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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2010.tde-17082010-105831
Document
Auteur
Nom complet
Aline Basso de Oliveira
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2010
Directeur
Jury
Taqueda, Maria Elena Santos (Président)
Santos, Sérgio Francisco dos
Teixeira, Antonio Carlos Silva Costa
Titre en portugais
Melhoria do processo Hatschek, por meio de tratamento de dados históricos, para fabricação de telhas onduladas.
Mots-clés en portugais
Cimento-amianto
Correlação de Pearson
Cp de Mallows
Otimização
Processo Hatschek
Regressão
Resumé en portugais
As telhas de cimento-amianto são utilizadas mundialmente nas construções comerciais, residenciais e industriais. O amianto foi a primeira aplicação de fibra natural em escala industrial. Esta fibra foi incorporada na forma do mineral (asbesto) como reforço de matrizes à base do cimento. O processo de fabricação de telhas de cimento-amianto mais utilizado mundialmente foi patenteado em 1900 por Ludwig Hatschek, recebendo o mesmo nome. O objetivo deste trabalho foi a melhoria do processo industrial (Hatschek) de fabricação de telha de cimento-amianto, com o uso de métodos estatísticos. Inicialmente as variáveis mais influentes no processo foram identificadas empregando-se o teste de correlação de Pearson e o Cp de Mallows que permitiu a escolha do melhor subconjunto da regressão (R², R²ajustado, Cp de Mallows e o desvio padrão do modelo). A seleção dessas variáveis permitiu a construção de modelos de regressão para o processo, para as respostas resistência mecânica e densidade da telha. Devido à análise de duas respostas, foi realizada uma otimização numérica por meio da função desejabilidade (desirability function), que é baseada na idéia de que a qualidade de um produto ou processo que tem múltiplas respostas depende de encontrar as variações do processo que atendem a todas as restrições impostas, sejam elas econômicas ou normas aplicáveis ao produto final. Com o resultado da otimização estabeleceram-se faixas de variação das variáveis mais influentes, que permitissem a operação do processo sob controle. Também, pode ser concluído que para a densidade de ambas as telhas (5 mm e 6 mm) encontraram-se modelos coerentes para serem usados mesmo após alguma modificação na máquina, enquanto que para a resistência os parâmetros dos modelos devem ser reajustados sempre que houver alguma modificação durante a parada da máquina.
Titre en anglais
Improving the process Hatschek, by means of treatment of historical data for manufacture of tiles wavy.
Mots-clés en anglais
Asbestos cement
Cp of Mallows
Hatschek process
Optimization
Pearson's correlation
Regression
Resumé en anglais
Roofing tiles of the asbestos cement composites are used world-wide in the commercial, residential and industrial constructions. Asbestos was the first natural fiber application in industrial scale. This fiber was incorporated into the cimentitious matrices to overcome this weakness. The manufacturing process of asbestos-cement tiles most commonly used worldwide was patented in 1900 by Ludwig Hatschek, which gave his own name to this procedure. Considering that, this study aimed to improve the manufacturing process of roofing tiles of the asbestos cement composites, using several statistical methods. Firstly, the most influent variables were identified using the Pearson Correlation test and the Mallows Cp test, which provided the choice of the best subsets regression (R ², R ² adjusted, Mallows Cp and the standard deviation of this empirical model). The selection of these variables allowed the construction of regression models for the mechanical resistance and tile density responses. In order to fulfill the requirement of an appropriate analysis for two responses, a numerical optimization by means of desirability function was applied. This optimization is based on the premise that a product quality or process having multiple responses depends on finding all the variations that fulfill the imposed constraints. Even if these constraints were economic or norms applied to the final product. The optimization results established ranges of variation including the most influents variables, i.e., the ones that allow the process to run under control. Also, we conclude that for the density of both tiles (5 mm and 6 mm) were found consistent models to be used even after some eventual change in machine. For the resistance, however, the parameters of the models must be readjusted whenever it has some modification during the shutdown of the machine.
 
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Date de Publication
2010-09-15
 
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