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D2014 - José Cristiano Pereira.pdf: 9830334 bytes, checksum: d5be51799514c74451d0ca3358d7757b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-27T19:21:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1
D2014 - José Cristiano Pereira.pdf: 9830334 bytes, checksum: d5be51799514c74451d0ca3358d7757b (MD5) / O processo de fabricação de motores a jato é complexo. Perigos e riscos e muitos elementos críticos estão presentes em milhares de atividades necessárias para fabricar um motor. Na investigação realizada nota-se a inexistência de um modelo específico para calcular quantitativamente a probabilidade de falha operacional de um motor à jato. O objetivo da tese foi desenvolver um modelo causal para análise de risco probabilística de falhas de motores a jato em situação operacional de fabricação. O modelo se caracteriza pela aplicação de rede Bayesiana associada à árvore de falha / árvore de evento e elicitação de probabilidades por especialistas para quantificar a probabilidade de falha. Para a concepção da construção do modelo, foi inicialmente desenvolvida uma pesquisa bibliométrica, através da consulta aos principais motores de busca nacionais e internacionais, em periódicos científicos e técnicos, bancos de dissertações/teses e eventos técnicos relacionados ao tema, para estabelecimento dos estado-da-arte e da técnica. Para a estimativa das probabilidades associadas aos cenários de falhas propostos, foi desenvolvido um processo de elicitação de probabilidade a partir da consulta a especialistas e técnicos. Na concepção do modelo foram consideradas três áreas de influência para a confiabilidade do sistema: humana, software e calibração. Como resultado foi desenvolvido o modelo CAPEMO, que é suportado por um aplicativo que utiliza a teoria das probabilidades (Lei de Bayes) para modelar incerteza. A probabilidade de falha estimada ao final da processo de fabricação, antes do motor ser colocado em operação, contribui no processo de tomada de decisão, melhoria da segurança do sistema e redução de riscos de falha do motor em operação / The process of jet engines manufacturing is complex. Hazards and risks and many critical elements are present in the thousands of activities required to manufacture an engine. In the conducted investigation it is observed a lack of a specific model to estimate quantitatively the probability of a jet engine operational failure. The goal of this thesis is to develop a causal model for probabilistic risk analysis of jet engines failure in manufacturing situational operation. The model is characterized by the application of Bayesian Network associated with the fault tree and event tree to quantify the probability of failure. For the establishment of state-of-the-art and technique and for the conception and construction of the model, a bibliometric research was conducted in the main national and international search engines, in the scientific and technical journals, in the database of dissertations/theses and technical events related to the topic. For the estimation of the probabilities associated with the proposed fault scenarios, a process of probability elicitation from technicians and experts was developed. In the design of the model three areas of influence for the reliability of the system were considered: human, software and calibration. As a result CAPEMO model was developed, that is supported by a software application that uses probability theory to model uncertainty. The probability of engine failure estimated at the end of the manufacturing process, before the motor be put into operation, helps in the allocation of resources in the decision-making process and improves system safety reducing the risk of engine failure in operation
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:https://app.uff.br/riuff:1/4078 |
| Date | 27 July 2017 |
| Creators | Pereira, José Cristiano |
| Contributors | Rangel, Luis Alberto Duncan, Sant'Anna, Annibal Parracho, Pizzolato, Nelio Domingues, Simões Filho, Salvador, Hora, Henrique Rego Monteiro da, Lima, Gilson Brito Alves |
| Publisher | Niterói |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFF, instname:Universidade Federal Fluminense, instacron:UFF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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