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rosa vasconcelos - Universidade do Minho

1. 2 2 29 2 AQ EX pity EX 1X pita DX2iX pir pL Xpi2 LXpi i 3 8 Para se obter os valores estimados de 4p 41 42 4p necess rio resolver o sistema 3 8 de p 1 equa es lineares A primeira equa o do sistema 3 8 pode escrever se da seguinte forma 92 De Hit 0 EM E 69 com a vantagem de mostrar que os erros e t m m dia nula isto 0 e que os valores a Yi t m m dia igual s dos Y isto Y Y As equa es de regress o determinam se com o objectivo de estimar ou de prever o valor de uma vari vel sendo conhecido o valores das restantes no caso de uma equa o de regress o m ltipla De qualquer forma as aplica es destas equa es s o acompanhadas sempre da preocupa o de avaliar o grau de precis o atingido pelas estimativas Geralmente opta se pela vari ncia dos erros equa o 3 10 como medida de precis o do ajustamento partindo do princ pio que os erros a cometer n o diferem dos erros cometidos ao tomar 4 como estimativa do valor Y j conhecido di 3 10 Xo 2 7 n A vari ncia dos erros indica as varia es existentes entre os valores estimados e conhecidos O maior inconveniente da vari ncia dos erros encontra se no facto desta se exprimir em unidades de v Desta forma se os valores de Yj s o pequenos pode se obter um valor muito pequeno apesar da ser mu
2. 2 18 resist ncia fio g 206 93 cvresist ncia N 15 91 alongamento fio X w 5 22 ovalongamento 13 49 ov Uster 26 55 pontos finos 1000m 1423 49 pontos grossos 1000m 2028 88 nepes 1000m a 692 93 pilosidades 100m 1110 39 Figura 8 O carregar no continuar faz com que o utilizador regresse ao meni principal Janela 3 oblema 4 Pretende se saber quais as caracter sticas do fio OE2 utilizando as caracter sticas de rama do problema anterior Passo 1 Na Janela 3 escolha de Processo de produ o Passo 2 Na Janela 5 escolha de OE2 Passo 3 Na Janela 3 escolha de Simula o rama Passo 4 Na Janela 6 escolha de Utiliza o de valores antigos Ap s se ter percorrido estes passos na janela fiar o aparecer impresso os valores das caracter sticas do fio OE2 figura 9 8 62 simulag o rema Spinlab OER valores velhos rama sp rr mm Caracter sticas do fio produzido Caracteristicas do tio produnido com esta rama valores introduzidos sp alfane 4 79 numero do fio Ne 24 89 ovfe X w 1 61 resist ncia fio g 300 26 ovresist noia 11 12 alongamento fio X 5 16 ovalongamento K 10 39 uster 16 28 pontos finos 1000 60 94 pontos grossos 1000m 113 72 nepes 1000m x 186 43 pilosidades 100m 147 00 Figura 9 Tal como acontecia no caso anterior depois de se carregar no continuar o programa volta ao men principal Janel
3. Ei Ll LI p D E L Dee p 0 eese eoena Tononodassssosa EL pL 1 Lp posee eoo TRE RE ET fxs D T pee eoe TO TOTO Tom ks posses oom TT posse zone 72 05 sena E conspersa aem m2 304 Jf cus ossos oro Tomas GORE et SP S ml Ff De 20 104 2062 E one 1 14 1 1 ja fo Too ons Ed o od 1 1 1 l L E 0 ose sa bs asea ose 0 0 1 0 osoo rs foosd RES E O 9 97563 _ 0 001765 9 25909 _ 0 87321 osos 98 08953 46 47008 146 88482 153 41 0 423 ome 0 83985 0 77015 sme 008229 osesse 0 5495 s0 47604 293073 73 4172 26 80536 15 98921 11 99208 221 9133 141 83355 616 41225 30 03732 9 3345 ES IC SF 8 29 Equa o 13 Processo OE1 Instrumentos Individuais mh m ne DR Dh Pm hw hm b he hu hz E 4 91006 1418 4537 2 67174 s29 5676 20 0077 9 49676 395253 2n 465 1964 912 0663 o4 11644 omoes 0 22668 ood Toma 1 14 ll FE SEO m E Tay bo oes Locos peteeesodesmepamcpass EL ee SE onus fo pens bu omni eee jw To T c Tons 1 L 1 14 wo fee pilas 1 j Ind meses oos RR RR RR sed re somos 00082
4. oo aR IE E HE 15 2 eS xr 0 68462 0 01536 o 4s11 1 64488 0 10889 2 3767 xs__ 0 14129 ___T 0 00289 0 11498 0 3942 0 30759 0 20428 E 55 5 0 082351 x 21799 049197 xio _ 0 04942 0 00737 0 12483 0 02551 E err br 1409921 0 15545 0 02331 0 37513 0 0529 93 4046 Ig PR d ES 8 14 Equa o 6 Motion Control Processo OE2 lu Ds pz le lo l L 1 O N 1 475 1 Tosa 1 1 Till ja 1 Tosco 251 825 99 4236 1144 3 55 5833 1052 35 Iz Js 93 MC2 Yi Y2 Y3 ya pdoe PE polaco essa 0 18579 3265 0 21352 2 02003 7 03244 0 3635 6 884061 y7__ 0 47209 0 07118 0 11208 1 219979 1 1 0 0511 0 06128 0 69132 3 06521 o 99612 po Eu pue onse con uas a RR Lee Tees E TT M L oo rump ENT oan eal sant sd usen n18475 o 99759 108451 TT isses TT uu FER semn man ENTE TE 0 38339 0 06361 o19759 0 08873 EXT caren Oem E 3 1 1 65745 0 06793 1 89447 E NE ses pns ENE ET NT T O LI 1 1 14506 1 78667 0 45059 3 64165 0 59683 9 81405 E 17 0784 2 36228 36228 Les 255004 zoe 21 5504 061312 131 535 158 139 11 326 123 001 20 7391 o s229 El EL IL ais Equa o 7 Spinlab Processo Convencional Y 1 55653 0 08445 001184 0
5. 86 3 2 3 1 3 Processo n o convencional OE2 3 2 3 2 Coment rios sobre a previs o das propriedades dos fios 88 vii 3 2 3 2 2 Fio OBL esccscrsccccscrerensrevescooseonens 89 3 2 3 2 3 Fio OE2 ieie 92 4 SISTEMA DE SUPORTE UTILIZAC O DOS MODELOS 4 1 Conceitos te ricos 94 4 1 1 Arquitectura de um sistema pericial eene 97 4 1 2 M todos de representa o do conhecimento 4 2 OSAP como prot tipo cesses 107 4 2 1 Ambiente de implementa o seeeeeee 108 4 2 2 Estrutura funcional 4 2 3 Implementa o 115 4 2 3 1 Pormenores de implementa o 117 4 3 Coment rios E A AA E E N E 135 5 CONCLUS ES 5 1 An lise estat stica esses eene enn nnne nnne enne 137 5 1 1 137 139 5 2 141 5 3 Recomenda es para trabalho futuro BIBLIOGRAFIA essen nenne 143 ANEXOS ANEXO I Estudo estat stico cccceseeecescesseceneneseeseenerausenerensnesensonsseres 8 2 Parte A Equa es de regress o da rama em fun o das propriedades dos fios 8 4 Parte B Equa es de regress o para a selec o das propriedades das ramas 8 9 Parte C Coeficientes de regress o padronizados das equa es 1 a 9 a 18 Parte D Equa es de regress o para a previs o das propriedades do
6. 0 94366 fiii 0 95304 0 32363 0 51791 1 75019 po 5 58405 0 9632 4 62644 X4 o 4o26i 0 17769 A eree xs uzea Ea sore 3 9746 wi oss734 0 02048 0 43816 0 14052 5 27 0 6799 L Loo 44 0 6257 0142411 0 51805 1 05677 i i d 1 34 1175 9 59321 L IT IL I L 1l loo adi 8 12 Equa o 4 Motion Control Processo Convencional D o 7 258 3354 0 12404 0 00053 N e o TEC 0 4101 8 1 52063 0 54015 0 46448 vo ooxss oooci ESTIRAMENTO ESSE NEM A POE IEHIGUEN 0 00036 8 78 05 0 00062 0 00018 ___ 0 00108 0 0002 0 00416 viz 000219 6 68 05 0 00086 0 000221 0 0057 0 0004 0 00994 Du Eus 0 08663 0 00569 0 17249 0 02112 0 20206 0 16471 a ES 0 81602 0 0997 1 24669 1 x3 2 022755 131495 _ 25 9576 1 87324 47 247 x4 0 82841 0 12085 d 0 15115 ___ 1 2 40019 0 27974 5 0150 xs _ 3 53178 2862 5 85703 22 7966 2 08201 34 030 xe o 64847 0 5743 2 7611 3 7 E __ _0 03476 0 7393 1 9036 aan 0 25897 0 0662 0 957 __ 0 0305 3 3176 xio 08099 0 00241 0 11381 0 02607 0 16572 0 02 E 2 75 0 15495 0 02261 0 34426 0 05724 0 57532 0 45984 1 66755 0 13401 2 07 R2 0 87368 0 8255 0 84777
7. hs oos nee 00 seme eame eund ET 3e o seo omo E me same osna AEE omol ES MM ESSE Crer ame E oas onon namal ozod aasre ezzel asasala fez T ossn omal omal ases oono esee oras ogsose sme osumofossod E Eee EE CEE ee sen risen saara IE TP sanen msa fr OP CR E E did LL 8 33 Equa o 17 Processo OE2 Motion Control pac lo e he hs ho hw il D Ie lh 4 82797 4617 095 1 78287 166725 42 2 96744 28216 1481 531 705 90589 64430 752 62027 11 201906 6 150428 seme ees TT 1 1 4 4 EEE REA o ssusi 1 bes Tomoa esc aaa usen aaa ene e E O E A O SOS N E E N O Termo E puma lu LO Bo DRE TT 0 0270 pus p o ED eese ETA COR ERRO DONS E ES ard E EROR KE FRE fra faso Ra less 1 1 1 si To os lee SONS ee LENS Re Ee lye o o00sse 103723 019976 2612507 reme use TOTO Tas py Joc osoasa fo Soos 447905 7 33902 2557001 CET o RE or 0 001729 o Ia s rp o cosscs oro ocasse Rmus mr Lame und RR 0 0055692 0 002587 0 12534 oorr uid __ 0 0006e5 Es Lise O A O E TS 1 035669 0 272 2607293 ossa 0u859 091114 02 20
8. 1 foz 2 20 Coeficientes de regress o padronizados Motion Control e Processo Convencional Equa o 4 Bc b E RS GEO a LECCE 04335 0 10833 0 16597 0 53558 1 I p o loue 00814 D ee fls ps sss 01865 0 3875 1 2073 Tl yo 0651 O6n 0 26697 0 98325 0 28017 1 ig menn dE do fe Ed a een na EE E MOTI EOE ET E s paesi ozo pl CT EEE RET COE mma 9411 04594 0 53151 0 76071 ps 0 5217 0 1437 090136 Fosoesr Taser sibi 66 s RE ROC E ases pz 03769 TT 026 02041 0 2435 0 1202 0 15875 8 0 64995 06793 0 7853 ET 0 6571 075893 po _ 0 5624 0 9849 107219 08767 1 0034 x10 0 3823 0 55689 075029 0 8331 0 54846 0 29977 0 81822 0 71932 8 21 Coeficientes de regress o padronizados Motion Control e Processo OE1 Equa o 5 mel xi o3 4 x Dx xs o xo lilo loss 1 EEEF AR DE DE pz 1042725 1 7 Toon 43 02451 0 3492 ER EE as Ses GAS ROS ES RS PRE LT 0 4588 0 7127 0 2213 0 187 0 1292 0 7213 0 1375 0 1063 0 15363 sil 1 loss 1 1 Jos 6 1058289 0 62924 030992 0 6199 0 50827 0 97218 0 61424 0 49659 0 7113 mil 1 1 eee oosz3 0 06477 005095 0 0735 ps 041196 06404 079 03262 1 TT T T pl 1 1 pio _ 0 80735 0 831 0 36488 ois pu
9. 1 3209 J pt fT loss TTT rio 070102 1ooso os3oo oasoo TT lui 0394 0 5437 0 5204f 0 1961 0 2664 bri 085 o22 028 02944 0 7561 0 3095 0 7183 1 02929 0 0794 0111 0 016 047145 0 2675 0 3301 0 2621 0 768 x4 fT uei xs 1047585 0 33689 1 0 07355 0 09973 0 48083 8 26 Parte Equa es de regress o para a previs o das propriedades dos fios Equa o 10 Processo Convencional Instrumentos Individuais uk m me he hs hb lm pn hb m hu B 123 9596 163685 1228 851 2643206 _ 1 ca074 _21 0924q 54 0528 3230 906 12202 2622595 11142 B fo rx pese oes o 1 1 T oT asiaa came C ases ato onse Tome ousa o ose o mme B T rosa uses LC ET es oues nex 00 ss mi I IL LL Lem p Lee T leu o Lo l1 1 1 TT lu E JP SS PP POA ESSES FEAR Ee ES HI 1 FEED sese oo f ame 2305400 25 09 e EAEN e a a a a a A T BUE mew os 0 osses osno ses EL LL 1 ee xp oss b op ames 1 TT 9 gagase 2672265 200 39 pi ILI bL Toa TT coon gf EEL p DL 1 1 1 1 1 1 ES sed 1 To Jos E TT E 7 PR O p E errr 56787 028581 ssazns 09
10. BI I owe owe rs ogozso mem EET eee ose 1 Id o ooasosal orou esed RE 1 l1 eae LT f same RR DT bs mop oomsl Tl oe 0 Tous ooo hr usmod cusa Toma viz Lo 0007023 0 20383 026631 6 099955 099954 oen 0 94494 07923 osons 0 97114 tone se 2048073 9806229 atoeris 55 48929 23 63074 as gas so t66 261714 160 0107 32 209 AA RES DA ASAS eS ESPE A lp 2 30 Equa o 14 Processo OE1 Motion Control br ha Ju hs he lu pe lo pu lr assos 1215 3099 579839 458 58435 61 55687 36 10985 20 44422 19 1594 ee pL AE Da a aem axe o0 sex Ll LL a az S ET l1 lauda CCCCCC fra EXT RR RR ET 4 0 001552 0 001092f 22 0 003001 o o008327 0 00 000 jossed bs Oe 2 S21 o DO O Ss ES eo fT RETO RR ES RR pq 43 E 1 29 93065 2 6 ff tn fait ff ip ee ee eee Re P N pu e pana L e m 090944 0 99945 0 72823 0 94512 0820 _0 972527 ossow 0 96441 0 92015 _ 0 98208 osse 0 827 oe HE PEE WIPE STE OT SE ll TO O 1I 1 E oo 8 31 Equa o 15 Processo OE1 Spinlab hse fr p
11. e Se ERE ES ES S em e 5 ISIS IS 5 wi cm BER Ei m amp lalalelelabeleleleletals JE ELI M d d ER aS se 8 ls 3 E ERSEERE BEE q Sels Ss a 5 ibe Ss a F 16 e is 8 51 8 s SE 8 d EUER be SIS F a EERE ASI sey ye QO E alalels gholelolelS sis A Equa o 7 Spinlab Processo Convencional Equa o 8 Spinlab Processo OE1 a8 Equa o 9 Spinlab ProcessoOE2 E ETT TEEBESISIS EE a iz F hd hz AES Pal Pal fel IF ISI 53 FLS q 5 zio e EAE L EEE EE 2 a R mi 3 11 EEE E 8 5 Is IS 5 Q 3 e ef bd EINE e eic e e EN a I pa e ES FAO a LL L7 0141 12 Parte B Equa es de regress o para a selec o das propriedades das ramas Equa o 1 Instrumentos Individuais Processo Convencional p lo pe lu dos w ja 0 34456 12 4737 2 32279 39 2509 6 39901 49 4461 28 9452 m E ES pe pue ET 9 11317 0 13877 3 0 31867 x4 0 00331 0 00085 o 00257 o 00463 ys 1 oov he p a 1 m 1 I1 I IL I xe To joozs4 oi9553 L p a qp uo ti ee mt 1 04078 X2 1 02258 B ES T po 1 1 7 65703 Jsa 0 40
12. selec o inicial de escolha de op es a seguir 12 Figura 4 11 Estrutura funcional do m dulo Actualiza o da Base O m dulo Actualiza o da Base encontra se representado na figura 4 11 Analisando esta figura pode se observar que neste caso s o colocados ao utilizador quatro sub m dulos alternativos Este poder escolher entre a actualiza o dos fornecedores a actualiza o da rama ou a actualiza o do fio e a sa da Dependente desta escolha o utilizador ir visualizar janelas distintas onde inserir os valores por ele pretendidos No caso da introdu o das caracter sticas dos fios ou da rama ser efectuada a valida o dos dados inseridos Depois de se terem inserido os dados o utilizador dever escolher a op o sair para voltar selec o inicial de escolha de op es 13 Figura 4 12 Estrutura funcional do m dulo Simula o do fio O m dulo Simula o do Fio encontra se representado na figura 4 12 A complexidade e implica es associadas a esta tarefa faz com que o m dulo se torne o mais 114 interessante pois aquela que tem reflexos mais directos do ponto de vista econ mico e da qualidade na cadeia de fia o Tal como acontecia no m dulo simula o da rama neste caso tamb m se encontra previsto um sub m dulo de escolha onde o utilizador selecciona entre a escolha da introdu o de novos valores ou ent o efectua uma sess o de trabalho com os ltimos valores inseri
13. a EA iii eo TEE I ix Abstract Palavras Chave e Key Words eese nennen nenne xi Lista de Figuras M xii e Nn e xiii hlc pi M xv 1 INTRODU O Objectivos RE 1 1 2 Motiva o esee nennen nennen Ne 1 3 Metodologia ee ee ees eene ta essere eaa eo cerca h ere ah ea 3 1 4 Aspectos de interesse 1 5 Estrutura da tese cesses T 2 POSICIONAMENTO DO PROBLEMA 2 1 Caracter sticas da mat ria prima ener 9 2 1 1 Obten o da rama essen nnne 9 2 1 2 Comprimento esee eee ee eet rete et eee po itte en ea kn 10 2 1 3 2 1 4 Par metros de finura da fibra ceeeemeeemeeeeeeeenerererarereeero 13 2 1 5 Propriedades dinamom tricas das ibras 17 2 1 6 Nepess 19 BATT AEE 21 2 1 8 nennen 22 2 1 9 Import ncia relativa da influ ncia da fibra 2 2 Processos de peseeeeeee nisreen aia 24 2 3 Caracter sticas do fi0 csceesessnsereeseceecceetsussensenscesanessanesevetes 34 2 3 1 Aglomerado de fibras para formar um fio 2 3 2 Especifica o dos fios eese eene nene 37 2 3 2 1 Massa linear 37 2 3 2 2 Tor o eese enne MAN 38 2 3 2 3 Resist ncia de ruptura 40 2
14. 0 39908 0 2906 md T0 38812 022534 04s86 0 30755 d 1 os aa p a Ez 11406 Ti 06278 0 7926 1 0877 0 5195 he 08s soe 05 x9 04039 0 482 0 55659 0 45322 02332 0 1828 0 276 Coeficientes de regress o padronizados Spinlab e Processo OE1 Equa o 8 pit EEE ERR FE EEE ARE ERA p PEN POR PG ee RE ES es ee b3 93212 0 3216 28585 o 1188 0 2499 p4 tos 1 825 0217 ls omol os22 5 be 9 05181 lug cp S 1 Tosslosem 1 lL be Tom 0422 21 323 lo _ o67357 048205 070 94048 khu ppp dp hl 0 559 0 5464 0 51028 0 50301 0 2817 0 2663 0 3187 0 8077 ER 0 35568 0 2801 0 27992 0 50301 0 2912 0 3869 0 2795 0 4686 oiewopm3 o2oseo ose 1 x3 o485 094446 0 93577 0 3203 0 4264 0 3801 1 1662 x4 0 4716 022944 eL 1030054 ee PE RE 1 2685 9 1 0 6337 8 24 8 25 Coeficientes de regress o padronizados Spinlab e Processo OE2 Equa o 9 se x2 5 x s 39 x T9 To pL Jo 1066 ose o31 9 160396 1 11272 o61348 08006 T yds DESSES udo de RE ISS ee Se ER Too L bs 1 log Tl L l1 eee ps ossos Toseslosus 1 y7 0 592 0 7006 041 0 8138 02854 0 354 03201 0 7964 ys
15. O c rebro dos sistemas periciais o motor de infer ncia tamb m conhecido como a estrutura de controlo ou o interpretador de regras Este componente essencialmente um programa de computador que providencia uma heur stica para a resolu o do problema premissas ou conclus o a partir da informa o existente na base de conhecimento Figura 4 3 Componentes do motor de infer ncia O objectivo do motor de infer ncia o de decidir quais as regras existentes na base de conhecimento que devem ser selecionadas e em que sequ ncia que deve ser feito Um motor de infer ncia 102 constitu do por duas partes Infer ncia Controlo As infer ncias s o essencialmente novos factos ou conclus es que podem ser desenhadas baseadas em factos j conhecidos A forma mais comum de fazer uma infer ncia determinar por meio da informa o obtida pelo utilizador e pela consulta s regras e factos da base de conhecimento se tal premissa verdadeira ou falsa O controlo do processo de infer ncia feito atrav s das t cnicas de encadeamento para a frente e encadeamento para tr s 103 a 106 O encadeamento para a frente uma t cnica de controlo que produz novas solu es recursivamente afirmando que as proposi es consequentes associadas a uma regra de infer ncia com condi es antecedentes que s o verdades correntes Como novas proposi es afirmadas mudam o conjunto de verdades novas regras s o aplicadas r
16. o nos Instrumentos de Alto Volume de par metros que n o s o obtidos quando o controlo efectuado nos Instrumentos Individuais nomeadamente os par metros de cor De qualquer forma observa se que para a determina o das caracter sticas dos fios que existe na maioria das equa es calculadas uma maior percentagem de contribui o por parte das propriedades dos fios para explicar o comportamento do modelo do que das pr prias fibras Contudo no caso dos fios produzidos convencionalmente observa se que a contribui o das caracter sticas da rama superior s dos fios num maior n mero de propriedades Tal facto poder ser explicado pela diferen a existente na contribui o dos diferentes aparelhos de controlo utilizados que se torna not rio quando o fio produzido no cont nuo de an is z uc se orco sp prse so xi x2 19 bs Emi 18 Em x10 xo Is yr bd 1 lili Hi caracteristica Bos caracter stica Bliss caracter stica Quadro 3 X XV Carecter sticas predominantes no processo OEZ 4 SISTEMA DE SUPORTE A UTILIZA O DOS MODELOS 4 1 Conceitos te ricos Os sistemas periciais tiveram a sua origem na investiga o efectuada no dom nio da intelig ncia artificial 97 tendo sido iniciada a sua comercializa o nos anos oitenta Um sistema pericial pode ser definido como um siste
17. 5 6 Comprimento de fibra 1 01 ndice de Uniformidade 79 Micronaire 3 60 Reflectancia 774 Grau de amarelo 9 8 ndice de corl 2 ndice de cor2 3 Pretende se determinar as caracter sticas do fio se o processo utilizado for o convencional Passo 1 Na Janela 3 escolha de simula o rama Passo 2 Na Janela 4 escolha de Spinlab Passo 3 Na Janela 5 escolha de Convencional Passo 4 Na Janela 6 escolha de Introdu o de novos valores Passo 5 Introdu o dos valores das caracter sticas da rama de algod o nas Janelas 23 a 31 Introduza o velor da resist ncia de fibre 7 Introduze o valor do slongemente da fibre 5 6 Janela 24 Introduze a valor do comprimento da fibra E Janela 25 Introduza o volor do Indice de uniformidade da fibra 7 8 59 8 60 introduze o valor de refiectancin 7 4 Janela 28 Introduza o valor do grau de amarelo de fibre 7 fp Janela 29 Introduza o valor do indice de cor 1 da fibra 7 Janela 30 Introduza o valor do Indice de cor 2 da fibra 7 Janela 31 Ap s se terem introduzidos os valores aparecer na janela fiar o as caracter sticas do fio produzido com esta rama figura 8 8 61 Caracter sticas do fic produzido Caracter sticas do fio produzido com este rama valores introduzidos sp alfane 4 00 numero do fio Ee 29 63
18. Introduze por favor a percentagem 0 100 Janela 20 A partir deste momento o utilizador poder deparar com dois tipos de safda Neste caso dado que foi encontrado uma rama na base que satisfez as condi es pretendidas o utilizador deparar com a Janela 21 Neste caso aparecer o cinco op es Rama calculada se a op o for esta aparecer na janela fiar o as caracter sticas que a rama deveria ter para produzir o fio com as caracter sticas introduzidas Ramas da base neste caso na janela fiar o aparecer o nome da rama de algod o bem como as propriedades que se encontram associadas a esta Fio com ramas da base na janela fiar o ser o mostradas as caracter sticas do fio se utilizarmos a rama existente na base 8 52 Fornecedor ramas da base esta op o permite ao utilizador saber quais os fornecedores tem o tipo de rama escolhida bem como o seu custo e prazo de entrega Sa da ao seleccionarmos esta op o voltar se ao men principal Escolha tatha tak ufada ramas da base fio com ramas da base fornecedor ramos da base sair Janela 21 Deste modo depois de se ter selecionado a op o pretendida na janela fiar_o ser o impressos os resultados obtidos para as diferentes op es Se a escolha for rama calculada aparecer na janela fiar_o a figura 1 onde se poder observar os valores calculados bem como as op es que foram anteriormente efectuadas nas Jane
19. a estrutura do programa n o dependente de qualquer parte da informa o Pode se mudar ou substituir uma informa o sem que se tenha de reestruturar todo o programa O aumento de informa o para a base de conhecimentos aumenta a possibilidade do sistema encontrar mais facilmente uma ou mais solu es para o problema n o sendo necess rio fazer uma nova reescrita do programa A possibilidade de solucionar problemas envolvendo racioc nio impreciso Muitas vezes o sistema pericial confrontado com o ter de decidir com informa o incompleta ou com informa o imprecisa Nestes casos o sistema pericial apresenta os melhores mecanismos para se chegar melhor conclus o utilizando a informa o tal como esta disponibilizada A determina o da melhor conclus o resultado do peso relativo e da precis o da informa o dispon vel Num sistema pericial poss vel representar confian a ou probabilidade da informa o por meio dos factores de confian a Pode ser atribu do um factor de confian a a uma parte da informa o para que esta exer a um certo peso em rela o a outra informa o se necess rio Resumidamente pode definir as capacidades e limita es de um sistema pericial como sendo as seguintes 100 desej vel que um sistema pericial possa Estruturar a informa o dispon vel por exemplo denota o clausal em termos de factos e regras redes sem nticas grafos conceptuais e Quest
20. and lookup fibras curtas A Fibras curtas 134 and lookup micronaire A Micronaire and lookup resist ncia pressley A Resist ncia pressley and lookup percentagem de particulas A Percentagem de particulas and al becomes 4 anda becomes 123 95962 1 04523 Fibras curtas 52 79550 Comprimento fibra 0 81542 Indice uniformidade 1 76420 Resist ncia fibra and a3 becomes 1 63689 1 41169 Micronaire 4 14716 Comprimento fibra 0 1077 Percentagem de particulas 0 38403 Alongamento fibra 0 30693 Resist ncia fibra and a4 becomes 1228 85131 31 83155 Fibras curtas 759 58021 Comprimento fibra 38 54611 Alongamento fibra 54 86857 Resist ncia fibra and 45 becomes 26 83226 1 38228 Micronaire 15 14124 Comprimento fibra 0 31396 Indice uniformidade 0 62566 Alongamento fibra anda6becomes 8 63074 1 101910 Micronaire 0 05722 Resist ncia_pressley 8 33949 Comprimento_fibra 0 1524 Indice_uniformidade 0 25258 Resist ncia_fibra anda becomes 21 89244 1 68333 Micronaire and a8 becomes 54 05298 0 16132 Fibras_curtas 14 67374 Comprimento_fibra 0 34043 Indice uniformidade 0 20882 Resist ncia_fibra and a9 becomes 3239 9055 88 33931 Micronaire and 810 becomes 18 38039 6 69221 Resist ncia pressley 38 77369 Indice uniformidade 29 71329Resist ncia fibra and all becomes 3644 37989 33 74965 Fibras curtas and 812 becomes 1
21. es atrav s da qual poss vel efectuarem se infer ncias l gicas Numa l gica dual uma proposi o s pode ter dois valores verdadeiro ou falso poss vel ligar uma ou mais proposi es utilizando operadores como E OU N O e IMPLICA 100 A utiliza o destes operadores permite nos criar estruturas compostas que entre elas se podem tornar ou verdadeiras ou falsas de acordo com as regras da l gica em causa Pode se utilizar a l gica 100 110 como um meio de expressar proposi es as rela es entre as proposi es e a forma como cada uma delas pode inferir de uma proposi o para as restantes Esta forma particular de l gica a chamada L gica de Predicados Um predicado uma declara o acerca de um objecto que pode ser verdadeiro ou falso Os predicados podem lidar com um ou mais objectos Uma das desvantagens deste tipo de representa o 100 o das respostas ao sistema ser ou SIM ou N O Verdadeiro ou Falso unicamente Existem v rios tipos de limita es a este tipo de representa o citados em 111 das quais salientamos a situa o de Verdade ou Falsidade isto a l gica baseia se no conceito que uma proposi o ou Verdadeira ou ent o Falsa No dom nio real tal n o acontece pois associadas a estas encontram se graus de incerteza que podem ser reflectidos na infer ncia a ser utilizada O n mero de proposi es 109 que se pode representar deve ser pequeno pois um aumento no n
22. o do algod o quanto raz o de maturidade Raz o de maturidade 07 08 08 19 O ind ce micronaire dentro de uma variedade de algod o geralmente a medida da maturidade 55 Mas quando diferentes variedades de algod es se encontram envolvidos o indice micronaire uma fun o comum tanto da maturidade como da finura intr nseca ou per metro do algod o Na pr tica o efeito da mudan a do ndice micronaire pode ser devido a dois factores se h mudan a na maturidade da fibra factor ambiente ou ent o se h mudan a na finura b sica do algod o factor gen tico O valor obtido para o ind ce micronaire muito utilizado na ind stria como uma medida de finura da mat ria prima talvez por ser de f cil determina o No caso dos t xteis lineares a finura especificada pela rela o existente entre a massa e o comprimento massa g tex comprimento Km 2 2 ou dtex massa dg 2 3 comprimento Km A finura da fibra densidade linear da fibra expressa em fun o de uma massa por unidade de comprimento No sistema internacional o valor utilizado o militex ug cm Esta propriedade da fibra vai determinar quantas fibras se podem encontrar na sec o transversal do fio Um aumento do n mero de fibras na sec o transversal para al m de aumentar a resist ncia faz com que estas se distribuam melhor no fio A finura da fibra influencia 42 Limite de Fia o Resist ncia
23. xo 1 54932 f 187945 0 46246 dd DG 22658 EX 51 501 7 00163 17 8206 6 33936 57 1466 26 0598 x4 0 5995 0 00421 e o xs 2 63908 0 53122 004789 E J 0 63187 0 34745 210543 1 0361 120698 T oou 1 x 4osezs o 03283 2 xs Joss xo 1 31989 1 0 02749 1 38773 0 19193 0 89835 0 2604 2 66841 0 01518 1 85011 0 19405 0 62255 0 9462 0 69192 0 8246 0 96978 0 94732 0 968331 0 90101 E 170733 13 8544 46 0009 10 9489 19 8493 118 727 87 6713 113 116 26 5489 sige 1 I 1 I 1I l1 AA 8 17 Equa o 9 Spinlab Processo OE2 EE L 1 0 33754 0 86773 0 30097 CC M 0005 xui J 0 00382 0 00011 0 00580 __ 0 00227 0 00082 J l2 r 0 0546 0 00178 0 01897 0 00727 E ESS eee 01142 0 08169 0 36509 0 12495 0 99587 0 34484 Eu __ 0 36726 0 74051 0 27664 2 55989 21 5293 e 3 52744 14 8838 4 90822 39 3984 17 2261 EEE ERES SGA OSS PESA xs 2 9711 0 32313 0 04503 EEE 0 547 0 19817 1 89352 1 4414 x6 160598 0 13389 0 02937 1 102521 FESS 0 32264 2 94713 0 765071 xz 450712 50621 o 08674 4 13424 2 93657 8 41386 2 093 xs 43644 0 04682 0 00902 0 34916 o 29486 0 09526 Ix nosso 0414572 o 59
24. 0 97121 0 9829 0 98147 0 8203 0 97596 0 E 21 378 21 8791 19 4916 118052 141 46 130 37 21 1127 125 477 218 744 117 8 q je Ra q gt joo jo tj e E X 8 ES ws m 5 15 to ho o fo E ja X o a q ais Equa o 5 Motion Control Processo OE1 Meo Du o TD lu xs Txe x e xo ko la 69 9789 16 2442 1 036 93 4691 15 1219 229 172 58 9804 327 944 30 249 571 341 fyi 639334 27 5424 1 032523 0 02748 0 48805 xh m va 0 00057 0 00014 0 00145 0 00026 0 00166 0 00255 ps Leone 1 enm 1 1 ys 1 71059 0 3865 0 65672 0 27396 2 11977 1 11121 6 75517 0 55744 9 95196 pz T l Io Togo oo 0 31643 0 2541 0 45678 ys 0 62949 0 13322 0 02299 0 35901 MN dd 1 yo l eoooss lool uo 1 0 00 79 000028 0 00428 0 00046 pmi oo 1l I 141 1 11 1 1 1 puc o 909797 0 13039 0 0166 0 23053 0 15799 0 50601 0 0366 0 61777 Z2 4 73041 0 03589 10017 1 Tl pa e 067419 3 76128 10 2755 16 7322 0 99783 2 Ix 1 53116 0 18344 ooisse 4 0 10911 0 43817 1 78849 0 20258 x5__ 2 15975 0 34316 5 18856 E x6 0 74597 0 07334 0 00511 0 31959 0 11987 4 2 97847 0 25385 4 5554 dl
25. 119 Exemplo ruleset menu inicial contains menu inicial 0 menu inicial 1 menu inicial 2 menu inicial 3 menu inicial 4 select rule using first come first served update ruleset by removing each selected rule terminate when menu inicial is sair Questions A quest o uma forma do utilizador indicar as suas escolhas ou de introduzir dados no sistema A quest o na sua forma de men pode ser de escolha simples ou de escolha m ltipla Na sua forma de introdu o de dados estes s o introduzidos directamente do teclado Em qualquer das situa es h a op o de activar uma explica o atrav s de mensagens pr definidas ou validar os valores introduzidos se a quest o for colocada sobre a forma de uma entrada de dados Exemplos Men de escolha simples question menu inicial Escolha choose one of menu inicial Men de escolha simples com explica o question processos de produ o Que tipo de processo de produ o utiliza choose one of processos de produ o because preciso da sua escolha para continuar Men de introdu o de dados com valida o e com explica o question percentagem Introduza por favor a percentagem 0 a 100 input X such that number X and X lt 100 and X gt 0 because a percentagem deve ser menor ou igual a 100 e maior ou igual a 0 120 Groups Um grupo uma forma de reunir sobre um mesmo identificador um conjunto de identidades Este ut
26. 18 78684 59 25384 l 099323 _o ox7s3 oss 099252 __0 97633 090565 osens 095654 Y EPT ER acd ctam PPS aud ER PE PES ut Sl T1 114 1 1 1 214 1 Il 1d 8 34 Equa o 18 Processo OE2 Spinlab b n Ce he to ho me im TE PET P773 EY Tm PER PT ez ooo Times rogo E TT sos 36 52 65 1526 021 FE C fxs eosee zisul a RR A a da ocwn bs Do sees Es neos nemo sass ks 0 usor soior om fa oso E ETT O saan sers plo owe T cmol coma 335 14 7727 7 Ee Les To ees O 1 sse aosssso a a es Les o0 vs Eme bor uen s RR be up EE IT Tl las Eram Es eos 21181 00 sesso case EET sees mes omes loom fomos vamus ase zanas oao ES PO ERR DS T pa E 4 32088 093753 028309 0 26048 _18 78686 _16 997371 69 06206 30 034 2 099295 098933 07032 099399 0 79093 0 94163 _ 0 92729 oessa ossesd orm _0 94921 0 9579 242 42366 26 09029 542 32525 25 85076 26 226 I p E 812 18 59 68975 er 188425 257 53116 184 89662 168 42733 1 16585 OSS CEASA 8 35 Parte E Coeficientes de regress o padroniza
27. 4 entre o alongamento do fio e da fibra fun o do comprimento de fibra do coeficiente de tor o e da massa linear do fio Geralmente o alongamento da fibra medido ao mesmo tempo que a resist ncia quando se utiliza o espa ador sendo expresso como uma percentagem do comprimento inicial A aprecia o desta caracter stica encontra se no quadro 2 VIII 44 Quadro 2 Classifica o do algod o quanto ao alongamento Alongamento 50 58 39 67 68 16 2 1 6 Nepes Nepes 57 s o considerados como emaranhamentos de fibras podendo se dividir em dois tipos Uns que s o pequenos n s de fibras e outros que cont m part culas estranhas fibra impurezas O n mero de nepes na mat ria prima dependente de um grande n mero de vari veis 59 20 Tipo de algod o rea de crescimento Maturidade M todo utilizado na colheita M todo utilizado no descaro amento Al m destes factores o processo utilizado na produ o do fio pode ter uma grande influ ncia Foi estudado 60 e conclu do que as condig es do processo contribuem mais para a forma o dos nepes que propriamente as propriedades das fibras Uma grande parte dos nepes que aparecem na rama s o produzidos no descaro amento sendo este n mero aumentado substancialmente na abertura e limpeza da rama como se pode observar no Figura 2 2 60 O n mero destes deve ser controlado pois estes al m de darem origem a irre
28. dicas devido sobreposi o das fibras efectuada na liga o das extremidades destas que se passassem directamente para o torce n o conseguiriamos corrigir Dado este facto necess rio proceder se a uma regulariza o da mat ria prima A partir deste momento o processo penteado passa a sofrer o mesmo tipo de opera es que o processo cardado A fase seguinte a da o regulariza o da mat ria prima que se encontra sobre a forma de fitas Associado ao conceito de regulariza o encontra se a estiragem e a dobragem A opera o de estiragem necess ria dado que o n mero de fibras existentes na sec o de uma fita de carda ou da penteadeira extremamente elevada devendo ser reduzida para se poder produzir um fio A fita deve por isso ser submetida a um dispositivo constitu do por cilindros de estiragem Um modelo simples consiste na passagem do fluxo cont nuo de fibras entre dois pares de cilindros No primeiro par os rolos de alimenta o t m uma velocidade superficial Ve enquanto que o segundo par os rolos de saida t m uma velocidade Vs superior a Ve desta forma as fibras v o ser solicitadas a uma velocidade superior da entrada reduzindo desta forma a massa por unidade de comprimento da fita A estiragem igual raz o entre a velocidade de sa da e a velocidade de entrada E y 2 4 Este tipo de sistema requer que a dist ncia entre os cilindros deva ser semelhante ao comprimento da fibra mai
29. ncia para se obter o CSP Count Strength Product Os testes com a meada d o um CV da resist ncia mais baixo do que aquele que se obt m quando esta determinada individualmente A resist ncia da meada condicionada pela resist ncia das partes mais finas do fio e pela distribui o da tor o As sec es do fio onde existem pontos finos desenvolvem a sua resist ncia m xima para um valor de tor o mais baixo do que aquele que necess rio nos pontos grossos desta forma com um valor m dio da tor o baixo obter se uma resist ncia maior com um fio em meada do que individualmente A tenacidade m dia do teste da meada mais baixa 20 a 30 que a dos testes individuais As desvantagens deste teste residem na susceptibilidade de erros de ordem pessoal tais como inser o de tor o na meada insensibilidade quanto presen a de pontos fracos no fio e por ltimo a falta de informa o do alongamento do fio 17 57 Nos testes individuais estas desvantagens foram eliminadas pelo que com o aparecimento de instrumentos autom ticos que reduzem o tempo de execu o e diminuem os problemas causados pelo operador se tornaram mais utilizados Al m da determina o da resist ncia usual calcular a tenacidade Esta definida pela raz o entre a for a m dia de ruptura e o t tulo do fio expressando se em N tex A percentagem de contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio dete
30. o os quais necessitam ser estimados As vari veis independentes X n o s o vari veis aleat rias assumindo valores fixos Assume se que os erros s o independentes e t m uma distribui o normal com m dia 0 e vari ncia 2 independentemente dos valores de X considerados Considerando o valor esperado dos dois lados da equa o 3 1 teremos E Y agrajXj agX9 apXp 3 2 verificando se que o valor estimado do erro zero Na equa o 3 1 os encontram se distribu dos normalmente e a vari vel aleat ria Y tem uma distribui o normal com m dia aj a1 X a2X2 apXy e vari ncia c2 Na equa o 3 2 a vari vel aleat ria Y para um dado valor de X tem uma distribui o normal com m dia ajta4 X a2X21 apXp e vari ncia c2 A principal diferen a entre 3 1 e 3 2 que em 3 1 os valores de X s o fixos e valores repetidos de Y podem ser obtidos para alguns valores de X enquanto que na equa o 3 2 Xi e Y t m uma distribui o conjunta e se Xj tem uma distribui o cont nua como a normal ent o valores repetidos de Y para um dado valor de X n o s o obtidos atrav s da amostra 61 De forma a estimar a rela o existente entre Y e X1 2 Xp sup e se a exist ncia de n observa es de Y X1 X2 Xp Pelas equa es 3 1 e 3 2 poderemos escrever a rela o assumida entre as diferentes vari veis como Y
31. o de press es laterais 51 Esta pode ser definida teoricamente da seguinte forma Quando duas pontas de um fio s o rodadas uma em rela o outra as fibras na superf cie do fio tomam a forma de h lice em volta do seu eixo Por outras palavras um fio torcido quando as fibras que se encontram sua superf cie se deformam fazendo um determinado ngulo com o eixo Esta defini o s pode ser aplicada teoricamente pois no processo a diversidade de di metros dos fios a contrac o devido tor o a migra o das fibras e o deslizamento destas s o alguns dos factores que fazem com que a estrutura do fio seja diferente da ideal 39 Um dos factores que contribuem para a determina o do valor ideal da tor o o comprimento de fibra Se utilizarmos fibras compridas na produ o estas ter o uma maior superf cie de contacto necess ria uma menor tor o para produzir fios com uma resist ncia similar com fibras compridas do que a que habitual com fibras mais curtas Do ponto de vista do processo a utiliza o de fibras mais compridas desej vel melhorando se a resist ncia do fio e a macieza com um valor mais elevado de tor o obtem se um fio mais duro bem como a sua apar ncia Quando se especifica um determinado fio al m do valor da tor o a inserir necess rio saber se em que sentido que esta deve ser introduzida Esta pode ser designada de duas formas distintas 1 Tor o S ou o s
32. ou outras caracter sticas que possam ser utilizadas para caracterizar o objecto A descri o por si s o valor do atributo Por exemplo um objecto p ssaro pode possuir o atributo cor a qual tem um valor branco com pintas pretas Tanto os atributos como os valores s o n s numa rede sem ntica Os n s dos objectos e os n s dos valores s o ligados atrav s de atributos A figura 4 8 mostra um exemplo destas rela es bem como a terminologia utilizada A principal vantagem deste tipo de representa o reside na associa o entre conceitos que pode ser explicitada atrav s de liga es entre n s Resumindo As redes sem nticas descrevem a rela o entre as entidades que s o representadas pelos n s e 105 Os n s s o c rculos a que est associado um nome e As rela es entre os n s s o representados por arcos que conectam os c rculos e Uma rede sem ntica pode ser vista como uma forma de estruturar o conhecimento e Uma rede sem ntica pode ser utilizada para gerar regras para uma base de conhecimentos OBJECTO ATRIBUTO VALOR Figura 4 8 Objectos atributos e valores iii Regras de produ o As regras de produ o apresentam se como uma forma expedita de representa o do conhecimento em sistemas baseados em conhecimento 104 Este tipo de representa o popular devido a ser de compreens o f cil Devido sua simplicidade estas regras s o utilizadas na maior parte dos
33. pios estruturantes facilmente aplic veis neste dom nio Sistema de Apoio Fia o As escolhas do ambiente computacional bem como o das ferramentas utilizadas no desenvolvimento do prot tipo mostraram ser as adequadas em particular pela facilidade da sua utilizac o por n o profissionais no dom nio da inform tica O objectivo a que nos propusemos foi atingido Isto implementou se um sistema pericial de apoio ao gestor t xtil que permite identificar quais os atributos a que deve obedecer a rama para a produ o de um fio com propriedades pr especificadas ou ent o a previs o das propriedades dos fios dadas as caracter sticas da rama Finalmente conv m salientar que este prot tipo n o deve ser considerado como um produto final dado existirem um certo n mero de par metros que n o foram objecto de an lise nomeadamente aspectos respeitantes ao parque de m quinas utiliza o de fios penteados bem como de fios com mistura de fibras assim poss vel identificar como via de 136 trabalho futuro no dom nio espec fico da utiliza o da Intelig ncia Artificial para a resolu o de sistemas de apoio ao gestor t xtil as seguintes vias Alargamento da base de factos existente utilizando a mesma estrutura acrescentando novos factos bem como mecanismos de actualiza o e compatibiliza o do conhecimento a n vel da base e Desenvolvimento de m dulos de sistemas de equa es para o problema espec fico d
34. seja um factor importante necess rio ter em conta que se utilizarmos fibras compridas estas t m uma tend ncia para se enrolarem no trajecto no interior da turbina No cilindro da entrada as fibras curtas separam se melhor que as compridas fazendo com que se orientem de uma melhor forma no trajecto no interior da turbina Al m deste facto foi provado 43 que a tenacidade de um fio OE diminui com o aumento do comprimento de fibra passando se o contr rio num fio convencional Este facto traduz a import ncia que esta caracter stica tem para a escolha do processo de fia o a utilizar Uma classifica o subjectiva do comprimento pulling est cada vez mais a ser substituida por testes objectivos como o da utiliza o do fibr grafo o qual fornece um gr fico do comprimento de fibra versus percentagem em massa de fibra Um dos valores t picos do gr fico o da determina o do span length a 2 5 sendo este geralmente semelhante ao do comprimento da fibra 31mm obtido pelo pulling O valor calculado com esta percentagem de fibras fibras mais compridas o mais utilizado para afinar a dist ncia entre os cilindros de estiragem enquanto que o span length de 50 uma medida potencial do processo de fia o e da qualidade do fio A classifica o das fibras quanto ao seu comprimento encontra se ilustrado no quadro 2 1 44 Quadro 2 1 Classifica o das fibras de algod o quanto ao comprimento UHML Comprimento d
35. wawo osos osas omoun 1600 n osmos sc omo nas ome mm e ose woas oss snos 00 amoo ro oswa sas ooms amoo osse eea Lu ow nomos 09005 aoo oso amo vo osm sss oros ise osos oa Ap s an lise verifica se que se utilizar os Instrumentos Individuais como t cnica de caracteriza o das fibras obt m se em quase todas as caracter sticas estudadas factores de determina o bastante significativos excepto nas equa es de previs o das pilosidades do coeficiente de varia o do n mero e do coeficiente de varia o do alongamento O coeficiente de determina o r2 situa se entre 0 99 e 0 80 excepto nas equa es de previs o do coeficiente de varia o do alongamento 0 60 na das pilosidades 0 55 e na do coeficiente de varia o do n mero 0 55 Devido ao facto dos valores encontrados para os coeficientes de determina o serem pr ximos de 1 permite nos concluir que os valores obtidos a partir das equa es se aproximam significativamente dos valores observados Se 86 utilizarmos Instrumentos de Alto Volume como t cnica de controlo de rama os valores dos coeficientes de determina o obtidos s o similares s dos Instrumentos Individuais No entanto verifica se um aumento no coeficiente de determina o nas equa es de previs o das pilosidades 0 76 e do coeficiente de varia o do alongamento 0 71 e uma diminui o no caso da
36. 1 x8 ndice de Cor 2 x9 Teor de sujidade x10 Como se pode verificar pela an lise dos quadros os valores das caracter sticas da rama de algod o s o ligeiramente diferentes dependendo do m todo de controlo utilizado Tal diferen a foi tomada em considera o tendo sido efectuado um estudo separado para cada tipo de instrumento de controlo De entre os processo de obten o dos fios foram seleccionados os processos mais comummente utilizados na nossa ind stria processo convencional cont nuo de an is e o processo n o convencional Open end turbina Neste ltimo caso estudaram se os fios produzidos em duas m quinas distintas a OE RU 14 Spincomat e a Autocoro 117 Estes fios ser o a partir deste momento denominados como fio OE1 e fio OE2 Os valores obtidos nos tr s casos foram utilizados na determina o da correla o existente entre eles e a rama que foi utilizado no seu processamento As caracter sticas m dias m xima e m nima encontram se no quadro 3 VI processo convencional e nos quadros 3 e VIII processo n o convencional 71 Quadro 3 VI Caracter sticas do Fio Convencional Coeficiente Varia coefcime varas as uz usa Cosme vainon um os us eve dans Jum foss M ass Jo puoidotsnoom gin soe lues Embora todos estes fios tenham sido produzidos com a mesma rama conv m salientar a diferen a existente entre as propriedades do
37. 110 111 112 150 Coelho Helder A Explora o Artificial da Intelig ncia A Longa Marcha Building Expert Systems ed F Hayes Roth A D Waterman and P Lenat London Addison Wesley Publ Company 1983 Bryant Nigel Managing Expert Systems Chichester John Wiley amp Sons 1988 Edmunds Roberts A Guide to Expert Systems New Jersey Prentice Hall 1988 Nilsson Ulf e Matuszynsky Logic Programming and Prolog Chichester John Wiley amp Sons 1990 Rauch Hindin Wendy B A Guide to Commercial Artificial Intelligence fundamentais and real world applications Prentice Hall 1988 Levine Robert I Drang D E e Edelson B Intelig ncia Artificial e Sistemas Especialistas Aplica es e exemplos pr ticos S o Paulo McGraw Hill 1988 Lazarev Gregory L Why Prolog Justifying Logic Programming for Practical Applications Englewood Cliffs Prentice Hall 1989 Breton Berenger Le Systemes Experts en Gestion Paris Les Editions d Organisation 1989 Brownston Lee Farnell Robert Kant Elaine e Nancy Nancy Programming Experts Systems in OPSS Reading 1985 Rich Elaine Artificial Intelligence Auckland MacGraw Hill cop 1983 Lun V e MacLeod I M The development of a rule based expert system tool for engineering teaching and research Eng Appli of AL 1990 3 June p 145 155 Morgado E M e Martins J P Representa o do Conhecimento Escola Avan ada de In
38. 11189 0 42027 1 03835 0 16278 xo oos Too io I1 LJ T ssmos ooose oo034 TT o9o138 FTN Ex 0 06468 0 00391 0 07704 0 44905 0 1558 1 20561 0 21961 x2 1 63904 313394 0 39392 xs 3105 37 5178 4 64034 13 5182 1 92336 43 7837 21 9625 xa ooasis oososE m o0259e 0 5456 xs 1 49062 0 37124 135033 xs 1023722 x 349959 230963 297455 0 21416 0 01745 0 00163 0 29899 0 8459 0 02106 1 39764 0 1521 0 59725 0 12479 1 91196 E55 0 88459 0 21076 0 02028 1 975 0 19608 0 59508 0 18953 1 90757 0 6324 R2 E 318713 12 499 31 4006 9 23279 20 4982 176 185 106 601 123 871 13 6553 8 16 Equa o 8 Spinlab Processo OE1 sr Du To To Tx xs xe x xs a 180 032 2 37445 2 22072 32 5973 2 1332 137 281 452795 377 184 75 1944 Ixicecip eq pex pq ri 1 LL LL LLLLCL L s 1 Joias oo3e 023948 0 74002 o 41594 2 0937 va ooo2 1 I ooo 90 0668 0 00194 vs oosez Joga Tons 0 62651 s Jooss Tosa THA I du p d L 1l Il Too27 0 0454 DT oa LEO E 0 00167 0 00695 0 00176 0 02126 0 00804 b 1 1004544 0 006 0 32673 0 08056 0 34684 0 12312 0 89953 0 22499
39. 2 5 e a Span Length 50 Quanto ao indice de uniformidade este permite quantificar a dispers o existente na popula o fibrosa do conhecimento geral que quanto melhor for a uniformidade maior ser a qualidade do fio a ser produzido com essa rama e al m disso considerado uma vantagem ter a melhor uniformidade poss vel 52 O valor obtido para a raz o de uniformidade caracteriza a import ncia das fibras curtas na amostra Y 100 50 Percentagem de fibra 25 258 x o ML UHML UQML Comprimento Figura 2 12 Fibrograma 2 4 1 3 Propriedades dinamom tricas das fibras Para a determina o da resist ncia ruptura e do alongamento de fibras podem ser utilizados diferentes m todos Se utilizarmos o Pressley dinam metro de plano inclinado este permite realizar ensaios de trac o a feixe de fibras com a utiliza o ou n o de um espa ador Os valores obtidos com a utiliza o deste aparelho depois de dividido pela massa de fibras testadas fornece nos o ndice Pressley Com a utiliza o de Instrumentos de Alto Volume a massa a ser testada a mesma que foi utilizada para obter o fibrograma Estas fibras v o ser sujeitas a uma carga que as conduz ruptura tra ando desta forma uma curva carga alongamento Al m deste gr fico estes aparelhos fornecem nos outro tipo de informa es tenacidade m dulo inicial energia de ruptura 53 O alongamento de ruptura obtido sempre com a util
40. 3 9 Fina 4 0 4 9 M dia 5 0 5 9 Grossa Muito grossa necess rio relembrar que o valor obtido no ind ce micronaire n o representa por vezes a finura da fibra A figura 2 1 ilustra a rela o existente entre o ind ce micronaire finura da fibra raz o da maturidade e o di metro te rico da fibra 44 200 180 2 160 E E 140 120 Di metro da Fibra pm 100 9 7 08 09 10 11 1 2 Maturidade Figura 2 1 Finura da fibra e Maturidade 2 1 5 Propriedades dinamom tricas das fibras Consideram se como propriedades dinamom tricas a resist ncia e o alongamento Estas s o provavelmente as mais importantes na caracteriza o das fibras de algod o Este facto justifica se pela contribui o destas para o comportamento durante o processo e para as caracter sticas do produto final No caso da resist ncia esta influencia o processo produtivo pois algod es mais resistentes n o d o normalmente tantos problemas e n o formam tantos nepes durante o processo do que os algod es mais fracos O efeito da resist ncia da fibra no processo parece ser pequena mas a realidade que com algod es mais resistentes o processo mais rent vel As diferen as de resist ncias entre diferentes tipos de algod es podem ser atribuidos a diferen as na estrutura e na morfologia destes tais como os ngulos de convolu es e a orienta o molecular A resist ncia da fibra pode ser quantificada com dois tipos de aparelhos
41. A procura em profundidade Figura 4 5 percorre toda a rvore de prova antes de voltar ao inicial para percorrer outro caminho A procura em largura figura 4 6 examina todos os n s de um determinado n vel antes de passar ao seguinte 9595954545 8 1 LETT Figura 4 6 Procura em Largura A procura em profundidade 108 geralmente a utilizada porque desenvolve todas as alternativas para um mesmo contexto De qualquer forma n o se pode apriori afirmar que esta seja a estrat gia de procura ptima Se a rvore de procura particularmente profunda 102 esta t cnica por ser cega poder n o ter em conta solu es alternativas potencialmente mais c leres A procura em largura por outro lado encontra sempre o caminho ideal ptimo De qualquer forma enferma tamb m de um certo n mero de limita es 107 necess rio um aumento de recursos dispon veis ex mem ria O n mero de n s em cada n vel da rvore aumenta exponencialmente com o n mero destes os quais dever o ser todos armazenados em mem ria e O n mero de pe as computacionais infer ncial cresce exponencialmente particularmente se a solu o mais curta demasiado longa uma vez que o n mero de n s que necess rio examinar explode com o tamanho do caminho e Operadores irrelevantes ou redundantes aumentam de uma forma elevada o n mero de n s a serem analisados Este tipo de procura particularmente desaprop
42. E m ng Es MI e 2 SAIS IA E a EIE sal EE ERE E uc cud Be Jn Equa o 2 Instrumentos Individuais Processo OE1 NES EE eic a EPE EMERGE ER q amp P e e c e e 8 E a 38 EEE g BL ie E as RE SHEET S 7 e S 5 ra Ki E pa ee ER FU EE RAR E LIBRI EEE Pis cn EE a 5 515 001530 Equa o 3 Instrumentos Individuais Processo OE2 Equa o 4 Motion Control Processo Convencional 35 HER BB ei ec 1 SDRE ae EE E E 8 sia S Poi E P 8 a ie 515 Bas Ki s s leis 5 19 zi e ime sig MESE 8 IAAT e Be io q Rit Dl SI E S a EL EB Pay BER Fe T EEE 8 IS a E a NNI EE ENS EE AR BR E Sa uA LL 118149 12 a6 Motion Control Processo OE1 5 Equa o 74 o eot di E E E x 9 s s 53 a E E B ME als N ej 5 E 2 50 ea D 5 iz e 3 R v 5 3 E E E se NE 3 RIS 8 SE be Motion Control Processo OE2 Equa o 6 ALLL PPI al lal mz 5 ci ER E RI HR E t ses ERA EE S asl 8 lel 2 lz are al lel Ba Aa 5 5 Ira 18 5 8 ERE AER 1 EI M i 8 7 51 RE T e UE EILEEN E IB RI Li 2 8 SI jz HE EE hei 5
43. Hi Enter eT Compile 8K Compile selected Optimize all Set spy points Clear all spy points v Debug Janela 1 Depois desta selec o aparecer uma janela na qual dever ser escrito a palavra saf Janela 2 para que o programa carregue o ficheiro que cont m informa es sobre as caracter sticas da rama dos fios e dos fornecedores 8 45 Trace M Compile X Etche output X Hold dialog q pe Find solution Qu oem Ca Cancer Janela 2 Ap s se ter efectuado a compila o do programa aparecer no ecr a janela fiar o e o men principal Janela 3 onde s o colocadas seis op es ao utilizador 9 de simula o fio que permite determinar qual a rama apropriada para a produ o de um determinado fio A de simula o rama selec o que dever ser efectuada quando se pretender prever as caracter sticas do fio produzidos por uma determinada rama A do processo de produ o a qual ir permitir declarar inicialmente ou ent o alterar os processos numa nova simula o A do metodo de controlo que permite declarar inicialmente ou alterar qualquer um dos m todos escolhidos numa nova simula o A actualiza o da base de conhecimentos para gravar qualquer altera o base de conhecimentos que se queira preservar depois da utiliza o A sa da do programa Para exemplificar o funcionamento do programa vai se ilustrar a resolu o de v rios exemplos Problem
44. Journal of the Textile Institute 1974 65 10 p 563 564 Fiori Louis A Sands Jack E Little Herschel W e Grant James N Effect of Cotton Fiber Bundle Break Elongation and other Fiber Properties on the Properties of a Coarse and Medium Single Yarns Textile Research Journal 1956 26 7 p 553 564 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 144 Fiori Louis A Brown John J e Sands Jack E Effect of Cotton Fiber Strength on Single Yam Properties and on Processing Behaviour Textile Research Journal 1954 24 6 p 503 507 Brown Hugh M Effect of Cotton Fiber Strength on Single Yarn Correlation of Yarn Strength with Fiber Strength Measured at Different Gage Lengths Textile Research Journal 1954 24 3 p 251 260 Virgin W P e Wakeham Helmut Cotton Quality and Fiber Properties Part IV The Relation Between Single Fibers Properties and the Behavior of Bumdles Silvers and Yarns Textile Research Journal 1956 26 3 p 177 191 Jr H Ramey Lawson R e Jr 5 Worley Relationship of Cotton Fibers Properties to Yam Tenacity Textile Research Journal 1977 47 10 p 685 691 Subramanian T A Ganesh K e Bandyopadhyay S A Generalized Equation for Predicting the Lea Strength of Ring Spun Cotton Yarns Journal of the Textile Institute 1974 65 6 p 307 313 Relationship of Fiber Strength to Yarn Strength Textile Topics 1987 15 12
45. OE2 Os valores obtidos do coeficiente de determina o e do valor F de Snedecor quando o processo de produ o Spincomat encontram se no quadro 3 XXII Utilizando os Instrumentos Individuais os coeficientes de determina o s o de uma maneira geral superiores a 0 90 excepto nas equa es de previs o do coeficiente de varia o do n mero do fio 0 72 e no coeficiente de varia o da resist ncia 0 77 Se utilizarmos o Motion Control os valores s o semelhantes embora haja um aumento no coeficiente de determina o No caso do coeficiente de varia o do n mero este de 0 79 e o coeficiente de varia o da resist ncia de 0 78 Utilizando o Spinlab obtem se valores semelhantes aos restantes embora o valor do coeficiente de determina o da equa o de previs o do coeficiente de varia o do n mero seja de 0 70 e do coeficiente de varia o da resist ncia seja de 0 79 Quadro 3 XXII Coeficientes de determina o e valores do F Snedecor obtidos no fio Paes EE eg eg rn xe oma sen ome s27 ossos mom xs ones cem ome zs om a09 xs ome sem omne na coos asss oes sso oss sess oorno eus mucosa modus eT ro ossos ouo osse meo seem vo 0 93819 0 96158 92 59 0 94921 61 17 Exec ux ludi ss cd 3 2 3 2 Coment rios sobre a previs o das propriedades dos fios Tal como no caso anterior recorreu se utiliza o dos coeficiente
46. R Open End Spinning Textile Institute Manchester 1978 Brockmann K J Mecanismos de la hilatura por friccion OE Bulletin Textil International Hilanderia 1985 3 p 19 59 Short staples spinning systems possibilities and limitations Textile Month 1984 September p 12 23 Fisher J Parallel yarns in the carpet manufacturing industry Textil Praxis International 1985 41 7 Keller H A e Nakara T El nuevo procedimento japon s para hilar OE con toberas neum ticas Bulletin Textil International Hilanderia 1985 7 p 407 408 M quinas instaladas Fia o Folha T xtil 1984 p 43 Gutknecht Justin The practical influence of breeding programmes upon fibre properties Textil Praxis International 1987 42 11 p XX XXIL Feaster Carl V Cotton breeding trends for improving fiber quality and production relationships Textil Praxis International 1987 42 2 p I V Mayfield Willian The effects of ginning on cotton fiber quality Melliand Textilberichte English 1989 70 4 p E93 E94 Werber Frank USDA program gears to improve cotton quality Textile World 1988 138 4 p 50 52 New Ginning Techniques For Improving Fiber Quality Textile Topics 1988 16 10 The effects of Lint Cleaning on Fiber and yarn Quality Textile Topics 1992 20 5 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 146 Schenek Anton e Janetzky Isabel T
47. SAF prototype was implemented using the programming languages PROLOG and C The knowledge base uses a framework shell FLEX Forward Logical Expert Systems that interfaces with PROLOG programming language The system can be used either to predict the characteristics of the yarn according to those of the available raw materials or to select the raw materials adequate to produce yarn with specific characteristics In this case and after having identified the desired characteristics of the raw materials the system searches its knowledge base looking for already defined materials with similar ones within a certain degree of confidence If there are any the system provides a complete description of those materials including technical specifications suppliers and predicts the characteristics of the yarn that could be obtained Otherwise the system will search for previous cases where yarn with the desired characteristics has been produced and will report which raw materials have been used the knowledge base includes historical data referring to previous spinning processes PALAVRAS CHAVE An lise Estat stica C Cont nuo de An is Fios Flex Instrumentos de Alto Volume Modelos Matem ticos Motion Control Open End Turbina Prolog Ramas Regress o linear Spinlab Sistema de Apoio Fia o Sistemas Pericias KEY WORDS C Cotton Fibers Expert Systems Flex HVI Linear Regression Individual Instruments Mathematical Model
48. Volume se relaciona negativamente com a percentagem de fibras curtas Al m deste factor verificou se que quando existe uma correla o entre a percentagem de fibras curtas com o processo ou ent o com as propriedades dos fios existe sempre uma correla o do ndice de uniformidade do comprimento com os mesmos o qual igual em valor absoluto mas de sinal contr rio Estudos efectuados demonstram que a percentagem de fibras curtas tem um efeito elevado no desempenho do processo 48 podendo estas ser respons veis pelo aparecimento 41 de irregularidades e altera es na qualidade do fio 2 1 4 Par metros de finura da fibra A fibra de algod o constitu da por v rias paredes celul sicas e um l men O indice de maturidade uma medida relativa da espessura da parede da fibra 49 dependente esta da deposi o de celulose na superf cie interna da fibra de algod o O desenvolvimento das paredes do algod o d se em duas fases distintas a primeira o desenvolvimento em 14 comprimento seguindo se o desenvolvimento na largura 50 Contudo as condi es de crescimento tempo de colheita ataques de doen as podem impedir o algod o de atingir a sua maturidade m xima obtendo se desta forma uma fibra imatura Estas fibras imaturas por vezes chamadas de mortas mesmo com um comprimento normal mostram pouco ou nenhum desenvolvimento da parede secund ria e depois da abertura da c psula estas aparecem com a forma de fi
49. XXIV Taylor Robert A Cotton tenacity measurements with high speed instruments Textile Research Journal 1986 56 2 p 92 101 Egbers Gerhard What does the textile industries expect from the testing of raw materials Textil Praxis International 1990 45 4 p XXII XXIII Miles Lewis Bale manegement and cotton fibre testing Textile Month 1991 June p 39 47 Backe Everett E Effect of short fiber content in cotton on plant performance and quality Textile Research Journal 1986 56 2 p 112 115 TH J D Bargeron Preliminary investigation of the length measurement of cotton fibers with the Peyer Texlab System comparability and repeatability Textile Research Journal 1986 56 2 p 121 123 Hemstreet J M e Krowicki R S Analysis of known fiber arrays by the Peyer Texlab System Textile Research Journal 1991 61 4 p 223 226 A study of neps and their origin Textile Topics 1990 18 6 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 149 Farber Christoph Langheinrich Dieter e Neuhaus Ludwig The importance of the trash and dust test for processing fine rotor yarns of high quality Melliand Textilberichte English 1991 72 4 p E99 E102 Kleinhanst E New testing equipment for measurement the hairiness of yarns Textil Praxis International 1985 40 4 p X XI Barella A e Manich A M Influence of cotton properties on yarn
50. caso anterior e dada a estrutura do fio ser semelhante ao Observarmos as equac es verifica se que o comportamento destas explicado principalmente pelas propriedades dos fios embora aparecam casos como o do alongamento e do coeficiente de varia o da massa linear onde a percentagem de contribui o das fibras superior s da do fio ao utilizarmos o Motion Control e o do coeficiente de varia o do alongamento se utilizarmos o Spinlab Fazendo uma an lise geral verifica se que Os processos de produ o fazem com que haja contribui es diferentes das vari veis para a defini o de uma determinada caracter stica Este facto n o totalmente inesperado pois a constru o do fio n o efectuada da mesma forma principalmente se utilizarmos o processo convencional onde a estiragem efectuada por meio de solainas e a tor o inserida do exterior para interior e no processo n o convencional open end turbina onde a estiragem efectuada por meio de um cilindro abridor desfibrador e a tor o inserida do interior para o exterior Nos processos de controlo verifica se em alguns casos a exist ncia de vari veis com uma contribui o id ntica Contudo para a determina o de par metros nomeadamente os que dizem respeito massa linear e s propriedades dinamom tricas as contribui es n o s o as das mesmas vari veis Existem certos casos em que a diferen a das contribui es pode ser explicada pela determina
51. check 100 40 20 300 Alongamento on UA check 120 40 20 300 Comprimento on UC check 140 40 20 300 Indice de uniformidade on UT check 160 40 20 300 Micronaire on UM check 180 40 20 300 Reflect ncia on URF check 200 40 20 300 Grau de Amarelo on UG check 220 40 20 300 Indice Cor I on UC1 check 240 40 20 300 Indice Cor 2 on UC2 Botao and asserta utilizapr_sp UR UA UC UI UM URF UG UC1 UC2 Na visualiza o foi utilizada a instru o fw formatted write Esta primitiva escreve a lista de termos para a janela indicada para a sa da de acordo com a lista de campos descritos na format list action escreve fio ramas base A doecho and echo Caracter sticas do fio produzido and echo and and echo Caracter sticas do fio produzido com esta rama A and fw fiar o u 28 10 2 alfane alfane calculado andecho and fw fiar o u 28 f 10 2 numero do fio numero do calculado andecho and fw fiar_o u 28 10 2 cyNe cvNe_calculado andecho 9 and fw fiar_o u 28 f 10 2 resist ncia fio resist ncia fio calculado andecho and fw fiar o u 28 10 2 f cvresist ncia cvresist ncia calculado andecho 3 and fw fiar o u 28 f 10 2 alongamento fio alongamento fio calculado 133 andecho 9 and fw fiar o u 28 10 2 cvalongamento cvalongamento calculado andecho 3 and fw
52. de fibra Esta caracter stica da fibra importante pois influencia o limite de fia o 42 resist ncia do fio espessura toque do produto pilosidade 45 e produtividade principalmente no caso da fia o convencional pois na fia o open end de turbina este par metro n o tem uma import ncia t o significativa Esta caracter stica tem um papel importante no processo pois n o controlada positivamente durante a estiragem sendo ent o designadas por fibras flutuantes O valor destas torna se importante pois um aumento nas fibras curtas ou flutuantes vai fazer com que o n mero de quebras durante o processo aumente bem como a percentagem de desperd cios e a tor o inserida causando uma deteriora o nas propriedades do fio Na maioria dos casos a propor o de fibras curtas especificada como uma percentagem do peso das fibras mais curtas que 10 11 12 ou 12 5 mm 46 O limite ainda n o se encontra padronizado mas a m dia indica valores da ordem dos 12 ou 12 5 mm Um aumento na quantidade de fibras curtas 46 pode causar um aumento na percentagem de desperd cios uma menor resist ncia no fio bem como um aumento na irregularidade 47 Para que este par metro possa ser facilmente quantificado foi estudado um m todo alternativo que o relaciona com o ndice de uniformidade do comprimento da fibra 24 Chegou se conclus o que o ndice de uniformidade do comprimento determinado com os Instrumentos de Alto
53. de part culas Resist ncia da fibra Teor de sujidade Alongamento da fibra Comprimento de fibra Indice de uniformidade do comprimento Micronaire Reflect ncia Grau de amarelo Indice de cor1 Indice de cor2 Vari vel dependente M dia de Y Vari vel Y indice i Estimativa da vari vel Y Coeficiente de tor o Pontos grossos Nepes Pilosidades N mero do fio Coeficiente de varia o do n mero Resist ncia do fio Coeficiente de varia o da resist ncia Alongamento Coeficiente de varia o do alongamento CVUster Pontos finos Somat rio dos dos desvios em Y Somat rio do quadrado dos desvios em Y 1 INTRODUCAO 1 1 Objectivos O objectivo central deste trabalho a concep o e implementa o de um Sistema de Apoio Fia o SAF Figura 1 1 que auxilie o gestor t xtil no sentido de seleccionar mais rapidamente as caracter sticas da fibra t xtil rama de algod o a utilizar para obter um fio com boa qualidade obedecendo a um certo n mero de especifica es a um baixo custo bem como o de prever as caracter sticas de um fio com a utiliza o de uma determinada fibra rama de algod o Figura 1 1 Objectivos do SAF O trabalho de investiga o subjacente elabora o desta tese desenvolveu se em tr s fases Numa primeira fase reviu se a documenta o e a literatura existente sobre os dom nios presentes na actividade da Fia o Foram assim analisados os aspectos relacionados co
54. de ruptura do fio s o 51 capacidade de migra o da fibra no fio este factor respons vel pelo aumento de tens o na fibra A finura da fibra o aumento de tens o na fibra proporcional superf cie da sua sec o transversal enquanto que a resist ncia ao deslizamento proporcional ao per metro e desta forma ao raio da fibra Consequentemente quanto maior for o raio da fibra maior ser a tend ncia para que a tens o da fibra se sobreponha s for as de atrito para resistir ao deslizamento Por outras palavras quanto mais fina for a fibra mais resistente ser o fio O n mero de fibras na sec o transversal do fio este vai afectar a press o gerada nos pontos de contacto com as restantes fibras Da equa o 2 11 verifica se que o n mero de fibras existentes num fio dependente do t tulo destas e do fio Desta forma para uma dada finura da fibra a finura do fio afectar a resist ncia 2 3 2 4 Irregularidades de massa A irregularidade do fio isto a varia o de massa por unidade de comprimento considerado como sendo um factor importante e cr tico As irregularidades podem ser encontradas em qualquer fase do processo t xtil isto estas aparecem em mantas fitas mechas e nos fios O comprimento e o di metro da fibra 63 s o das propriedades mais importantes para a determina o do comportamento das fibras no processo de fia o existindo uma elevada correla o entre a irre
55. do processo 78 convencional Neste caso ao contr rio do que acontecia quando se analisou o percentagem de part culas processo OE1 conseguiu se obter a equa o de regress o Se o controlo das propriedades das fibras for efectuado com a utiliza o de Instrumentos de Alto Volume Motion Control os valores obtidos para os coeficientes de determina o variam entre 0 82 e 0 98 no caso do fio convencional Nos fios produzidos pelo processo n o convencional os coeficientes apresentam uma maior gama variando estes entre 0 79 e 0 99 no fio OE1 e entre 0 71 e 0 98 no OE2 A semelhanga do que aconteceu nos Instrumentos Individuais os coeficientes de determina o aumentaram significativamente quando se introduziram como vari veis independentes as caracter sticas das fibras Os valores do coeficiente de determina o e do F de Snedecor encontram se no quadro 3 XIV Quadro 3 XIV Coeficientes de determina o e o valor F de Snedecor para o Motion Control ee ee f a ose uoo ommo Joss Loss Joss ego us omo ases osm ia aseo isu ones as om us seus mm ogee mme ovens mum osm mm o 0 97762 7 Ao utilizarmos o Spinlab como m todo de controlo obtiverem se em quase todas as caracter sticas estudadas factores de determina o semelhantes excepto no alongamento e no indice de uniformidade em que o valor obtido muito mais baixo
56. dos meios inform ticos em todo o processo t xtil Com a introdu o de tecnologias designadas por Intelig ncia Artificial tem se procurado alargar essas perspectivas O prot tipo que se implementou pretende ser mais uma contribui o para o aux lio tanto do gestor como do t cnico t xtil O Sistema de Apoio Fia o definido como sendo uma ferramenta de apoio ao t cnico t xtil ligado fia o Procurar se Prever as caracter sticas da rama necess rias para a produ o de um fio com base numa especifica o pr definida e Indicar a rama face s caracter sticas de um fio e Designar o fornecedor e Imprimir os resultados da rama calculada e Procurar na base se existe algum fio j produzido com as mesmas caracter sticas que as especificadas e Prever as caracter sticas do fio com base em propriedades das ramas Depois de se terem mencionado as funcionalidades do sistema conv m referir algumas das limita es da implementa o actual Uma das maiores limita es a da n o actualiza o da base de conhecimentos Este facto devido a um bug na ferramenta de base FLEX De qualquer forma na estrutura do sistema contemplou se esta situa o estando presente a estrutura necess ria a actualiza o desde que a vers o do FLEX permita As justifica es para a implementa o do SAF Sistema de Apoio Fia o isto para o desenvolvimento de um sistema capaz de responder em temp
57. e a que a fibra atinja sua ruptura causando deteriora o no processo de fia o e na qualidade do fio No quadro 2 IX apresenta se uma classifica o do algod o quanto s impurezas Quadro 2 IX Classifica o do algod o quanto percentagem de impurezas Classifica o do algod o pu 20 40 A quantidade e a natureza da mat ria estranha micro poeiras em particular tem uma grande import ncia na fiac o open end de turbina e nas propriedades dos fios pois aqueles causam um dep sito na turbina o qual vai interferir com a forma o do fio na turbina Impurezas localizadas no interior da turbina podem levar ao aparecimento de um defeito peri dico com um comprimento de onda igual ao per metro da turbina 44 Poeiras libertadas durante o processo p em outro tipo de problema o qual se 22 encontra relacionado com a sa de dos oper rios Part culas de poeiras mais pequenas do que 15um chamadas poeiras respir veis s o de particular import ncia neste caso no entanto com a utiliza o de novas tecnologias este problema encontra se resolvido salvaguardando se a sa de dos oper rios 2 1 8 Ceras e gorduras As ceras do algod o que se encontram presentes principalmente na superf cie da fibra na parede prim ria cut cula t m um efeito ben fico durante o processo de fia o Um algod o tipicamente maduro contem cerca de 0 6 de ceras variando este valor de 0 4 a 1 3 A quantidade de cera por unidade
58. equa o de previs o do coeficiente de varia o do n mero 0 38 no Motion Control Utilizando o Spinlab os valores s o semelhantes aos dos Instrumentos Individuais 3 2 3 1 2 Processo n o convencional OE1 Quando se utiliza como padr o o fio produzido num sistema n o convencional OE RU 14 Spincomat os resultados que se obt m quando as caracter sticas da rama s o analisadas em Instrumentos Individuais s o os seguintes As equa es apresentam um coeficiente de determina o que varia entre 0 74 e 0 99 embora na maior parte das caracter sticas estudadas o seu valor seja superior a 0 90 Se os ensaios de rama forem efectuados num sistema Motion Control os resultados obtidos s o os seguintes Os coeficientes de determina o variam entre 0 66 e 0 99 embora na maior parte das caracter sticas estudadas o seu valor seja superior a 0 90 Se utilizarmos o Spinlab como t cnica de controlo os valores obtidos para os coeficientes de determina o apresentam um intervalo de varia o situado entre 0 80 e os 0 99 No quadro 3 XXI apresentam se os valores obtidos no conjunto dos sistemas de equa es determinadas do coeficiente de determina o e do valor de F 87 Quadro 3 XXI Factores de determina o e valores de F Snedecor obtidos no fio OE1 Pe IAS r ossos suas opes opes seuss up 1576 225 m Y Y4 Y5 Y6 10 3 2 3 1 3 Processo n o convencional
59. forma a optimizar alguns dos processamentos como a resolu o do sistema de equa es Desta forma o SAF tem uma chamada a um m dulo exterior implementado em retornando os valores calculados ao m dulo original O ltimo m dulo a base de factos suporta toda a estrutura informacional necess ria ao funcionamento do sistema A reside toda a informa o dispon vel e necess ria propriedades das fibras propriedades dos fios dados dos fornecedores para processamento bem como as regras que determinam a ac o a ser desencadeada Selec o e despolotamento das equa es em fun es das op es tomadas i m fiar_p fiar bc expciO rsrc expc9 rsrc expotrsro expel2 rsre Figura 4 14 Ficheiros existentes no SAF Fisicamente o c digo do SAF est separado em ficheiros distintos fiar p neste ficheiro encontram se inseridas todas as regras e procedimentos necess rias execu o do SAF Os m dulos de interface e os modelos de tratamento encontram se neste ficheiro fiar bc neste ficheiro encontram inseridos todos os factos dados relacionados com a resolu o de um problema em particular Isto sob a forma de enquadramentos foram armazenados os valores das caracter sticas do algod o do fio e do mercado Este ficheiro cont m a base de factos do sistema Fontes Estes ficheiros s o c digo objecto das rotinas de resolu o de sistemas de equa es em C 4 2 3 1 Pormenores de impleme
60. gt Fp n p 1 1 q Al m destes par metros estat sticos necess rio determinar as contribui es de cada uma das vari veis independentes para o c lculo da vari vel dependente dado o valor das 67 grandezas em quest o ser muito diferente Para tal calculou se o valor Bj isto coeficiente de regress o padronizado Este definido como Bi aj xi 3 18 oy Multiplicando o coeficiente de regress o aj pela raz o entre o desvio padr o da vari vel independente ox o desvio padr o da vari vel dependente Gy teremos um Coeficiente adimensional o qual torna vi vel conclus es sobre a import ncia de uma dada vari vel na equac o Depois se terem apresentado alguns dos conceitos te ricos que ir o ser utilizados ao longo deste estudo e neste caso devido ao facto de se tratarem de um elevado n mero de vari veis optou se por efectuar uma regress o por fases Neste caso necess rio encontrar uma equa o emp rica que os relacione e que satisfa a simultaneamente dois crit rios tenha um valor elevado do r2 e utilize unicamente as vari veis independentes mais importantes Os m todos mais utilizados para efectuar estes c lculos s o 96 Todas as regress es poss veis Elimina o de tr s para a frente backward Selec o da frente para tr s forward Regress o por escada stepwise O m todo utilizado foi o Backward o qual inicia a sua itera o utilizando todas as vari ve
61. is 23 and alongamento fibra is 5 and comprimento fibra is 1 and indice uniformidade is 45 and fibras curtas is 8 and micronaire is 4 and resist ncia pressley is 85 6 and percentagem de particulas is 1 123 and serve is f Convem salientar que os valores introduzidos s o registados da mesma forma e na mesma hierarquia de instances que os valores preservados na base o que facilita posteriormente o seu tratamento O segundo exemplo apresenta a estrutura dos valores que se encontram na base no caso dos Instrumentos Individuais Motion Control e Spinlab instance ii pioneer pr80w is a instrumentos individuais resist ncia fibra is 23 26 and alongamento fibra is 5 27 and comprimento fibra is 0 962 and indice uniformidade is 45 40 and fibras curtas is 8 15 and micronaire is 3 62 and resist ncia pressley is 85 6 and percentagem de particulas is 1 1 instance valores introduzidos mc isa motion control resist ncia fibra is 23 00 and alongamento fibra is 6 18 and comprimento fibra is 0 973 and indice uniformidade is 79 0 and micronaire is 3 60 and reflectancia is 81 50 and grau de amarelo is 9 35 and indice de corlis 11 and indice de cor2is1 and leaf is 20 instance sp dpi acala90si is a spinlab resist ncia fibra is 27 60 and alongamento fibra is 5 60 and comprimento fibra is 1 030 and indice uniformidade is 81 00 and micronaire is 4 10 and reflectancia is 75 60 124 and grau_de_am
62. janelas de introdu o dos diferentes valores 8 48 Passo 5 Introdu o dos valores das propriedades do fio introduza por fever o valor do coeficiente de tor o Janela 7 Introduze por fevor o valor do numero do fio 7 B Janela 8 Introduza por favor o valor do CU do numero Introduza por fevor o valor do resist ncia do fio Janela 10 introduzs por favor o vsior do CD de resist ncia Janela 11 14 Introduza por favor o valor do CU Uster 7 24 Janela 12 Introduza por favor o valor do CU do alongamento 7 x Janela 13 Introduze por favor o valor do alongamento E Janela 14 8 49 3 50 Introduza por favor o valor dos pontos finos Janela 15 Introduza por favor o valor dos pontos grossos 7 Janela 16 Introduza por favor o valor dos nepes 7 Janela 17 Introduza por fever o valor des pilosidades 7 Janela 18 asi Passo 6 Selec o das propriedades a pesquisar na base Escolhe os propriedades da reme que quer considerer na pesquisa base de conhecimentos E Resist ncia R Alongamento Comprimento Indice de uniformidade i Fibras curtas Micronaire Dd Percentagem de particulas ee Q1 Janela 19 Passo 7 Introdu o do valor percentual 15 relativo ao intervalo de procura na base de conhecimentos
63. mero das proposi es pode gerar uma explos o combinat ria originando uma degrada o do comportamento do sistema ii Redes sem nticas Este tipo de representa o foi desenvolvido por Quillan e Raphael em 1968 107 As redes sem nticas foram designadas primeiramente como um forma de representar o significado das palavras Neste tipo de representa o a informa o tem a forma de um conjunto de n s ligados entre si por um conjunto de arcos rotulados 1 os quais representam a rela o existentes entre os n s Os n s descrevem factos como objectos f sicos conceitos ou situa es e os arcos as rela es as rela es entre estes Entre estas s o de mencionar 100 104 rela o UM Indica que o objecto pertence a uma classe maior Este tipo de rela o normalmente chamada de rela o taxin mica e rela o TEM UM Indica uma rela o de pertence O objecto de um n e rela o CAUSADO POR Indica uma rela o casual e rela o DEFINI O Define um valor para o objecto A figura 4 7 mostra um exemplo de uma rede sem ntica simples VEICULO A MOTOR UM Figura 4 7 Rede Sem ntica Simples Um objecto numa base de conhecimentos pode ser uma entidade f sica ou conceptual Esta entidade deve ser definida no sistema pericial Um objecto geralmente possui caracter sticas que o descrevem de alguma forma descri o chamamos atributo Um atributo pode indicar cor forma tamanho
64. metros ainda n o quantificados A determina o da percentagem de fibras curtas um dos factores que neste momento ainda n o pode ser quantificado pelos Instrumentos de Alto Volume Estudos 55 efectuados 78 mostram que esta caracteristica desempenha um papel importante no processo de fia o bem como na qualidade do fio A sua determina o pode ser efectuada no Peyer AL 101 78 80 Tal como acontece com a percentagem de fibras curtas tamb m o n mero de nepes um factor n o qualific vel nestes aparelhos Ao longo dos anos a quantidade de nepes 81 foi determinada de variad ssimas formas Uma das primeiras foi a de retirar uma amostra da rama e o t cnico fazia a separa o das fibras e dos nepes contando os Outro dos m todos o de retirar um pouco de manta de carda e contar os nepes existentes Actualmente a Uster fabricou um instrumento que nos d esse valor com elevada precis o e em pouco tempo A an lise efectuada pelo AFIS N 59 82 fornece nos os seguintes resultados O tamanho da amostra em gramas N mero de nepes na amostra Tamanho m dio dos nepes como uma medida do di metro N mero de nepes por grama Valores m dios do n mero de nepes e do tamanho destes Desvio padr o e coeficiente de varia o destes par metros 2 4 2 Controlo do fio Depois de se ter produzido o fio necess rio control lo para verificar se corresponde s especifica es 2 4 2 1 Resist ncia A r
65. mico 2 3 2 1 Massa linear Na ind stria t xtil em vez de se determinar com exactid o a sec o do t xtil linear utiliza se a massa linear para definir este par metro Para se especificar a massa linear s o hoje em dia utilizados diferentes sistemas 1 Massa por unidade de comprimento Este o m todo directo onde quanto maior for o valor obtido maior a sua sec o 38 2 Comprimento por unidade de massa Este o m todo indirecto onde quanto maior for o valor obtido menor a sua sec o No sistema directo aparecem nos dois tipos de sub sistemas tex a que corresponde a massa do comprimento de um quilometro de material fibra ou fio denier de a que corresponde a massa obtida para um comprimento de 9000 metros de material fibra ou fio No sistema indirecto aparecem nos dois tipos de sub sistemas N mero ingl s Ne a que corresponde o n mero de meadas de 840 jardas necess rias para obter o peso de uma libra Uma forma expedita para a sua utiliza o a express o 2 12 Ne 0 59 oi 2 12 N mero m trico Nm a que corresponde o comprimento em metros necess rio para se obter um peso de 1 g O sistema internacional de medida de massa linear o tex embora na ind stria algodoeira seja ainda usual a utiliza o do n mero ingl s Ne 2 3 2 2 Tor o O objectivo da tor o o de promover a uni o das fibras no fio de maneira a torn lo coeso por meio da gera
66. minima de 100 CV 2 6 onde n m dia do n mero de fibras na sec o do t xtil unidimensional 29 mas pelo facto da irregularidade da sec o das fibras utilizadas o coeficiente de varia o m nimo deve ser o da rela o de Martindale isto CV a 2 7 onde K Constante fun o da fibra 1 06 no caso do algod o Se utilizarmos somente uma fita com uma irregularidade CV com uma dada estiragem E a irregularidade desta sa da ser aumentada de VE ou seja 64 CVs CV x VE 2 8 Ao contr rio se efectuarmos dobragens D em diversas fitas com um coeficiente de varia o CV em cada fita a irregularidade da fita resultante ser CV ma 2 9 Com a utiliza o de dobragens e estiragens simult neas consegue se obter um coeficiente de varia o que se traduz na equa o 2 10 CV 90 CV x 9 E 2 10 A dobragem permite uma compensa o estat stica das irregularidades m ssicas pontuais das fitas alimentadas a qual atenua principalmente as irregularidades a curto termo mas em todo o caso n o poder diminuir as irregularidades peri dicas Com a dobragem das fitas h apenas uma pequena probabilidade que as partes finas v o coincidir todas bem como as partes grossas Pelo contr rio estas tem tend ncia para se distribuir compensando se desta forma umas s outras A regulariza o da fita vai depender do n mero de fitas que v o ser conjugadas Esta du
67. no men principal depois de termos efectuado a resolu o do Problema 1 os passos ser o os seguintes Passo 1 Selec o de metodos de controlo Janela 3 Passo 2 Escolha de Spinlab Janela 4 8 56 Passo 3 Selec o de processos de produ o Janela 3 Passo 4 Escolha de OE2 Janela 5 Passo 5 Selec o de Simula o fio Janela 3 Passo 6 Selec o de novos valores Janela 6 Passo 7 Introdu o das caracter sticas dos fios Janelas 7 18 Passo 8 Selec o das propriedades a pesquisar na base Janela 19 Passo 9 Introdu o de 10 como percentagem de procura Janela 20 Neste caso e dado que n o foi encontrada nenhuma rama com as caracter sticas pretendidas o utilizador deparar com os resultados impressos na figura 5 simula o fio Spinlab OEZ N o existe nenhuma rama nesta base capez de produzir us fio com as caracteristicas desejadas Procura iniciada a 0 X Proouwre finalizada amp 10 d Yalores de rama calculados Os valores de rama oelouledos utilizando o Spinlab s o os seguintes resist ncia fibra oN tex 25 16 alongamento 5 86 oowprimento de tibre 0 91 indice uniformidede Y BA nioronsire unidedes 3 62 reflectencia WR 74 12 grau de anarelo Unidsb 8 45 indice de cori 37 79 indice de por2 4 54 ara ess cr tto ctt Figura 5 Depois de se premir o continuar aparecer o Janela 22 no qual se pode seleccionar a procura de fios
68. ooce 1 1 1 14 1 ae be UN x 071952 0 18059 0 11029 0 1622 04056 0 135 0 0957 0 12957 FINIT E ETE M 7 S RR pa 0231 x4 1 10588 0 9727 047797 EEE ETE IIS 1 0601 0 76541 0 3468 o ES EEE RE NE ET Er 8 22 Coeficientes de regress o padronizados Motion Control e Processo OE2 Equa o 6 0 25811 0 m ETE rper EE 02244 021271 03122510 en 112 eaman 0 6854 0 22747 RS RES x1 f Joss0n 1024616 0 10691 09353 LAOS pq 2p ial as E SL 557 losers Gee odo 079535 21969 0 5448 0 66385 0 3889 0 83733 Sf soos osm ans 056887 x7 0 5448 0 22515 0219 10114211 0 15181 ps 45 0 7714 08621 1 18751 Soest oat po do ove 0 79 061898 0 65504 0 67831 010172 8 23 Coeficientes de regress o padronizados Spinlab e Processo Convencional Equa o 7 sec au o s xo x xs 1x O po 1079489 1 1 025575 0 44149 023926 s p Epp peers p lose lomo 1 1 y6 021682 01907 03528 oas 021892 E E E y8 15389 0 64364 0 5608 069033 0 3397 0 3103 0 3371 Ds Loss po amp Ep 1 PE E A RES GET CR ES pulo 066632 0 5906 03405 046603 PEA CON RE A O E E ESA de 4 ema p3 o4gaif 1 0 65296 0 60428 0 2306 0 1232 0 2762 0 9598 p4
69. popula es interessadas Essas suposi es que podem ser verdadeiras ou falsas s o denominadas hip teses estat sticas e geralmente consistem em considera es acerca das distribui es de probabilidades das popula es As hip teses formuladas com o intuito de serem rejeitadas s o denominadas de hip teses nulas e representam se normalmente por Ho Os processos que habilitam a decidir se se aceitam ou rejeitam as hip teses ou a determinar se a amostra observada difere de modo significativo dos resultados esperados s o denominados testes de hip tese ou de signific ncia Neste caso podem ser admitidos dois tipos de erros i Se a hip tese nula for rejeitada quando esta verdadeira diz se que foi cometido um erro Tipo I ii Se a hip tese nula aceite quando deveria ser rejeitada diz se que foi cometido um erro Tipo II Ao testarmos uma hip tese estabelecida a probabilidade m xima com a qual se sujeitar a correr o risco de um erro Tipo I denominada n vel de signific ncia do No estudo efectuado utilizou se este factor para testar a hip tese de que todos os par metros s o zero excepto o aq isto 91 95 Hg a17817 ap 0 A an lise da vari ncia quantifica nos o valor de F atrav s da equa o 3 17 rd F 3 17 xo i n p 1 Ao valor calculado e associado o grau de signific ncia necess rio compar lo com o valor tabelado de Fp n p 1 1 a A regi o critica F
70. posterior elaboracion condiciones solicitadas a los productores comercio e industrias Bulletin Textil International 1988 3 p 65 74 Symposim on cotton testing and spinning technology Textile Topics 1987 16 2 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 147 Balasubramanian P Relation between maturity and micronaire Textile Research Journal 1989 59 10 p 634 Thibodeaux Devron P e Price John B Reference method for determination of the maturity of cotton fibers Melliand Textilberichte English 1989 70 4 p E95 E96 Dever J K e Gannaway J R Influence of cotton fiber strength and fineness on fiber damage during lint cleaning Textile Research Journal 1988 58 8 p 433 439 Neves Jos S Ferreira A Irregularidade dos Fios T xteis sua medi o e an lise Porto 1960 Furter R e Douglas K Automation in cotton fibre testing Textile Month 1991 April p 29 36 Furter Richard e Frey Manfred Analysis of the spinning process by measurement of the number and size of neps Melliand Textilberichte English 1991 72 7 p E208 E210 Muller Michael HVI cotton fibre inspection use methods and problems Textile Month 1991 May p 42 43 Schwartz Michael Microprocessors in spinning preparation Textile Month 1989 June p 35 37 Oxtoby Eric Spun Yarn Technology Kent Butterworths 1987 Bertheux Brigitte e Drean Jean Yv
71. produzidos isto ser efectuada uma pesquisa na base onde se encontram as caracter sticas dos fios bem como os algod es que o produziram de 8 51 modo a conseguir se obter um fio 14 produzido com caracteristicas semelhantes ao que foi introduzido pelo operador Se for selecionado o sair o men seguinte ser o principal Janela 3 Escolha Janela 22 Ao seleccionarmos procura de fios produzidos na janela fiar_o poder visualizar se a figura 6 ou 7 Se n o for encontrado na base nenhum fio com caracter sticas semelhante ao introduzido na janela fiar o impresso o que mostra a figura 6 ptio Mo foi encontrado na BC nenhum fio Figura 6 Se ao fazer a pesquisa nos diferentes fios existentes na base encontrar um fio na janela de sa da ser impresso a rama que j produziu esse fio figura 7 ptio Jara Pama que j produziu fio com as oerwoteristioas indioedes sp Daywasiterl4Slu Fio emontredo a wea peroentagem de O A partir deste momento e depois de se fazer o continuar estamos no men principal Janela 3 a58 Neste primeiro caso efectou se uma simula o do fio mas se o problema fosse o de determinar quais as propriedades do fio que se obteriam com a utiliza o de uma rama com as seguintes caracter sticas Problema 3 O controlo da rama foi efectuado com Spinlab As caracter sticas obtidas foram as seguintes Resist ncia da fibra 21 6 Alongamento da fibra
72. sejam encontradas Exemplo action tpii sp do utilizapr_sp UR UA UC UI UM URF UG UC1 UC2 and do for every A is some instance of spinlab do lookup resist ncia fibra A Resist ncia fibra and lookup alongamento fibra A Alongamento fibra and lookup comprimento fibra A Comprimento fibra and lookup indice uniformidade A Indice uniformidade and lookup micronaire A Micronaire and lookup reflectancia A Reflectancia and lookup grau de amarelo A Grau de amarelo 127 and lookup indice de cor A Indice de corl and lookup indice de cor2 A Indice de cor2 and do if Resist ncia fibra gt resist ncia fibra calculado 1 perc 100 and Resist ncia fibra lt resist ncia fibra calculado 1 perc 100 or UR is off and Alongamento fibra gt alongamento fibra calculado 1 perc 100 and Alongamento fibra lt alongamento fibra calculado 1 perc 100 or UA is off and Comprimento fibra gt comprimento fibra calculado 1 perc 100 and Comprimento fibra lt comprimento fibra calculado 1 perc 100 or UC is off and Indice uniformidade indice uniformidade calculado 1 perc 100 and Indice uniformidade lt indice uniformidade calculado 1 perc 100 or Ul is off and Micronaire micronaire calculado 1 perc 100 and Micronaire lt micronaire calculado 1 perc 100 or UM is off and Reflectancia gt reflectancia calculado 1 perc 10
73. shell utilizada e por fim apresentada a estrutura adoptada para se fazer a implementa o do SAF Sistema de Apoio Fia o Na terceira s o feitos alguns coment rios ao SAF No cap tulo 5 s o apresentadas as conclus es gerais do trabalho efectuado bem como ser o efectuadas as recomenda es para trabalho futuro 2 POSICIONAMENTO DO PROBLEMA 2 1 Caracteristicas da mat ria prima 2 1 1 Obten o da rama O ponto inicial num processo de fia o s o as ramas utilizadas no seu processo de fabrica o Iremos apenas considerar as caracter sticas da fibra de algod o dado ser esta o objecto de estudo Conv m salientar que o efeito das propriedades das fibras no desempenho durante o processo e no fio dependem do processo utilizado bem como do sistema de fia o e condi es de funcionamento Devido ao facto do algod o ser uma fibra natural as caracter sticas deste s o determinadas por diversos factores tais como 35 variedade rea de crescimento condi es climat ricas tempo e m todo utilizado na colheita bem como a forma como efectuado o descaro amento Um dos primeiros factores mencionados foi a rea de crescimento Tamb m neste campo t m sido desenvolvidos esfor os para que se consiga obter melhoramentos na qualidade do algod o Com os estudos efectuados 35 36 procura se aumentar a qualidade da fibra bem como obter um acr scimo de produ o Outro dos factores importantes que inter
74. sistemas periciais 100 As regras s o declara es que definem rela es entre factos O conhecimento representado atrav s de um conjunto de regras de produ o na forma SE ENTAO isto Uma condi o premissa antecedente que representa um padr o de reconhecimento do sistema pericial e Um resultado conclus o ou consequ ncia que especifica a ac o a ser tomada pelo sistema quando satisfeita a condi o Como por exemplo SE precondi o P ENT O conclus o C SE situa o A ENT O ac o B SE condi es C1 e C2 se mantem ENT O condi o C n o se mantem 106 Resumindo pode se afirmar que um sistema baseado em regras de produ o por conseguinte Modular cada regra define uma pequena e independente parte do conhecimento e Increment vel novas regras podem ser adicionada base de conhecimentos independentemente das regras j existentes e Modific vel Regras antigas podem ser modificadas independentemente das outras regras iv Enquadramentos Frames Contrastando com as regras de produ o o enquadramento uma estrutura de dados que inclui todo o conhecimento acerca de um determinado objecto Este conhecimento organizado numa estrutura hier rquica especial a qual permite avaliar a interdepend ncia do conhecimento Os enquadramentos encontram se relacionados com os estere tipos utilizados no processo de racioc nio 1 104 As entidades com propriedade
75. 0 and Reflectancia lt reflectancia calculado 1 perc 100 or URF is off and Grau de amarelo gt grau de amarelo calculado 1 perc 100 and Grau de amarelo lt grau de amarelo calculado 14perc 100 or UG is off and Indice de corl gt indice de corl calculado 1 perc 100 and Indice de corl lt indice de corl calculado 1 perc 100 or UCI is off and Indice de cor2 gt indice de cor2 calculado 1 perc 100 and Indice de cor2 lt indice de cor calculado 1 perc 100 or UC2 is off then encontrou t and new_slot serve A t else nul end if end for 128 Tal como mencionado anteriormente foram tamb m utilizados na implementa o alguns dos predicados do FLEX como por exemplo o lookup e o new slot os quais implementam o sub sistema das frames enquadramentos Lookup Este predicado l os valores correntes dos atributos de uma frame retornando com os valores numa dada vari vel Nos casos onde n o exista valor corrente os valores que retornar o ser o os de default Neste exemplo o lookup utilizado para que se consigam obter os valores existentes na inst ncias para o caso do algod o A action equa o10 A do lookup resist ncia fibra A Resist ncia fibra and lookup alongamento fibra A Alongamento fibra and lookup comprimento fibra A Comprimento fibra and lookup indice uniformidade A Indice uniformidade and lookup fibras curtas A Fibras curta
76. 00764 0189 Joosef 022 Exp 195738 10 2738 0 862 0 4682 1 E gp ep s p 1 fug ow j Lp jue los 1 4 1 0 1219 0449 02071 0 377 0 3332 TU MM NN C 0 3022 8 40 Coeficientes de regress o padronizados Fio OE2 e Motion Control Equa o 17 en 0 113 0 2117 0 3449 pie o a amp S E amp gj b 5 5 amp z S gs a 5 E Ea q ii E a v Bien amp I E aq M IS 3 5 5 S e SIZE ae eia tA sis Pal e Coil ose 841 Coeficientes de regress o padronizados Fio OE2 e Spinlab Equa o 18 o z a als EBRERERRRRBREERER 8 3 3 5 e s rm 0 0854 Em 0235 04824 doses haa a 33 e 515 BE E 5 KIES EIS Sol ol El Sisi 51515 2 3 o 5 Rita ad sis E3 a e Sa Sis S FAEN aja ais p2 0121 0 1693 ps ANEXO II Manual de utiliza o do SAF Sistema de Apoio Fia o 8 43 Este anexo constitui o manual do utilizador do SAF O objectivo deste n o somente complementar o prot tipo mas tamb m para dar ao utilizador uma descri o da interface existente bem como o modo de o utilizar O prot tipo foi implementado no ambiente Apple Macintosh utilizando se o FLEX shell e o LPA Pro
77. 009 0 18588 2 200775 0 2253 0 02041 2 19825 0 21264 0 46572 0 15437 1 3502 0 57001 E T 0 88848 0 59899 0 90562 0 55392 0 77275 0 98414 0 97559 0 96916 0 82716 se 1 T T D I dl 1 ais 149 Parte C Coeficientes de regress o padronizados das equa idronizados Instrumentos Individuais e Processo Convencional regress o pa Coeficientes de Aa AM Coeficientes de regress o padronizados Instrumentos Individuais e Processo OE1 Equa o 2 n a fo a om Tons bi jose om 1 pl 1 loss 11 hs Joris 1 1 T1 hs 1 logs 1 1 L1 1 RI X S a wt fome hs o Moslo 04669 ws Toss __ 1 0 1397 02054 Coeficientes de regress o padronizados Instrumentos Individuais e Processo OE2 Equa o 3 wj a 2 3 wi 5 p 1 logs fosa Til p2 J024368 isasu 0938 0 86725 pl T I 1 hau reps qp p pp 5 hs qo sines O p yl l 14111 8 o2765 23882 lona o pi 1 Tl loss ll fyio ues lose Joss 1 1 l2 1 0 2964 0 5423 148508 0 8456 l erem 0 3039 0 14462 0 4698 075211 psf 1 EX 0 947 0 12891 0 13956 x4 0 31377 03361 EEE eas E w1 o7687 0 7348 0 829621 bs f Joss o3197 3 Tos
78. 02 0 20961 1 2 44623 E a wi 0 37968 0 12734 MEN W3 Joss TT 0 05921 0 1 5689 IE ___ 0 37269 0 24533 0 02262 0 63295 0 12331 0 49476 103551 2 0 95752 0 83562 0 84977 0 70564 0 90949 0 94833 0 52095 E 122258 35 0425 452512 15 5819 ss 3185 119 306 4 34977 E REA FE SS RE SAN ME E77 ad Equa o 2 Instrumentos Individuais Processo OE1 E vetere ad ja 120 212 11 0533 1 93735 29 8088 5 13039 86 835 31 3332 CPA EE E RS FTT E ff fifa _ wo ee ES CE w toms so o L faso II ve SS IES DSR FARS ET TES Re s E O 17 e L fome O vio 6 0006 0 00839 0 00086 Bu LL _ 93e 0s 0 00146 paz Itesp LL 1 pa fos l essespezsne INN MERE EE EET ba ume sane eees ii amu bes 397469 ws ET r a10 Equa o 3 Instrumentos Individuais Processo OE2 2 tu o pe lu xs wi a 3 99282 11 0534 54 4826 33 5517 5 61577 689 201 31 3332 x To uses To as y2__ 0 04909 000911 0 12037 E I I l Ll l1 sl I l Il I p Oo pol dO peso AS CE RN CR EI SS 2 pol 1 1 Jows W Tocos ooose Toon Tocos fe 0 004 0 0056 Du
79. 1 Tratamento estat stico Para que fosse poss vel efectuar se a previs o das caracter sticas dos fios a serem produzidos com uma determinada rama efectuou se um estudo estat stico semelhante ao anterior Neste caso e devido ao estudo pr vio da rama fio n o foram consideradas como vari veis independentes somente as caracter sticas da rama mas tamb m as caracter sticas do fio Neste caso dividiu se o estudo pelo processo de produ o isto foram determinadas as equa es tomando em conta em primeiro lugar a forma como era efectuada a sua produ o e em segundo qual o tipo de controlo que utilizado nos laborat rios de controlo da mat ria prima Os valores das constantes obtidas para as diferentes equa es encontram se no Anexo 1 Parte D Tal como na sec o 3 2 2 as equa es de regress o calculadas denominam se da forma apresentada no quadro 3 XIX 3 XIX Rela o das equa es de regress o para a previs o do fio Instrumentos Individuais Fio Convencional eae Individuais EE QUE Control Instrumentos Individuais Fo 082 3 2 3 1 1 Processo convencional Os valores do coeficiente de determina o e do valor F de Snedecor encontram se no quadro 3 XX Quadro 3 XX Factores de determina o e valores de F Snedecor obtidos no fio Convencional cw uus DE OP ho ossos ses oxo mm ome sm ha oses sen ossos wao omoes me s em om owe 23 oros cem e omms
80. 114 16240 1512 98061 Comprimento fibra 46 18416 Percentagem de particulas and res open expcl2 rsrc and call c 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 019024 0 2 64597 0 1 24825 0 0 0 0 0 0 1 0 00160893 0 0 54810 0 0 0 0 0 0 10 26 65754 0 1 0 0 0 0 0 0 0 07134 0 10473 0 0 0 0 1 0 0 44037 0 0 0009372303 0 0 0 001994385 10 0 04221 0 0 0 1 0 0 11928 0 0 0 00051671 0 0 0 0 0 0 47280 0 96681 1 0 24053 0 0 0 001225193 0 0 0 12269 0 0 0 0 38107 0 15010 1 0 002988962 0 0 0008168811 0 0 0 0 0 0 0 0 184 84866 1 0 0 0 0 23 95889 0 0 0 53 94169 20 86767 96 73745 0 25682 1 0 37582 0 135 0 20 18644 0 0 0 0 0 200 34886 0 1 60839 1 0 0 25 08950 0 0 8086 44 9339 0 0 0 0 0 0 21581 1 21 22 23 24 25 26 27 38 29 310 211 212 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 TEST 0 and res finish TEST 0 and alfane calculado become Al and numero do fio calculado become A2 and cvNe calculado become A3 and resist ncia fio calculado become A4 and cvresist ncia calculado become AS and alongamento fio calculado become A6 and cvalongamento calculado become A7 and cv uster calculado become A8 and pontos finos calculado become A9 and pontos grossos calculado become A10 and nepes calculado become A11 and pilosidades calculado become A12 4 3 Coment rios Mostraram se proveitosos os ensinamentos obtidos na rea de Intelig ncia Artificial Sistemas Periciais sendo os seus princ
81. 2 an em quest o faz uma an lise da vari ncia do modelo bem como determina o coeficiente de determina o do modelo matem tico Nos quadros 3 X 3 XI 3 XII s o representados os valores obtidos para os diferentes coeficientes de determina o e para o valor F de Snedecor 7 Quadro 3 X Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para os Instrumentos Individuais am er Eid o fosos foros es lomo Jus e a aed E SE AS axes sm osos um oso mo w low Jus los lan n o existe equa o Quadro 3 XI Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para o Motion Control eee DA ee ee e a jesm feon loss zm losa Jum a fomm Jo omo me osos uo lomo sm as joaens xo loses hast puc luec PS o los Jom ao lomm em lomo s lozes Jars mo Jose law age Jo Se utilizarmos os Instrumentos Individuais para analisar a rama de algod o as equa es nos tr s tipos de fios apresentam um coeficiente de determina o que varia entre 7 0 10 e 0 83 no caso do fio convencional entre 0 17 e 0 80 no caso do fio OE1 n o existindo neste caso nenhum tipo de correla o para o percentagem de part culas w3 e entre 0 18 e 0 82 no caso do fio OE2 Se utilizarmos o Motion Control os coeficientes de determina o diferem um pouco Estes s o mais baixos do que os encontrad
82. 3 2 4 Irregularidades de massa ees ene 44 2 3 2 5 Pilosidades eene eene eed 2 3 2 6 Defeitos nos fios 2 4 Processos de controlo 48 2 4 1 Controlo da mat ria prima eee 49 50 2 4 2 2 4 1 2 Comprimento 2 4 1 3 Propriedades dinamom tricas das fibras 52 2 4 1 4 Par metros de cor eee 53 2 4 1 5 Mat ria eatrauu 53 Controlo do fio 666 55 2 4 2 1 Resist ncia 55 2 4 2 3 TATT TA 58 2 4 2 4 Tor o 2 4 3 Controlo no processo ener 58 3 MODELOS ESTAT STICOS PARA O RELACIONAMENTO ENTRE AS PROPRIEDADES DA RAMA E AS PROPRIEDADES DO FIO 3 1 Conceitos te ricos 3 2 Desenvolvimento experimental esee a 69 3 2 1 Dados utilizados eese nennen 69 3 2 2 Selec o da rama em fun o do fio 3 2 2 1 Tratamento estat stico cere 73 3 2 2 2 Comentarios ao tratamento estat stico 79 3 2 2 2 1 Instrumentos Individuais ees 80 3 2 2 2 2 Motion Control 3 2 2 2 3 Spinlab ccscsesereesesnnecnrsereanavereesacere 82 3 2 3 Previs o das propriedades do fio em fun o das caracter sticas da rama 3 2 3 1 Tratamento estat stico eee 84 3 2 3 1 1 Processo 85 3 2 3 1 2 Processo n o convencional OE1
83. 3 Pilosidades Quanto determina o das pilosidades devido aos in meros problemas que estas podem trazer t m se desenvolvido durante estes ltimos anos 83 v rios tipos de aparelhos com o objectivo de quantificar este par metro o qual pode ser complementado com um julgamento visual V rios m todos de medida objectiva das pilosidades foram desenvolvidos incluindo uma c mara de televis o a qual apresenta automaticamente tr s par metros n mero comprimento e di metro das fibras soltas Hoje em dia existem j diversos tipos de aparelhos comercializados que determinam este valor Entre estes encontramos o aparelho da Digital ITQT 84 o Medidor de pilosidades Shirley 83 o G 567 da Zweigle 85 86 e o Uster Tester 3 87 2 4 2 4 Tor o A tor o do fio tamb m um dos factores que se deve controlar Quando se testa a tor o num fio importante saber o objectivo deste teste Se se pretender determinar a varia o da tor o ent o um elevado n mero de ensaios devem ser realizados em provetes com um comprimento pequeno existindo diversos m todos para se fazer esta avalia o 88 2 4 3 Controlo no processo Cada m quina pode ser considerada como uma fonte de perturba es O objectivo do controlo o de dectectar varia es na mat ria antes desta se propagar ao longo do processo Um defeito introduzido num in cio do processo pode n o ser detectado at que se verifique por exemplo que o n m
84. 9858 026092 4750919 132 89728 164 24 Iz Jo ossss ossos o s7i64 0729 0 80746 o 97692 095213 099494 _ 0 9079 0 575 e resssos cocos 6 86455 20 21103 19 30642 1424361 169 33771 433 38077 185 0222 101 0397 1799 sr EE RS qw po ppc mcs 8 27 Equa o 11 Processo Convencional Motion Control Bc n pn Ju f ho bw ho he bu be T dj 1801003 oaoen 4475 6 9 24084 3 04094 29 89193 61 64203 oL Lese To arso 252555 aene ssal el REESE uses NEN SEE osse 119 08956 267 2713 bo To Tuna 9 9309 1731 1206 2544 3039 3003 414028 oom osos Ra RT EE REM xs 636357 811 07 ks Joss coro seme seem E o To 0 9 22023 seem maos deem Ea _ooseza cos sos 17 0563 20 88606 22 63 psp e BI IL LL E Lees 1 1 eos fff 2mm 0 o 00 E sb E PO IR SE A 216224 nem sene hs FEEL snad Lp fiz 0 000547 assa A T S _0 22212 089061 osem essre 5766 0 22212 EE C 1 L1 Ll L 1i a 28 Equa o 12 Processo Convencional Spinlab Ee 5 bo ho Ju hs ho dw hs lo he E f df oneroso crorealossusass ione soona 27 09713 46 4751 9555 137 2125 9669 5208 0656 80009 ha esed ean ased
85. E 0 3255 0 ho P bs CN NNNM EX y2 0982 4 0 052 L1 y6 00365 be 1 po 0 026 yio 11 0 0291 2 4 12 9 2562 0 1723 a 38 Coeficientes de regress o padronizados Fio OE1 e Motion Control Equa o 14 al as alg ru 7 02998 0273 esp LE peas I rm 0 4055 0 5137 04754 11 1371 1 a39 Coeficientes de regress o padronizados Fio OE1 e Spinlab Equa o 15 y amp 0339 0 2387 1 x2 o208 oi75 mE 0 0171 0 0169 0 947 Es RE 0 23 04753 os tooss pum hn eere T AR E IR Cs Eae E palm y5 0017 0 016 0 286 il y6 00207 00212 Jozso E E A D 0 0274 0 0267 osese Elmo ps oow oos T1 1 Ross yo loss 0489 peog pol TT 7 Dir 004 0 0381 0 56331 0 2717 o232 05361 1 yi2_ 0 0202 0 0182 0 568 0 1586 0 4238 1 ong L oosee Es Coeficientes de regress o padronizados Fio OE2 e Instrumentos Individuais Equa o 16 af J y2 y3 J ya ys ys y Joss f 1 1 Jos ono oseo p2 oozs Jos 0 198 Onosjonsos 2394 pa 0061 0 132 0233 1 1 1 1 all lI owe j ju ore 1005 onsi oos oos 0 16 bs To Jos los TI 1 10206 476 041 w2 0 102 0 13 024
86. E W e 3 3 onde o Y representado do lado esquerdo da equa o representa a m dia Y para um dado X1 XQ Xp Se considerarmos 49 41 42 como os estimadores dos A par metros ag a 22 ent o uma estimativa de E Y seria Y g jX1 42X2 pXp Desta forma para cada observa o Y podemos escrever vis Y eiii 123 0 34 onde uma estimativa de E Y e e uma estimativa de Desta forma se E Y for uma rela o linear Yj agta X1 a2X2 tapXp j 89 jX1 2X2 ApXpj 3 5 O problema agora o de obter estimativa de 49 41 42 da amostra do par metros desconhecidos ap 81 a2 Ap A melhor forma de efectuar este c lculo com a utiliza o do m todo dos m nimos quadrados Este m todo minimiza as somas dos quadrados das diferen as entre os valores estimados e os valores experimentais para a vari vel dependente Neste caso tem se n observa es de Y X1 X2 X3 Xp e o quadrado dos desvios determinado por 91 A Zei EY E Yj Ag Xi 0X2j pX pi 3 6 fun o de o 81 49 p cujas condi es de estacionaridade s o 2 0 3 7 62 Efectuando se a deriva o obt m se o seguinte sistema de equa es normais 3 8 onde em todos os somat rios i varia entre 1 en nat X pt zXoj pXpi L Yi 2 2
87. I 3 XH 3 3 XIV 3 XV 3 XVI 3 XVII 3 3 XIX 3 XX 3 XXI 3 XXII 3 XXIII 3 XXIV 3 XXV 51 51 3 01 5 IV Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para o Motion Control Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para o Spinlab Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para os Instrumentos Individuais Coeficientes de determina o e o F de Snedecor para o Motion Control Coeficiente de determina o e o valor de F de Snedecor para o Spinlab Caracter sticas predominantes nos Instrumentos Individuais Caracter sticas predominantes no Motion Control Caracter sticas predominantes no Spinlab Rela o das equa es de regress o para a previs o do fio Coeficientes de determina o e valores de F Snedecor obtidos no fio Convencional Coeficientes de determina o e valores de F Snedecor obtidos no fio OR1 Coeficientes de determina o e valores do F Snedecor obtidos no fio OE2 Caracter sticas predominantes no processo convencional Caracter sticas predominantes no processo OE1 Caracter sticas predominantes no no processo OE2 Coeficientes de determina o obtidos nas equa es de selec o das caracter sticas da rama Caracter sticas predominantes nas equa es de selec o da rama Ordem de grandeza dos coeficientes de determina o obtidos nas equa es de previs o das propriedades dos fios Caracter sticas predominantes nas equa es de prev
88. Os valores encontram se no quadro 3 XV Quadro 3 XV Coeficiente de determina o e o valor de F de Snedecor para o Spinlab Line a Ls ooo mem om fuen os um Lo Joss Jogo ogee erer omo fono sess lusa ome me Le us Tomo loss Logo mm No fio convencional o coeficiente de determina o apresenta valores entre 0 65 e 0 90 No fio OE1 os valores obtidos s o menores do que no caso anterior encontrando se estes entre 0 62 e 0 96 No fio OE2 tamb m existe uma diminui o dos coeficientes de determina o principalmente no caso do alongamento que de 0 59 embora nos outros par metros o coeficiente determinado seja superior 3 2 2 2 Coment rios ao tratamento estat stico Das equa es determinadas para a selec o da mistura de fibras mais apropriada e atrav s do coeficientes de determina o obtidos pode se afirmar que os modelos matem ticos s o representativos para a gama de valores estudados Para se efectuar a an lise dos modelos optou se pela compara o entre as constantes B coeficientes de regress o padronizados dos mesmos que se encontram no Anexo 1 80 Parte C Para se efectuar uma melhor visualiza o das propriedades predominantes em cada uma das equa es optou se pela forma gr fica como meio de representa o Deste modo nos quadros 3 XVI 3 XVII e 3 XVII apresentam se as tr s caracter sticas mais importantes para a determ
89. Pressley e Stelometer Esta calculada depois de se efectuar um teste num feixe de fibras colocando se estas nas maxilas do aparelho ou separadas com um espa ador 1 8 ou ent o utilizando se um espa amento igual a zero e submetendo se as fibras a uma for a de trac o crescente at provocar a ruptura destas Geralmente para a dist ncia entre amarras de zero o qual ainda muito comum os resultados s o dados em termos de unidades Pressley 1000 libras por polegada ao quadrado obtendo se a seguinte escala de valores para as fibras de algod o quadro 2 VI 42 Quadro 2 VI Classifica o do algod o quanto resist ncia Escala de valores Pressle Classifica o gt 93 De qualquer modo a tend ncia de se utilizar o espa ador dist ncia entre amarras de 1 8 pois o valor obtido desta forma mais f cil de se correlacionar com a resist ncia do fio Geralmente este teste efectuado no Stelometer e expresso em unidades ou gf tex ou cN tex Um algod o resistente pode atingir valores de tenacidade resist ncia unidade de comprimento volta dos 25 cN tex A classifica o do algod o utilizando o Stelometer com 19 espa ador a apresentada no quadro 2 VI 44 Quadro 2 VII Classifica o do algod o quanto tenacidade Tenacidade cN tex 7 18 2 2 Quanto ao alongamento da fibra esta afecta directamente o alongamento do fio mas n o tem muito efeito no processo A correla o
90. Research on Fiber Yarn Relationship Textile Topics 1983 11 10 Predicting Ring Yarn Strength from Fiber Properties Textile Topics 1986 15 4 Mogahzy Yehia E El Selecting Cotton Fiber Properties for Fitting Reliable Equations to HVI Data Textile Research Journal 1988 58 7 p 392 397 Fiber Tenacity Yarn Strenght Relationship Textile Topics 1984 12 9 Mini Conference Scheduled on HVI Cotton Evaluation Textile Topics 1982 11 4 Mogahzy Yehia E El Jr Roy Broughton e Lynch W K A Statistical Approach for Determining the Technological Value of Cotton Using HVI Fiber Properties Textile Research Journal 1990 60 9 p 495 500 Jr Harmon H Ramey e Beaton Paul G Relationships Between Short Fiber Content and HVI Fiber Length Uniformity Textile Research Journal 1989 59 2 p 101 108 Sasser P E High Volume Instrument Test System a tool for textile manufacturing Textil Praxis International 1985 40 2 p H V 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 145 Importa o de T xteis por Esp cies Folha T xtil 1987 77 Novembro Dezembro p 21 Wolf B Aparatos de medicion y prueba en el laboratorio de la hilatura de fibras curtas Bulletin Textil International Hilanderia 1986 4 p 13 34 Parker J S The Advantages of Instrument Measurements of Cotton Fiber Properties Symposium on New Technologies for Cotton 1982 Nield
91. Rosa Maria de Castro Fernandes Vasconcelos CONTRIBUI O A APLICA O DE T CNICAS DE INTELIG NCIA ARTIFICIAL NA TECNOLOGIA DA FIA O Tese submetida Universidade do Minho para a obten o do grau de Doutor em Engenharia Tecnologia e Quimica T xtil Especialidade em Tecnologia Textil Universidade do Minho 1993 s Be Ao Luis Catarina e In s AGRADECIMENTOS Desejo agradecer a todos os que de alguma forma contribuiram para a realiza o deste trabalho em particular Ao Prof Cabe o Silva pela supervis o desta tese bem como pelos conselhos e sugest es dadas ao longo de todos estes anos de trabalho Ao Prof Altamiro Machado pela supervis o no dom nio da Inform tica e pelo incentivo sempre presente Ao Prof Jos Maia Neves pelos conselhos e sugest es dados no dom nio da Intelig ncia Artificial Aos Profs Edite Fernandes Elisabete Cabe o Silva e Pedro Oliveira pela ajuda e ensinamentos prestados no dom nio da Estat stica Ao T Z pelo tempo que perdeu na revis o geral da tese bem como pelos coment rios e sugest es relativos a este texto Ao Henrique pela disponibiliza o de todo o seu conhecimento da programa o em C Aos colegas do GSI pelo incentivo dado bem como pela disponibiliza o do cantinho de trabalho em Braga A todos os colegas do DET principalmente Ana e Teresa que sempre me incentivaram realiza o desta tese Ao Nicha por ter at
92. Spinlab a resist ncia do fio a vari vel que apresenta uma maior contribui o enquanto que no Motion Control a reflect ncia Como se pode observar pelos quadro 3 XXIV verifica se que tal como acontecia no caso da selec o das propriedades da fibra tamb m no caso da previs o das propriedades do fio as propriedades deste predominam na sua determina o Este facto vai refor ar o problema do controlo na produ o isto depois de se ter determinado os factores que mais influenciam o fio deve se tentar diminuir ao m ximo qualquer tipo de perturba o que possa surgir no processo Isto n o quer dizer que as propriedades das fibras n o s o importantes pois estas no seu total ainda estas contribuem com perto de 50 do valor para a sua determina o na maior parte dos casos analisados MREFEEERRECEREERRERAREREEA Bil caracter stica Bill caracter stica E 12 Caracter stica Quadro 3 XXIII Caracteristicas predominantes no processo convencional EEE m m m m m m E B Caracteristica Wi ze caracter stica Quadro 3 XXIV Caracteristicas predominantes no processo OE1 BBB so caracter stica 16 3 2 3 2 3 Fio OE2 No Quadro 3 XXV encontram se representadas as caracter sticas predominantes no processo OE2 As restantes vari veis apresentam caracter sticas semelhantes dentro de determinados grupos Tal como acontecia no
93. Valores m dios de I variam geralmente entre 2 3 a 3 3 para os fios cardados e de 1 5 e 2 2 para os fios penteados 67 2 3 2 5 Pilosidades As pontas das fibras de diferentes comprimentos e formas surgem na superf cie do fio n o podendo por raz es do processo permanecer no seu interior originando desta forma as pilosidades As pilosidades s o um aspecto caracter stico dos fios e s o em diversos casos desej veis para se conseguir um determinado tipo de efeito Contudo em certos casos um n mero elevado pode causar defeitos no produto final Barella 68 chegou s seguintes conclus es Os fios produzidos num sistema convencional apresentam um n mero superior de pilosidades do que os produzidos na fia o open end turbina As pilosidades aumentam quando o t tulo do fio aumenta independentemente do processo de fia o utilizado Os par metros da fibra que mais afectam o valor da pilosidade s o o comprimento de fibra e o ndice de uniformidade Como se sabe a tor o influencia a mobilidade das fibras influenciando primeiramente as fibras finas e as fibras curtas No caso do fio open end de turbina quando se diminui o valor da tor o 69 aumenta se a pilosidade do fio a coes o entre as fibras existentes no fio torna se menor isto se pretendermos um fio com um grau elevado de pilosidade diminui se a tor o at um certo limite para que a coes o n o seja prejudicada Por outro lado para se obter
94. a es calculadas Verifica se neste caso que se o m todo de controlo utilizado for dos Instrumentos Individuais as caracter sticas predominantes s o as mesmas em todos os processo de fia o com excep o da percentagem de part culas Nos restantes m todos de controlo tal j n o se verifica embora exista um certo n mero de vari veis principalmente as que se referem aos par metros de cor onde o processo de fia o utilizado n o tem qualquer influ ncia Pela an lise do quadro poder se tamb m constatar que quase todas as caracter sticas predominantes s o propriedades das ramas verificando se desta forma a sua interdepend ncia Contudo n o poss vel afirmar que o processo de produ o interv m no c lculo das equa es pois embora as caracter sticas predominantes sejam as mesmas as restantes caracter sticas que constituem as equa es s o diferentes Saliente se ainda que as equa es s o sempre influenciadas pelo m todo de controlo e pelo processo de fia o 139 Quadro 5 Caracter sticas predominantes nas equa es de selec o da rama com Jor or conv or or con om Jor fotu fu tu fo fu fo fo fu fu 5 1 2 Fio rama Nesta sec o ser efectuada uma an lise aos resultados obtidos na determina o dos modelos matem ticos referentes ao sistema de equa es que relacionam as propriedades do fio com as propriedades da rama No quadro 5 III s o ilustrados os coeficientes de de
95. a 3 Finalmente apresentam se outro tipos de janelas que o utilizador poder deparar ao longo da execu o do programa Invalid answer Janela 32 8 63 percentagem deve ser menor ou igual amp 08 e maior ou igual o B Janela 33 Janela 34
96. a estrutura funcional global do SAF passar se a analisar em particular a estrutura dos m dulos constituintes i Figura 4 10 Estrutura funcional do m dulo Simula o da Rama Na figura 4 10 ilustra se o m dulo Simula o da Rama Pode ser observado que este constitu do por i um sub m dulo de escolha que permite ao utilizador introduzir novos valores ou ent o considerar os valores que se encontram armazenados na base Ao escolher a op o de entrada de novos valores aparecer o uma s rie de janelas onde se far a introdu o das caracter sticas da rama Este sub m dulo de processamento far com que sejam visualizados janelas com as caracter sticas determinadas pelo processo de controlo escolhido Isto no caso dos Instrumentos Individuais aparecer o oito janelas no Spinlab nove e no Motion Control dez dado que as caracter sticas analisadas por estes m todos s o diferentes ii um sub m dulo de resolu o das equa es Em fun o do processo de controlo do processo de produ o seleccionados despoletada uma ac o seleccionada em fun o da observ ncia de um conjunto de regras inseridas no programa de forma a determinar qual o sistema de equa es a utilizar na presente simula o Finalmente os valores calculados por resolu o do sistema de equa es isto as caracter sticas dos fios ser o apresentadas numa janela de sa da do SAF A partir deste momento o utilizador voltar
97. a fia o open end de turbina em rela o ao cont nuo de an is consistem em Maior velocidade de inser o da tor o a qual corresponde a uma maior 32 velocidade de produ o Uma redu o no consumo de energia por quilograma de fio produzido Suportes de fio com maior capacidade volta de 4Kg Elimina o da opera o de bobinagem Diminui o do processo de prepara o da mat ria elimina o do torce Possibilidade de se utilizar mat ria prima mais rent vel Na Figura 2 4 pode observar se a sequ ncia das opera es 1 efectuadas na fia o n o convencional open turbina 2 efectuadas no processo cardado e no processo penteado na fia o convencional cont nuo de an is Finalmente tentando sumariar todo estes processos apresentam se as m quinas bem como as opera es por elas efectuadas ao longo de todo o processo no quadro 2 XI 33 Quadro 2 XI Opera es efectuadas ao longo do processo de fia o M guinas utilizadas Processo Cardado Processo Penteado Processo Open End Abre fardos Abridor Limpador abridor Carda A L M F Reunideira mantas Penteadeira Laminadorl A Abertura L Limpeza M Mistura F Forma o de fita E Estiragem P Paraleliza o T Inser o de tor o 2 3 Caracteristicas do fio 2 3 1 Aglomerado de fibras para formar um fio As caracter sticas do fio al m de serem dependentes das caracter sticas das fibra
98. a pesquisa Outro das capacidades deste sistema o de permitir saber qual o fornecedor que tem a rama pretendida De qualquer forma pode acontecer que n o seja encontrada na base nenhuma rama semelhante optando se neste caso pela procura nos fios se existe algum j produzido com caracter sticas semelhantes s introduzidas 1 4 Aspectos de interesse Para o correcto desenvolvimento deste trabalho torna se necess rio considerar os seguintes aspectos Caracter sticas da rama Caracter sticas do fio Processos de controlo Processos de fia o As caracter sticas das fibras t xteis rama de algod o foram os par metros utilizados neste estudo para a obten o dos modelos matem ticos que preveriam as propriedades dos fios As propriedades das fibras de algod o determinam a sua utiliza o e s o da maior import ncia para os produtores fiandeiros acabadores e utilizadores Esta import ncia torna se ainda mais not ria quando se leva em conta o processo de produ o e o tipo de mat ria prima utilizada que poder o condicionar a produtividade bem como a qualidade No caso das caracter sticas dos fios foi efectuado um estudo sobre as diversas propriedades dos fios analisando se desta forma os par metros de irregularidade nomeadamente no que diz respeito irregularidade de massa CVUster os pontos finos pontos grossos nepes e pilosidades os par metros dinamom tricos como a resist ncia e alongament
99. agem de particulas and res open expcl2 rsic and call c 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 019024 0 2 64597 0 1 24825 0 0 0 0 0 0 1 0 00160893 0 0 54810 0 0 0 0 0 0 0 26 65754 0 1 0 0 0 0 0 0 0 07134 0 10473 0 0 0 0 1 0 0 44037 0 0 0009372303 0 0 0 001994385 0 0 04221 0 0 0 1 0 0 11928 0 0 0 00051671 0 0 0 0 0 0 47280 0 96681 1 0 24053 0 0 0 001225193 0 0 0 12269 0 0 0 0 38107 0 15010 1 0 002988962 0 0 0008168811 0 0 0 0 0 0 0 0 184 84866 1 0 0 0 0 23 95889 0 0 0 53 94169 20 86767 96 73745 0 25682 1 0 37582 0 0 20 18644 0 0 0 0 0 200 34886 0 1 60839 1 0 0 25 08950 0 0 8086 44 9339 0 0 0 0 0 0 21581 1 21 22 23 24 25 26 27 28 29 310 21 1 a12 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 TEST 0 and res finish TEST 0 and alfane calculado become A1 and numero do fio calculado become A2 and cvNe calculado become A3 and resist ncia calculado become A4 and cvresist ncia calculado become A5 and alongamento fio calculado become A6 and cvalongamento calculado become A7 and uster calculado become A8 and pontos finos calculado become A9 and pontos grossos calculado become A10 and nepes calculado become A11 and pilosidades calculado become A12 130 New_slot Este predicado pertence tamb m ao sub sistema de implementa o de frames Este predicado utilizado para modificar o valor corrente de uma sua inst ncia O valor corrente sobrep e s
100. al Pretende saber qual a rama a utilizar para produzir um fio convencional com as seguintes caracteristicas Coeficiente de tor o 4 N mero do fio 16 Coeficiente de varia o do n mero 1 5 Resist ncia 534 Coeficiente de varia o da resist ncia 14 0 Alongamento 5 2 Coeficiente de varia o do alongamento 12 9 CVUster 21 0 8 46 Pontos finos 344 Pontos Grossos 669 Nepes 56 Pilosidades 1138 O controlo da rama efectuada com Instrumentos Individuais Todas as propriedades v o ser consideradas na pesquisa Passo 1 Inicializou se esta pesquisa pela simula o fio Escolha actualiza o BC metodos de controlo processos de produ o simuluar gu fie simula o rama sair Janela 3 Que tipo de metodo de controlo utiliza tostrumentos Individuais Motion Control Spiniab Janela 4 8 47 Passo 3 Escolha do processo convencional Que tipo de processo de produ o utiliza DEI DEZ Janela 5 Passo 4 Selec o de valores novos isto pretende se efectuar uma nova pesquisa com valores diferentes Se optassemos pela utiliza o de valores antigos o programa utilizaria os ltimos valores introduzidos e que se encontram armazenados na base Escolha Utiliza o de valores antigos Introdu o de novos valores Janela 6 Dado que a escolha do utilizador foi Introdu o de novos valores a partir deste momento aparecer o as
101. arelo is 7 90 and indice de corl is 41 and indice de cor2 is 1 Tal como acontece na rama tamb m no caso do fio existe uma instance para os valores introduzidos com caracter sticas id nticas anterior instance valores introduzidos isa fio processos produ o is O and ii rama is O and mc rama is 0 and sp rama is 0 and alfane is 4 and numero do fio is 16 and cvNe is 1 5 and resist ncia_fio is 534 and cvresist ncia is 14 and alongamento_fio is 5 2 and cvalongamento is 12 9 and cv uster is 21 and pontos finos is 344 and pontos grossos is 669 and nepes is 56 and pilosidades is 1138 Neste exemplo e dado que os fios n o t m nenhum tipo de identifica o optou se pela sua numera o instance fiol6 isa fio processos produ o is convencional and ii rama is ii dpl acala90st and mc rama is mc dpl acala90sti and sp rama is sp dpi acala90stl and alfane is 4 and numero do fio is 16 1 and cvNe is 1 9 and resist ncia fio is 608 and cvresist ncia is 15 1 and alongamento_fio is 5 51 and cvalongamento is 12 4 and cv_uster is 21 87 and pontos finos is 434 and pontos grossos is 758 and nepes is 139 and pilosidades is 1107 No caso dos fornecedores a estrutura utilizada foi a seguinte instance ABC is a fornecedor algodao is ii pioneer pr80w and prazo de entrega is 10 and custo is 200 125 Ao longo do programa foram utilizadas al m das primitivas do FLEX atr s apresentadas diversas estruturas d
102. as ao serem enroladas ao longo do seu eixo isto com a inser o de tor o a qual influencia a resist ncia e o alongamento do fio A origem da resist ncia da fibra reside na sua estrutura molecular pois a sua longa cadeia de mol culas tem tend ncia para ficar orientada na direc o do seu eixo Com o aumento de tor o no fio o ngulo de inclina o da fibra aumenta e desta forma a 41 componente da resist ncia da fibra na direc o do eixo da fio diminui Teoricamente a resist ncia da fibra transmite a sua contribui o m xima para a resist ncia do fio quando as fibras se encontram paralelas ao eixo do fio isto quando o fio n o se encontra torcido A contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio indicado na figura 2 9 sob a forma de uma linha tracejada Um aumento de tor o faz com que a inclina o do ngulo da fibra de B1 a 82 se modifique diminuindo a contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio de 1 para 2 Contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio Tor o Figura 2 9 Influ ncia da tor o na rela o entre a resist ncia da fibra e do fio Na figura 2 10 representa se sob a forma de uma linha tracejada a contribui o da resist ncia ao deslizamento da fibra para a resist ncia do fio e sob formas de curvas a cheio a contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio para duas fibr
103. as de diferentes resist ncias Neste caso verifica se que a fibra com menos resist ncia necessita de uma tor o menor para obter o valor m ximo na resist ncia do fio T5 5 comparado com a fibra mais resistente T6 56 embora a resist ncia m xima do fio seja superior neste ltimo caso 42 Resist ncia do fio T6 Tor o pe Figura 2 10 A influ ncia da tor o na resist ncia total do fio O valor de tor o para o qual se obt m o valor m ximo da resist ncia geralmente designado por tor o ptima A explica o dada a este fen meno da varia o da resist ncia com a tor o baseia se na combina o do deslizamento e na ruptura das fibras A figura 2 11 51 apresenta um diagrama representando este fen meno Pela an lise do diagrama evidente que um fio sem tor o n o tem resist ncia uma vez que as fibras deslizam umas sobre as outras quando submetidas a uma for a de trac o Na parte inicial da curva a resist ncia ao deslizamento aumenta mas o n mero de fibras que deslizam em vez de romperem diminui ligeiramente medida que o efeito da tor o aumenta A tend ncia ao abaixamento da curva com tor es elevadas provocada pela obliquidade no fio 43 Resist ncia Resist ncia ao ruptura das fibras deslizamento Todas as fibras deslizam Resist ncia Tor o Figura 2 11 Efeito da tor o na resist ncia nos fios Outros factores que influenciam a resist ncia
104. as fibras e do fio informa es do mercado equa es de regress o para os diferentes tipos de processo juntamente com o tipo de processamento a efectuar s o as raz es principais para a defini o desta base tecnol gica como via de implementa o Al m destas caracter sticas o seu interrelacionamento complexo pois a resolu o deste tipo de problemas passa pela manipula o de grande volume de informa o num rica e n o num rica exacta e n o exacta Para a implementa o do prot tipo SAF escolheu se entre os diferentes sistemas computacionais dispon veis o da Macintosh As raz es para que este sistema fosse escolhido foram as seguintes Custo da m quina n o elevado e O sistema operativo encontra se estabilizado e O ambiente de utiliza o encontra se estabilizado e A interface com os utilizadores neste ambiente f cil e motivadora Neste ambiente e como ferramenta de suporte implementa o de sistemas periciais utilizou se o Flex Forward Logical EXpert system 113 Esta uma ferramenta hibrida utilizada como suporte na implementa o de sistemas baseados em conhecimento e 109 sistemas periciais Combina a programa o baseada em regras com a programa o baseada em enquadramentos e a programa o orientada aos dados tudo dentro de um enquadramento da programa o l gica O Flex oferece tanto o encadeamento para a frente forward chaining como o encadeamento para tr s ba
105. as opera es dobragem e estiragem v o ser conjugadas na reunideira de fitas na reunideira de mantas e no laminador pois a fita tanto saida da carda como da penteadeira respectivamente extremamente irregular sendo por isso proceder se a uma regulariza o da mat ria prima A estiragem n o se efectua sobre uma nica fita mas sim num conjunto de fitas efectuadas pela dobragem Esta opera o de regulariza o tem tr s objectivos 63 Redu o das irregularidades 30 Mistura e homogeneiza o da mat ria fibrosa Paraleliza o das fibras A utiliza o repetida da dobragem e estiragem assegura uma boa homogeneiza o e uma mistura ptima das fibras no interior das fitas Um forte valor de estiragem aplicada a um conjunto de fitas contribui para um aumento da paraleliza o e implica geralmente um melhoramento da qualidade do fio A irregularidade de uma fita de sa da uma composi o complexa da irregularidade introduzida pela estiragem e da compensa o efectuada pela dobragem Depois de se ter regularizado o material e devido ao facto do cont nuo de an is n o ter um sistema de estiragem capaz de reduzir uma fita a fio necess rio fazer uma passagem pelo torce O torce tem essencialmente tr s fun es Afinar a fita para uma mecha na qual o t tulo pode variar de 0 2 a 2 Ktex Fornecer uma coes o suficiente pela inser o de tor o para evitar as quebras e falsas estiragens no dese
106. as propriedades das fibras Este tipo de avalia o torna se necess rio devido evolu o verificada nos processo de fia o sendo essencial utilizar um m todo de controlo da mat ria prima mais efectivo para determinar o valor do algod o no mercado actual baseando se este na contribui o da rama para a qualidade do produto final Quando utilizados como uma unidade 25 estes dois sistemas fornecem os valores da resist ncia comprimento micronaire ndice de uniformidade do comprimento alongamento e conte do em impurezas Estes aparelhos t m como objectivo o de auxiliar os t cnicos em programas de controlo de qualidade da mat ria prima na sua chegada f brica para assegurar a uniformidade do material para se obter uma maior efici ncia no processo um produto final de boa qualidade Devido ao facto dos Instrumentos de Alto Volume serem de utiliza o recente 25 28 61 77 a maior parte dos produtores bem como dos consumidores de algod o n o se encontram ainda sensibilizados para os valores encontrados por este aparelho 2 4 1 4 Finura A finura da fibra de algod o quantificada por meio da perda da carga provocada pela introdu o de um provete de fibras comprimido at um volume constante no circuito pneum tico do poros metro tendo se determinado anteriormente a sua massa O valor obtido tem como unidades a micrograma por polegada sendo o mesmo que a medida do micronaire Se utilizarmos o Finess Maturi
107. cheiros vol path determina o pathname de um determinado volume set path permite especificar o pathname para um volume corrente source load permite que seja lida para a mem ria e interpretado o ficheiro especificado neste caso o fiar bc ficheiro este que composto pelos factos da base Primitivas para a gest o de janelas wfile permite identificar qual o volume a que uma determinada janela pertence wfont permite especificar os detalhes para uma determinada janela tipo de letra tamanho wereate permite criar uma janela de visualiza o de resultados Primitivas gerais e screen permite determinar a dimens o do ecr do monitor a ser utilizado no momento tell permite especificar o canal de sa da utilizado nesta implementa o para especificar a janela de visualiza o dos resultados Na constru o de di logos foram utilizados as seguintes primitivas dialog uma evoca o deste predicado cria visualiza e edita uma janela de di logo button este predicado cria um bot o para a selec o de op es check esta instru o cria uma caixa de selec o asserta acrescenta uma nova cl usula base 132 action escolha pr sp do dialog propriedades da rama 40 6 300 500 button 260 400 20 60 OK text 20 40 20 420 Escolha as propriedades da rama que quer considerar na text 45 40 20 420 pesquisa base de conhecimentos check 80 40 20 300 Resist ncia on UR
108. cis o num curto espa o de tempo 49 2 4 1 Controlo da Mat ria Prima Comparativamente com outro tipo de ind strias esta 76 confronta se com um grave problema pois parte da mat ria prima utilizada um produto natural Associando se a este facto verifica se que as caracter sticas dos materiais utilizados n o s o constantes o que traz v rios problemas para esta ind stria Temos como exemplo a fibra de algod o na qual nunca se consegue obter uma homogeneidade total das caracter sticas ao contr rio do que acontece nas fibras sint ticas As caracter sticas desta fibra s o dependentes de factores como a variedade condi es clim ticas e do descaro amento H mais de 100 anos que a quantifica o da qualidade do algod o feita de uma forma subjectiva A qualidade do algod o era determinada por especialistas os quais davam a sua opini o de uma forma que poder ser considerada subjectiva pois a avalia o era efectuada qualitativamente O valor de mercado do algod o avaliado na sua maioria por um elevado n mero de determina es subjectivas de um n mero limitado de par metros Tradicionalmente o seu valor era obtido pelo grau prepara o cor e corpos estranhos comprimento da fibra e finura O grau era determinado visualmente pela compara o com algod es padronizados o comprimento de fibra pelo pulling e a finura da fibra instrumentalmente Durante v rios anos a classifica o subjectiva do al
109. ckward chaining e contem uma linguagem quase que natural a Knowledge Specification Language KSL para escrever regras enquadramentos e procedimentos As caracter sticas chave incluem uma sintaxe de regras IF THEN de f cil compreens o programa o orientada aos dados com liga es procedimentais representa o de conhecimento com base em enquadramentos frame com heran as um mecanismo de infer ncia com um encadeamento para a frente ou um encadeamento para tr s explica es como e porqu e o acesso ao compilador Prolog O Flex herda do sistema Prolog um sistema de visionamento de janelas compila o incremental interfaces com programas externos sistema de detec o e repara o de erros simb lica e facilidades gr ficas Com a utiliza o destas ferramentas abordou se o problema utilizando uma metodologia de concep o incremental Esta consiste em construir e validar um pequeno modelo constitu do por poucas regras e factos aumentando sucessivamente o modelo com a introdu o de novas regras e factos at que se tenha atingido o modelo final 4 2 2 Estrutura funcional A estrutura funcional do SAF encontra se representada na figura 4 9 Neste tipo de esquema encontram se representadas por um c rculo os m dulos de escolha Os m dulos de processamento introdu o de valores c lculo ou visualiza o s o representados por rect ngulos que correspondem a passos de processamento que n o resultam de varia es es
110. colha no decorrer do programa e finalmente existem os m dulos de processamento representados por rect ngulos arredondados no m dulo de simula o fio que representam escolhas efectuados pelo pr prio sistema O Sistema de Apoio Fia o SAF apresenta como m dulos 1 Processo de Produ o 2 Processo de Controlo 3 Actualiza o da Base 4 Simula o da Rama 5 Simula o do Fio 110 I i 1 pr 1 1 pr L i 1 L 1 4 v M dulo do e Pia da Rima Figura 4 9 Estrutura funcional global do SAF O Processo de Controlo e o Processo de Produ o s o os m dulos onde permitido declarar inicialmente ou alterar ao longo de uma sess o de trabalho os processos de produ o e os processos de controlo utilizados para a simula o que se ir realizar Estes dados s o indicados ao SAF de forma a se poderem seleccionar convenientemente as regras que ir o fazer despoletar as ac es correspondentes s equa es de previs o tanto da rama como do fio A Actualiza o da Base permite acrescentar novos factos base e ap s a sess o de trabalho preservar os dados introduzidos nesta para posterior utiliza o A Simula o da Rama permite determinar as caracter sticas do fio produzido a partir de uma rama pr determinada A Simula o do Fio permite seleccionar as caracter sticas de rama necess rias para a produ o de um fio com caracter sticas indicadas Ap s se ter apresentado
111. de superf cie normalmente constante o que significa que as fibras mais finas e menos maduras cont m mais cera quando este se expressa como percentagem da massa das fibras 2 1 9 Import ncia relativa da influ ncia da fibra Os par metros tecnol gicos 35 e a sua variabilidade cuja evolu o e valores presentes correspondem de certa maneira s necessidades existentes no caso do processo convencional e que se mant m h alguns anos constantes permitem determinar qual a caracter stica que ter uma maior influ ncia neste processo Contudo nas ltimas duas d cadas apareceram novos processos de fia o e reconheceu se imediatamente que a import ncia de cada propriedade da fibra para a determina o da resist ncia do fio n o era mesma Pode mesmo afirmar se que o comprimento de fibra deixar de ser uma caracter stica t o importante tornando se a resist ncia e a finura as mais relevantes A influ ncia das propriedades das fibras nas propriedades dos fios e no processo de fia o varia consoante as circunst ncias A sua import ncia est dependente do sistema de fia o utilizado No quadro 2 X 42 encontram se por ordem decrescente as propriedades das fibras que v o influenciar as caracter sticas do fio produzidos em diferentes sistemas Quadro 2 X As propriedades das fibras como factor influenciador das caracteristicas do fio para um dado titulo Continuo de an is OE Turbina Jacto de ar OE Fricc o Com
112. des das fibras de algod o determinam a sua utiliza o e s o da maior import ncia para os produtores fiandeiros acabadores e utilizadores A maior parte das propriedades das fibras pode ser caracterizada recorrendo a aparelhos e instrumentos de medida caracteriza o objectiva Sob condi es devidamente controladas a an lise instrumental das propriedades das fibras pode explicar cerca de 85 de varia o na resist ncia do fio e 80 da varia o do desempenho no processo de fia o 4 Pessoal S 3 Amortiza o do edif cio A 69 M i das maquinas gt 13 5 bi Fia o 29 Manuten o 2 3 Energia 2 7 Mat ria prima 7199 Figura 1 2 Custos de uma fia o A evoluc o tecnol gica nomeadamente no campo da electr nica e da inform tica 5 potenciam um aumento de produtividade e de qualidade do produto final da ind stria t xtil fio A obten o destas melhorias tem sido conseguida pela introdu o nas m quinas que participam no processo produtivo de componentes que permitem efectuar um controlo em tempo real das mat rias que se encontram na fase de produ o O foco da nossa aten o n o o da altera o das caracter sticas das m quinas utilizadas no processo de Fia o mas antes avaliar e estudar os reflexos das caracter sticas das mat rias primas fibras que podem vir a ter no produto final fio permitindo desta forma obter um fio com as caracter sticas pretendidas com a uti
113. do fio Espessura do fio Toque Brilho Produtividade Cair do produto final Voluminosidade A produtividade influenciada pelo n mero de quebras que podem existir ao longo do processo pela tor o n mero de voltas por polegadas que o fio necessita Na produ o de misturas necess rio ter em conta pelo menos nos processos convencionais que as fibras finas localizam se na sua maioria na parte central do fio enquanto que as fibras 16 grossas se encontram na periferia No processo tamb m o valor do indice micronaire vai ter influ ncia pois algod es com baixos ndices micronaire e imaturos produzem uma maior quantidade de desperd cio Isto devido ao facto das fibras imaturas terem uma menor resist ncia atingindo o ponto de ruptura com mais facilidade o que vai aumentar o conte do em fibras curtas e consequentemente a percentagem de desperd cio Estas tamb m t m a tend ncia de se enrolarem sobre part culas de impurezas dificultando desta forma a limpeza e aumentando o n mero de fibras boas que se retiram com a mat ria estranha A raz o 56 para penalizar os algod es com baixos ndices micronaire em primeiro lugar resultado da imaturidade produzindo se desta forma fios com muitos defeitos os quais n o podem ser tingidos uniformemente e apresentam uma grande quantidade de nepes As fibras imaturas t m uma rigidez muito baixa e enrolam se com extrema facilidade formando desta forma nepes
114. dos Torna se importante se pretendermos efectuar algum tipo de modifica o no processo de controlo da rama dado que a nica varia o neste caso seria a mudan a do processo de controlo no sub m dulo acima descrito Se optarmos pela introdu o de novos valores o passo seguinte consiste em introduzir os diferentes valores das caracter sticas dos fios pretendidas nas diversas janelas que v o surgindo no ecr Est tamb m prevista neste sub m dulo a selec o das propriedades que se pretendem pesquisar na base Esta alternativa importante pois o utilizador poder cingir se s propriedades mais relevantes para efectuar a compara o entre os valores obtidos na simula o com os existentes na base Seguidamente o utilizador introduz a percentagem para a margem de procura Este dado necess rio porque como no conjunto das equa es de selec o das caracter sticas da rama os valores do coeficientes de determina o obtidos n o s o iguais seria praticamente imposs vel obter valores para a previs o da rama que fossem id nticos em todas as caracter sticas O sub m dulo seguinte o da resolu o do sistema de equa es Tal como acontece no m dulo de simula o da rama tamb m aqui necess rio o conhecimento pr vio dos processos de controlo e produ o para que seja despoletada a ac o necess ria ao c lculo das equa es Esta ac o determinada em fun o da validade das regras que se encontram
115. dos das equa es 10 a 18 Coeficientes de regress o padronizados Fio Convencional e Instramentos Individuais Equa o 10 cu p yz s ya ys T ye y ve v yu xi os2x o9629 o6367 omea o e oos 2 logos 14 11 9 1 1051861 0 4314 0 2919 0417 0 85121 19 1 Tosa x I ose us 1001 ju 103 foasosf 1 1 Jo Toe ps lo To Jos 264 0721 042 005 1 1 1 el to law Lo lola EEA 1 L T LL Tlm Ee CC TAM L RA HANS RR CS p EE 1 026809 0 248 0 271 0 6306 p D E EEE EEE T ml Tool 1 D LL TT Toss p 11 1 1 loas MEME eoo ES d 5524 0066 0 052f B ases 1 1 O ES 1 p IT 1 loss lossigmmmloos L 1 l1 Ll 2 2077 put oos o4or o3e oi334 1026 0405 2 I To los 1 1 1 1 E a 36 Coeficientes de regress o padronizados Fio Convencional e Motion Control Equa o 11 mis l1 L1 lo dmm 11 101962 __ 0 385 0424 0782 look iz 013 Jozos 1 Jogos E 8 5 a 8 E E Ra x zi 8 A E 2 37 Coeficientes de regress o padronizados Fio Convencional e Spinlab Equa o 12 It J 0 5777 0 6127 0 24121 70 4745 0 376 024 0165 0142 04373 Ee s Toszso 0 68 qo n9 1046
116. e algod es de melhor qualidade comparativamente com os utilizados no processo cardado O processo cardado utilizado para a produ o de fios mais grossos A diferen a a partir deste momento do processo penteado com o processo cardado diz respeito a um conjunto de m quinas reunideira de fitas e reunideira de mantas ou laminador reunidor e a penteadeira que n o fazem parte do processo cardado As opera es preparat rias da pentea o tem lugar logo a seguir carda a qual tem a tend ncia para produzir ganchos no v u da carda Ora a exist ncia destes ganchos permite que haja uma maior facilidade para a forma o de nepes De qualquer forma e dado que a mat ria prima n o poder ir directamente da carda para a penteadeira necessitando por isso de passar por m quinas interm dias que tem como objectivos os de Eliminar os ganchos formados na carda para que estes n o tragam nenhum tipo de problema ao passarem na penteadeira Formar um fluxo extremamente coerente e regular manta para que a pentea o das fibras se torne eficaz Na penteadeira as opera es efectuadas tem como objectivo Elimina o das fibras mais curtas a qual permite diminuir a finura m dia e portanto diminuir o limite de fia o Elimina o das impurezas existentes no algod o Elimina o de nepes Paraleliza o das fibras 27 Depois da passagem pela penteadeira a fita formada apresenta alguns tipos de irregularidades peri
117. e To Ju Eni ho e mu 391 7884 821 4926 2245 5913 2363113 47736625 477 36639 pepe 291788 E uum WRIEENI wp oi O Ema L E NS TERNI ERN loss asses samo perd sare 2 00022 oo ores 0 185 p owed mmus 0 1 1 11 1 11 ha oo Jo os Tool 1 Tl pL deeem Ld E M same os 00 EX mun 00 1 1 Tl ls Lau SO Das be loool LIT UM NE MM MEC au M pe ooo arm 0 0 To f eese Ss pot 14 141 1 1 4 ooogsaai oae asus E RS SS 4 7328 06 0 0012243 0 002252 0 344 85873 osso 5509 5038 RES Ret oue a s ara 19 3087 273 42562 ron corsi 36 225 A tt LL 1 1 ae E 232 Equa o 16 Processo OE2 Instrumentos Individuais ato fu hw he hw le b ho bu 9 34529 316 2944 1938302 14 79543 2 82389 728 3497 24 93459 73660 621 5266 15 323785 aso E a mp a ETT NM Patti atoa tia oos zm 1 0 0 EL een Tom oom cosmo oor Toa Lssw Tom 294 203 PTE DCE xam LE pax Ip EU O A dom p p a Locos Tons Td bs oes bs se 1 17717 0 36628 3029104 35 92057 170 2424 95 4 rr fonus TT exse ooo
118. e a qualquer valor por defeito e utilizado sempre que se acede ao atributo em quest o Exemplo action simula o rama ii do for every A is some instance of instrumentos individuais do new_slot serve A f end for and pergunta rama ii and equa es rama ii action equa es rama ii do new slot serve valores introduzidos ii t and mostra fio ramas base ii Al m destes predicados do Flex e da utiliza o do KSL houve necessidade de recorrer ao Prolog 114 para a resolu o de problemas espec ficos de implementa o em alguns dos m dulos O Prolog foi utilizado principalmente para permitir a obten o de janelas de selec o de valores para que a visualiza o dos valores calculados seja percept vel e permitir a evoca o dos c digo objecto Conjugando a utiliza o de KSL e de Prolog foram constru das ac es com o aspecto ilustrado nos exemplos seguintes action inicializa o do restart and wfile fiar geral File Volume and vol path Volume Path and set path Path and source load fiar bc and screen D W and wereate fiar_o 1 40 0 D 40 W and wfont fiar_o Courier 0 10 and teli fiar_o 131 Dada a ilegibilidade da sintaxe do Prolog utilizado julga se oportuno descrever sumariamente os objectivos procedimentos ou ac es associados a cada uma das primitivas utilizadas No exemplo acima apresentado foram utilizadas tr s tipos de primitivas nomeadamente Primitivas para a gest o de fi
119. e as propriedades macro e micro isto entre as propriedades das fibras como o comprimento resist ncia alongamento finura maturidade por um lado e a estrutura da fibra cristalinidade e a estrutura microfibrilar por outro Neste projecto em particular o estudo centrou se no algod o uma vez que este constitu a fibra t xtil de maior utiliza o 26 Devido ao facto de se tratar de uma fibra natural as suas propriedades s o vari veis dado que estas s o determinadas pelos factores gen ticos e pelas condi es de crescimento Um dos maiores problemas que se coloca hoje em dia perante o gestor t xtil o da selec o das caracter sticas da rama apropriadas para a produ o de um determinado fio sendo outro dos seus problemas o da previs o das propriedades finais do fio produzido com uma determinada rama bem como posteriormente o da determina o do processo que se encontra mais adequado para efectuar essa produ o Desta forma como j foi referido os estudos da previs o das propriedades dos fios em fun o das caracter sticas das ramas utilizadas j se encontram em desenvolvimento h v rios anos embora o n mero de par metros estudados neste caso seja superior ao utilizado pelos diferentes autores referenciados Pretende se assim aumentar o n mero de especifica es referentes ao fio com o objectivo de prever o seu comportamento futuro em todas as caracter sticas poss veis de quantificar assim como aumenta
120. e controlo entre as quais se encontram estruturas condicionais e estruturas c clicas IF THEN ELSE Neste tipo de estrutura efectuada uma verifica o da condi o Se esta for verdadeira as directivas efectuadas pelo then s o executadas caso contr rio ser o as do else O exemplo seguinte ilustra a utiliza o desta estrutura condicional Podem ser activados dois tipos de encadeamento se a escolha for Utiliza o de valores antigos a ac o a ser despoletada ser valores velhos rama ii caso contr rio a ac o ser a valores novos rama ii action pergunta rama ii do ask pergunta rama ii and do if pergunta rama ji is Utiliza o de valores antigos then valores velhos rama ii else valores novos rama ii end if 126 WHILE DO LOOPS O ciclo While Do repete a directiva enquanto a condi o se mantiver A directiva desempenhada depois de se ter efectuado o teste Exemplo Neste caso estamos perante uma estrutura c clica que faz com que a ac o n o termine at que se cumpra a condi o perc lt percentagem and encontrou f action per sp do perc and do pergunta percentagem and do encontrou f and do while perc lt percentagem and encontrou f do tpii sp and perc pero 5 end while and do if encontrou f then escreve nao encontrou sp else escreve lista algodoes sp end if FOR LOOPS Esta instru o repete as directivas dadas at que todas as solu es para uma dada condi o
121. e fibra Classifica o E Cd ERE 099 140 LIL 126 Outras das caracter sticas necess rias para o fiandeiro o ndice de uniformidade de comprimento de fibra dado este traduzir a forma de distribui o do comprimento de fibra Esta normalmente expressa como sendo a raz o entre o comprimento m dio e o comprimento m dio da metade superior As fibras de algod o podem ser classificadas 44 quanto ao seu ndice de uniformidade de comprimento conforme o apresentado no quadro 2 12 Quadro 2 Classifica o das fibras de algod o quanto ao ndice de uniformidade do comprimento de fibra Indie de Unformide m9 Outra das caracter sticas que podem ser determinadas num gr fico deste tipo o da percentagem das fibras curtas as quais ser o mencionadas na sub sec o seguinte Para se ter uma ideia da rela o que existe entre o comprimento de fibra de algod o e o n mero do fio pode ver se o quadro 2 III Quadro 2 III Titulo do fio em fun o do comprimento de fibra Comprimento de fibra Fio Cardado tex 78 11 32 20 30 1 1 32 1 1 8 12 20 Fio Penteado tex 2 1 3 Fibras curtas Al m do coeficiente de varia o do comprimento de fibra 41 o qual determina a varia o de comprimento de fibra na amostra e do comprimento m dio a percentagem de 13 fibras curtas um par metro importante a determinar no diagrama de comprimento
122. ecursivamente O encadeamento para a frente come a com a premissa Este olha atrav s da base de conhecimentos e da mem ria de trabalho procurando poss veis solu es A estrat gia come a por colocar os padr es de s mbolo da condi o SE de uma regra contra todas as regras que se encontram armazenadas na mem ria A ac o ENT O de alguma regra de sucesso adicionada mem ria de trabalho como um novo facto inferido Resumindo o encadeamento para a frente examina as condi es SE das regras e dispara as regras para as quais a condi o SE verdadeira Este processo repetido at que seja obtido o resultado do problema ou ent o se tenham esgotado todas as possibilidades O encadeamento para tr s come a por seleccionar uma ou mais regras nas quais as cl usulas ENT O s o as mais prometedoras para a resolu o do problema Estas representam as hip teses ou a meta que s o necess rias provar serem verdadeiras Os 100 correspondentes SE s o verificados para verificar se satisfazem a condi o Se existirem factos desconhecidos nas condi es SE estes factos tornam se as novas sub metas ou sub hip teses O sistema retrocede entre as regras at que a quest o possa ser mencionada encontrando se desta forma um resultado pr vio ou ent o esgotou se todo o conjunto de regras a ser utilizado Se existir porventura mais que uma regra que satisfa a o sistema todas elas ser o experimentadas at que se encont
123. entes Voltando equa o 3 13 verifica se que 2 o WU substituindo 3 12 ter se 3 14 l E D 102 o E 3 15 e portanto A Iria 3 16 oy Com efeito a equa o 3 16 mostra que r S 1 indicando como se deve interpretar o coeficiente de correla o ou mais usualmente o seu quadrado r 2 Este traduz a propor o da vari ncia da vari vel dependente que explicada pela sua regress o sobre as vari veis independentes O coeficiente de correla o mede a exactid o do ajustamento dos dados equa o considerada Na pr tica valores de Ir 1 s o raros de se obter No quadro 3 I 93 apresenta se o significado quanto aos valores obtidos para o coeficiente de correla o Quadro 3 Significado do valor de Correla o muito baixa 04407 0 7 a 0 9 Correla o elevada No quadro 3 III apresenta se sob uma forma esquem tica a an lise da vari ncia numa regress o linear m ltipla 94 Quadro 3 III An lise da vari ncia numa regress o m ltipla pe x desvios desvios 66 Outro dos par metros estat sticos utilizados foi a distribui o F de Snedecor a qual pode ser considerada como um instrumento de larga utiliza o na infer ncia estat stica Neste caso este foi utilizado para indicar como o modelo calculado explica o comportamento da vari vel dependente Ao tentar fixar decis es conveniente a formula o de hip teses acerca das
124. entido dos ponteiros do rel gio figura 2 8 a 2 Tor o Z no sentido contr rio dos ponteiros do rel gio figura 2 8 b a b Figura 2 8 Sentido da tor o A quantidade de tor o a inserir num fio depende do t tulo do fio do comprimento da fibra e da sua aplica o final O coeficiente de tor o uma medida da dureza de um fio e dado pelo produto da tor o do fio pela raiz quadrada do t tulo no sistema directo ou a raz o entre as voltas por unidade de comprimento e a raiz quadrada do n mero no sistema indirecto Segundo Koechlin diye DES a fig 2 13 ou ONe vw 2 14 Os valores t picos para um fio de algod o s o os que se apresentam no quadro 2 XIV 51 Quadro 2 XIV Valores t picos do factor de tor o oue 60 80 2 3 2 3 Resist ncia de ruptura A resist ncia do fio uma das caracter sticas fundamentais sendo normalmente utilizada como um ndice de qualidade devido sua grandeza ser influenciado por uma combina o de factores Entre estes salientam se diversas propriedades das fibras a estrutura do fio e par metros inerentes ao processo Uma das explica es tradicionais do fen meno da varia o de resist ncia com a tor o baseado na combina o de factores como o deslizamento das fibras e a pr pria resist ncia da fibra 63 Al m destas caracter sticas outro dos factores a ter em considera o o efeito das pr prias fibr
125. ero de quebras no cont nuo sofreu um grande aumento necess rio devido a este facto que o controlo seja efectuado on line e off line para garantir que tal perturba o seja logo detectada Neste momento existem j m quinas equipadas com dispositivos de auto regula o o que vem facilitar este controlo pelo menos no que diz respeito ao t tulo desejado O quadro 2 XVI 89 apresenta a combina o do controlo on line e off line numa linha de fia o 59 Quadro 2 XVI Combina o do controlo on line e off line numa linha de fia o Cerda com i autoregula o ON LINE Espectrograms Eara osea perdicior Desperd 1 vez semestre FT Ra aaa Fa Pee Euer e PP Titulo Ema CVi amp pelo menos 125m Espectrograms Diagram ON LINE ES pae dE 100m E lem E OFF LINE sidades eer enda 1000m Alongamento spectrograms u Diagrama 3 MODELOS ESTATISTICOS PARA O RELACIONAMENTO ENTRE AS PROPRIEDADES DA RAMA E AS PROPRIEDADES DO FIO 3 1 Conceitos te ricos Para que se pudesse definir o modelo matem tico que relacionasse as propriedades das fibras em fun o das caracter sticas dos fios e vice versa recorreu se a t cnicas estat sticas A t cnica utilizada para construir os modelos foi a an lise de regress o m ltipla Para tal a regress o faz uso de dados experimentais e d
126. es Preparation Filature Fibres courtes L Industrie Textile 1988 1190 p 731 a 737 Dyson E Some observations on yarn irregularity Journal of the Textile Institute 1974 65 4 p 215 217 Neck r Bohuslav Recent research on yarn irregularity Melliand Textilberichte English 1989 70 7 p E201 E203 Rohlena V Open end Spinning New York Elsevier Scientific Publishing Company 1975 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 148 Barella A e Manich A M The influence of the spinning process yarn density and fibre properties on the hairiness of ring spun and rotor spun cotton yarns Journal of the Textile Institute 1988 79 2 p 189 197 Mibn Hua Van Fagotage et pilosit du fil open end L Industrie Textile 1989 1198 p 53 55 Uster Statistics 1989 Uster News Bulletin 1989 36 Kleinhansl Ernst Test procedures in Spinning mills Textil Praxis International 1987 42 11 p H V Herbert Jacques J Mangialardi Gino e Jr H H Ramey Neps in cotton processing Textile Research Journal 1986 56 2 p 108 111 Hembree Joel F Ethridge Don E e Neeper Jarral T Market values of fiber properties in Southeastern textile mills Textile Research Journal 1986 56 2 p 140 144 Files Kahl Norbert e Pfeffer Hahn Rolf Data acquisition and data evaluation in the textile laboratory Textil Praxis International 1988 43 1 p XXI
127. esist ncia do fio influenciada pela combina o de diferentes factores como a resist ncia da fibra coes o das fibras tor o do fio e a sua varia o bem como pela irregularidade do fio Esta pode ser avaliada por recurso a diferentes m todos 63 Dependendo da informa o que se pretende obter existem diferentes tipos de testes nomeadamente Testes a fios individuais Teste da meada 1 Testes a fios individuais A resist ncia do provete a do seu elemento mais fraco consequentemente esp cimes com comprimentos diferentes d o resultados diferentes Um valor m dio mais baixo da resist ncia obtido com um provete de maior comprimento devido irregularidade do fio Um aumento de velocidade na aplica o da carga d origem a um aumento aparente na resist ncia do fio Segundo as normas os fios devem ser testados com um comprimento de 500 mm e um tempo de ruptura de 2043s O n mero m nimo de provetes a serem testados de 50 A desvantagem deste tipo de teste o de incluir um pequeno comprimento de fio testado na sua totalidade mas por outro lado d nos indica es sobre a varia o da resist ncia de curto comprimento de onda sendo tamb m poss vel determinar o valor do alongamento ruptura 2 Testes com meadas Um teste alternativo o da meada um teste r pido e de f cil determina o num comprimento relativamente grande de fio O resultado combina dois factores n mero do fio e resist
128. etendidos seguindo se tal como no caso anterior OK ou um Return Al m destas dado que todos os valores introduzidos s o validados poder aparecer uma janela quando s o introduzidos valores que n o fazem parte da gama aceite pelo programa Janela 32 Se tal acontecer dever se fazer se OK e seguidamente introduzir um novo valor Al m desta 8 44 existe uma janela de explica o a qual activada pelo escolha do EXPLAIN da janela de inser o de dados ou ent o das janelas de selec o Janela 33 Finalmente aparecer uma janela chamada fiar o na qual v o ser apresentados todos os valores resultantes das op es selecionados pelo utilizador Al m destes valores aparecer simultaneamente uma janela de espera Janela 34 a qual despoletada em todas as op es de impress o permitindo visualizar sempre os valores O premir o bot o do rato sobre o continuar faz com que apare a novamente o men de selec o Arranque Para activar o programa necess rio abrir a pasta SAF onde se encontram os ficheiros e premir o bot o do rato duas vezes em sucess o r pida com o cursor posicionado sobre o fiar p A partir deste momento ser efectuada a compila o devendo o utilizador aguardar enquanto esta opera o efectuada Seguidamente o operador dever seleccionar na barra de ments a op o Eval e neste a op o query Janela 1 File Edit Search Windows Fonts Flex Query Run fast query
129. etermina rela es funcionais que mostram qual a influ ncia das diferentes vari veis independentes na vari vel dependente de um determinado sistema Com este objectivo e utilizando dentre os diferentes m todos de ajustamento de valores 90 o m todo dos m nimos quadrados ter se como f rmula geral a equa o 3 1 91 Yzag a X 1 a2X24 apXp e 3 1 onde o Y representa a vari vel dependente X as vari veis independentes e o o erro aleat rio ou residual assumindo este o valor da varia o de Y que n o considerada na rela o m ltipla Os par metros a s o os coeficientes de regress o os quais necessitam ser estimados As vari veis independentes Xj n o s o vari veis aleat rias assumindo valores fixos Assume se que os erros s o independentes e t m uma distribui o normal com m dia 0 e vari ncia 2 independentemente dos valores de X considerados Considerando o valor esperado dos dois lados da equa o 3 1 teremos E Y agtajXjtazX2 apXp 3 2 verificando se que o valor estimado do erro zero Na equa o 3 1 os encontram se distribu dos normalmente e a vari vel aleat ria Y tem uma distribui o normal com m dia agta X azX2 apXy e vari ncia c2 Na equa o 3 2 a vari vel aleat ria Y para um dado valor de X tem uma distribui o normal com m dia ag aj X1 a2X24 apXp e vari ncia G2 A principal d
130. fiar o u 28 10 2 cv uster cv uster calculado andecho 9 and fw fiar u 28 10 2 pontos finos pontos finos calculado andecho and fw fiar o u 28 10 2 pontos grossos pontos grossos calculado andecho 3 and fw fiar u 28 10 2 nepes nepes calculado andecho 9 and fw fiar o u 28 10 2 pilosidades pilosidades calculado andecho and echo eoo and nl and continua Tal como referido anteriormente o c digo objecto foi utilizado na resolu o do sistema de equa es necess rio determina o das diferentes vari veis Para tal foram utilizadas primitivas do PROLOG pois este permite a utiliza o de c digo objecto bem como a sua chamada do pr prio programa Os predicados utilizados para esse fim foram os seguintes res open predicado que faz com que seja aberto um recurso externo call c este predicado permite evocar executar e retornar um procedimento externo em C com a passagem e retorno dos param tros res finish finaliza a execu o dos recursos externos retira o c digo da mem ria Exemplo action equa o KA do lookup resist ncia fibra A Resist ncia fibra and lookup alongamento fibra A Alongamento fibra and lookup comprimento fibra A Comprimento fibra and lookup indice_uniformidade A Indice uniformidade
131. god o foi sempre utilizada sem que houvesse conflito de interesses entre os utilizadores e os produtores podendo este facto ser atribu do a tr s factores A exist ncia da fia o convencional na qual tanto os produtores como os utilizadores se encontravam bastante familiarizados com a qualidade desejada da mat ria prima Uma relativa estabilidade do mercado Falta de m todos para que os testes fossem efectuados rapidamente e com uma boa precis o A maior desvantagem dos m todos existentes para a classifica o do algod o reside na defini o est tica do que constituem os par metros de qualidade desej veis para uma determinada tecnologia ou produto final Par metros de qualidade que n o s o devidos s caracter sticas do algod o prepara o e impurezas t m uma contribui o elevada na determina o do seu valor Recentemente algumas reas come aram a utilizar instrumentos para quantificar as caracter sticas da rama de algod o A utiliza o de instrumentos para avaliar automaticamente algod o foi desenvolvida nos Estados Unidos Foi durante os anos 60 que a ideia de colocar todos os instrumentos individuais em linha apareceu Esta linha foi desenvolvida primeiro pela Motion Control em 1963 e seguidamente pela Spinlab Os m todos de controlo tradicionais est o a ser substitu dos por Instrumentos de Alto Volume HVD os quais s o capazes de efectuar ensaios r pidos e com uma precis o elevada de v ri
132. gra o de todas as fibras incluindo se poss vel as duas extremidades das fibras na estrutura do fio Figura 2 5 Disposi o ideal das fibras num fio Nos processos de fia o a forma helicoidal dever permanecer pelo menos em alguns tipos de fibras como condi o para que a estabilidade e a resist ncia do fio originadas pela press o das fibras devido tor o se mantenham Quanto posi o das fibras na estrutura do fio conv m saber se qual o tipo de processo utilizado Devido tor o inserida todas ou pelo menos algumas das fibras tomam uma posi o helicoidal Far se refer ncia a dois tipos o convencional e o n o convencional open end de turbina pois o n mero de fibras afectadas pela tor o bem como o seu grau de enrolamento s o extremamente dependentes do processo de fia o utilizado Nos fios convencionais a tor o inserida do interior para o exterior Na periferia devido ao maior grau de enrolamento as fibras t m uma menor inclina o do que no interior do fio figura 2 6 T SG Sh Figura 2 6 Estrutura da tor o num fio convencional TK a b a c E B SS ud JI 7 Figura 2 7 Liga o das fibras na turbina Contrastando com o fio produzido no processo convencional a tor o durante a fia o no processo n o convencional open end turbina inserida do exterior para o interior A turbina apanha primeiro as fibras que se encontram no centro e com a r
133. gularidade do fio e o comprimento m dio da fibra As varia es na sec o transversal do fio como nepes pontos finos e pontos grossos s o geralmente descritos como imperfei es no fio e s o analisados separadamente da irregularidade importante apreciar que todos os fios s o de alguma forma irregulares sendo seu valor o factor determinante para a aceitabilidade ou n o do produto por parte do consumidor Para isso foram determinados limites para se poder apreciar a regularidade do fio Martindale 65 indica que no melhor caso poss vel se todas as condi es forem favor veis isto o modelo mais simples no qual todas as fibras tem a mesma densidade linear e se encontram paralelas ao seu eixo os limites de regularidade s o determinados pela express o 2 6 Se considerarmos o efeito da varia o na densidade linear das fibras o modelo obtido ser o seguinte 7 CViim 1007 A LT 2 15 onde o CVA o coeficiente de varia o da densidade linear da fibra e o n o n mero m dio de fibras existentes na sec o do fio no qual a equa o utilizada a 2 11 Valores t picos do CVA para o algod o transformam a equa o 2 15 em 106 CV Algod o Ta 2 16 Para que se possa ter uma ideia da irregularidade do fio Huberty 66 prop e a utiliza o de um indice o qual nos d uma ideia do desvio que o fio ter Este traduzido pela equa o 2 17 45 CV I CViim 5 2 17
134. gularidades no fio pontos grossos podem trazer v rios problemas a n vel do tingimento Rama Entrada da carda Sa da da carda Laminador 1 passagem Reunideira de mantas Penteadeira Laminador 2 passagem Torce 100 200 300 400 N mero de Nepes Figura 2 2 N mero de nepes ao longo do processo 21 2 1 7 Grau O grau do algod o a caracter stica da fibra que mais afecta o valor comercial Este fun o de tr s par metros 4 cor prepara o e conte do de impurezas Hoje em dia a cor medida objectivamente e expressa em termos de grau de cinzento ou amarelos Na maior parte dos casos quando o grau de cinzento baixo o branqueamento pode reduzir ou at eliminar a cor existente no algod o mas pode tamb m fazer com que a resist ncia deste diminua 61 A cor pode fornecer nos indica es sobre a quantidade de tempo durante o qual o algod o esteve exposto ao ar livre ou ent o da deteriora o da fibra devido a pragas microrganismos e pode persistir mesmo depois do branqueamento A prepara o fun o do descaro amento e reflecte se na quantidade de desperd cios e na apar ncia do fio A remo o de impurezas leva quebra das fibras Quanto maior for o conte do de impurezas maior ser o n mero de pontos de limpeza que t m que ser utilizados o que leva a um aumento na produ o de desperd cio no qual se encontram inclu das fibras boas levando tamb m forma o de nepes
135. hairiness Textile Research Journal 1989 59 10 p 632 633 Barella A Egio Alicia Castro Leoncis e Manich A M Considerations of the practical use of hairiness meters Melliand Textilberichte English 1989 70 9 p E274 E276 Brinck Angela ten e Topf Wolfgang Yarn hairiness measurement and evaluation Melliand Textilberichte English 1991 71 7 p E214 E216 Measurement of yarn hairiness Textile Month 1988 March p 38 41 46 Meyer Hans Dietrich Innovative textile measuring techniques Melliand Textilberichte English 1990 72 7 p E229 E230 Hart U e Stohr M Controlo de qualidade em Fia o off line e on line Vila Nova de Famalic o 1989 Spiegel Murray R Estat stica 2 Edic o 2 ed S o Paulo McGraw Hill do Brasil 1985 Chalfield C Statistics for Scientist amp Engineers London Chapman and Hall Murteira Bento Jos Ferreira e Black George Hubert Joseph Estat stica Descritiva Lisboa McGraw Hill de Portugal 1983 Mir Alberto B Estadistica Aplicada Barcelona A I T A 1969 Wonnacott H Thomas e Wonnacott J Ronald Introductory statistics for business and economics 2 ed John Wiley amp Sons Inc 1990 Norusis Marija J SPSS PC Chicago SPSS Inc 1985 Draper N R e Smith H Applied regression analysis John Wiley amp Sons Inc 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109
136. he Almeter test method A possibility for fibre length measurements on raw cotton Melliand Textilberichte English 1990 71 12 p E419 E421 Klein W The Technology of Short Staple Spinning Manual of Textile Technology Manchester Textile Institute Ishtiaque S M e Chattopadhyay Sanipan Fibre lenght factor Textile Asia 1990 21 4 p 56 67 U S Cotton Fiber Chart 1991 Textile World 1991 Pattabhiram T K Essential facts of practical cotton spinning Ahmedabad D A Mahajan Brothers 1979 Jr A C Griffin e Labor W F The effect of fiber bundle strength on the short fiber content and nepping potential of ginned lint Textil Praxis International 1985 40 4 p II IV The effects of lint cleaning on fiber and yarn quality Part I Textile Topics 1991 20 4 Lord P R e Johnson R Short fibres and quality control Journal of the Textile Institute 1985 76 3 p 145 156 Smith Brent A review of the relationship of cotton maturity and dyeability Textile Research Journal 1991 61 3 p 137 145 Thibodeaux Devron P e Evans Janice P Cotton fiber maturity by image analysis Textile Research Journal 1986 56 2 p 130 139 Goswani Textile Yarns Technology Structure and Applications New York John Wiley 1977 Heap S A A quick method of maturity testing Textile Month 1988 May p 51 32 Verwohit H e Fabian K L Automaci n en el ensaio del algodon ndices para su
137. ibras de algod o quanto ao comprimento Classifica o das fibras de algod o quanto ao ndice de uniformidade do comprimento de fibra T tulo do fio em fun o do comprimento de fibra Classifica o do algod o quanto maturidade g Escala da finura da fibra Classifica o do algod o quanto resist ncia Classifica o do algod o quanto tenacidade Classifica o do algod o quanto ao alongamento Classifica o do algod o quanto percentagem de impurezas As propriedades das fibras como factor influenciador das caracter sticas do fio para um dado t tulo Opera es efectuadas ao longo do processo de fia o N mero m nimo de fibras por sec o num fio Factores que contribuem para o aspecto do fio Valores t picos do factor de tor o Contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio Combina o do controlo on line e off line numa linha de fia o 2 Significado dos valores obtidos cm y Significado do valor de r An lise da vari ncia numa regress o m ltipla Caracter sticas das fibras analisadas com Instrumentos Individuais Caracter sticas das fibras analisadas com Instrumentos de Alto Volume Caracter sticas do Fio Convencional Caracter sticas do Fio N o Convencional OE1 Caracter sticas do Fio N o Convencional OE2 Rela o das equa es de regress o para a selec o da rama Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para os Instrumentos Individuais 3 X
138. iferen a entre 3 1 e 3 2 que em 3 1 os valores de X s o fixos e valores repetidos de Y podem ser obtidos para alguns valores de Xj enquanto que na equa o 3 2 Xi e Y t m uma distribui o conjunta e se Xj tem uma distribui o cont nua como a normal ent o valores repetidos de Y para um dado valor de X n o s o obtidos atrav s da amostra 3 MODELOS ESTAT STICOS PARA O RELACIONAMENTO ENTRE AS PROPRIEDADES DA RAMA E AS PROPRIEDADES DO FIO 3 1 Conceitos te ricos Para que se pudesse definir o modelo matem tico que relacionasse as propriedades das fibras em fun o das caracter sticas dos fios e vice versa recorreu se a t cnicas estat sticas A t cnica utilizada para construir os modelos foi a an lise de regress o m ltipla Para tal a regress o faz uso de dados experimentais e determina rela es funcionais que mostram qual a influ ncia das diferentes vari veis independentes na vari vel dependente de um determinado sistema Com este objectivo e utilizando dentre os diferentes m todos de ajustamento de valores 90 o m todo dos m nimos quadrados ter se como f rmula geral a equa o 3 1 91 Yzag a X a2X24 apXp e 3 1 onde o Y representa a vari vel dependente X as vari veis independentes e o o erro aleat rio ou residual assumindo este o valor da varia o de Y que n o considerada na rela o m ltipla Os par metros a s o os coeficientes de regress
139. ilizado para indicar de uma forma mais eficiente conjuntos que podem ser utilizados noutros casos Exemplo group menu inicial actualiza o BC m todos de controlo processos de produc o simula o fio simula o rama sair group processos de control Instrumentos Individuais Motion Control Spinlab group processos de produ o 0E2 Convencional Action Uma ac o uma colec o de directivas que devem ser desempenhadas com uma designa o nica Exemplo action saf do inicializa o and menu inicial and finaliza o and nul action menu_inicial 121 do ask menu inicial and invoke ruleset menu inicial FRAMES A FRAME um m todo de representa o do conhecimento constitu do com base em tr s elementos O primeiro elemento indica o seu posicionamento na hierarquia das frames O segundo especifica quais os seus atributos por defeito Os valores por defeito s o os que o sistema considera at indica o expressa doutros valores O terceiro elemento especifica a hierarquia de heran a N o foi necess rio utilizar esta caracter stica durante a implementa o do SAF Nos exemplos seguintes s o ilustradas tr s frames utilizadas na implementa o do sistema No primeiro caso podem ser observados os atributos em cada um dos processos de controlo frame processos de controlo frame instrumentos individuais i
140. importantes sobrepondo se ao grau sendo isto devido ao facto de que na comercializa o da rama bem como no processamento ser um dos principais respons veis pelo custo da mat ria prima e pelo bom desempenho do processo A fibra de algod o 41 pode apresentar diferentes comprimentos de acordo com a variedade condi es de crescimento colheita e descaro amento Al m do comprimento da fibra outro dos par metros importantes o valor do ndice de uniformidade do comprimento da fibra pois uma grande varia o no comprimento 4 tende a aumentar os desperd cios e al m disso provocar perturba es no processo O comprimento da fibra provavelmente o melhor crit rio para determinar 42 Limite de fia o Resist ncia do fio Regularidade do fio Voluminosidade Toque Brilho Pilosidade Produtividade A produtividade afectada pelo n mero de quebras a quantidade de desperd cios a tor o necess ria o n mero de voltas por metro e pelas condi es gerais do processo Pode dizer se que fibras com um comprimento inferior a 4 5mm v o ser perdidas no processo como desperd cios ou esvoa os fibras com um comprimento at 12 15 mm n o contribuem para a resist ncia do fio contribuindo somente para o aumento da voluminosidade e fibras com comprimento superior s o respons veis pelas caracter sticas dos fios 1 Embora nos fios produzidos pelo OE Open End 43 o comprimento de fibra n o
141. ina o das diferentes equa es motivou a escolha de uma regress o por fases m todo backward A escolha deste m todo de resolu o deve se ao facto de ser poss vel observar na primeira itera o o comportamento de todas as vari veis existentes no processo tanto de controlo como de produ o Depois de se ter determinado os modelos matem ticos que servem de suporte selec o das caracter sticas da rama a utilizar ou previs o das caracter sticas do fio poder se ia calcular os valores manualmente embora os seus c lculos fossem complexos o que tornaria esta tarefa fastidiosa e potenciadora de erros optou se por desenvolver um sistema computacional que lhes serviria de suporte e diminuiria consideravelmente o tempo de resposta bem como minimizaria os erros Desenvolveu se um sistema baseado em t cnicas de Intelig ncia Artificial Sistema Pericial que nos calcula os valores das caracter sticas tanto da rama como do fio que deveriam ser utilizadas em fun o dos dados introduzidos caracter sticas de rama ou do fio tendo como base para a sua resolu o os modelos matem ticos determinados anteriormente De forma a complementar este sistema introduziram se dados na base que caracterizam ramas fios e fornecedores Desta forma possibilita se ao gestor uma procura na base de ramas com caracter sticas semelhantes s calculadas e se tal existir poderemos ter acesso s caracter sticas do fio produzido pela rama obtida n
142. ina o das equa es de regress o correspondentes rela o entre as caracter sticas da rama e as caracter sticas do fio A an lise foi efectuada utilizando se como vari veis independentes as caracter sticas do fio O modelo utilizado no estabelecimento da equa o de regress o foi o linear dado estudos anteriores terem utilizado este tipo de modelo 6 11 13 14 19 20 21 28 A forma geral do modelo ser Yi agta X az X2 Yq aga X1 a2 X2 an Xp te An Xg Yp agtay X4 az X2 an Xn 3 19 14 onde Yp representa a vari vel dependente e Xp as vari veis independentes O valor de n representa o n mero de caracter sticas estudadas dependendo do tipo de controlo utilizado As equa es de regress o determinadas ser o denominadas da forma apresentada no quadro 3 IX 3 IX Rela o das equa es de regress o para a selec o da rama srs mo Fio OE2 Fio OE2 Al m da influ ncia do processo de controlo h tamb m a considerar a influ ncia do processo de produ o Neste caso as propriedades dos fios n o s o influenciadas pelo m todo de controlo laboratorial pois a forma como foi efectuada foi igual em todos os casos Conjugando todos estes factores obtiveram se nove sistemas de equa es que se encontram apresentadas no Anexo 1 Parte A O programa utilizado SPSS 95 al m de nos calcular quais os valores correspondentes aos coeficientes de regress o ag a1 8
143. ina o de cada uma das propriedades nos modelos matem ticos obtidos nos diferentes m todos de controlo 3 2 2 2 1 Instrumentos individuais Quadro 3 XVI Caracter sticas predominantes nos Intrumentos Individuais w om s w 0c1 0e2 c eei oe2 e eet oe2 oei oe m 193 caracter stica ES 2 caracter stica E 3 caracter stica No caso de se utilizar os Instrumentos Individuais como t cnica de controlo laboratorial verifica se que qualquer que seja o processo de produ o do fio utilizado as caracter sticas das fibras apresentam sempre os mesmos factores Quadro 3 X VI Verifica se desta forma a predomin ncia das propriedades das fibras para a sua pr pria determina o isto para que se consiga seleccionar a rama mais adequada para a produ o de um determinado fio necess rio tentar optimizar as propriedades das fibras dado serem estas as principais respons veis pela melhoria destas Neste sentido conv m alertar os produtores de fibra de algod o no sentido de tentarem melhorar determinadas propriedades das fibras pois estas tem um efeito consider vel nas restantes propriedades 81 3 2 2 2 2 Motion Control Quando a caracteriza o da rama efectuada no Motion Control os par metros mais importantes diferem dos acima citados devido ao facto de se ter introduzido um novo conjunto de par metros caracterizadores como por exemplo os par metros de cor Neste caso ter se Na determi
144. ionar o utilizador e Explicar ao utilizador como chegou s conclus es e Justificar o seu racioc nio e Ser consistente com as suas respostas e Evitar julgamentos precipitados e Trabalhar com informa o incerta e incompleta e Focar num determinado e preciso problema e Manipular descri es simb licas e Considerar v rias alternativas competitivas e Considerar todas as possibilidades e Atribuir pesos ou probabilidades a alternativas selecionadas e Anotar detalhes e n o desej vel Raciocinar genericamente sobre uma grande variedade de t picos Raciocinar a partir de axiomas ou teorias gerais Usar o senso comum Fazer julgamentos precipitados Saltar para conclus es prematuras Ir al m das fronteiras a que se encontra inserido 4 1 1 Arquitectura de um sistema pericial A arquitectura de um sistema pericial pode ser dissecada em termos do 2 99 ilustrado na figura 4 1 a saber 1 Base de conhecimentos 2 Motor de infer ncia 3 Interface com o utilizador Base de Conhecimento Motor de Infer ncia Figura 4 1 Arquitectura de um Sistema Pericial Estes tr s m dulos poder o reduzir se unicamente a dois se a implementa o do sistema pericial for efectuado utilizando se uma shell 101 para esse efeito Neste caso considerar se o motor de infer ncia e o interface com o utilizador um nico m dulo embora os esquemas de representa o e mecanismos de infer ncia
145. is fazendo a elimina o de vari veis dependendo da import ncia da sua contribui o para a diminui o da soma dos quadrados dos erros Este m todo de selec o da melhor equa o consiste em Numa primeira fase calcular uma equa o de regress o que cont m todas as vari veis existentes Efectuar um teste F Snedecor o qual aplicado a cada vari vel sendo esta tratada como se fosse a ultima vari vel a fazer parte da equa o de regress o O valor mais baixo de F Fp comparado com um valor pr selecionado com um n vel de signific ncia FQ e neste caso se 1 Fp lt Fo necess rio retirar a vari vel X pre refazer os c lculos para as restantes vari veis obtendo se desta forma uma nova equa o de regress o 2 Fp gt Fo a equa o de regress o que dever ser utilizada a calculada O estudo estat stico foi efectuado utilizando se o package estat stico SPSS 95 em ambiente MS DOS Foram determinadas as equa es de regress o nos diferentes sistemas de controlo de rama utilizados Instrumentos Individuais Motion Control e Spinlab 3 2 Desenvolvimento experimental 3 2 1 Dados utilizados Atendendo aos requisitos de fiabilidade imprescind veis ao correcto estabelecimento das equa es caracter sticas das diferentes condi es estudadas houve necessidade de recorrer a bases de dados capazes de nos fornecerem essa garantia Nesse sentido foram utilizadas dados recolhidos em estudo
146. is o das propriedades dos fios OE1 NOMENCLATURA N vel de signific ncia Coeficiente de regress o Valores estimados dos coeficientes de regress o Coeficiente de tor o Ne rea do circulo Coeficiente de tor o tex Sec o transversal da fibra Processo convencional Coeficiente de varia o da densidade linear das fibras em percentagem Coeficiente de varia o limite em percentagem Coeficiente de varia o resultante em percentagem Coeficiente de varia o na sa da em percentagem Coeficiente de varia o em percentagem Dobragem Estiragem Erro equa o 3 1 Estima o de Y Valor de F de Snedecor Valor de F de Snedecor estabelecido com base num n vel de signific ncia Valor de F de Snedecor da vari vel ndice de irregularidade Instrumentos Individuais Constante equa o 2 7 Motion Control N mero de vari veis iniciais Maturidade Processo n o convencional OE RU 14 Spincomat Processo n o convencional Autocoro 117 N mero de vari veis que fazem parte do modelo Coeficiente de correla o Coeficiente de determina o Vari ncia Vari ncia da erros ao quadrado Vari ncia da vari vel y ao quadrado Spinlab x10 Coeficiente de regress o padronizado Massa linear entrada tex Massa linear sa da tex Sistema de numera o internacional da massa linear Velocidade de entrada Velocidade de sa da Percentagem de fibras curtas Resist ncia pressley Percentagem
147. itamente poss vel a utiliza o de sistemas computacionais em modelos aplicados na Ind stria T xtil Fia o por forma a obter se uma ferramenta que permita apoiar o gestor t xtil na selec o de propriedades da rama ou ent o na previs o das propriedades dos fios O sistema integra uma s rie de modelos estat sticos que relacionam todas as propriedades estudadas e na base de factos encontram se inseridos dados respeitantes s caracter sticas de ramas caracter sticas de fios e fornecedores 142 5 3 Recomenda es para trabalho futuro Este trabalho poder ser continuado de forma a tornar o SAF uma ferramenta que se adapte a qualquer fia o sem que haja qualquer tipo de limita es nomeadamente no campo de An lise estat stica para o caso dos fios penteados Estudo das propriedades dos fios produzidos com v rios sistemas de fia o n o convencional nomeadamente a fia o por fric o e a fia o por jacto de ar Estudo sobre a influ ncia das m quinas utilizados ao longo do processo de fia o Optimiza o do processo de fia o A utiliza o de diferentes m todos da an lise de regress o poder ser um outro campo de an lise eventualmente conducente a melhores resultados Outra via para o desenvolvimento deste trabalho seria o da sua liga o a instrumentos de controlo principalmente aos de alto volume HYT Com este tipo de integra o poder se ia prever as propriedades dos fios a produzir c
148. ito reduzida a efic cia da equa o de regress o relativamente ordem de grandeza dos Yj Para se obter uma medida de precis o relativa utiliza se o quociente 3 11 xoc 2 s gt 02 Gem 8 11 xo n Este quociente mede a rela o entre as vari ncias dos erros cometidos quando se empregam os seguintes m todos de estima o 92 a estima o dos Y por meio da equa o de regress o 4 isto aproveitamento da informa o que os X que entram evidentemente na express o de podem dar sobre Yj b estima o dos Yj por uma constante igual sua m dia Y desprezando portanto a informa o que o conhecimento dos X possa dar sobre os Yj 9i oy Quadro 3 1 Significado dos valores obtidos com 20 comistombima 20 Vari veis estatisticamente 1 relacionadas p Correla o linear nula Se existir alguma rela o estat stica ente a vari vel dependente e as independentes o m todo a ser superior ao m todo b pois por for a dessa rela o a estima o dos par metros dependentes deve ser beneficiada com o conhecimento das vari veis 2 n independentes Neste caso o quociente dever ser menor que 1 No caso extremo de o existir uma relac o linear entre as vari veis o quociente ser nulo por ser nula a vari ncia dos erros o processo a superior N o havendo correla o entre as vari veis os dois processos
149. iza o de um espa ador tanto no Pressley como nos Instrumentos de Alto Volume 2 4 1 4 Par metros de cor A cor de uma amostra de algod o neste tipo de instrumentos medida por um color metro substituindo a avalia o subjectiva efectuada pelos peritos A amostra iluminada sob um dado ngulo por meio de duas l mpadas caracterizadas por um espectro luminoso e uma energia de emiss o constante A luz reflectida pela amostra passa atrav s de um difusor antes de atingir duas c lulas fotoel ctricas diante das quais s o interpostos dois filtros coloridos com caracter sticas espectrais precisas Os valores depois de tratados com um microprocessador convertem se em Reflect ncia Rd Este par metro indica o grau de cinzento da amostra O seu valor pode variar entre 0 preto e 100 para o branco absoluto Grau de amarelo b A dominante amarelada da amostra medida utilizando um filtro amarelo Os valores podem variar de O a 10 considerando se como amarelo um algod o que atinja este ultimo valor para o b Grau USDA Color Grade A partir de um gr fico proposto por Nickerson Hunter onde est o representadas em ordenadas os valores da reflect ncia Rd e em abcissas o valor do grau de amarelo b poss vel quantificar o valor do grau para algod es americanos 2 4 1 5 Mat ria estranha A determina o da mat ria estranha era efectuada de uma forma subjectiva antes do aparecimento dos aparelhos u
150. izar e processar as fibras de algod o complexo comparativamente com os outros materiais A rama pode ser transformada numa grande variedade de produtos os quais tem propriedades diferentes l gico que acompanhando toda esta evolu o nas propriedades se encontra o custo da rama o qual um dos factores determinantes da sua compra A juntar se ao Stelometer fibr grafo analisador de desperd cios os comummente chamados de Instrumentos Individuais dado que com a sua utiliza o determinada uma caracter stica da fibra aparecem hoje em dia outros sistemas que trabalham de uma forma autom tica utilizando computadores e microprocessadores Este tipo de equipamentos permite efectuar um grande n mero de ensaios num curto per odo de tempo Estes podem ser classificados em tr s grandes grupos 74 Equipamento totalmente autom tico O instrumento na sua globalidade controlado por um computador Equipamento semi autom tico A unidade de testes controlada por um computador mas o processo de medida tem que ser supervisionado e controlado por um operador Aparelhos de utiliza o manual Estas unidades s o operadas manualmente e um operador necess rio para verificar e anotar os resultados obtidos De qualquer forma com o avan o da tecnologia surge uma nova classe de instrumentos de controlo 75 os Instrumentos de Alto Volume os quais conseguem fornecer um maior n mero de informa es com uma maior pre
151. las 3 4 e 5 8 53 limaga Instrumentos Individuais Convencional Valores da rama calculados poesie ir calculados utilizando os Instrumentos Individuais resist ncia fibra cN tex 23 92 alongamento X 5 43 comprimento de fibra 1 02 indice uniformidade 45 13 fibras_ourtes 6 80 m oronaire unidedes 3 74 percentagem de partioulas k 2 30 REE m Figura 1 A figura 2 visualiza os resultados obtidos para a pesquisa de ramas da base Nesta figura pode ser visualizado a informa o sobre o algod o a utilizar para a produ o do fio pretendido Na janela de sa da podem ser visualizados o tipo de algod o a percentagem a que este foi encontrado bem como as propriedades do mesmo As propriedades escolhidas para a pesquisa apresentam se do lado esquerdo do janela com um ON caso alguma desta n o fosse a escolhida a impress o seria de OFF nas n o selecionadas 8 54 2 Propriedades des rams Algodeo ii 8 P3774 Com a percentagem pero 15 Os valores da rama encontrada s o os seguintes on resist ncia fibra 22 46 on alongamento 5 33 on comprimento de fibra 1 04 on indice uniformidade 43 20 on fibres ourtas 7 48 on mioronaire 3 90 en percentagem de part culas 2 30 Figura 2 Se a escolha do men for de Fio com rama da base na janela de sa da Figura 3 aparecer o as caracter sticas que o fio teria se a rama uti
152. liza o da mat ria prima apropriada 1 3 Metodologia Tem sido efectuado um esfor o de pesquisa consider vel para identificar e quantificar as propriedades das fibras que desempenham um papel importante no processo de fabrico e no fio propriamente dito Numerosas tentativas t m sido feitas para quantificar estes efeitos e estabelecer rela es matem ticas te ricas ou emp ricas entre as propriedades das fibras por um lado e o processo de fia o por outro A maioria destes estudos tem se voltado principalmente para o processo de fia o e as propriedades dos fios resist ncia do fio 4 6 23 e em n mero mais baixo par metros de irregularidade 24 25 Ainda hoje n o se pode afirmar que existe qualquer tipo de equa o que possa ser aplicada universalmente possivelmente pelo facto de certas propriedades das fibras como o frisado ou convolu es e a fric o serem afectados pelo conte do e pela natureza das subst ncias n o celul sicas como a cera existente na superf cie da fibra Este factor tem um efeito significativo no processo mas trata se de uma caracter stica extremamente dif cil de quantificar Outros factores que prejudicam o estabelecimento duma rela o universal s o inerentes a varia es nas propriedades das fibras 4 mesmo dentro de um mesmo fardo e a frequente mas n o consistente correla o entre as diferentes propriedades das fibras Este problema tem tamb m a ver com as interrela es entr
153. lizada para o produzir fosse a existente na base Caracter sticas do fio produzido Caracter sticas do fio produzido com esta rame ii 8 P3774 alfane 4 00 numero do fio Ne 37 54 ovFe 7 95 resist ncia fio g 39 05 ovresist ncia 15 83 longanento fio X 4 28 cvalongamento W 13 59 ov uster 28 74 pontos finos 1000m 1728 28 pontos grossos 1000m 2870 66 nepes 1000n 1493 09 pilosidades 100m 1006 14 Figura 3 ass Se a selec o for a do fornecedor na janela fiar o aparecer o os dados como o nome do algod o qual o nome do fornecedor o seu custo e o prazo de entrega do mesmo Figura 4 Algod o Fornecedor Prazo de entrega 10 Figura 4 Finalmente se a op o for sa da aparecer a janela com o men principal Janela 3 a partir da qual se podem efectuar novas simula es Problema 2 Pretende se saber quais as caracter stica da rama a utilizar para produzir um fio OE2 com as seguintes propriedades Coeficiente de tor o 4 79 N mero do fio 22 13 Coeficiente de varia o do n mero 1 8 Resist ncia 332 Coeficiente de varia o da resist ncia 14 6 Alongamento 5 74 Coeficiente de varia o do alongamento 9 5 CV Uster 17 18 Pontos finos 52 Pontos Grossos 111 Nepes 82 Pilosidades 166 O processo de controlo de rama utilizado o Spinlab e a percentagem com que ser efectuada a pesquisa de 10 Dado que nos encontrarmos
154. log 3 0 Requisitos de funcionamento Para utilizar o SAF s o necess rios os seguintes requisitos Um computador Apple amp Macintosh com um disco duro e recomenda se 8 MBytes de mem ria central Deve ser utilizado o software do sistema Macintosh vers o 6 0 ou superior Instala o necess rio instalar o Flex e o LPAProlog no disco duro Todos os ficheiros necess rios para executar o programa est o inclu dos numa disquete chamada SAF recomend vel copiar a pasta SAF para o disco duro Generalidades da interface com o utilizador Assume se que o utilizador se encontre familiarizado com este tipo de ambiente dado que os princ pios de interface deste programa s o semelhantes aos utilizados geralmente em ambiente Macintosh Neste caso particular o utilizador ir deparar com v rios tipos de janelas diferentes As primeiras janelas apresentadas s o janelas do pr prio programa Flex as quais s o necess rias para a sua inicializa o A partir da as janelas que ir o aparecer s o implementados em Flex ou nos casos onde tal n o foi poss vel em LPA Prolog As diversas janelas em quest o ou s o janelas de escolha de op es onde o utilizador dever seleccionar o pretendido pelo posicionamento do cursor sobre a sua op o selecionado a pressionando o bot o do rato devendo de seguida fazer um OK ou um Return ou s o janelas de entrada de valores onde ser necess rio introduzir os valores pr
155. m as fibras t xteis rama de algod o com as caracter sticas do fio os processos de produ o e os processos de controlo implicados Na segunda fase atrav s da utiliza o de t cnicas estat sticas determinaram se modelos matem ticos representativos das rela es existentes entre as diferentes propriedades da rama e do fio e entre as propriedades do fio e da rama no caso do processo de fia o cardado O tratamento estat stico foi essencialmente centrado na utiliza o da an lise da regress o Na terceira parte do projecto concebeu se e implementou se uma ferramenta pela utiliza o de t cnicas de Intelig ncia Artificial nomeadamente utiliza o dos Sistemas Periciais 1 2 para suportar os modelos matem ticos constru dos Nesse sistema s o tamb m considerados os aspectos relacionados com a representa o das caracter sticas da rama dos fios e do mercado 1 2 Motiva o Um dos factores que nos levou realiza o deste trabalho deve se ao facto de em estudos anteriores 3 se ter verificado que a mat ria prima representa uma parte substancial no custo da produ o numa fia o Figura 1 2 Este facto por si s suficiente para indicar a import ncia da mat ria prima para o fiandeiro Como do conhecimento geral uma economia excessiva em rela o a mat ria prima usualmente n o reduz os custos e normalmente aumenta os devido sua deteriora o no processo de fabrica o do fio As proprieda
156. ma o de uma forma coerente e Os problemas cuja resolu o se adequa a um sistema pericial envolvem tipicamente desenhos de um grande volume de conhecimento para se encontrar a melhor solu o para o problema Um sistema pericial inclui uma base de conhecimentos para armazenar e organizar a informa o necess ria para se atingir as solu es do problema Uma representa o n o procedimental do conhecimento e Nas aplica es tradicionais de programa o a ordem pela qual a informa o apresentada afecta normalmente o desempenho da aplica o Os problemas normalmente resolvidos com a utiliza o de sistemas periciais s o caracterizados por apresentarem diversas solu es poss veis as quais n o podem ser atingidas por simples comportamentos determin sticos Utilizando uma base de conhecimentos um sistema pericial providencia um m todo de representar o conhecimento de uma maneira n o procedimental possibilidade de adicionar ou remover informa o de uma forma regular sem afectar a estrutura do sistema e Normalmente os problemas solucionados com a utiliza o de sistemas periciais s o aqueles que apresentam mudan as com o tempo quando nova informa o adquirida ou h informa o que perdeu a validade Desta forma o programa deve ser capaz de aceitar as modifica es com o m nimo de transforma es ao seu conte do Num sistema pericial a informa o numa base de conhecimentos modular isto
157. ma computacional que alcan a altos n veis de desempenho em reas que para o ser humano requerem anos de educa o espec fica e de treino constru do com o objectivo de auxiliar o especialista num dom nio limitado e perfeitamente definido utilizando para tal o conhecimento do especialista armazenado nesse mesmo sistema 98 Em combina o com a computa o simb lica abriram uma nova era em termos de processamento de informa o na medida em que a m quina pode separar e classificar os componentes da informa o simb lica conhecimento e trat lo na base de instru es expl citas Comparando este tipo de sistema com a programa o tradicional verifica se que as vantagens s o as seguintes 99 Representa o e estrutura o do conhecimento Transpar ncia Versatilidade As limita es deste tipo de sistemas s o as seguintes Observa es num dado tempo Forma similar de resolver os problemas Assume o conhecimento de um s especialista ou de um grupo de especialistas como sendo a de todos os especialistas O objectivo deste tipo de sistemas o de gerar uma solu o id ntica para o problema aquela que um especialista humano apresentaria Estes problemas requerem caracter sticas especiais de programa o caracter sticas estas que condicionam o desenho do sistema pericial Estas caracter sticas incluem embora n o sejam exaustivas 95 A possibilidade de representar um grande volume de infor
158. na o da resist ncia verifica se que os factores mais importantes dependem do processo de produ o embora no caso do fio convencional e do fio OE2 os parametros sejam semelhantes Assim a massa linear o parametro que mais se evidencia nestes dois processos enquanto que no fio OE1 o indice de uniformidade do comprimento e areflect ncia No caso do alongamento a caracter stica predominante igual para os tr s processos sendo esta o indice de uniformidade do comprimento Quadro 3 XVII Caracter sticas predominantes no Motion Control Ls o os ou o mol Joeifea e Toei ocd Jocidez e c f e 2 Joe Tocifez c Tocife Tal Ra LITITTLI Os par metros referentes a irregularidades no fio s o os mais importantes na equa o de previs o do comprimento embora estes sejam distintos no fio convencional e no fio open end No primeiro caso s o os neps enquanto que no segundo o CVUster e os pontos grossos O indice de uniformidade depende nos tr s processos do micronaire e do indice de cor O micronaire fun o principalmente dos indice de cor A reflect ncia dependente principalmente do indice de cor nos tr s processos de produ o estudados O grau de amarelo apresenta factores predominantes diferentes nos processo convencional e no processo n o convencional No primeiro caso este o CVUster enquanto que no segundo a reflec
159. nela de sa da do SAF Fornecedores rama da base se o utilizador seleccionar este m dulo a estrutura de implementa o do programa ir procurar na base se existe algum fornecedor de algod o com as caracter sticas especificadas na pesquisa anterior Em caso afirmativo os dados ser o visualizados numa janela fiar o Na hip tese de N o foram encontrados valores o utilizador tem a oportunidade de visualizar na janela de sa da os valores da rama calculados pelo sistema A partir deste momento existe um sub m dulo de selec o onde s o consideradas como op es a sa da para o men inicial ou a passagem para o sub m dulo seguinte Neste caso efectuado uma pesquisa na base para tentar encontrar um fio que j tenha sido produzido e que apresente caracter sticas semelhantes s introduzidas no inicio da simula o Tal como acontecia anteriormente este sub m dulo de selec o processado automaticamente pelo sistema Poder apresentar dois tipos diferentes de sa das Se tiver sido encontrado algum fio na base aparecer o na janela de sa da as caracter sticas do algod o que o produziu Caso contr rio ser editada na janela fiar o uma mensagem transmitindo ao utilizador a inexist ncia na base de um fio com as caracter sticas do introduzido Qualquer uma destas duas op es tem sa da para o men inicial 4 2 3 Implementa o Como j foi referido o Sistema de Apoio ao Fiandeiro SAF foi implementado utilizand
160. no programa O sub m dulo seguinte desenrola se sem qualquer tipo de interven o por parte do utilizador O programa efectua a compara o entre os valores determinados pelo sistema de equa es na gama pr determinada dependente da margem de procura introduzida pelo utilizador com os valores para algod es existentes na base Depois de efectuada a pesquisa e no caso de se terem encontrado valores na base o utilizador ser confrontado com um novo sub m dulo de escolha No caso de n o existirem valores que satisfa am as condi es surgir o na janela de sa da os valores que foram determinados 15 Vejamos a situa o de Foram encontrados Valores Aqui poder ser seleccionada uma das cinco op es designadamente Sa da esta op o permite ao utilizador regressar ao men inicial e Rama da Base se o utilizador seleccionar esta op o poder visualizar na janela de sa da fiar o os resultados obtidos na pesquisa efectuada na base isto os dados sobre a rama que se encontram na base e que s o semelhantes aos calculados Rama calculada esta op o de selec o permite ao utilizador visualizar os valores calculados ap s a resolu o do sistema de equa es na janela de sa da fiar o Fio com rama da base este sub m dulo determina as caracter sticas do fio utilizando na resolu o dos sistemas de equa es os dados da rama que se encontram na base A visualiza o desses valores feita numa ja
161. nrolamento das mechas no cont nuo de an is Forma o de uma bobina para facilitar o enrolamento da mecha Finalmente passamos fase da fia o propriamente dita isto ao cont nuo de an is Este tem como objectivos Reduzir a mecha proveniente do torce para obter um fio com a sec o desejada Inserir tor o necess ria ao fio dependendo o seu valor da sua utiliza o posterior malha trama ou teia Enrolar o fio produzido numa canela Devido s diversas limita es existentes no cont nuo de an is desenvolveram se diversos sistemas n o convencionais dentro dos quais se destaca a fia o open end turbina dado ser este o sistema com maior implanta o mundial Se utilizarmos a fia o n o convencional isto o open end de turbina as fases do processo s o diferentes como se pode verificar na Figura 2 4 Como se pode observar n o existe o torce neste processo devido ao facto do sistema de estiragem ter uma maior capacidade do que o do cont nuo de an is 31 Open end Turbina Figura 2 4 Fases do processo de fia o As caracter sticas essenciais deste processo podem ser sintetizadas em abertura transporte paraleliza o sobreposi o inser o de tor o e enrolamento Como neste caso n o necess rio efectuar se uma rota o para se enrolar o fio as limita es impostas pelo bal o no caso da fia o convencional n o se aplicam As vantagens da utiliza o d
162. nta o Nesta sec o ilustra se alguns dos pormenores utilizados na implementa o do sistema SAF Recorreu se linguagem KSL Knowledge Specification Language a 118 predicados do FLEX PROLOG e a c digo C para a resolu o de sistemas de equa es lineares A via de implementa o preferencial foram as primitivas do FLEX KSL Dentro das existentes as mais utilizadas foram Rules Rulesets Actions Questions Groups Frames Instances Rules A regra a constru o que despoletada durante cada ciclo do encadeamento para a frente A regra constitu da por duas partes um antecedente e um consequente O antecedente constitu do pelas condi es a serem satisfeitas para a regra ser despoletada O consequente s o o conjunto de ac es ou directivas que s o desenvolvidas se a condi o for satisfeita Exemplo rule menu inicial 1 if menu inicial is processos de control then ask processos de control and menu inicial Ruleset A ruleset a constru o que controla a ac o de encadeamento para a frente motor de infer ncia Numa ruleset s amp o declaradas A lista das regras inicias esta declara o mandat ria na defini o de ruleset e As directivas que terminam com o encadeamento e O algoritmo de selec o de regras a ser utilizado e O algoritmo de actualiza o da lista a ser utilizado e O procedimento a ser utilizado quando uma regra despoletada
163. o do fio e os relativos densidade linear para assim conseguirmos obter modelos que seleccionariam as propriedades das ramas a utilizar para a produ o de um fio com caracter sticas pr definidas Quanto aos processos de controlo como de conhecimento geral no seu percurso desde a rama at ao fio as mat rias primas s o submetidas a uma grande sucess o de testes Neste projecto foram unicamente considerados os testes efectuados na mat ria prima algod o e no produto final fio No controlo da rama de algod o dado a n o uniformiza o de aparelhos de controlo utilizados nas f bricas t xteis foi necess rio obter se dados das caracter sticas da rama utilizando se diferentes instrumentos de controlo Isto hoje em dia o controlo da rama pode ser efectuado utilizando se Instrumentos Individuais ou ent o Instrumentos de Alto Volume 27 28 O primeiro caso dos mais utilizados pois o controlo da rama continua a ser efectuado por diferentes tipos de instrumentos embora se note que h cada vez mais a tend ncia para que o controlo seja efectuado com Instrumentos de Alto Volume Mesmo assim existem tipos diferentes dentro destes obtendo se valores distintos para a caracteriza o da rama consoante o instrumento utilizado n o existindo ainda factores que os correlacionem entre eles Outro dos aspectos estudados foi o dos processos de produ o O processo de fia o consiste na transforma o da mat ria prima sob a fo
164. o real ao t cnico ou ao gestor t xtil sobre que tipo de propriedades de rama dever o ser utilizadas para produzir um determinado fio ou ent o para determinar as propriedades dos fios produzidos com uma rama s o as seguintes Tempo de resposta diminui aumentando a efici ncia desta actividade Ao deparar com um problema deste tipo o t cnico t xtil mesmo com um grande conhecimento e pr tica n o o consegue resolver de imediato devido aos diversos factores que se encontram em 108 jogo O SAF com base nos dados que se encontram dispon veis pode dar a resposta quase que de imediato e de uma maneira fi vel e Redu o de tempo de aprendizagem Para a resolu o destes tipos de problemas necess rio al m de conhecimento algum tempo de aprendizagem Com a utiliza o do SAF o tempo de aprendizagem reduzido ao tempo de familiariza o do operador com o sistema e F cil manuten o A utiliza o deste tipo de sistema facilita a altera o ou extens o do programa com novas regras sem que da advenha uma necessidade de alterar a estrutura do pr prio programa 4 2 1 Ambiente de implementa o As caracter sticas do problema bem como o tipo de informa o envolvida fazem com as t cnicas normalmente associadas rea Cient fica da Intelig ncia Artificial se apresentem como um bom ponto de partida para a implementa o de um tal sistema A natureza heterog nea da informa o utilizada propriedades d
165. o se para isso uma shell o Flex recorrendo se nos casos onde esta shell n o correspondia s exig ncias da implementa o utiliza o do LPA Prolog 114 116 Na implementa o deste prot tipo optou se pela concep o incremental Isto foi constru do um pequeno prot tipo onde s se podia realizar um tipo de simula o com um nico processo de controlo e de produ o Depois de se ter testado este prot tipo seguiu se o desenvolvimento incremental sendo este efectuado pela construc o gradual de novas regras e novas ac es que materializavam a estrutura do prot tipo desenvolvido A estrutura do prot tipo ilustrada na figura 4 13 que est de acordo com a arquitectura base de um sistema pericial N E R f A c E UTILIZADOR AVC Aquisi o e Valida o do Conhecimento Figura 4 13 Estrutura do SAF Um m dulo de interface com os utilizadores uma base de factos e os modelos de tratamento O m dulo de interface tem duas componentes distintas uma respons vel pela gest o do di logo com o utilizador escolha de op es entrada de dados e sa da de resultados e explica es outra componente que suporta o di logo com os peritos para a aquisi o do conhecimento O m dulo dos modelos comporta os algoritmos para a aquisi o e valida o do conhecimento de c lculo e de explora o da base de conhecimentos Aqui foi necess rio 17 recorrer linguagem de programa o C de
166. ocede se abertura limpeza e mistura das fibras O algod o quando chega f brica vem normalmente sob a forma de fardo incorporando uma grande percentagem de impurezas que devem ser removidas antes de se produzir um fio De qualquer forma dado que o algod o se encontra extremamente emaranhado devido s fortes press es que sofreu para que o seu transporte fosse facilitado necess rio proceder se abertura deste antes de se come ar a extrac o de impurezas Depois de se ter procedido abertura da rama efectua se a limpeza desta O objectivo desta fase conseguido pela passagem do algod o por m quinas abridoras e limpadores onde o algod o submetido a uma ac o de batimento de forma a conseguir retirar as impurezas das fibras Durante todo este processo de abertura 62 deve evitar provocar se danos nas fibras bem como a perda de fibras de boa qualidade no 26 Produ o de uma fita com massa por unidade de comprimento constante Depois da forma o da fita e no caso da fia o do algod o deparamo nos com dois processo distintos O penteado cardado O processo penteado o utilizado quando se pretende uma melhoria na qualidade do fio principalmente sob o ponto de vista da regularidade da massa linear e das propriedades dinamom tricas Al m destes factores opta se por este processo se pretendermos modificar o seu aspecto e o seu toque Para a obten o de fios penteados utiliza se geralment
167. om a rama em an lise 10 11 143 BIBLIOGRAFIA Waterman Donald A A Guide to Expert Systems Addison Wesley 1988 Bratko Prolog Programming for Artificial Intelligence Addison Wesley 1986 Vasconcelos Rosa Maria Planeamento e C lculo de Custos numa Fia o Guimar es Universidade do Minho 1986 Provas Aptid o Pedag gica e Capacidade Cient fica Hunter L The effect of cotton fibre properties on processing performance and fabric properties Symposium on New Technologies for Cotton 1982 Hosel Fritz New microcomputers for the textile industry Melliand Textilberichte English 1991 72 9 p E 287 E289 Fiori Louis A Brown John J e Sands Jack E The effect of Cotton Fiber Strength on the Properties of 2 Ply Carded Yarns Textile Research Journal 1956 26 4 p 296 302 Hunter Lawrence Prediction of Cotton Processing Performance and Yarn Properties from HVI Test Results Melliand Textilberichte English 1988 69 4 p E123 E125 Zureck W Frydrych I e Zakrzewski S A Method of Predicting the Strength and Breaking Strain of Cotton Yarn Textile Research Journal 1987 57 8 p 439 444 Sultan M A e El Hawary L A A Comparison of the Properties of Open End Spun and Ring Spun Yarns produced from two Egyptian Cottons Journal of the Textile Institute 1973 65 4 p 195 199 Hearle J W S A Generalized Equation for Predicting the Lea Strength of Cotton Yarns
168. onassem as propriedades das fibras caracterizadas com diferentes m todos de controlo com as propriedades do fio Desta forma foi obtido um conjunto de nove sistemas de equa es com os quais seria atingido o objectivo proposto O quadro 5 I ilustra os coeficientes de determina o obtidos nas equa es calculadas para a determina o das caracter sticas da mat ria prima Como se pode observar a grande maioria dos coeficientes de determina o s o superiores a 0 90 o que nos leva a concluir que o modelo matem tico determinado se ajusta aos dados reais Como excep o h a considerar os valores obtidos nas equa es de determina o da percentagem de part culas as quais apresentam factores de determina o da ordem dos 0 30 o que estatisticamente considerado como n o significativo 138 Relativamente aos m todos de controlo de rama utilizados verificou se que a utiliza o do Motion Control conduz obten o de factores de determina o mais elevados nas propriedades estudadas Quadro 5 1 Coeficientes de determina o obtidos nas equa es de selec o das caracter sticas da rama inst Individuais Motion Control Spiniab 10 9 1 0 rece ez Cet 02 EM 108 0 9 EHE 10 7 0 8 EB 10 6 0 7 10 5 0 6 10 3 0 5 LLL Inexist ncia de dados O quadro 5 permite a visualiza o das caracter sticas com maior contribui o na determina o da vari vel dependente nas equ
169. os fios penteados 100 algod o e restantes fios produzidos utilizando se para tal misturas de fibras e Interliga o com os Instrumentos de Controlo 137 5 CONCLUS ES Este cap tulo encontra se dividido em tr s sec es Na primeira sec o s o focados os resultados obtidos na an lise estat stica efectuada Na segunda feita refer ncia aos resultados obtidos na implementa o do Sistema de Apoio Fia o SAF e finalmente s o efectuadas as recomenda es para trabalho futuro Na generalidade poder se afirmar que os objectivos definidos na introdu o foram alcan ados com sucesso Analisemos ent o 5 1 An lise estat stica Um dos objectivos propostos no in cio deste trabalho era encontrar os modelos matem ticos que relacionassem as propriedades das fibras com as propriedades das ramas Este objectivo foi completamente atingido Atendendo ao elevado n mero de conjuntos de equa es determinados as conclus es ser o divididas em rela o aos resultados obtidos em duas partes Na primeira parte ser o referenciados os dados relativos aos modelos determinados da determina o da selec o da rama em fun o das propriedades pr definidas de um fio Na segunda parte ser o analisados os resultados obtidos na determina o das equa es de previs o das propriedades do fio em fun o de uma rama com caracter sticas pr estabelecidas 5 1 1 Rama fio Pretendia se neste caso obter modelos que relaci
170. os para os Instrumentos Individuais embora a varia o entre eles seja menor No caso do fio convencional estes variam entre 0 31 e 0 78 no fio OE1 a sua varia o entre 0 22 e 0 75 e no fio OE2 os valores do coeficiente de determina o situam se entre os 0 20 e 0 68 n o foi poss vel obter nenhuma equa o para a selec o do teor de sujidade x10 Quadro 3 XII Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para o Spinlab EO RR E Ja aso ss Tomo uu oso um a loum Jom forma ass oss fis a oms am doen fas omms sar osso uas fosos em owen hs dosm Jem ouso ns osme Jus o loss feo Jomm ue one sm e loses ne Jones en ome om bo fomes la osmo Jum Jos sm Ao utilizarmos o Spinlab como t cnica de controlo os valores variam no caso do fio convencional entre 0 18 e os 0 75 no fio OE1 os valores situam se entre os 0 24 e os 0 73 e no caso do fio OE2 estes variam entre os 0 33 e os 0 64 Em todas as t cnicas de controlo bem como em todos os processos de produ o a vari vel que apresenta sempre um maior coeficiente de determina o o comprimento de fibra x3 excepto na equa o 6 em que o valor obtido para a equa o de selec o do micronaire x5 superior Perante os resultados obtidos relativamente an lise do coeficiente de determina o verificou se a exist ncia de uma fraca correla o entre eles Deste modo e dado que n o nos seria pos
171. ota o destas as fibras que se encontram na periferia v o sendo enroladas Figura 2 7 No interior onde as fibras n o podem evitar a tor o o aglomerado destas torna se mais compacto e mais duro Por outro lado no exterior a compacta o e a dureza v o diminuindo pois aqui as fibras quase n o se encontram ligadas s fibras que se encontram no interior alma No quadro 2 XTII 42 apresenta se um resumo dos factores que contribuem para a apar ncia final do fio pois esta reflecte se na sua estrutura 37 Quadro 2 XIII Factores que contribuem para o aspecto do fio convencional Continuo de an is OE Fricc o No exterior Paralelas Menos paralelas Menos paralelas Helicoidus Paralelas Mais ao acaso Menos paralelas msi Helicoidais Menos torcidas Helicoidais Disposi o das fibras Orienta o das fibras Muito boa Menos boa Menos boa Compaia Abena Compacta e aberia Maco Duo Duo Pilosidades N o elevadas Baixo 2 3 2 Especifica o dos fios Ao ser efectuado algum tipo de especifica o do fio a ser produzido devem ser mencionados diferentes tipos de caracter sticas para que de alguma forma seja depois poss vel identific los Dentro dos diferentes tipos de caracter sticas as mais significativas s o a massa por unidade de comprimento caracter sticas estruturais natureza da fibra e a indica o de algum tipo de tratamento mec nico ou qu
172. particularmente durante a carda o aumentando este efeito drasticamente quando o ind ce micronaire se encontra abaixo de 4 A finura da fibra t o importante como a maturidade para a determina o de nepes na carda Foi determinado que um algod o durante o descaro amento tem uma tend ncia para formar nepes que inversamente relacionada com a maturidade e directamente relacionada com a quantidade de impurezas 57 A combina o de fibras finas e longas um factor potencial para a forma o de nepes durante a manipula o mec nica do algod o O efeito da finura da fibra na fia o convencional n o se apresenta muito relacionado Mas de qualquer forma as fibras com t tulos mais baixos permitem que a tor o tanto da mecha como a do fio sejam menores a finura um factor cr tico para a determina o do coeficiente de tor o devido ao aumento do n mero de fibras na sec o que se encontra associado Os algod es mais finos por outro lado melhoram o desempenho do processo produtivo fia o e a resist ncia do fio desde que aqueles n o sejam muito imaturos Este aumento nas propriedades devido ao facto de se aumentar o n mero de fibras na sec o do fio No caso do algod o pode ser utilizado o valor do ind ce micronaire para especificar a finura de uma determinada fibra A escala da finura a apresentada no quadro 2 V 58 17 Quadro 2 V Escala do valor do indice micronaire Fir Muito fina 3 5
173. possam ser diferentes consoante a shell sistema utilizado para a implementa o do sistema estes tem o mesmo tipo de objectivo 98 1 Base de conhecimentos Na base de conhecimentos v o ser introduzidos dados conhecimento de tal forma que atrav s destes se possa compreender formular e resolver o problema em quest o Estes dados podem ter dois tipos de estruturas i factos tais como as asser es factuais acerca do dom nio do problema como por exemplo as caracter sticas da rama de algod o i regras que s o as estruturas para a resolu o do problema Estes tipos de sistemas retiram as suas conclus es pela manipula o da informa o existente na base de conhecimento Os factos de uma base de conhecimento tem como correspondente os dados armazenados numa base de dados convencional As regras s o colocadas na base para manipular os factos Algumas destas regras s o autom ticas que implementam o algoritmo de pesquisa do sistema outras existem para imitar o racioc nio humano Este ltimo tipo de regra chamado de heur stico Os m todos heur sticos s o baseados no racioc nio na experi ncia e por vezes na intui o do ser humano A identifica o deste tipo de regra provavelmente o maior desafio que se coloca a um engenheiro do conhecimento quando tenta construir a sua base de conhecimentos Base de Conhecimentos Figura 4 2 Componentes de uma base de conhecimento 2 Motor de infer ncia
174. primento Indice de uniformidade do Resist ncia Finura Atrito comprimento Comprimento Indice de Resist ncia Finura uniformidade do Resist ncia comprimento Comprimento Indice de Finura uniformidade do Resist ncia Finura comprimento Impurezas Comprimento Indice de Impurezas uniformidade do comprimento Atrito Impurezas 24 2 2 Processos de produ o Entende se por fia o o conjunto de opera es necess rias para transformar a rama de qualquer tipo de fibra em fio O seu principio simples De uma massa desordenada de fibras que se encontram emaranhadas devido s fortes press es a que foram sujeitas para que o seu transporte fosse facilitado consegue se atrav s de opera es de estiragem e de paraleliza o isto colocando as fibras paralelas umas em rela o s outras com uma determinada sec o transversal obter se um fio com a sec o desejada t tulo ao qual inserida uma certa tor o com o objectivo de lhe conferir um determinado n mero de propriedades As propriedades e as caracter sticas do fio v o depender de diferentes factores como o tipo e caracter sticas da mat ria prima utilizada no processo e da linha de produ o utilizada para se obter o fio desejado As opera es fundamentais do processo de Fia o s o as seguintes 1 Abertura limpeza e mistura 2 Forma o da fita 3 Regulariza o da fita 4 Tor o 5 Enrolamento Na primeira fase do processo pr
175. r este estudo com a introdu o das rela es existentes entre as caracter sticas do fio com as caracter sticas da rama Com a determina o destes modelos permitimos que o gestor possa obter um fio com a utiliza o das ramas mais apropriadas para o efeito Este um aspecto inovador no que diz respeito selec o das caracter sticas da rama em fun o de caracter sticas de fio pr definidas dado que at aqui a preocupa o constante dos diferentes autores que realizaram estudos semelhantes foi o da determina o das caracter sticas finais do fio Uma das nossas primeiras preocupa es foi a forma de como que poder amos obter os dados que nos garantissem o estabelecimento correcto das equa es de forma a termos a garantia de que o fio fosse produzido pela rama estudada Este problema foi ultrapassado com a utiliza o de dados que nos garantiam esses requisitos Seguidamente confront mo nos com a escolha do m todo a utilizar para a obten o dos modelos matem ticos que nos relacionassem as propriedades das fibras com propriedades dos fios selec o das caracter sticas da rama e as propriedades dos fios com as propriedades das fibras previs o das caracter sticas dos fios Dado que em estudos anteriores os autores utilizaram o m todo de regress o linear com bons resultados optou se pela utiliza o deste m todo para a realiza o deste trabalho O grande volume de caracter sticas envolvidas para a determ
176. re o caminho correcto Por vezes necess rio retornar a um determinado n situado acima na rvore para se encontrar um caminho alternativo Para demonstrar esquematicamente estes dois tipos de controlo considere se a figura 4 4 As regras encontram se representadas como uma rvore de decis o simples No encadeamento para a frente os factos s o introduzidos na mem ria de trabalho na seguinte ordem A B C No encadeamento para tr s um conjunto de hip teses C B A s o formuladas tentando primeiramente provar C o qual por sua vez prova B tornando o uma submeta e provando se seguidamente A Consequentemente os factos s o inseridos A B C no caminho de regresso SE A ENT O E SE B ENT O C EF Encadeamento para a frente ET Encadeamento para tr s EF Figura 4 4 T cnicas de Controlo Enquanto que o controlo utilizado com o encadeamento para a frente e o encadeamento para tr s mostra como as diferentes regras se encontram interligadas para formarem o caminho de infer ncia estas n o indicam como ligar os m ltiplos n s existentes no mesmo n vel numa rvore de decis o Os n s m ltiplos podem representar regras com a mesma conclus o ou metas e sub metas de igual prioridade A procura ou selec o de regras 101 toma em considera o a pesquisa de todo um caminho antes de iniciar a sua procura noutro caminho Duas t cnicas podem ser utilizadas a procura em profundidade e a procura em largura 107
177. riado em situa es em que ao existirem v rios caminhos para se chegar mesma solu o cada um deles muito longo 3 Interface com o utilizador Qualquer sistema computacional deve providenciar uma forma de comunica o entre o Homem e a m quina Este di logo pode ser complexo dependendo da tecnologia utilizada Pode ir desde respostas a quest es simples do sistema preenchimento de impressos obten es de ecr s ou de impress es a comunica o em linguagem natural 4 1 2 M todos de representa o do conhecimento A representa o do conhecimento uma das principais dificuldades a ultrapassar na implementa o de um sistema inteligente Existem diversas formas de representar o conhecimento embora as mais usuais sejam a das redes sem nticas regras de produ o enquadramentos e l gica clausal 100 O conhecimento pode ser definido de formas distintas isto o conhecimento pode consistir em descri es rela es e procedimentos num dado dom nio de interesse ou ent o este consiste numa descri o simb lica que caracteriza as rela es emp ricas e definicionais nesse dom nio e os procedimentos necess rios para manipular estas descri es 103 Descreveremos de seguida as formas mais divulgadas da representa o do conhecimento i L gica clausal Este um m todo pobremente estruturado para a representa o do conhecimento 109 Neste caso o conhecimento representado sob a forma de proposi
178. rma de rama em fio o qual ir ser posteriormente utilizado Para se conseguir atingir este objectivo existem diversos processos desde a utiliza o da fia o convencional at fia o n o convencional As diferen as entre estes processos residem principalmente na utiliza o de diferentes m quinas na fase final do processo No caso da fia o convencional a ltima fase do processo efectuada pelo continuo de an is enquanto na fia o n o convencional esta pode ser efectuada das seguintes formas dependendo do processo a utilizar 29 33 Fia o open end de turbina Fia o open end de fric o Fia o por enrolamento Fia o por jacto de ar No presente caso os sistemas estudados foram o sistema convencional cont nuo de an is e no n o convencional open end de turbina A escolha recaiu sobre estes dois processos de Fia o dado serem os mais utilizados na ind stria portuguesa 34 1 5 Estrutura da tese A tese encontra se organizada do seguinte modo No cap tulo 2 efectuado um posicionamento do problema no dom nio t xtil Este encontra se dividido em quatro sec es Na primeira sec o s o abordados os aspectos relacionados com as diferentes caracter sticas da rama de algod o sendo mencionada a influ ncia de cada uma destas no processo de fia o Na segunda sec o s o mencionados quais os objectivos das diferentes etapas num processo de produ o Na parte final desta sec o apresen
179. rminada pela raz o entre a tenacidade m dia do fio e a tenacidade m dia da fibra Isto uma medida da forma como efectivamente a tenacidade da fibra utilizado no fio A percentagem de contribui o da resist ncia em testes com fios individuais encontra se no quadro 2 XV 63 Quadro 2 XV Contribui o da resist ncia da fibra para a resist ncia do fio Tipo de fibra Contribui o da fibra 30440 asi 2 4 2 2 Irregularidades Quanto irregularidade do fio esta pode ser analisada visualmente pelo enrolamento do fio num quadro preto sendo assim poss vel comparar o aspecto do fio com padr es O m todo b sico para testar a irregularidade consiste no corte e pesagem de determinados comprimentos de fio numa atmosfera padr o calculando se a m dia e o coeficiente de varia o Este o m todo fundamental e foi a base dos diferentes m todos de determina o mas devido ao facto de ser lento n o muito utilizado na rotina laboratorial Hoje em dia para a determina o da irregularidade dos fios utilizam se equipamentos autom ticos baseados em princ pios de medida capacitivos Al m de nos fornecerem indica es sobre o valor da irregularidade m dia obt m se o espectrograma Este corresponde a uma an lise harm nica das irregularidades peri dicas do fio As ordenadas representam a propor o de irregularidade associada com o comprimento de onda representado pela abcissa numa escala logar tmica 2 4 2
180. s and lookup micronaire A Micronaire and lookup resist ncia pressley A Resist ncia pressley and lookup percentagem de particulas A Percentagem de particulas and al becomes 4 and a2 becomes 123 95962 1 04523 Fibras_curtas 52 79550 Comprimento_fibra 0 81542 Indice uniformidade 1 76420 Resist ncia fibra and a3 becomes 1 63689 1 41169 Micronaire 4 14716 Comprimento fibra 0 1077 Percentagem de particulas 0 38403 Alongamento fibra 0 30693 Resist ncia fibra and a4 becomes 1228 85131 4 31 83155 Fibras curtas 759 58021 Comprimento fibra 38 54611 Alongamento fibra 54 86857 Resist ncia fibra andaS becomes 26 83226 1 38228 Micronaire 15 14124 Comprimento fibra 0 31396 Indice uniformidade 0 62566 Alongamento fibra anda6 becomes 8 63074 1 101910 Micronaire 0 05722 Resist ncia_pressley 8 33949 Comprimento_fibra 0 1524 Indice uniformidade 0 25258 Resist ncia fibra anda becomes 21 89244 1 68333 Micronaire anda8 becomes 54 05298 0 16132 Fibras curtas 14 67374 Comprimento fibra 0 34043 Indice uniformidade 0 20882 Resist ncia fibra and a9 becomes 3239 9055 88 33931 Micronaire 129 andaiO becomes 18 38039 6 69221 Resist ncia_pressley 38 77369 Indice uniformidade 29 71329 Resist ncia fibra andail becomes 3644 37989 33 74965 Fibras curtas and ai2 becomes 1114 16240 1512 98061 Comprimento fibra 46 18416 Percent
181. s s o igualmente dependentes da pr pria estrutura do fio Os factores mais importantes ser o abordados nos par grafos seguintes 42 O n mero de fibras na sec o transversal determina al m de outros par metros a resist ncia a regularidade o toque e o limite de fia o Tendo em considera o todos estes factores foram fixados limites para o n mero m nimo de fibras por sec o do fio No caso dos fios de algod o os valores normalmente aconselhados s o os seguintes 42 Quadro 2 N mero m nimo de fibras por sec o num fio Fio convencional 33 fibras 75 fibras OE de Turbina 100 ias De qualquer forma o limite de fia o pode ser calculado aproximadamente pela rela o teXfio texfibra 2 11 onde o n a m dia do n mero de fibras na sec o linear do t xtil unidimensional Ter se teXfio texfibra n Conv m salientar que esta f rmula n o leva em conta outros par metros como o comprimento de fibra ou o coeficiente de fric o os quais afectam tamb m o limite de fia o 35 Outro dos factores a disposi o das fibras no fio As condi es para que se consiga obter uma boa resist ncia e aspecto do fio e consequentemente um bom toque do produto s o os seguintes Grau de paralelismo elevado Uma distribui o regular das diferentes fibras figura 2 5a Arranjo regular nas extremidades das fibras em rela o umas s outras figura 2 5b Inte
182. s Motion Control Prolog Ring Spinning Rotor Spinning Spinlab Statistical Analysis Spinning Support System Yarns 1 1 1 2 21 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 2 10 2 11 2 12 41 42 43 44 4 5 4 6 4 7 4 8 4 9 4 10 4 11 4 12 4 13 4 14 xii LISTA DE FIGURAS Objectivos do SAF Custos de uma fia o Finura da fibra e Maturidade N mero de nepes ao longo do processo Posi o das fibras na fita Fases do processo de fia o Disposi o ideal das fibras num fio Estrutura da tor o num fio convencional Liga o das fibras na turbina Sentido da tor o Influ ncia da tor o na rela o entre a resist ncia da fibra e do fio A influ ncia da tor o na resist ncia total do fio Efeito da tor o na resist ncia dos fios Fibrograma Arquitectura de um Sistema Pericial Componentes de uma base de conhecimento Componentes do motor de infer ncia T cnicas de Controlo Procura em Profundidade Procura em Largura Rede Sem ntica Simples Objectos atributos e valores Estrutura funcional global do SAF Estrutura funcional do m dulo Simula o Rama Estrutura funcional do m dulo Actualiza o da Base Estrutura funcional do m dulo Simula o do fio Estrutura do SAF Ficheiros existentes no SAF 21 2 1 211 21V 2V 2VI 2 VI 2 21 2X 2 XI 2 XII 2 2 XIV 2 2 XVI 31 3 0 3 01 3 IV 3 V 3 VI 3 VII 3 ViH 3 1X 3 X LISTA DE QUADROS Classifica o das f
183. s o equivalentes pois a contribui o do conhecimento das vari veis independentes para a determina o da vari vel dependente nulo Os valores assumidos por este quociente tem o significado estat stico apresentado no quadro 3 1 2 Atendendo ao exposto estaria justificado o emprego da rela o como medida e da correla o existente entre as vari veis Por m convencionou se que ao valor 1 corresponde correla o m xima e a O corresponde a correla o m nima Define se ent o o coeficiente de correla o r pela express o 3 12 2 o r je 3 12 Por outro lado o quadrado do coeficiente de correla o o coeficiente de determina o Este d nos uma medida da precis o relativa da equa o de regress o linear da vari vel dependente sobre as independentes Q amp I pois como j foi Designando por of a vari ncia dos valores 4 of 1 referido em 3 9 verifica se o seguinte 02 09 3 13 Desta rela o 3 13 verifica se que a vari ncia de Y decomp e se na soma da vari ncia de Y com a vari ncia dos erros isto a vari ncia residual Assim uma parte da variabilidade de Y explicada por 4 sendo o mesmo que afirmar que esta determinada pelos factores dependentes intervenientes na equa o e a outra parte fica inexplicada considerando se resultante dos factores n o inclu dos na rela o e que actuam sobre a vari vel dependente mas n o sobre as independ
184. s vel garantir que os valores das propriedades obtidos a partir dos modelos determinados fossem fi veis para a utiliza o neste estudo foram introduzidas como vari veis independentes as pr prias caracter sticas das fibras para que se conseguisse obter um modelo que melhor se adequasse aos dados A an lise estat stica foi repetida para os tr s m todos de controlo bem como para os tr s tipos de fios utilizados neste estudo Os valores do coeficiente de determina o obtidos nas equa es de selec o das propriedades das ramas foram mais elevados quadro 3 XIIL3 XIV 3 XV As equa es obtidas encontram no Anexo 1 Parte B No quadro 3 XIII encontram se resumidos os par metros estat sticos obtidas para a selec o das propriedades das ramas em fun o dos fios a produzir Instrumentos Individuais Quadro 3 XIII Coeficientes de determina o e valor do F de Snedecor para os Instrumentos Individuais Fere to to pa ogo 22 nos m EE S PE iss we nas Pela an lise do quadro verifica se que com a introdu o das propriedades das fibras como vari veis independentes o coeficiente de determina o aumentou significativamente bem como o valor de F de Snedecor Nos diferentes processos de produ o os valores mais baixos apresentam se quando se determina a percentagem de particulas w3 variando este entre 0 39 nos fios produzidos pelo processo n o convencional e 0 50 no caso
185. s a processos de controlo default resist ncia fibra is 0 and default alongamento fibra is O and default comprimento fibra is O and default indice uniformidade is O and default fibras curtas is O and default micronaire is O and default resist ncia pressley is 0 and default percentagem de particulas is O and default serve is f No segundo a estrutura utilizada na caracteriza o do fio frame fio default processos produ o is O and default ii rama is 0 and default mc rama is 0 and default sp rama is O 122 and default alfane is 0 and default numero do fio is O and default cvNe is 10 and default resist ncia fio is O and default cvresist ncia is O and default alongamento fio is 0 and default cvalongamento is O and default cv uster is O and default pontos finos is O and default pontos grossos is O and default nepes is O and default pilosidades is 0 No terceiro a recolha de dados sobre o mercado frame fornecedor default algodao is desconhecido and default prazo_de_entrega is 0 and default custo is O INSTANCES As instances s o declaradas da mesma forma que as frames excep o da palavra default que n o utilizado Isto porque os valores das instances s o sempre valores correntes Exemplo O primeiro exemplo mostra a estrutura da instance onde s o guardados os valores introduzidos instance valores introduzidos ii is a instrumentos individuais resist ncia fibra
186. s caracter sticas do fio produzido com uma determinada rama como para seleccionar as caracter sticas da rama em fun o das propriedades desejados do fio Neste caso e depois de ter identificado as caracter sticas desejadas o sistema procura na base de conhecimentos caracter sticas de rama previamente definidas semelhantes s calculadas Se existir alguma o sistema fornecer a indica o completa sobre a sua caracteriza o fornecedores e as caracter sticas que o fio produzido com esta base ter Se n o existir nenhuma rama o sistema procurar dentro das caracter sticas de fios j produzidos para verificar se existe algum com caracter sticas semelhantes s introduzidas ABSTRACT The purpose of the work was the development of a system to support decision making processes related to spinning The work included two major phases i Development of mathematical models that describe the relationships between the properties of cotton fibers and yarns Eighteen different models have been identified according to different control processes HVI Motion Control and Spinlab and Individual Instruments and different production processes ring spinning and rotor spinning OE RU 14 Spincomat and Autocoro 117 The development of these models was based on a statistical analysis ii Development of a decision support system SAF to be used by textile managers when making decisions concerning the purchase of raw materials A
187. s comuns est o organizadas em classes de tal forma que cada classe incorpora caracter sticas importadas da identidade numa estrutura facilmente reconhecida Os enquadramentos s o definidos como estruturas para descrever classes ou entidades separadas Um enquadramento 107 consiste num conjunto de slots que s o utilizadas para descreverem o aspecto do objecto Estes slots podem ser preenchidos por outros enquadramentos descrevendo outros objectos Normalmente os slots tem um valor corrente propriedades do atributo em quest o se tal n o acontecer assume o por heran a 112 Os enquadramentos encontram se organizados em hierarquias permitindo desta forma a heranga dos valores Quando um valor espec fico colocado num enquadramento uma inst ncia do enquadramento imediatamente criada Cada enquadramento herda geralmente as caracter sticas dos enquadramentos que se encontram a um n vel superior v Gui es Um gui o uma estrutura 109 que descreve uma sequ ncia estereotipada de acontecimentos num contexto particular Um guido consiste num conjunto de slots Associado a cada slot pode ser encontrada informa o acerca dos valores que esta cont m assim como o valor por defeito a utilizar se n o houver nenhum tipo de informa o S o semelhantes aos enquadramentos mas destinam se a representar ac es 107 4 2 O SAF como prot tipo Ao longo de todos estes anos tem se vindo a intensificar a utiliza o
188. s de regress o padronizados 8 que se encontram no Anexo 1 Parte E com o objectivo de determinar quais seriam as vari veis que apresentam uma maior contribui o em cada um dos modelos utilizados 3 2 3 2 1 Fio Convencional No caso do fio convencional as caracter sticas predominantes para a determina o das diferentes vari veis s o diferentes em todos os casos excepto na determina o do 89 n mero do fio no qual o CVUster o factor predominante nas tr s t cnicas de caracteriza o como se pode observar na Quadro 3 Verifica se igualmente que as propriedades que determinam as irregularidades se interrelacionam Nas restantes propriedades n o foi poss vel retirar conclus es comuns pois com a utiliza o de diferentes instrumentos de controlo as vari veis predominantes variavam sendo estas na sua maioria referentes s propriedades das fibras o que seria justificado pela exist ncia de uma outra vari vel que era o tipo de controlo utilizado 3 2 3 2 2 Fio Ao contr rio do que acontecia no fio convencional neste caso o estudo revelou se mais conclusivo pois na maior parte das propriedades estudadas o processo de controlo n o era mais uma vari vel a introduzir no processo como vis vel na Quadro 3 XXIV O coeficiente de varia o do n mero e da resist ncia apresentam nos tr s m todos de controlo caracter sticas diferentes Quanto ao alongamento no caso dos Instrumentos Individuais e do
189. s fibras com mat rias estranhas Emaranhamento de fibras com material n o fibroso O primeiro tipo pode aparecer devido a um n o amadurecimento da fibra ou ent o a uma m sementeira bem como ac o da descaro adora O segundo tipo devido ao tipo de colheita efectuada e forma como efectuado o descaro amento mas tamb m pode ser explicado por factores gen ticos O terceiro tipo pode ser devido a diferentes causas incluindo a finura e a imaturidade da fibra sendo estas duas afectadas pelas condi es ambientais e pelas condi es gen ticas ii Nepes devido ao processo de fabrico Estes s o normalmente produzidos nas cardas sendo o tipo de puado utilizado bem como o seu estado a velocidade de carda o os factores mais importantes neste caso 2 4 Processos de controlo Na industria t xtil a produ o e a qualidade t m igual import ncia sendo isto referenciado a cada passo da produ o desde a mat ria prima at ao fio No seu percurso desde a rama at ao produto final as mat rias t xteis e os produtos t xteis s o submetidos a uma s rie de testes e controlos A necessidade deste controlo apresenta objectivos diferentes O seu campo de aplica o vai desde a determina o das propriedades das mat rias primas passando pela optimiza o da produ o e ajuste das m quinas bem como controlos para manter os padr es previamente determinados O sistema utilizado para classificar 73 comercial
190. s fios a 26 Parte E Coeficientes de regress o padronizados das equa es 10 a 18 2 35 ANEXO II Manual de utiliza o do SAF a 42 RESUMO O objectivo deste trabalho era o desenvolvimento de um Sistema de Apoio Fia o SAF Este trabalho inclu a duas fases i Determina o dos modelos matem ticos para relacionar as propriedades dos fios com as propriedades das ramas e as propriedades das ramas com as propriedades dos fios Foram determinados dezoito sistemas de equa es dependendo estes do m todo de controlo Instrumentos de Alto Volume Motion Control e Spinlab e Instrumentos Individuais e diferentes processos de produ o Fia o convencional cont nuo de an is e Fia o n o convencional OE RU 14 Spincomat e Autocoro 117 A obten o destes modelos baseou se numa an lise estat stica regress o linear ii Implementa o de um sistema de apoio fia o para auxiliar o gestor t xtil na selec o das propriedades das ramas e na previs o das propriedades dos fios Este sistema foi implementado com a utiliza o das linguagens de programa o PROLOG e C A representa o do conhecimento efectuada sob a forma de enquadramentos com a utiliza o de uma ferramenta de suporte FLEX Forward Logical Expert Systems ao desenvolvimento de sistemas periciais O sistema pode ser utilizado tanto para prever a
191. s fios em quest o Esta diferen a torna se mais not ria quando se compara um fio produzido pelo processo convencional cont nuo de an is com um produzido pelo processo n o convencional open end turbina A influ ncia do processo de produ o foi tamb m determinado atendendo diferen a existente entre os valores Desta forma a metodologia utilizada foi a seguinte 1 Selec o das propriedades das ramas em fun o das propriedades dos fios em fun o a Processo de controlo b Processo de produ o Foram determinadas nove sistemas de equa es que permitem seleccionar as propriedades da rama necess rias produ o de um fio com caracter sticas pr definidas dependendo do processo de controlo e do processo de produ o utilizado Quadro 3 VII Caracter sticas do Fio N o Convencional OE1 2 Previs o das propriedades do fio em fun o das propriedades da rama a Processo de produ o b Processo de controlo A previs o das propriedades do fio poder ser de uma grande ajuda ao fiandeiro pois com a utiliza o de uma determinada rama ele poder escolher qual o processo de produ o mais conveniente para obter as caracter sticas desejadas no fio Quadro 3 VIII Caracter sticas do Fio N o Convencional OE2 1627 rasas 1345 20 14 3 2 2 Selec o da rama em fun o do fio 3 2 2 1 Tratamento estat stico O estudo estat stico iniciou se pela determ
192. s longa existente na fita A finalidade da estiragem a de deslocar longitudinalmente as fibras com o objectivo de as colocar sucessivamente de uma tal forma que este escalonamento tenda o mais poss vel para o esquema te rico apresentado na Figura 2 3 63 de notar que a opera o de estiragem n o provoca o alongamento das fibras mas sim um rearranjo progressivo da sua posi o relativa durante a sua transfer ncia entre a entrada e a sa da da m quina A estiragem tamb m pode ser definida pela raz o entre o titulo entrada e o t tulo saida a 2 5 28 Direc o do fluxo das fibras O gt O gt Cilindros de Cilindros da tr s frente o E q o DEE o E PEA Ponto de Ponto de contacto dos contacto dos cilindros de cilindros da tr s frente Figura 2 3 Posi o das fibras na fita Associado ao conceito de regulariza o aparece a dobragem Esta opera o consiste na jun o de duas ou mais fitas A sua finalidade regularizar a fita de modo que em qualquer ponto da sec o desta o n mero de fibras existentes seja o mesmo O par metro utilizado para caracterizar a regularidade massa por unidade de comprimento de um t xtil linear o coeficiente de varia o CV Baseando nos na hip tese que a probabilidade da presen a de uma fibra numa dada sec o transversal de uma estrutura t xtil linear segue uma lei de Poisson a fita dever ter uma irregularidade
193. s realizados na Universidade do Texas para a determina o das propriedades dos fios e das ramas processadas em diferentes linhas de produ o e abrangendo todo o conjunto de algod es produzidos nos Estados Unidos Quadro 3 IV Caracter sticas das fibras analisadas com Instrumentos Individuais mto m m om lcompineno2secusy 19 os oum asar asao mo pereonugem doms Comu se igs aas Micronaire Unidades x5 ES a pocensgenderancunsew 26 oso ss Devido grande diversidade de aparelhos utilizados nos laborat rios de controlo de qualidade das empresas t xteis foram consideradas as caracter sticas da rama obtidas atrav s de diferentes instrumentos de controlo designadamente Instrumentos Individuais e Instrumentos de Alto Volume Neste ltimo caso foram utilizados os valores obtidos nos Spinlab e pela Motion Control 900 Os valores m dios m ximos e m nimos obtidos nas diferentes t cnicas de caracteriza o encontram se nos quadros 3 IV Instrumentos Individuais e no quadro 3 V Instrumentos de Alto Volume Quadro 3 V Caracter sticas das fibras analisadas com Instrumentos de Alto Volume Vari vel Resist ncia cN tex xL 2598 29 75 25 73 29 70 ameno coen sas s oas se soo em Comprimento x3 Vaio de Comp m ago zos aas 7090 Grau de Amarelo Unid b ndice de Cor
194. t ncia e o indice de cor O indice de cor apresenta como factor semelhante nos tr s processos a reflect ncia Quanto ao teor de sujidade os par metros de cor s o os factores predominantes 3 2 2 2 3 Spinlab Se a an lise das fibras for efectuada no Spinlab os resultados obtidos s o os seguintes A resist ncia da fibra depende nos tr s fios estudados dos par metros de cor O alongamento da fibra n o apresenta neste caso parametros comuns nos tr s processos No comprimento de fibra os fios OE1 e OE2 apresentam como factores comuns a reflect ncia e o indice de corl enquanto que o fio convencional apresenta os neps como factor predominante O comprimento de fibra o factor predominante para a determina o do indice de uniformidade no fio convencional e no fio OE1 No fio OE2 a reflect ncia o factor dominante Tal como acontecia no caso anterior o fio convencional e OE1 apresentam factores comuns comprimento de fibra para a determina o do micronaire e o fio OE2 tem como factor determinante o alongamento do fio A reflect ncia tem como factor comum os indices de cor O grau de amarelo tem como factor predominante nos tr s processos a reflect ncia Quadro 3 XVIII Caracter sticas predominantes no Spinlab B LLLILLLLLLIL LL D 35 caracter stica 2 caracter stica 1 caracter stica 3 2 3 Previs o das propriedades do fio em fun o das caracter sticas da rama 3 2 3
195. tam se os processos de produ o mais comummente utilizados No presente caso s o focados os processos convencional cont nuo de an is e o n o convencional open end de turbina Na terceira sec o s o abordados os conceitos te ricos para a forma o de um fio bem como as caracter sticas que se encontram associadas a estes A quarta sec o encontra se dividido em tr s partes Na primeira parte s o focados os aspectos relativos forma como efectuado o controlo da rama hoje em dia S o abordados quer os Instrumentos Individuais quer os Instrumentos de Alto Volume Neste ltimo caso consideraram se dois equipamentos distintos Spinlab e Motion Control Na segunda parte s o abordados os testes normalmente efectuados em fios Finalmente na terceira parte s o descritos alguns dos processos de controlo utilizados no processo de fia o O cap tulo 3 encontra se dividido em 2 sec es Na primeira sec o s o abordados os conceitos te ricos necess rios obten o dos modelos matem ticos A segunda sec o incide sobre os modelos calculados quer no caso das equa es de selec o da rama quer na previs o das equa es do fio O cap tulo 4 encontra se dividido em tr s sec es Na primeira abordam se os conceitos te ricos que se encontram associados utiliza o de sistemas periciais Na segunda s o focados o tipo de ambiente escolhido para se implementar o sistema efectuada uma refer ncia
196. tas com uma sec o transversal mais achatada Pierce 51 definiu a maturidade como a raz o entre a sec o transversal A e a rea do c rculo com o mesmo per metro Matematicamente ter se 6 50 2 1 Schnek 42 sugere que a fibra deve ser considerada madura quando a parede celul sica representa 50 80 da sec o transversal como imatura quando esta representa 30 45 e como morta quando o valor for menor do que 25 O aparecimento de 5 de fibras imaturas num fardo pode contribuir para a diminui o da resist ncia do fio um maior aparecimento de nepes um aumento no n mero de fibras curtas e tingimento irregular Idealmente os valores da maturidade medidos por diferentes t cnicas 52 54 deveriam medir a espessura da parede dum algod o relativamente a outro que se encontre perfeitamente maduro As fibras imaturas t m geralmente uma espessura da parede da ordem dos 2um De qualquer forma necess rio ter em conta que que as c psulas de algod o n o cont m s fibras maduras mesmo que o seu crescimento tenha sido efectuado nas melhores condi es cont m pelo menos 0 5 de fibras imaturas Uma propor o baixa de fibras imaturas n o afectar a m dia da maturidade podendo somente ter mais tend ncia para formar nepes danificando desta forma a apar ncia do fio O quadro 2 IV apresenta a classifica o utilizada para as fibras de algod o quanto sua raz o de maturidade 44 Quadro 2 IV Classifica
197. telig ncia Artificial Mira 1988 Clocksin W F e Mellish C S Programming in Prolog Springer Verlag 1984 Approaches to Knowledge Representation An Introduction ed G A Ringland and D A Duce Taunton Research Studies Press Lda 1988 Readings in Artificial Intelligence amp Databases ed J Mylopoulos and M L Brodie San Mateo Morgan Kaufmann Publishers Inc 1989 151 113 Vasey Phil flex Expert System Toolkit 3 ed London Logic Programming Associates Ltd 1989 114 Johns Nicky MacPROLOG 3 0 London Logic Programming Associates Ltd 1990 ANEXOS ANEXO I Estudo estatistico a3 Parte A Equa es de regress o da rama em fun o das propriedades dos fios Parte B Equa es de regress o para a selec o das propriedades das ramas Parte C Coeficientes de regress o padronizados das equa es 1 a 9 Parte D Equa es de regress o para a previs o das propriedades dos fios Parte E Coeficientes de regress o padronizados das equa es 10 a 18 Nota Em todas as tabelas deste anexo nas c lulas vazias deve ser considerado o valor 0 8 4 Parte A Equa es de regress o da rama em fun o das propriedades dos fios Equa o 1 Instrumentos Individuais Processo Convencional E E UE i amp IS Eis ss BEE R 3 E E EIE Md Esc el 4 I Sl 8 BS E a 5 5 5 5 Bio 3 e iO oo 3o a Pa BBS MEE CENE a EE
198. termina o obtidos nas diferentes equa es de previs o das propriedades do fio Verifica se neste caso que nos nove conjuntos de equa es determinadas se conseguiu obter na maior parte delas coeficientes de determina o superiores a 0 80 com excep o das equa es utilizadas no c lculo do coeficiente de varia o do fio e das pilosidades no fio convencional Conv m salientar que no fio OE2 quase todos os modelos apresentaram coeficientes de determina o superiores a 0 90 140 Quadro 5 III Coeficientes de determina o obtidos nas equa es de previs o das propriedades dos fios Fio OET BH 19 9 1 0 i p MC i E 10 7 0 8 10 6 0 7 19 5 0 6 10 8 0 5 LL Inexist ncia de dados No quadro 5 IV s o apresentados para os diferentes modelos as caracter sticas com maior contribui o na determina o das propriedades dos fios As caracter sticas predominantes dependem na maior parte dos modelos calculados do m todo de controlo utilizado Tal como acontece no caso da rama tamb m aqui os factores determinantes s o na sua maioria caracter sticas do pr prio fio Quadro 5 IV Caracter sticas predominantes nas equa es de previs o das propriedades dos fios 141 Em resumo e como considera es gerais podemos referir que a determina o das equa es de previs o ou de selec o poder conduzir No caso da rama sua utiliza o como instrumento de trabalho dos produ
199. tilizados na sua quantifica o Os m todos utilizados baseiam se na t cnica de an lise de imagem Neste caso as part culas de impurezas caracterizadas por uma reflect ncia inferior a 30 da do fundo s o ent o quantificadas O n mero e a superf cie relativa das part culas permitem avaliar o conte do de impurezas superficiais da amostra e estimar a massa do conte do de impurezas e um ndice de limpeza USDA Leaf Code Podemos assim atrav s da an lise da imagem e com a utiliza o de software apropriado determinar rea ocupada pelas impurezas A Quantidade de impurezas C Massa de impurezas WT Com a utiliza o da rea e da quantidade de impurezas podemos determinar o Leaf par metro este que permite quantificar o conte do de impurezas vegetais segundo a USDA As vantagens da utiliza o de Instrumentos de Alto Volume consistem em 28 Obter um maior n mero de par metros para a caracteriza o da rama de algod o Haver uma maior confian a nos resultados devido precis o dos m todos utilizados Eliminar a possibilidade de erro humano Efectuar os testes num curto espa o de tempo conseguindo se uma caracteriza o completa em dois minutos Armazenar os dados num computador para tratamento posterior Mas a utiliza o deste tipo de aparelhos apresenta tamb m desvantagens como Custo elevado Utiliza o unicamente de algod es americanos para fazer a calibragem Par
200. tipos de imperfei es podem influenciar a apar ncia do tecido ou da malha de formas distintas Talvez de todos eles os nepes sejam os mais indesej veis pois trazem problemas em todo o processo de fabrico 47 Os pontos finos e os pontos grossos num fio podem afectar consideravelmente a apar ncia de um tecido Al m de provocar diferen as na resist ncia deste um aumento no n mero de pontos finos ou grossos d nos uma indica o de que a mat ria prima apresenta uma diminui o na sua qualidade Os pontos finos podem trazer diversos problemas na tecelagem 71 como por exemplo a perda de produtividade do tear devido ao n mero de paragens por quebras Esta caracter stica do fio dever ent o ser devidamente controlada Os pontos finos e grossos influenciam tamb m o valor da tor o inserida no fio No caso dos pontos finos devido ao menor n mero de fibras na sec o transversal a resist ncia tor o nestas zonas ser menor aumentando assim o valor da tor o Com os pontos grossos acontece precisamente o contr rio Um maior n mero de fibras na sec o transversal oferece uma maior resist ncia tor o pelo que na maior parte dos casos o valor de tor o encontra se abaixo da m dia Quanto aos nepes a sua origem pode ser devida a diferentes factores como i Nepes devidos mat ria prima Estes podem ter diferentes origens 72 tais como Emaranhamento de fibras com a c psula Emaranhamento da
201. tores de algod o que tenham como objectivo a melhoria da qualidade da mat ria prima e dos fiandeiros que visem a obten o das caracter sticas da rama pretendidas para a produ o de um fio No caso do fio e dado que os par metros que mais influenciam as suas caracter sticas est o principalmente ligados s irregularidades a um controlo mais efectivo do processo de fia o por forma a minorar a possibilidade de obten o de fios com propriedades inadequadas sua utiliza o 5 2 SAF Pretende se com a utiliza o do SAF que o gestor t xtil possa disp r de ferramenta no campo da automatiza o da sua actividade Evidentemente que o objectivo deste trabalho foi a elabora o e constru o de um prot tipo e n o de um produto com caracter sticas comerciais Como prot tipo o SAF est aberto a um vasto campo de desenvolvimento de aplica es principalmente nas vertentes da fia o de penteados e na altera o do parque de m quinas Para a sua implementa o revelaram se proveitosos os ensinamentos obtidos na rea da Intelig ncia Artificial Sistemas Periciais tendo a sua estrutura sido facilmente aplic vel neste dom nio Quanto ao ambiente computacional bem como o das ferramentas utilizadas no desenvolvimento do prot tipo mostraram ser as mais adequadas em particular dada a facilidade de utiliza o por n o especialistas no dom nio da inform tica Ap s a sua implementa o este sistema demonstrou que perfe
202. ty Tester IIC Shirley podemos ter acesso par metros seguintes ndice micronaire Finura das fibras mtex ou dtex 5 Grau de maturidade ASTM 1442 a qual definida como a percentagem de fibras mortas Dado que com a utiliza o deste aparelho conseguimos obter uma melhor caracteriza o da fibra os construtores de Instrumentos de Alto Volume pretendem introduzir este medida de caracteriza o nos seus aparelhos 2 4 1 2 Comprimento Nos sistemas de Alto Volume a an lise do comprimento de fibra efectuada por uma certa quantidade de fibras paralizadas mas n o alinhadas tuft enquanto que no classificador de pentes a amostra encontra se paralizada e alinhada Com a utiliza o dos Instrumentos de Alto Volume classifica se as fibras existentes num tuft por ordem decrescente obtendo se um fibrograma figura 2 12 A prepara o da amostra depende do aparelho utilizado Normalmente os par metros utilizados para a distribui o do comprimento de fibras s o os seguintes Span Length 2 5 SL2 5 Span Length 50 SL50 Comprimento M dio Mean lenght ML Comprimento M dio da Metade Superior Upper Half Mean Length UHML Comprimento M dio do Quartil Superior Upper Quartile Mean Length UQML Indice de Uniformidade OML UI 2 18 Raz o de Uniformidade 1605120 UR 2 19 De todas estas caracter sticas determinadas as mais utilizadas s o Span Length
203. um fio n o piloso conv m aumentar o valor de tor o a inserir ao fio tendo sempre em conta que quanto maior for a tor o maior ser o custo do fio produzido As pilosidades s o inversamente proporcionais ao comprimento de fibra e directamente proporcionais ao n mero de fibras existentes na sec o do fio bem como a rigidez flex o da fibra 2 3 2 6 Defeitos nos fios Por defeitos entendem se as imperfei es existentes nos fios as quais podem ter diferentes origens tais como 63 Selec o de mat ria prima de forma n o conveniente Falhas mec nicas Par metros da m quina incorrectos Falta de limpeza Falhas do operador M organiza o De acordo com investiga es efectuadas pela empresa Zellweger Uster 63 aproximadamente 25 dos defeitos mais pequenos que 40 mm s o devidos ao processo de colheita e a defeitos na mat ria prima e os restantes 75 s o introduzidos durante o processo Os fios cont m defeitos os quais podem ser divididas em tr s grupos distintos 1 Pontos finos 2 Pontos grossos 3 Nepes As diferen as entre estes diferentes tipos de defeitos n o s se encontram na mat ria prima como no processo Aos pontos finos e pontos grossos referindo nos queles que podem ser classificados com o termo imperfei es t m uma raz o de 50 em rela o ao valor m dio da sec o transversal enquanto que os nepes s o aqueles que atingem o valor de 200 70 Todos estes
204. urado as minhas m s diposi es ao longo destes anos minha fam lia especialmente aos meus pais pelo apoio e incentivo dado ao longo dos anos Catarina e In s por terem permitido que lhes roubasse o tempo que deveria ser delas E finalmente queria agradecer ao Luis a paci ncia e o apoio ao longo da execu o desta tese iv INDICE Agradecimentos P AEE iii rE e e PPRA E SOES PES EEEE O T T 6 ix Abstract Palavras Chave e Key Words eese xi Lista de Figuras M xii Lists de Quadros xiii held M xv 1 INTRODUGAO Ine 1 1 2 Motiva o a ateena iKON VANDALENE ENTENEN A 1 3 Metodologia sesssreossessossesssossreenosesuesssssorssreenesserorsserreress wd 1 4 Aspectos de interesse 1 5 Estrutura da tese ccccccssccevcceseecscseesscnccscsscoserccecnscanscscseverees 7 2 POSICIONAMENTO DO PROBLEMA 2 1 Caracter sticas da mat ria prima 9 2 1 1 Obten o da rama seen nnne 9 2 1 2 Comprimento Leere eee nete e enne o enn ettet 10 2 1 3 2 1 4 Par metros de finura da 8 13 2 1 5 Propriedades dinamom tricas das fibras 17 2 1 6 Nepes sssisssses s ssoosseossessesserssseeenesssseseeses sssssssestnisss 19 iv INDICE Agradecimentos
205. v m na qualidade do algod o o modo como efectuado o descaro amento Os pre os do mercado dos produtores de algod o 37 divergem devido a factores de qualidade que s o inerentes ao tipo de m quina utilizada no descaro amento Esta opera o pode unicamente manter a qualidade da fibra de algod o e nunca melhor la necess rio ter em conta que uma limpeza excessiva pode ser traduzida 38 39 numa redu o do comprimento da fibra aumento do n mero de fibras curtas e um aumento no n mero de nepes existentes Al m deste facto conclui se 40 que mesmo que a mat ria estranha n o seja totalmente removida com o objectivo de n o danificar a fibra as opera es subsequentes da abertura e limpeza na fia o conseguem remover a mat ria estranha Um dos factores mais importantes no processo de descaro amento a taxa de humidade a que este processado Quando o algod o descaro ado com uma taxa de humidade elevada o comprimento m dio da fibra bem como a percentagem de impurezas ser o maiores do que se esta opera o se efectuasse com uma taxa de humidade baixa A taxa de humidade aconselh vel 37 de 7 mas valores entre os 6 e os 7 5 s o aceit veis Descaro amentos abaixo dos 5 podem causar problemas s rios nas fibras e acima de 7 5 aumentam consideravelmente o conte do da mat ria estranha 2 1 2 Comprimento Devido aos instrumentos de Alto Volume este tipo de par metro poder ser um dos mais

rosa vasconcelos - Universidade do Minho

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