Redes neurais artificiais na modelagem de laminadores de encruamento

uma análise empírica de arquitetura e hiperparâmetros

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47385/cadunifoa.v18.n53.4672

Palavras-chave:

Rede Neural Artificial, Identificação de Sistemas, Modelagem orientada a dados, Laminador de encruamento, Siderurgia

Resumo

Para garantir a competitividade industrial, incluindo o mercado siderúrgico, é necessário otimizar despesas e aumentar a produtividade. Portanto, evitar incidentes relacionados à automação e à manutenção de equipamentos é um fator chave para garantir produção ininterrupta. Além disso, a perda de material deve ser minimizada. Nesse contexto, existe uma oportunidade para incorporar melhorias no controle de um laminador de encruamento, assegurando que a tensão mecânica aplicada à chapa de aço permaneça dentro das especificações. Para alcançar um controle eficiente, é necessário que o controlador envie o sinal apropriado para a planta. Este artigo explora diferentes arquiteturas de redes neurais artificiais para modelar essa planta. Uma melhoria moderada foi observada no modelo, e o modelo neural permite treinamento contínuo para se adaptar ao fenômeno real.

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Biografia do Autor

Italo Pinto Rodrigues, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Doutorando no curso de Engenharia e Tecnologia Espaciais do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE

Docente no Curso de Engenharia do Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA

 

Gabriel Alberto Rodrigues, Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA

Discente do curso de Engenharia do Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA

Bruno Lima Dos Santos, Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA

Discente do curso de Engenharia do Centro Universitário de Volta Redonda - UniFOA

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Publicado

07-12-2023

Como Citar

RODRIGUES, Italo Pinto; RODRIGUES, Gabriel Alberto; DOS SANTOS, Bruno Lima. Redes neurais artificiais na modelagem de laminadores de encruamento: uma análise empírica de arquitetura e hiperparâmetros. Cadernos UniFOA, Volta Redonda, v. 18, n. 53, p. 1–12, 2023. DOI: 10.47385/cadunifoa.v18.n53.4672. Disponível em: https://revistas.unifoa.edu.br/cadernos/article/view/4672. Acesso em: 25 jul. 2024.

Edição

Seção

Tecnologia e Engenharias

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