Erro Quadrático Médio Multivariado na otimização do torneamento do aço ABNT 52100 endurecido

A melhoria da qualidade dos processos de fabricação é eminentemente um problema de otimização multiobjetivo. É comum que as múltiplas características de qualidade (Y) sejam dependentes de um mesmo conjunto de variáveis de processo (x), o que pode originar uma estrutura de correlação capaz de alterar o valor e a precisão dos coeficientes de x nestas funções de transferência. Neste sentido, esta tese apresenta uma proposta de otimização não-linear multiobjetivo para problemas do tipo nominal, denominada Erro Quadrático Médio Multivariado (EQMM), capaz de considerar a estrutura de correlação entre as múltiplas características de qualidade, seus respectivos valores alvo, a importância individual de cada característica e a possível influência dos fatores de ruído sobre o desempenho das mesmas. Três procedimentos experimentais envolvendo as variáveis de processo Velocidade de Corte (Vc), Avanço (f) e Profundidade de Usinagem (ap) foram utilizados para ilustrar a aplicação do método na otimização do acabamento de peças usinadas, da produtividade e do custo do processo de torneamento do aço ABNT 52100 endurecido. O primeiro, utilizando-se pastilhas de cerâmica mista e geometria convencional, em peças com dureza de 55 HRC; o segundo, utilizando-se pastilhas de cerâmica mista e geometria alisadora, em peças com dureza de 50 HRC; e o terceiro, utilizando-se um arranjo cruzado, constituído de um arranjo interno, com os parâmetros do processo, e um arranjo externo, formado por um fatorial completo dos fatores incontroláveis desgaste e dureza (40 e 50 HRC). Os resultados simulados e experimentais obtidos indicam a boa adequação da proposta. Ensaios de confirmação e simulações computacionais corroboram os bons resultados obtidos, principalmente quando comparados a modelos de otimização tradicionais

Multiresponse optimization with consideration of probabilistic covariates

In many complex experiments, nuisance factor may have large effects that must be accounted for. Covariates are one of the most important kinds of nuisance factors that can be measured but cannot be controlled within the experimental runs. In this paper a novel approach is proposed, based on goal programming, to find the best combination of factors so as to optimize multiresponse-multicovariate surfaces with consideration of location and dispersion effects. Furthermore, it is supposed that several covariates considered in the experiment have probability distributions of known form. One objective is to find the most probable values of each covariate. For this purpose, a multiobjective mathematical optimization model is proposed and its efficacy is demonstrated by two numerical examples