1. Repositório Institucional da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorLoureiro, Luiz Gustavo-
dc.date.accessioned2025-08-26T12:38:09Z-
dc.date.available2025-08-26T12:38:09Z-
dc.date.issued2023-11-21-
dc.identifier.citationLOUREIRO, Luiz Gustavo. Desenvolvimento de rede neural para processo de aparafusamento. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38009-
dc.description.abstractThe bolt tightening are included in various sectors in industry, due to being a basis method to junction and fastening parts. Looking for this proces, industry have to maintain competitive advantage in market, by projects and innovations to improve activities. Research by competitivity have correlation to better eficiency, which can be sought with advancements in technology. The present work addresses new technologies, focusing on the implementation of artificial intelligence in screw fastening, aiming to increase efficciency. It proposes a neural network to be used in the screwing process based on a torque-controlled tool with historical data. With the data at hand, and analysis of useful variables was conducted, along with the structuring and foundation of the neural network, utilizing machine learning, and evaluating the network. It was also possible to propose changes in the network’s variables, aiming to explore possible alternatives to improve efficiency.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/pt_BR
dc.subjectParafusos e porcaspt_BR
dc.subjectRedes neurais (Computação)pt_BR
dc.subjectInteligência artificialpt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectBolts and nutspt_BR
dc.subjectNeural networks (Computer science)pt_BR
dc.subjectArtificial intelligencept_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.titleDesenvolvimento de rede neural para processo de aparafusamentopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoO processo de parafusamento esta presente em diversos setores da industria, devido ser um método primordial para junção e fixação de componentes. Aliado ao processo, a indústria tem como um dos seus objetivos a preservação de vantagens competitivas frente ao mercado, por meio de projetos e inovações para melhoria dos processos. A busca pela competitividade tem correlação com a melhora da eficiência, a qual pode ser buscada com os avanços das tecnologias. O presente trabalho faz abordagem de novas tecnologias, a partir a implementação da inteligência artificial no aparafusamento, afim de aumentar a eficiência, propondo uma rede neural para utilizar no processo de parafusar a partir de uma ferramenta de torque controlado com dados históricos, sendo assim o objetivo principal é desenvolver uma solução para o processo de parafusamento, baseada na utilização de rede neural. Tendo os dados em mãos, realizou-se a análise das variáveis úteis, estruturação, embasamento da rede neural, utilização do aprendizado de maquina e avaliação da rede. Foi possível também propor alterações nas variáveis da rede, com a finalidade de expor possíveis alternativas para melhorar a eficiência. Com o desenvolvimento foi possível observar a capacidade de implementação de redes neurais em um processo de parafusamento, melhorando assim a efetividade.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Yoshino, Rui Tadashi-
dc.contributor.referee1Yoshino, Rui Tadashi-
dc.contributor.referee2Zammar, Gilberto-
dc.contributor.referee3Verástegui, Roger Navarro-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento Acadêmico de Engenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.programEngenharia Mecânicapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICApt_BR
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