Prognose e detecção de falhas em tratores agrícolas utilizando simulação numérica e algoritmos de sistemas imunológicos artificiais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v9i12.11191

Palavras-chave:

Trator agrícola; Monitoramento de integridade estrutural; Seleção negativa; Seleção clonal.

Resumo

Diante o avanço tecnológico crescente na agricultura, e tendo em vista promover aumento da produtividade e segurança no trabalho dos indivíduos envolvidos no processo de evolução tecno-agrícola, o presente artigo propõe desenvolver um sistema inteligente de prognose e detecção de falhas aplicado ao processo de monitoramento da integridade estrutural de um trator agrícola e da consequente análise das falhas estruturais, em condições normais de solo e em curto prazo. Para isto, a detecção de falhas na integridade estrutural em tratores agrícolas é obtida para captar dados continuamente para aprendizado da máquina, de modo que um modelo numérico seja criado e alimentado, sob o cálculo de equações diferenciais, afim de mensurar os deslocamentos do trator à medida que os parâmetros de velocidade do trator se alteram e a distância entre aos níveis do solo se intercalam e, assim, resultar em possíveis prognósticos de risco estrutural. Computacionalmente, por via do software Octave, a análise, identificação e classificação dos dados obtidos, é possível com o uso de algoritmos de seleção negativa e seleção clonal. A inspeção da estrutura do trator com foco na melhor conservação do próprio é o ponto principal do estudo, e com a relevante qualidade e consistência da metodologia apresentada e resultante da pesquisa, permite indicar se o trator se encontra em condições normais ou apresenta indícios de falha estrutural, pois, caso haja riscos, a falha pode ser identificada.

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Publicado

23/12/2020

Como Citar

OLIVEIRA, D. P. de .; SILVA, W. K. .; OLIVEIRA, D. C. de; CHAVARETTE, F. R. .; OLIVEIRA, D. E. C. de .; ORTIZ , L. C. V. .; SOUZA, D. F. de .; BARBOSA JÚNIOR, J. A. F. . Prognose e detecção de falhas em tratores agrícolas utilizando simulação numérica e algoritmos de sistemas imunológicos artificiais. Research, Society and Development, [S. l.], v. 9, n. 12, p. e31691211191, 2020. DOI: 10.33448/rsd-v9i12.11191. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/11191. Acesso em: 3 jul. 2024.

Edição

Seção

Ciências Exatas e da Terra