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Utilização da inteligência artificial para otimização e predição de anomalias no processo de retificação de superfícies com perfil de came (2025)

  • Authors:
  • Autor USP: SOMMER, JOSÉ CRISTIANO GUEDES - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEP
  • DOI: 10.11606/D.18.2025.tde-10022026-142914
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; RETIFICAÇÃO; PREDIÇÃO
  • Keywords: detecção de anomalias; otimização; pegada de carbono; retificação de came; trincas de retífica
  • Language: Português
  • Abstract: O processo de retificação é utilizado na indústria para fabricação de peças que exigem maior precisão dimensional e acabamento superficial qualificado para serem utilizadas em regime de funcionamento de alta performance. Geralmente a operação de retificação é realizada entre as últimas etapas do processo, dessa forma, as peças já estão em uma fase avançada de acabamento e com alto custo de manufatura agregado, incluindo consumo de energia elétrica que está associado diretamente com a pegada de carbono. A retificação de superfícies com perfil de came é uma operação complexa de remoção de material e a realização de otimizações para ganhos de produtividade e desenvolvimento de métodos preditivos para evitar anomalias não é uma tarefa trivial devido ao alto número de variáveis de entrada a serem ajustadas para os atingir os objetivos alvos. As condições geométricas e cinemáticas complexas da peça, requerem intervenção simultânea para atender os objetivos de qualidade e produtividade. A otimização da retificação para o aumento de produtividade está diretamente ligada ao aumento da taxa de remoção de material por isso cuidados especiais devem ser tomados durante a implantação para garantir os padrões de qualidade. Preocupações mais relevantes nesse processo estão relacionados ao surgimento de trincas superficiais, que são prejudiciais as propriedades mecânicas da peça e o aumento de refugos, causando impactos econômicos e ambientais negativos para a operação. As trincas podem ser causadas por diversos fatores resultantes da operação de retificação, por isso, a definição dos parâmetros de retificação e os meios de produção requerem utilização de tempo demasiado com experimentos e conhecimento técnico específico para sua determinação e utilização de equipamentos de medição especiais para monitorar a produção para garantir o controle do processo. O objetivo do estudo foi analisar eotimizar o processo de retificação com rebolos de CBN (cubic boron nitride) na produção de perfis de cames, aplicando inteligência artificial com algoritmos Feature Sensitivity (FS) e otimizações baseadas em Phylogram Analysis (OPA), visando prever trincas superficiais e aprimorar o desempenho produtivo e a qualidade das peças. A otimização do processo de retificação de eixos de comando de válvulas, realizada com o algoritmo FS-OPA, permitiu identificar as variáveis mais influentes e direcionar estratégias eficazes para aumentar a produtividade, reduzindo o tempo de ciclo em 40% e dobrando o número de peças por dressagem, mantendo a qualidade exigida. Ao final das otimizações foi reduzida a pegada de carbono em 30%. Além disso, o FS-OPA facilitou a seleção dos parâmetros críticos para otimização, diminuindo o tempo e esforço do processista e possibilitando o controle da ocorrência de trincas durante a fabricação
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 13.11.2025
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.18.2025.tde-10022026-142914 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo NÃO é de acesso aberto

    How to cite
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    • ABNT

      SOMMER, José Cristiano Guedes. Utilização da inteligência artificial para otimização e predição de anomalias no processo de retificação de superfícies com perfil de came. 2025. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-10022026-142914/. Acesso em: 24 fev. 2026.
    • APA

      Sommer, J. C. G. (2025). Utilização da inteligência artificial para otimização e predição de anomalias no processo de retificação de superfícies com perfil de came (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-10022026-142914/
    • NLM

      Sommer JCG. Utilização da inteligência artificial para otimização e predição de anomalias no processo de retificação de superfícies com perfil de came [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-10022026-142914/
    • Vancouver

      Sommer JCG. Utilização da inteligência artificial para otimização e predição de anomalias no processo de retificação de superfícies com perfil de came [Internet]. 2025 ;[citado 2026 fev. 24 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-10022026-142914/

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