Bücher von Monique Alves Franco de Moraes Freitas

Este livro aborda sobre o desenvolvimento de uma metodologia para estimar a propriedade mecânica dureza Brinell via ensaios de macroindentação instrumentada. Essa metodologia foi baseada no treinamento de redes neurais artificiais (RNAs) a partir de curvas experimentais de indentações esféricas, obtidas através de ensaios de macroindentação instrumentada. Diferentes arquiteturas de RNAs foram implementadas e treinadas através de três algoritmos, a saber: a) algoritmo genético (AG); b) algoritmo híbrido entre AG e método de Levenberg-Marquardt (LM) com regularização bayesiana (RB), denominado AG-LMRB; e c) o método de AG-LMRB, com o acréscimo de uma etapa de verificação de similaridade entre os indivíduos do AG. Dentre os resultados obtidos, constatou-se que o algoritmo híbrido AG-LMRB forneceu os melhores resultados, isto é, os menores erros na estimativa da propriedade mecânica. A metodologia desenvolvida foi eficiente na determinação da propriedade mecânica, já que o melhor resultado obtido forneceu erros pequenos em relação aos métodos tradicionais. Considerando o nível de confiança de 95 %, os erros para a estimativa da dureza Brinell resultaram na faixa de ±3 %.

Este livro aborda sobre o desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para quantificar o desgaste em amostras de enrijecedores utilizando uma máquina de medir a três coordenadas (MM3C). Tais amostras foram testadas em um tribômetro capaz de realizar ensaios de desgaste por deslizamento em escala real. A metodologia foi aplicada na estimativa do desgaste volumétrico em amostras de enrijecedores, tendo por base a perda de volume das mesmas. Na avaliação do volume das amostras de enrijecedores, foi utilizado o software Calypso® da MM3C na definição do alinhamento. O software Dimension Volume® foi empregado na definição e execução da estratégia de medição, e, para calcular o volume destas amostras, foi elaborado e utilizado um programa em Matlab®. Os resultados obtidos permitiram concluir que o programa desenvolvido em Matlab® foi uma ferramenta eficaz na avaliação volumétrica das amostras de enrijecedores. A estratégia de medição com malha 1 mm x 1 mm foi considerada a mais adequada para estimar o volume de uma amostra de enrijecedor, com precisão e com a menor quantidade de pontos possível.

Este livro aborda sobre o desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para quantificar o desgaste em amostras de risers utilizando uma máquina de medir a três coordenadas (MM3C). Tais amostras foram testadas em um tribômetro capaz de realizar ensaios de desgaste por deslizamento em escala real. A metodologia foi aplicada na estimativa do desgaste linear em amostras de risers, com base na variação de espessura. Para avaliar a perda de espessura nas amostras de risers foi utilizado o software Calypso® da MM3C na definição do alinhamento e na determinação e execução da estratégia de medição. Os resultados obtidos permitiram concluir que a metodologia desenvolvida para quantificação da perda de espessura de risers usando uma MM3C é uma técnica viável e eficiente.

Este livro aborda sobre o desenvolvimento e aplicação de uma metodologia para monitorar o desgaste em amostras de risers e enrijecedores, testadas em um tribômetro capaz de realizar ensaios de desgaste por deslizamento em escala real. Os eventos que ocorreram durante o processo de desgaste destas amostras foram correlacionados com as vibrações na estrutura do tribômetro, as quais foram obtidas por meio de uma rotina de aquisição, monitoramento e salvamento de sinais de vibrações desenvolvida no software Labview®. Concluiu-se que a rotina desenvolvida permitiu avaliar as frequências dominantes dos sinais de vibração, obtidos durante o ensaio de desgaste por deslizamento. Verificou-se que o pico da amplitude vibratória esteve localizado em 16,71 Hz, que deve estar relacionado ao processo de desgaste.

Este livro aborda sobre o desenvolvimento de uma metodologia para estimar a propriedade mecânica limite de resistência via ensaios de macroindentação instrumentada. Essa metodologia foi baseada no treinamento de redes neurais artificiais (RNAs) a partir de curvas experimentais de indentações esféricas, obtidas através de ensaios de macroindentação instrumentada. Diferentes arquiteturas de RNAs foram implementadas e treinadas através de três algoritmos, a saber: a) algoritmo genético (AG); b) algoritmo híbrido entre AG e método de Levenberg-Marquardt (LM) com regularização bayesiana (RB), denominado AG-LMRB; e c) o método de AG-LMRB, com o acréscimo de uma etapa de verificação de similaridade entre os indivíduos do AG. Dentre os resultados obtidos, constatou-se que o algoritmo híbrido AG-LMRB forneceu os melhores resultados, isto é, os menores erros na estimativa da propriedade mecânica. A metodologia desenvolvida foi eficiente na determinação da propriedade mecânica, já que o melhor resultado obtido forneceu erros pequenos em relação aos métodos tradicionais. Considerando o nível de confiança de 95 %, os erros para a estimativa do limite de resistência resultaram na faixa de ±6 %.