Análise preditiva do comportamento mecânico de corpos esféricos de silicone sob tensão de Hertz utilizando técnicas de machine learning e inteligência artificial
Cláudio Roberto Soldera
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP So42a
[Predictive analysis of the mechanical behaivor of spherical silicone bodies under Hertz voltage using machine learning and artificial intelligence techniques ]
Campinas, SP : [s.n.], 2024.
1 recurso online (71 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Inácio Maria Dal Fabbro
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Agrícola
Resumo: Atualmente, a ciência, em seu constante desenvolvimento tecnológico, na busca de soluções para a geometria simétrica quanto na assimétrica, utilizando a reconstituição das formas como abordagem. Os resultados desses levantamentos e estudos abrangem diversos campos científicos, tal como...
Ver mais
Resumo: Atualmente, a ciência, em seu constante desenvolvimento tecnológico, na busca de soluções para a geometria simétrica quanto na assimétrica, utilizando a reconstituição das formas como abordagem. Os resultados desses levantamentos e estudos abrangem diversos campos científicos, tal como medicina, engenharia, indústria, matemática, mecânica, tecnologia da computação e máquinas, permeando todos os ambientes de conhecimento. O maior problema na Engenharia Agrícola é fazer projetos de máquinas. Uma vez que a distribuição de tensão de produtos vegetais se se defrontam com as tensões de Hertz. Para aprimorar ainda mais esses estudos, introduzem-se as técnicas inovadoras de Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Análise de Dados (AD). Ao focalizar exclusivamente em plantas vegetais, avalia-se como essas abordagens modernas podem complementar e aperfeiçoar as tradicionais técnicas de Hertz. Através de modelos matemáticos, investigam-se as possibilidades de melhorias nas interações entre esferas e placas rígidas e paralelas, visando contribuir significativamente para o avanço nesse campo específico da Engenharia Agrícola
Ver menos
Abstract: Currently, science, in its constant technological development, is searching for solutions for symmetrical and asymmetrical geometry, using the reconstitution of shapes as an approach. The results of these surveys and studies cover various scientific fields, such as medicine, engineering,...
Ver mais
Abstract: Currently, science, in its constant technological development, is searching for solutions for symmetrical and asymmetrical geometry, using the reconstitution of shapes as an approach. The results of these surveys and studies cover various scientific fields, such as medicine, engineering, industry, mathematics, mechanics, computer technology and machines, permeating all knowledge environments. The biggest problem in Agricultural Engineering is designing machines. Since the voltage distribution of plant products is faced with Hertz voltages. To further improve these studies, innovative Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) and Data Analysis (AD) techniques are introduced. By focusing exclusively on plant life, we evaluate how these modern approaches can complement and improve traditional Hertz techniques. Using mathematical models, the possibilities for improving the interactions between spheres and rigid, parallel plates are investigated, aiming to significantly contribute to advancement in this specific field of Agricultural Engineering
Ver menos
Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Aberto
Análise preditiva do comportamento mecânico de corpos esféricos de silicone sob tensão de Hertz utilizando técnicas de machine learning e inteligência artificial
Cláudio Roberto Soldera
Análise preditiva do comportamento mecânico de corpos esféricos de silicone sob tensão de Hertz utilizando técnicas de machine learning e inteligência artificial
Cláudio Roberto Soldera