Análise estatística de dados de curvas de resfriamento utilizando modelo de regressão linear múltipla (2020)
- Authors:
- USP affiliated author: SANTOS, FELIPE JOSÉ DOS - EESC
- School: EESC
- Sigla do Departamento: SMM
- Subjects: TRATAMENTO TÉRMICO; TÊMPERA (ENGENHARIA); TEMPERATURA
- Keywords: Regressão estatística; Meios de resfriamento,; Soluções iônicas
- Language: Português
- Abstract: Soluções iônicas de sais são muito utilizadas como meios de resfriamento durante o tratamento térmico de têmpera. Em geral, apresentam taxas máximas de resfriamento altas e uma maior extração de calor, resultado de uma menor estabilidade da camada de vapor que é formada durante o resfriamento, e um maior poder condutivo do líquido com o metal. Devido a esse rompimento mais rápido ou a ausência da camada de vapor, são muito utilizadas para diminuir distorções nas peças e também para aços com baixa temperabilidade, onde as taxas máximas de resfriamento precisam ser suficientemente altas para formação de estrutura martensítica ou bainítica. Experimentos de curvas de resfriamento são realizados com o objetivo de se caracterizar um meio de resfriamento com diferentes parâmetros, como a temperatura do banho, a agitação do meio, a substância utilizada como meio de resfriamento e, no caso de soluções, a concentração d soluto. O presente trabalho pretendeu realizar um estudo estatístico de regressão linear em um banco de dados de curvas de resfriamento, construindo modelos lineares que explicam a variabilidade dos dados e permite inferências para prever as taxas máximas de resfriamento médias em condições não utilizadas previamente no experimento, como diferentes porcentagens dos sais utilizados, oferecendo previsibilidade e explicando a relação entre as diferentes variáveis. O resultado com os modelos mais complexos foi satisfatório do ponto de vista estatístico, com uma grande explicação da variabilidade dos resultados experimentais fornecidos. Esses modelos foram compilados para a construção de um aplicativo que recebe parâmetros de entrada e fornece a taxa máxima de resfriamento esperada para a condição desejada, permitindo ao usuário planejar um experimento de têmpera com confiança no meio de resfriamento utilizado.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2020
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ABNT
SANTOS, Felipe José dos. Análise estatística de dados de curvas de resfriamento utilizando modelo de regressão linear múltipla. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de0b47ce-0e85-4978-bdac-a493dd2ccb95/Santos_Felipe_tcc.pdf. Acesso em: 28 abr. 2024. -
APA
Santos, F. J. dos. (2020). Análise estatística de dados de curvas de resfriamento utilizando modelo de regressão linear múltipla (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de0b47ce-0e85-4978-bdac-a493dd2ccb95/Santos_Felipe_tcc.pdf -
NLM
Santos FJ dos. Análise estatística de dados de curvas de resfriamento utilizando modelo de regressão linear múltipla [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de0b47ce-0e85-4978-bdac-a493dd2ccb95/Santos_Felipe_tcc.pdf -
Vancouver
Santos FJ dos. Análise estatística de dados de curvas de resfriamento utilizando modelo de regressão linear múltipla [Internet]. 2020 ;[citado 2024 abr. 28 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/de0b47ce-0e85-4978-bdac-a493dd2ccb95/Santos_Felipe_tcc.pdf
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