Desenvolvimento de um modelo neurofuzzy de rede neural artificial para aplica o em processamento de materiais poliméricos

Há uma tendência cada vez mais no mundo automotivo, o amplo mercado de consumo dos materiais poliméricos, porque a sua processabilidade é de baixo custo em grandes volumes. Esta disposi o suscita a busca de solu es tecnológicas a fim de melhorar o desempenho do material, mesmo em fase de projeto de produto. O objetivo deste trabalho é o de prever o nível de qualidade de uma pe a injetada de acordo com seus parametros de moldagem utilizando uma MLP (Multilayer Perceptron) Rede NeuroFuzzy. A metodologia envolve a aplica o de Lógica Fuzzy para definir a morfologia e inferência, a fim de inserir conhecimento humano sobre o processamento de polímero em bases de regras estruturadas. Os atributos dos parametros de moldagem s o descritos usando fun es de associa o e convertido em regras Fuzzy. A fim de validar a rede, as saídas s o comparadas com dados adquiridos a partir de teste executado na fabrica o de pe as automotivas. Além disso, uma aplica o de técnicas de Planejamento Fatorial foi considerada. Os resultados mostraram que a Rede NeuroFuzzy pode obter resultados precisos em rela o aos dados experimentais, e que foi capaz de prever o nível de qualidade de pe as injetadas, em conformidade com os valores experimentais.