Aplicação de redes Neuro Fuzzy ao processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros

Abstract

O processamento de peças automotivas por meio de injeção de polímeros envolve vários fenômenos físicos que ocorrem simultaneamente e que possuem caráter não linear e multivariável. Softwares comerciais podem ser utilizados na previsão dos parâmetros do processo, o que pode ser caro e inviável. Pode-se determinar os parâmetros de forma analítica, mas o tratamento desse problema requer a aplicação de teorias clássicas dos fenômenos de transporte, de difícil equacionamento. As redes NeuroFuzzy são aplicáveis a esse problema porque reúnem a capacidade de aprender das redes neurais artificiais com a capacidade da lógica Fuzzy de transformar variáveis linguísticas em regras. Neste trabalho combinou-se uma rede neural artificial Multilayer Perceptron e uma rede neural artificial Radial Basis Function à lógica Fuzzy para construir-se um modelo de inferência que previu o tempo de ciclo de processos de injeção de polímeros. Os resultados obtidos confirmam as redes NeuroFuzzy como opção para esse tipo de problema.

Um Estudo Sobre Previsão Da Demanda De Encomendas Utilizando Uma Rede Neural Artificial

“…As RNAs podem ser aplicadas em diversas áreas e na solução de vários problemas como: reconhecimento de padrões [6], descoberta de conhecimento em bases de dados [7], medicina [8], previsão de risco de crédito [9], indústria automotiva [10], previsão do comportamento do tráfego veicular urbano [11], e para identificar empregados absenteístas e presenteístas [12] entre outros.…”

Combination of Artificial Intelligence Techniques for prediction the Behavior of Urban Vehicular traffic in the city of São Paulo

“…Will be used the nomenclature of fuzzy sets by defining them as a class of objects of continuous variables. These sets are characterized by membership functions which indicate for each element a membership degree 0 to 1 [10,11,14].…”