@MASTERSTHESIS{ 2010:259660145,
 	title = {Aplicação de redes neuro fuzzy ao processamento de polímeros na indústria automotiva},
 	year = {2010},
 	url = "http://bibliotecatede.uninove.br/tede/handle/tede/153",
 	abstract = "Há uma tendência no mercado automotivo mundial de aumento na utilização de polímeros (materiais plásticos) devido ao seu baixo custo de produção e fácil processabilidade, o que impulsiona a busca por soluções que possibilitem a otimização do desempenho destes materiais ainda na fase de projeto de produto. O conhecimento prévio do tempo de ciclo necessário para se produzir peças injetadas é um fator importante para o projeto de produto, pois possibilita a escolha por um conceito de produto e material que possuam um custo final mais competitivo, principalmente para peças de alto volume de produção. O processamento de peças automotivas através de injeção de polímeros é complexo, pois envolve vários fenômenos físicos que ocorrem simultaneamente e que possuem caráter não-linear e multivariável. Existem vários softwares comerciais que utilizam ferramentas de modelagem via elementos finitos para previsão dos parâmetros de processo, mas o software escolhido pode ser caro e por isso inviável. Outra forma de determinar estes parâmetros pode ser feita de forma analítica, mas, o tratamento deste problema através da aplicação das teorias clássicas dos fenômenos de transporte via equações de Navier-Stokes requer um difícil equacionamento que depende de características precisas da máquina injetora, da geometria do produto e dos parâmetros do processo. Assim, as técnicas de Inteligência Artificial como as Redes Neuro Fuzzy (RNFs) têm-se mostrado aplicáveis para este problema, uma vez que combinam a capacidade de aprender através de exemplos e de generalizar a informação aprendida das redes neurais artificiais (RNAs) com a capacidade da Lógica Fuzzy em transformar variáveis linguísticas em regras. O objetivo deste trabalho é utilizar uma RNA do tipo Multilayer Perceptrons (MLP) e de outra RNA do tipo Radial Basis Function (RBF) associadas à Lógica Fuzzy para construção de um modelo de inferência Mamdani para fazer previsões sobre o tempo de ciclo de processos de injeção de polímeros. Foi utilizada uma base de dados obtida através do acompanhamento de try outs (testes) realizados na Indústria Automotiva. Os resultados obtidos foram satisfatórios, o que confirma as RNFs como uma boa opção a ser aplicada neste tipo de problema.",
 	publisher = {Universidade Nove de Julho},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia de Produção},
 	note = {Engenharia}
}