Aplicação De Modelos De Machine Learning Na Previsão Do Empenamento De Peças Plásticas Automotivas - Amarante, Evandro Menezes de Souza; Oliveira, João Paulo Rios Brandão de; Guilherme Carvalho de Souza Marconi, Pedro; Ribeiro Júnior, Armando Sá (VETOR - Revista de Ciências Exatas e Engenharias, 2025)
Para a fabricação de peças plásticas com geometrias complexas e em grande escala, a moldagem por injeção é um dos processos de manufatura mais utilizados. Em relação ao aspecto dimensional, um dos critérios de qualidade comumente levado em consideração no desenvolvimento de novos produtos é a redução do empenamento da peça. Na indústria automotiva, a fabricação de peças exige alta precisão dimensional, pois muitos componentes têm um caráter estético ou necessitam de encaixes perfeitos. Dessa forma, este trabalho faz uso de planejamentos experimentais, simulações numéricas, métodos estatísticos e modelos de Machine Learning para a determinação do modelo de predição do empenamento de um porta-copo automotivo. Os polímeros utilizados foram o polipropileno (PP) e a acrilonitrila butadieno estireno (ABS). Os resultados revelaram que os modelos de regressão desenvolvidos para a predição do empenamento tiveram resultados melhores em relação aos dados do ABS. Com relação aos modelos de classificação, ambos atingiram uma taxa de precisão superior a 90%. Estes resultados fornecem ferramentas úteis durante a fase de experimentação do molde (tryout), ajudando a reduzir tempo, custo e desperdício de material.