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http://acervodigital.unesp.br/handle/10400.2/3182
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Oliveira, Teresa | - |
dc.contributor.author | Mondim, António Francisco da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2014-05-07T10:47:17Z | - |
dc.date.accessioned | 2017-12-14T17:40:00Z | - |
dc.date.available | 2014-05-07T10:47:17Z | - |
dc.date.available | 2017-12-14T17:40:00Z | - |
dc.date.issued | 2014 | - |
dc.identifier.citation | Mondim, António Francisco da Silva - Metodologias de superfície de resposta [Em linha] : uma investigação no âmbito da indústria cerâmica e do vido. Lisboa : [s.n.], 2014. 109 p. | por |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.2/3182 | - |
dc.identifier.uri | http://acervodigital.unesp.br/handle/10400.2/3182 | - |
dc.description | Dissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade Aberta | por |
dc.description.abstract | A metodologia de superfícies de resposta MSR é um conjunto de técnicas estatístico-matemáticas que visa a optimização. No nosso tipo de sociedade, orientada para um mercado globalizado onde impera a lei do mais forte, qualquer ganho de produtividade, qualquer diminuição dos custos de produção, qualquer inovação, podem marcar a diferença entre o sucesso e a falência. Falar em MSR é um sonho, implementar a metodologia é antecipar o sucesso. O processo inicia-se com a interpretação do problema, definição clara do objectivo e identificação dos factores que o influenciam. Num primeiro momento, um modelo de primeira ordem é, normalmente, suficiente para modelar o processo, uma regressão múltipla estabelece a relação entre o objectivo e os factores identificados como relevantes. Verificados os pressupostos de aplicação do modelo e a linearidade do processo, urge caminhar no sentido da superfície de resposta que presumivelmente contém o ótimo (máximo ou mínimo). Para isso procuramos o máximo incremento na resposta: pelo método da máxima inclinação ascendente (steepest ascent) se procuramos um ponto de máximo, ou pelo método da máxima inclinação descendente (steepest descent) se procuramos um mínimo. Chegados à superfície de resposta ou ajustamos um novo modelo de primeira ordem ou realizamos experiências adicionais, particularmente ajustando um polinómio de ordem dois, para obter uma estimativa mais precisa do ótimo. A MSR é um processo sequencial cujo algoritmo iremos descrever através de um caso prático no âmbito da indústria cerâmica, mais concretamente no fabrico de “chávenas de porcelana”. A aplicação da metodologia de resposta tem vindo a crescer exponencialmente como o atestam o elevado número de artigos científicos publicados e a diversidade dos campos onde é implementada. Neste estudo, centramos a nossa atenção em modelos de primeira e segunda ordem, contudo a ciência não tem limite e analistas, apoiados na capacidade numérica e gráfica dos computadores, publicam já muitos trabalhos com modelos de ordem superior. | por |
dc.description.abstract | The response surface methodology, MSR is a set of statistical and mathematical techniques aimed at optimization. In our kind of society, oriented towards a global market where the law of the strongest preveils, any productivity gains, any decrease in production costs, or any innovation, can make the difference between success and failure. Speaking MSR is a dream, implementing the methodology is to anticipate success. The process begins with the interpretation of the problem, clear definition of the subject and identification the factors that influence it. At first, a model of the first order is usually sufficient to model the process, a multiple regression establishes the relationship between the subject and the factors, identified as relevant. Satisfied the conditions of application of the model and the linearity of the process, it is urgent to move towards the surface response that presumably contains the optimum (maximum or minimum). For this, we look for the maximum increment in the response: at the maximum upward slope (steepest ascent) method, if we seek a point of maximum, or by the method of maximum descending slope (steepest descent) if we seek a minimum. Arriving at the response surface, or we adjust a new model of first order or we perform additional experiments , particularly adjusting a polynomial of order two, to obtain more accurate estimate of the optimal . The MSR is a sequential process by which algorithm we will describe a study case under the ceramics industry, specifically in the manufacture of "porcelain cups." The response of this methodology has been growing exponentially as a large number of scientific articles have been published and the diversity of the fields where it is implemented. In this study, we focus our attention on models of first and second order, yet science has no limit and analysts, supported by numerical and graphical capabilities of computers, many papers have been published with models of higher order. | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.rights | openAccess | por |
dc.subject | Matemática | por |
dc.subject | Estatística | por |
dc.subject | Métodos estatísticos | por |
dc.subject | Metodologia de superfícies de resposta | por |
dc.subject | Otimização | por |
dc.subject | Cerâmica | por |
dc.subject | Ceramic paste | por |
dc.subject | Multiple regression | por |
dc.subject | Polynomial regression | por |
dc.subject | Response surfaces | por |
dc.subject | Points of stationarity | por |
dc.title | Metodologias de superfície de resposta : uma investigação no âmbito da indústria cerâmica e do vido | por |
dc.type | outro | por |
dc.identifier.tid | 201138948 | - |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado - Universidade Aberta de Portugal |
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