Aplicação de algorítmo genético e da methaeurística simulated anneling em um processo siderúrgico

Abstract

O objetivo deste artigo é mostrar a aplicação de algoritmo Genético e de Simulated Anneling para otimizar as predições estatísticas para o processo de tratamento térmico de têmpera em arames de aço. Essa modelagem estatística pode ser capaz de substituir o processo utilizado para a preparação de fornos de têmpera e revenimento, que tradicionalmente é realizada por meio de ajustes feitos a partir do resultado da propriedade mecânica dureza, ensaiada em laboratório e exigida para atender as especificações de clientes. Buscou-se compreender a influência das variáveis de entrada (fatores) e os seus efeitos na propriedade mecânica dureza, em arames de aço SAE 9254, para o diâmetro 2,00mm, utilizado para a fabricação de molas de válvula e de embreagem para o seguimento automobilístico. Foram investigadas as principais variáveis de entrada do processo e para isso, utilizaram-se as metodologias Regressão Múltipla Quadrática e a Metodologia de Superfícies de Resposta (RSM). Para a otimização do modelo estatístico foram utilizadas as metodologias Algoritmo Genético (AG) e a Meta-heurística Recozimento Simulado (Simulated Anneling). Os resultados revelaram que é possível se obter bons resultados se utilizada essa modelagem estatística e se o modelo estatístico for otimizado por meio das técnicas aplicadas neste artigo. Se as metodologias forem aplicadas corretamente, isso poderá trazer avanços científicos que poderiam proporcionar a automatização deste processo, e consequentemente isso poderia contribuir para o aumento de produtividade e da qualidade do produto.