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标题：Prognose e detecção de falhas em tratores agrícolas utilizando simulação numérica e algoritmos de sistemas imunológicos artificiais
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作者：Dionatan Pontes de Oliveira ; Wayrone Klaiton Silva ; Daniela Cabral de Oliveira 等
期刊名称：Research, Society and Development
电子版ISSN：2525-3409
出版年度：2020
卷号：9
期号：12
页码：1-19
DOI：10.33448/rsd-v9i12.11191
出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：Diante o avanço tecnológico crescente na agricultura, e tendo em vista promover aumento da produtividade e segurança no trabalho dos indivíduos envolvidos no processo de evolução tecno-agrícola, o presente artigo propõe desenvolver um sistema inteligente de prognose e detecção de falhas aplicado ao processo de monitoramento da integridade estrutural de um trator agrícola e da consequente análise das falhas estruturais, em condições normais de solo e em curto prazo. Para isto, a detecção de falhas na integridade estrutural em tratores agrícolas é obtida para captar dados continuamente para aprendizado da máquina, de modo que um modelo numérico seja criado e alimentado, sob o cálculo de equações diferenciais, afim de mensurar os deslocamentos do trator à medida que os parâmetros de velocidade do trator se alteram e a distância entre aos níveis do solo se intercalam e, assim, resultar em possíveis prognósticos de risco estrutural. Computacionalmente, por via do software Octave, a análise, identificação e classificação dos dados obtidos, é possível com o uso de algoritmos de seleção negativa e seleção clonal. A inspeção da estrutura do trator com foco na melhor conservação do próprio é o ponto principal do estudo, e com a relevante qualidade e consistência da metodologia apresentada e resultante da pesquisa, permite indicar se o trator se encontra em condições normais ou apresenta indícios de falha estrutural, pois, caso haja riscos, a falha pode ser identificada.
关键词：Agricultural tractor; Structural integrity monitoring; Negative selection; Clonal selection.