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Título: ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS APPLIED TO MECHANICAL ENGINEERING PROBLEMS
Autor: PEDRO HENRIQUE LEITE DA SILVA PIRES DOMINGUES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  HELON VICENTE HULTMANN AYALA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 48474
Catalogação:  05/06/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48474@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48474@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48474

Resumo:
Real-world mechanical engineering problems may comprise tasks of i) multi-objective optimization (MO) or ii) regression, classification and prediction. The use of artificial intelligence (AI) based methods for solving these problems are widespread for i) demanding less computational cost and problem domain information to solve the MO, when compared with mathematical programming for an example; and ii) presenting better results with simpler structure, adaptability and interpretability, in contrast to other methods. Therefore, the present work seeks to i) optimize a proportional-integral-derivative control (PID) applied to an anti-lock braking system (ABS) and the heat exchanger design of plate-fin (PFHE) and shell-tube (STHE) types through AI based optimization methods, seeking to develop new versions of the applied methods, e.g. multi-objective salp swarm algorithm (MSSA) and multi-objective heuristic Kalman algorithm (MOHKA), which enhance the optimization performance; ii) develop a pipeline leak detection system (LDS) sensitive to fuel theft by training decision trees (DTs) with features based on time and principal component analysis (PCA), both extracted from pressure transient data of regular pipeline operation and fuel theft; iii) constitute an application guide for control and design MO problems, feature extraction process and machine learning classifiers (MLCs) training through supervised learning; and, finally, iv) demonstrate the potential of AI-based techniques.

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