Emprego de inteligência artificial na identificação de parâmetros eletromagnéticos de motores elétricos
dc.contributor.advisor1 | Paula, Geyverson Teixeira de | |
dc.contributor.referee1 | Paula, Geyverson Teixeira de | |
dc.contributor.referee1 | Brito, Leonardo da Cunha | |
dc.contributor.referee1 | Santos, Guilherme Fernandes dos | |
dc.creator | Matos, João Pedro Aguiar Formiga | |
dc.creator | Vieira, Pedro Paulo Carvalho | |
dc.date.accessioned | 2024-08-21T11:52:08Z | |
dc.date.available | 2024-08-21T11:52:08Z | |
dc.date.issued | 2024-07-22 | |
dc.description.abstract | This work investigates the development of an artificial intelligence application to identify electromagnetic parameters in electric motors. Using the FEMM software, a dataset of magnetic flux curves by current for various ferromagnetic materials was created, serving as the basis for training neural networks. These networks were able to determine the equation of these curves from a minimal number of points, regardless of the material type, implying possible improvements in the efficiency and performance of electric motors. | |
dc.description.resumo | Este trabalho investiga o desenvolvimento de uma aplicação de inteligência artificial para identificar parâmetros eletromagnéticos em motores elétricos. Utilizando o software FEMM, foi criado um conjunto de dados de curvas de fluxo magnético por corrente para diversos materiais ferromagnéticos, que serviu de base para o treinamento de redes neurais. Estas redes foram capazes de encontrar a equação dessas curvas a partir de um número mínimo de pontos, independentemente do tipo de material, implicando em possíveis melhorias na eficiência e desempenho de motores elétricos. | |
dc.identifier.citation | MATOS, João Pedro Formiga; VIEIRA, Pedro Paulo Carvalho. Emprego de inteligência artificial na identificação de parâmetros eletromagnéticos de motores elétricos. 2024. 24 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2024. | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br//handle/ri/25363 | |
dc.language.iso | por | |
dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | |
dc.publisher.country | Brasil | |
dc.publisher.course | Engenharia Elétrica (RMG) | |
dc.publisher.department | Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RMG) | |
dc.publisher.initials | UFG | |
dc.rights | Acesso Aberto | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Inteligência artificial | |
dc.subject | Parâmetros eletromagnéticos | |
dc.subject | Motores elétricos | |
dc.subject | Software FEMM | |
dc.subject | Redes neurais | |
dc.subject | Curvas de fluxo magnético | |
dc.subject | Materiais ferromagnéticos | |
dc.subject | Ajuste de curvas | |
dc.subject | Eficiência de motores | |
dc.subject | MATLAB | |
dc.subject | Artificial Intelligence | |
dc.subject | Electromagnetic parameters | |
dc.subject | Electric motors | |
dc.subject | FEMM software | |
dc.subject | Neural networks | |
dc.subject | Magnetic flux curves | |
dc.subject | Ferromagnetic materials | |
dc.subject | Curve fitting | |
dc.subject | Motor efficiency | |
dc.title | Emprego de inteligência artificial na identificação de parâmetros eletromagnéticos de motores elétricos | |
dc.type | Trabalho de conclusão de curso de graduação (TCCG) |
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