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MINERAÇÃO DE DADOS APLICADA A UMA LINHA DE MONTAGEM DE MOTORES AERONÁUTICOS A JATO: IDENTIFICANDO CORRELAÇÕES ENTRE ATRIBUTOS DE MONTAGEM E VIBRAÇÃO
Motores a jato
Aviação
Vibração
Mineração de dados
Mineração de dados (Computação)
Aircraft engines
Jet engines
Aviation
Vibration
Data mining
Silva, Victor Mendes da | Posted on:
2020
Abstract
O presente trabalho explorou a compreensão e investigação de relações entre atributos
da montagem de motores turbofans aeronáuticos e suas respectivas assinaturas de vibração
quando testados em banco de provas com especial foco em vibração do eixo de alta rotação
(N2), relacionada ao eixo da turbina de alta (HPT) com o compressor de alta (HPC). Sabe-se
que essa vibração costuma ser o parâmetro mais crítico no que diz respeito a possíveis rejeições
pós montagem. Foram utilizadas, portanto, ferramentas e técnicas de mineração de dados para
melhor compreender e investigar quais as relações possíveis entre parâmetros de montagem e
vibração. Além disto, foram propostos, através dos resultados encontrados, modelos de previsão
de vibração. Exploraram-se, nessa ordem, uma vasta revisão bibliográfica no que diz respeito
à mecânica e funcionamento de motores aeronáuticos, uma revisão acerca de fenômenos
vibratórios, assim como uma revisão bibliográfica referente a técnicas e algoritmos de análise
e mineração de dados. Por fim, os conhecimentos discutidos foram aplicados em um caso real,
estudando uma linha de montagem de turbofans.
[Texto sem Formatação]
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Document type
Trabalho de conclusão de cursoSource
SILVA, Victor Mendes da. Mineração de dados aplicada a uma linha de montagem de motores aeronáuticos a jato: identificando correlações entre atributos de montagem e vibração. 2020. 95 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Engenharia de Petrópolis, Universidade Federal Fluminense, Petrópolis, 2020.Subject(s)
Motores aeronáuticosMotores a jato
Aviação
Vibração
Mineração de dados
Mineração de dados (Computação)
Aircraft engines
Jet engines
Aviation
Vibration
Data mining
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