Modelo de otimização do custo de manutenção via algoritmo genético aplicado em uma linha de produção de elastômero
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7285_1.pdf: 1110204 bytes, checksum: b1490b3224eea4c9e212734a5b3032d3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 === Este trabalho desenvolve um mod...
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Universidade Federal de Pernambuco
2014
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.ufpe.br-123456789-56572019-01-21T19:07:51Z Modelo de otimização do custo de manutenção via algoritmo genético aplicado em uma linha de produção de elastômero DINIZ, Helder Henrique Lima DROGUETT, Enrique Andrés López Engenharia de Confiabilidade Diagramas de blocos Algoritmos Genéticos Custo de Manutenção e Política de manutenção Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7285_1.pdf: 1110204 bytes, checksum: b1490b3224eea4c9e212734a5b3032d3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 Este trabalho desenvolve um modelo para otimização do custo de manutenção baseado na integração entre diagrama de Blocos e algoritmos de computação evolucionária, mais especificamente algoritmos genéticos. Os diagramas de blocos são comumente utilizados na avaliação de confiabilidade de sistemas. No caso dos algoritmos genéticos, a teoria se baseia inicialmente na geração de uma população formada por um conjunto aleatório de indivíduos que podem ser vistos como possíveis soluções para um problema. Durante o processo evolutivo, esta população é avaliada e para cada indivíduo é dado um índice, refletindo sua habilidade de adaptação a um determinado ambiente. Uma porcentagem dos mais adaptados é mantida, enquanto os outros são descartados. Os indivíduos selecionados sofrem modificações em suas características fundamentais através de mutações e cruzamentos genéticos, gerando descendentes para a próxima geração. A integração entre esses dois modelos tem o objetivo de determinar qual a política de manutenção preventiva (intervalos entre manutenções) que otimiza os custos de manutenção. Em outras palavras, deseja-se otimizar os custo das atividades de manutenção, sujeito às restrições internas ou externas ao processo, utilizando para isso algoritmos genéticos. O Modelo será aplicado em dois sistemas: em um sistema piloto com fins de visualização dos resultados que o modelo fornece e em uma linha de produção de secagem de Elastômero 2014-06-12T17:40:59Z 2014-06-12T17:40:59Z 2007 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis Henrique Lima Diniz, Helder; Andrés López Droguett, Enrique. Modelo de otimização do custo de manutenção via algoritmo genético aplicado em uma linha de produção de elastômero. 2007. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2007. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5657 por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade Federal de Pernambuco reponame:Repositório Institucional da UFPE instname:Universidade Federal de Pernambuco instacron:UFPE |
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Previous issue date: 2007 === Este trabalho desenvolve um modelo para otimização do custo de manutenção baseado na
integração entre diagrama de Blocos e algoritmos de computação evolucionária, mais
especificamente algoritmos genéticos. Os diagramas de blocos são comumente utilizados na
avaliação de confiabilidade de sistemas. No caso dos algoritmos genéticos, a teoria se baseia
inicialmente na geração de uma população formada por um conjunto aleatório de indivíduos
que podem ser vistos como possíveis soluções para um problema. Durante o processo
evolutivo, esta população é avaliada e para cada indivíduo é dado um índice, refletindo sua
habilidade de adaptação a um determinado ambiente. Uma porcentagem dos mais adaptados é
mantida, enquanto os outros são descartados. Os indivíduos selecionados sofrem modificações
em suas características fundamentais através de mutações e cruzamentos genéticos, gerando
descendentes para a próxima geração. A integração entre esses dois modelos tem o objetivo de
determinar qual a política de manutenção preventiva (intervalos entre manutenções) que
otimiza os custos de manutenção. Em outras palavras, deseja-se otimizar os custo das
atividades de manutenção, sujeito às restrições internas ou externas ao processo, utilizando
para isso algoritmos genéticos. O Modelo será aplicado em dois sistemas: em um sistema
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