wendell Soares | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:50:48Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:50:48Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-08 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-11-08 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://app.uff.br/riuff/handle/1/26877 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/758691 | - |
Descrição: dc.description | A determinação da carga de laminação a ser aplicada nas cadeiras de Laminadores, durante o processo de conformação mecânica de placas de aço é executada por modelos matemáticos compostos por softwares que fazem parte do sistema de automação do processo. Objetivouse neste trabalho, com a utilização da estatística computacional aplicada a regressão linear e redes neurais, determinar o método mais adequado à previsão de carga na cadeira F1 de um Laminador a Quente. Dados reais coletados no processo de laminação foram utilizados no modelamento, incluindo a escolha da liga de aço carbonomanganês (CMn), com representação expressiva na produção anual. Observouse que a técnica mais adequada para a previsão de carga de laminação na cadeira F1 do laminador, por sua maior exatidão, é o ajuste por redes neurais utilizando a população de Misaka – AWS, com a exatidão de 4,83% e rede neural MLFN (Multilayer Feedforward) de 05 nós. | - |
Descrição: dc.description | The determination of rolling load to be applied in the stands during the steel plates mechanical forming process achieving the better set up for the high productivity in continuous tandem hot strip mill is commonly made by mathematical models which take part of a set called automation system. This work using statistical computing applied to linear regression and neural networks has the purpose to determine the most suitable model to forecast the rolling load in the F1 Hot Strip Mill stand. It has been collected real datas in HSM process which were used in modeling, including the choice of carbonmanganese steel (CMn) with significant representation in the annual production. It was observed that the MisakaAWS population fits better to forecast the F1 rolling load with high accuracy when using a MLFN (Multilayer Feedforward) Neural Network. | - |
Descrição: dc.description | 96 p. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Carga de laminação a quente | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelos matemáticos | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística computacional | - |
Palavras-chave: dc.subject | Regressão linear | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Laminação a quente | - |
Palavras-chave: dc.subject | Conformação termomecânica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Metalúrgica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Produção intelectual | - |
Palavras-chave: dc.subject | Hot rolling load | - |
Palavras-chave: dc.subject | Mathematical models | - |
Palavras-chave: dc.subject | Statistical computing | - |
Palavras-chave: dc.subject | Linear regression | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks | - |
Título: dc.title | Modelamento da carga de laminação utilizando modelos mecânicos consagrados na literatura técnica e estatística computacional aplicada a redes neurais na cadeira F1 de um laminador a quente com sete cadeiras de acabamento em "tandem" | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Dissertação | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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