Aplicação de técnicas de otimização à engenharia de confiabilidade

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2008

RESUMO

O presente trabalho busca apresentar de forma sucinta as técnicas tradicionais de modelagem e an´alise de confiabilidade e mantenabilidade para sistemas reparáveis e não-reparáveis. Técnicas de Inteligência Computacional são também sucintamente analisadas e suas aplicações mais recentes à engenharia de confiabilidade são relacionadas. Em termos de aplicação, buscou-se exemplificar a utilização de uma técnica de inteligência computacional ao problema de Otimização de Confiabilidade. Esta última refere-se a uma área do conhecimento cujo interesse está voltado para a escolha da arquitetura e dos componentes de um sistema de forma a atender requisitos tecnológicos, assim como mercadológicos. Sob a perspectiva da engenharia de confiabilidade, o desempenho de sistemas pode ser medido em termos do Tempo Médio até a Falha (MTTF - Mean Time To Failure) no caso de sistemas não-reparáveis, ou em termos do Tempo Médio entre Falhas (MTBF - Mean Time Between Failures), no caso de sistemas reparáveis. Sob a perspectiva da mantenabililidade, uma medida de interesse é o Tempo Médio para Reparar (MTTR - Mean Time to Repair), aplicável somente a sistemas reparáveis. A Disponibilidade (Availability) é outra medida utilizada para avaliar o desempenho de sistemas reparáveis e que pode ser estimada a partir do MTBF e do MTTR. Uma vez que a medida de confiabilidade, mantenabilidade e disponibilidade do sistema tenham sido especificadas, outras variáveis de interesse podem também ser consideradas, e.g., o investimento necessário e os custos associados ao projeto e à manutenção do sistema. Tais medidas são obtidas por meio de um processo de modelagem e análise de confiabilidade e mantenabilidade e do custo do ciclo de vida. Uma vez que o sistema tenha sido modelado e as variáveis de interesse tenham sido definidas, um problema de otimização pode ser formulado, i.e., objetivos e restrições são representados matematicamente. As características do problema formulado e das funções-objetivo e restrições são estudadas para que técnicas de otimização mais adequadas sejam empregadas. Na prática, formulações multi-objetivo (multi-critério ou multi-atributo) são mais indicadas pois permitem a avaliação de aspectos que devem ser considerados simultaneamente em um processo decisório, e.g., o nível de desempenho do sistema deve ser balanceado frente aos custos envolvidos para obtê-lo (análise custo-benefício). O estudo de técnicas de otimização é extremamente importante às engenharias de confiabilidade e mantenabilidade, uma vez que a busca por soluções factíveis com foco na maximização do desempenho e minimização dos custos associados a um sistema são metas intrínsecas às funções desempenhados pelas engenharias de confiabilidade e mantenabilidade. Os problemas de Otimização de Confiabilidade são, em geral, definidos na forma de programação não-linear mista-inteira. Técnicas determinísticas não são eficientes na solução dessa classe de problemas por estes serem de natureza combinatória e, portanto, não podem ser resolvidos de maneira eficiente em tempo polinomial por nenhum método exato. Esse tipo de problema é conhecido na literatura como NP-difícil (NP-Hard). Técnicas estocásticas são mais indicadas nesses casos, o que motiva a aplicação de técnicas da Inteligência Computacional.

ASSUNTO(S)

confiabilidade (engenharia) engenharia elétrica teses.

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