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| Acadêmico(a): Leandro Starke |
| Título: RITA: UTILIZANDO MACHINE LEARNING NO PROCESSO DE PUMP SIZING EM BOMBAS DE CAVIDADES PROGRESSIVAS |
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| Resumo: |
| Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um protótipo para definição da interferência ideal para o cálculo do dimensional do helicoide de rotores em Bombas de Cavidades Progressivas (BCP). Os dados utilizados para elaboração deste protótipo foram cedidos pela Netzsch do Brasil onde, foram organizados e estruturados antes de serem utilizados. O desenvolvimento do protótipo foi dividido em três etapas: importação dos dados de forma estruturada, classificação e construção do Dataframe com as características e dados necessários para se resolver o problema proposto e por fim, a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para realizar as predições das interferências desejadas. Na primeira etapa, os dados utilizados no processo atual, armazenados em planilhas Excel, são convertidos e importados para um banco de dados relacional. A partir disso, inicia-se a segunda etapa, onde os dados são selecionados do banco de dados e importados para um formato Dataframe. Ainda nesta etapa são realizados uma série de cálculos para a definição da interferência. Por fim, na terceira etapa, utiliza-se o Dataframe completo para aplicar algoritmos de aprendizagem de máquina, mais especificamente, os algoritmos K-Nearest Neighbor (KNN) e Regressão Polinomial. Os resultados obtidos demonstram que o protótipo consegue, parcialmente, realizar predições satisfatórias a partir de dados de treinamento que sejam coerentes e atendam aos requisitos de entrada. |
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