| dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina. |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor |
Brum, Ricardo |
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| dc.contributor.author |
Simões, Bruno Bernardo |
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| dc.date.accessioned |
2026-01-22T12:48:56Z |
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| dc.date.available |
2026-01-22T12:48:56Z |
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| dc.date.issued |
2025-12-08 |
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| dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/271873 |
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| dc.description |
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Engenharia Mecânica. |
pt_BR |
| dc.description.abstract |
Este trabalho quantifica a incerteza de medições de vibração obtidas por câmera de alta
velocidade e propõe um procedimento operacional para relatar intervalos de confiança
sob diferentes condições de aquisição. A investigação adota a abordagem Six Sigma,
estruturada no ciclo DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve e Control), amplamente
utilizada para redução de variabilidade e padronização de processos. Na etapa Definir,
caracterizou-se o problema como a necessidade de estabelecer bandas de incerteza confiáveis
para decisões em campo e avaliou-se a capacidade metrológica do sistema de medição por
meio dos índices Cg e Cgk em relação às tolerâncias de uso, evidenciando a necessidade
de melhoria. Em Medir, executou-se um arranjo fatorial completo 2
5
com três réplicas
(96 condições), variando frequência, densidade de pixels por milímetro (px/mm), taxa de
quadros, foco e saturação. Em cada condição, quatro medições independentes e realizadas
sob o mesmo setup permitiram estimar a variabilidade intra-condição como resposta
estatística. Na etapa Analisar, modelou-se a variabilidade no domínio logarítmico por
meio de ANOVA hierárquica, revelando a densidade de pixels e a frequência como fatores
dominantes. Observou-se que o fator “frequência” representa, na verdade, o efeito físico
do deslocamento harmônico da estrutura, dado por D = V/(2πf), o qual mostrou maior
influência sobre o erro aleatório das medições ópticas. Em Melhorar, foi desenvolvido um
modelo baseado em regressão quantílica para estimar a meia-largura do erro aleatório (|e|)
em função de log D e da densidade de pixels. A especificação quadrática apresentou o
melhor equilíbrio entre precisão (baixa dispersão de resultados) e exatidão (boa aderência
à cobertura-alvo), alcançando cobertura global de 95% após calibração. Por fim, em
Controlar, estabeleceu-se um procedimento de aplicação prática: aproximações da câmera
e médias temporais de n medições reduzem a incerteza reportada; o monitoramento
periódico da cobertura e a revalidação do fator de calibração garantem a rastreabilidade
do método. Assim, dentro do domínio experimental avaliado (10–150 Hz, velocidades
tonais de até 80 mm/s e densidades entre 1,3 e 8,8 px/mm), o conjunto método–resultado
viabiliza o uso da câmera como instrumento óptico sem contato com incerteza quantificada
e previsível em aplicações industriais. |
pt_BR |
| dc.description.abstract |
Este trabalho quantifica a incerteza de medições de vibração obtidas por câmera de alta
velocidade e propõe um procedimento operacional para relatar intervalos de confiança
sob diferentes condições de aquisição. A investigação adota a abordagem Six Sigma,
estruturada no ciclo DMAIC(Define, Measure, Analyze, Improve e Control), amplamente
utilizada para redução de variabilidade e padronização de processos. Na etapa Definir,
caracterizou-se o problema como a necessidade de estabelecer bandas de incerteza confiáveis
para decisões em campo e avaliou-se a capacidade metrológica do sistema de medição por
meio dos índices Cg e Cgk em relação às tolerâncias de uso, evidenciando a necessidade
de melhoria. Em Medir, executou-se um arranjo fatorial completo 2
5
com três réplicas
(96 condições), variando frequência, densidade de pixels por milímetro (px/mm), taxa de
quadros, foco e saturação. Em cada condição, quatro medições independentes e realizadas
sob o mesmo setup permitiram estimar a variabilidade intra-condição como resposta
estatística. Na etapa Analisar, modelou-se a variabilidade no domínio logarítmico por
meio de ANOVA hierárquica, revelando a densidade de pixels e a frequência como fatores
dominantes. Observou-se que o fator “frequência” representa, na verdade, o efeito físico
do deslocamento harmônico da estrutura, dado por D = V/(2πf), o qual mostrou maior
influência sobre o erro aleatório das medições ópticas. Em Melhorar, foi desenvolvido um
modelo baseado em regressão quantílica para estimar a meia-largura do erro aleatório (|e|)
em função de log D e da densidade de pixels. A especificação quadrática apresentou o
melhor equilíbrio entre precisão (baixa dispersão de resultados) e exatidão (boa aderência
à cobertura-alvo), alcançando cobertura global de 95% após calibração. Por fim, em
Controlar, estabeleceu-se um procedimento de aplicação prática: aproximações da câmera
e médias temporais de n medições reduzem a incerteza reportada; o monitoramento
periódico da cobertura e a revalidação do fator de calibração garantem a rastreabilidade
do método. Assim, dentro do domínio experimental avaliado (10–150 Hz, velocidades
tonais de até 80 mm/s e densidades entre 1,3 e 8,8 px/mm), o conjunto método–resultado
viabiliza o uso da câmera como instrumento óptico sem contato com incerteza quantificada
e previsível em aplicações industriais. |
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| dc.format.extent |
61 |
pt_BR |
| dc.language.iso |
por |
pt_BR |
| dc.publisher |
Florianópolis, SC. |
pt_BR |
| dc.rights |
Open Access. |
en |
| dc.subject |
Vibração; Câmera de alta velocidade; Incerteza; Six Sigma |
pt_BR |
| dc.subject |
Vibração; Câmera de alta velocidade; Incerteza; Six Sigma |
pt_BR |
| dc.title |
Quantificação da incerteza em medições de vibração com câmera de alta velocidade por meio do método six sigma |
pt_BR |
| dc.type |
TCCgrad |
pt_BR |
| dc.contributor.advisor-co |
Lenzi, Arcanjo |
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