TECNISATA GROUP | SAFEFORMING NO LIVRO "MACHINE LEARNING"

O livro foi publicado este ano e consiste num compêndio de informação e casos de estudo que proporcionam uma visão abrangente sobre aprendizagem computacional e inteligência artificial e as suas aplicações industriais.
O capítulo "Machine Learning for the Prediction of Edge Cracking in Sheet Metal Forming Processes" resultou do projecto SAFEFORMING, liderado pela Toolpresse entre 2017 e 2020.
O objetivo do projeto foi avaliar a performance de vários algoritmos de aprendizagem computacional na previsão de defeitos no processo de estampagem de metal, nomeadamente a ocorrência de fissuração.
Foram utilizados sete classificadores únicos diferentes e dois tipos de modelos de ensemble (majority voting and stacking) para fazer previsões, com base num conjunto de dados gerado a partir dos resultados de dois tipos de testes mecânicos: o teste de tração uniaxial e o teste de expansão de furos. A avaliação de desempenho foi baseada em quatro métricas: exatidão, revocação, precisão e F-score, sendo o F-score considerado o mais relevante. Os melhores desempenhos foram alcançados pelos modelos de ensemble majority voting. A curva ROC de um modelo de majority também foi avaliada, a fim de confirmar as capacidades preditivas do modelo. Globalmente, os algoritmos de ML são capazes de prever satisfatoriamente a ocorrência de fissuras.

SAFEFORMING NO LIVRO “MACHINE LEARNING”