Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5815_1.pdf: 5568534 bytes, checksum: c4f94d52da70aa2e4b63d53050048c4a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Faculdade de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / Máquinas de Vetores Suporte (SVM) é uma poderosa técnica de Aprendizagem de Máquina (AM) fundamentada na teoria do aprendizado estatístico utilizada para problemas de classificação, reconhecimento de padrões, dentre outros. Em função de seu forte embasamento teórico e sua excelente capacidade de generalização, considerada superior diante de muitos algoritmos de aprendizagem, SVM tem atraído o interesse da comunidade de Aprendizagem de Máquina. Nesse contexto, apesar de possuir uma performance eficaz para maioria dos problemas de classificação e regressão, SVM é sensível a seleção adequada dos parâmetros, permitindo a aplicação de muitas estratégias para seleção e otimização do processo para esse tipo de problema, sendo normalmente realizado empiricamente ou através de experimentos por tentativa e erro. No entanto, existe um número significativo de combinações de parâmetros que podem ser utilizados, de forma que a utilização de um processo exaustivo como este se torna inviável, o qual é tratado como um problema de busca. Neste trabalho foi proposto um sistema híbrido para otimização da seleção do parâmetro de regularização do SVM e o parâmetro (gamma) do Kernel RBF utilizando os algoritmos de busca meta-heurísticas Subida da Encosta e Otimização por Enxame de Partículas. O processo de busca foi aplicado em uma grade de busca composta por 38 problemas de benchmark, contendo o valor de desempenho da combinação de 399 parâmetros distintos executados no SVM. As principais contribuições deste trabalho são os resultados da investigação dos algoritmos para o problema de seleção de parâmetros do SVM, comparando-o com a busca aleatória, bem como a realização de experimentos com versões otimizadas dos algoritmos, obtendo resultados mais satisfatórios. Por fim, este trabalho contribui também com a constatação da viabilidade dos algoritmos para o problema com um número fixo de iterações a fim de reduzir o número de execução de muitos parâmetros no SVM

Made available in DSpace on 2016-12-08T17:19:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 0 - Capa.pdf: 49375 bytes, checksum: a82e2fca3ff3a4c1780c4fe39da86057 (MD5) Previous issue date: 2010-07-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The TIG welding process (Tungsten Inert Gas), also known as GTAW (Gas Tungsten ArcWelding), is the most commonly used process for welding of thin plates where there is a need for an excellent control of the temperature applied on the piece. This paper presents a study carried out in partnership between the Department of Graduate Studies in Scienceand Materials Engineering and the Department of Industrial Engineering and Stamping of WEG Equipamentos Elétricos S.A Motors Division. It elaborates on the use of the experimental methodology DOE to investigate the influence of TIG welding process parameters, electrical current, welding speed and flow of the shielding gas on the quality of a piece fabricated with silicon electrical steel - ABNT 50F 466M, best known for its 50A 400 specification on the JIS standard. The first step of the study was the designing of the experiment to obtain welded pieces with different combinations of the parameters above mentioned and enable the evaluation of mechanical strength, fillet weld size, hardness and metallographic analysis of the test specimens. The information obtained with analysis of variance techniques (ANOVA) showed that the change in the levels of electrical current and welding speed promotes significant changes in final results. Furthermore, the different rates of gas flow tested caused no differences in response variables of the study. As a result, it was also possible to determine the combinations of these parameters that ensure the required quality and provide increased productivity, energy saving and reduced consumption of the shielding gas. / O processo de soldagem TIG (Tungsten Inert Gas), também conhecido como GTAW (Gas Tungsten Arc Welding), é o processo mais utilizado para a soldagem de chapas finas onde um excelente controle do aporte térmico à peça é necessário. Nesta dissertação é presentado um estudo realizado em parceria entre o Departamento de Pós-Graduação em Ciência e engenharia dos Materiais e os Departamentos de Engenharia Industrial e Estamparia da WEG Equipamentos Elétricos S.A. - Motores. Esse estudo envolveu a utilização da metodologia de delineamento experimental DOE para investigar a influência dos parâmetros do processo de soldagem TIG, corrente elétrica, velocidade de deslocamento da tocha e vazão do gás de proteção, na qualidade de uma peça fabricada com aço elétrico silicioso ABNT 50F 466M, mais conhecido pela classificação 50A 400 da norma JIS. Inicialmente foi elaborado o planejamento do experimento a fim de obter peças soldadas com diferentes combinações dos parâmetros acima mencionados e possibilitar a avaliação da resistência mecânica, dimensão dos cordões de solda, dureza e análise metalográfica dos corpos de prova. Os resultados obtidos, com o auxílio da técnica de análise de variância (ANOVA), mostraram que mudanças nos níveis de corrente e na velocidade de soldagem promoveram alterações significativas nos resultados. Por outro lado, as diferentes taxas de vazão de gás testadas não provocaram diferenças nas variáveis de resposta do estudo. Também foi possível determinar as combinações desses parâmetros que garantem a qualidade requerida e proporcionam aumento de produtividade, economia de energia elétrica e redução no consumo de gás de proteção.