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Development of thin surface virtual sensors for predictive maintenance
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Leitão, Paulo | |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Nelson | |
| dc.contributor.advisor | Neli, Roberto Ribeiro | |
| dc.contributor.author | Amaral, Fabio Augusto | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-10T11:51:24Z | |
| dc.date.available | 2024-01-10T11:51:24Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR, Universidade Tecnológica Federal do Paraná | |
| dc.description.abstract | In the field of manufacturing, metal stamping and plastic injection are some essential procedures, such that companies in this sector need to optimize these processes to gain a competitive advantage. In this sense, this work is part of the On-Surf project, which aims to develop surface modification processes, which promote advanced solutions within the transformation industry through surface engineering techniques. This work proposes the study of techniques based on virtual sensors, to monitor the temperature of a plastic injection mold in real time. The method makes use of Computer Aided Engineering (CAE) software to model the injection system, mathematical software to adjust the process equations, and an algorithm developed in Python that calculates the value of the soft sensors from the input of one or multiple physical sensors. The work makes use of case studies of simple metallic surfaces to define the thermal behavior and associate it with a correlation factor. Then apply the techniques developed in the geometry of an injection mold. Through the use of soft sensors, it is possible to obtain more temperature points about the mold. Such information is extremely important for the predictive maintenance (PdM) of the machine, since it aims to facilitate the operational parameters decision making, reducing the probability of failures, both in the manufactured parts and in the physical sensors themselves, because the technique guarantees the monitoring of the values in real time. | pt_PT |
| dc.description.abstract | Na área de manufatura, estampagem e injeção de plástico são alguns procedimentos essenciais, de forma que as empresas do setor precisam otimizar esses processos para ganhar vantagem competitiva. Neste sentido, este trabalho é parte do projeto On-Surf, que visa desenvolver soluções avançadas dentro da indústria de transformação através de técnicas de engenharia de superfícies. Este trabalho propõe o desenvolvimento de sensores virtuais, para monitorar a tem- peratura de um molde de injeção de plástico em tempo real. O método utiliza um software de Engenharia Assistida por Computador (CAE) para modelar o sistema de injeção, um software matemático para ajustar as equações do processo e um algoritmo desenvolvido em Python que infere o valor dos sensores virtuais a partir da entrada de um ou vários sensores físicos. O trabalho faz uso de estudos de caso de superfícies metálicas simples para definir o comportamento termico e associar a um fator de correlação. A seguir aplicam-se essas técnicas desenvolvidas na geometria de um molde de injeção. Com o uso de sensores virtuais, será possível obter mais pontos de temperatura sobre o molde. Tais informações são extremamente importantes para a manutenção preditiva (PdM) da máquina, pois facilita a tomada de decisão dos parâmetros operacionais, re- duzindo a probabilidade de falhas, tanto nas peças fabricadas quanto nos próprios sensores físicos, devido o monitoramento dos valores em tempo real. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203459393 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/29159 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Virtual sensor | pt_PT |
| dc.subject | Soft sensor | pt_PT |
| dc.subject | On-Surf | pt_PT |
| dc.subject | CAE simulation | pt_PT |
| dc.subject | Fitting curves | pt_PT |
| dc.subject | White- box modeling | pt_PT |
| dc.subject | Predictive maintenance | pt_PT |
| dc.title | Development of thin surface virtual sensors for predictive maintenance | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Engenharia Industrial | pt_PT |