Universiẗat, Diss., 1993--Kassel.

Universiẗat, Diss., 1988--Paderborn.

Thesis (M.S. in mechanical engineering)--Washington State University, December 2007. / Includes bibliographical references (p. 91-94).

Universiẗat, Diss., 2002--Stuttgart.

Universiẗat, Diss., 2003--Münster (Westfalen).

Techn. University, Diss., 2004--Berlin.

Universiẗat, Diss., 2005--Stuttgart.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-17T22:05:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T19:34:36Z : No. of bitstreams: 1 183731.pdf: 30554713 bytes, checksum: 98104c0e54389e973d565346492f035d (MD5) / Em função da crescente complexidade geométrica das cavidades em moldes de injeção é cada vez maior o emprego de sistemas CAD/CAM na programação de operações de fresamento em formas livres (free-forms). A obtenção de programas NC capazes de assegurar uma usinagem adequada da cavidade depende, basicamente, dos recursos oferecidos pelo sistema e da experiência do programador. Desta forma, a obtenção da qualidade superficial da cavidade a ser usinada dependerá da capacidade do programador atribuir as condições tecnologicamente mais indicadas para fresar cada forma geométrica, atividade esta muitas vezes realizada de forma empírica.

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Este trabalho faz uma análise ampla sobre os algoritmos de posicionamento. Diversos são extraídos da literatura e de publicações recentes de posicionamento. Eles foram implementados para uma comparação mais precisa. Novos métodos são propostos, com resultados promissores. A maior parte dos algoritmos, ao contrário do que costuma encontrar-se na literatura, é explicada com detalhes de implementação, de forma que não fiquem questões em aberto. Isto só possível pela forte base de implementação por trás deste texto. O algorítmo de Fidduccia Mateyeses, por exemplo, é um algorítmo complexo e por isto foi explicado com detalhes de implementação. Assim como uma revisão de técnicas conhecidas e publicadas, este trabalho oferece algumas inovações no fluxo de posicionamento. Propõe-se um novo algorítimo para posicionamento inicial, bem como uma variação inédita do Cluster Growth que mostrta ótimos resultados. É apresentada uma série de evoluções ao algorítmo de Simulated Annealling: cálculo automático de temperatura inicial, funções de perturbação gulosas (direcionadas a força), combinação de funções de perturbação atingindo melhores resultados (em torno de 20%), otimização no cálculo de tamanho dos fios (avaliação das redes modificadas e aproveitamento de cálculos anteriores, com ganhos em torno de 45%). Todas estas modificações propiciam uma maior velocidade e convergência do método de Simulated Annealling. É mostrado que os algorítmos construtivos (incluindo o posicionador do Tropic, baseado em quadratura com Terminal Propagation) apresentam um resultado pior que o Simulated Annealling em termos de qualidade de posicionamento às custas de um longo tempo de CPD. Porém, o uso de técnicas propostas neste trabalho, em conjunto com outras técnicas propostas em outros trabalhos (como o trabalho de Lixin Su) podem acelerar o SA, de forma que a relação qualidade/tempo aumente.