Navegando por Autor "Ferreira, Eliana de Carvalho"

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    Modelagem matemática de indicadores subjetivos preditivos para auxílio na seleção de materiais em projetos de produtos industriais.
    (2016) Ferreira, Eliana de Carvalho; Câmara, Jairo José Drummond; Souza, Caissa Veloso e; Engler, Rita de Castro
    Os desafios mercadológicos contemporâneos, movidos pelas necessidades de uma sociedade ativa, globalizada e conhecedora de suas demandas, atribuem às áreas de engenharia e design um aprofundamento em soluções nas etapas de projetos de produtos industriais. Pesquisas de soluções em materiais sempre estiveram na ponta do primor tecnológico e inovador, contribuindo sobremaneira na formação de vetores para áreas industriais e de serviços. Tais vetores se tornam chaves das economias, otimizadores de processos de produção, além da geração de subsídios de projetos; mais especificamente nas etapas iniciais, quando da formulação de soluções de viabilidade funcional, de qualidade e de usabilidade do produto acabado. Porém, a dinâmica dessa demanda contemporânea exige assertividade na implementação de soluções em projetos, fazendo com que os projetistas se atentem em múltiplos critérios quando da etapa de seleção de materiais. Buscou-se portanto com essa pesquisa, contribuir para o reconhecimento desses critérios, utilizando-se de variáveis subjetivas extraídas das observações dos indivíduos quando em contato (ou uso) de um produto industrial. O objetivo foi modelar matematicamente tais variáveis, gerando indicadores preditivos para auxílio na seleção de materiais em projetos de produtos industriais. As hipóteses que sustentaram a pesquisa foram testadas através de duas metodologias de modelagem matemática, sendo a Regressão Linear Múltipla e as Redes Neurais Artificiais. Pelos resultados, pôde-se concluir que ambos os métodos são passíveis de uso para fins de análises subjetivas para soluções de projetos. Porém, o diferencial esteve na potencialidade de se atribuir a formulação matemática gerada em projetos novos, e diversificados, parametrizando-os por estimadores com capacidade de explicação.