Banca de DEFESA: RAFAEL GASPAR BESSA DE OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RAFAEL GASPAR BESSA DE OLIVEIRA
DATA : 09/03/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Microsoft TEAMS
TÍTULO:

PREVENDO POROSIDADE EM FREEZE CASTING COM APRENDIZADO DE MÁQUINAS EXPLICÁVEL

 

PALAVRAS-CHAVES:

Freeze casting, cerâmica, porosidade, microestrutura, regressão, inteligência artificial, árvores de decisão.

PÁGINAS: 39
RESUMO:

Freeze casting é um processo de fabricação versátil para produzir materiais porosos com microestruturas e propriedades ajustáveis. No entanto, devido à complexidade e variabilidade envolvidas, prever a porosidade com base nos parâmetros do processo continua sendo uma tarefa desafiadora. A previsibilidade é crucial para o projeto de materiais, uma vez que a porosidade impacta significativamente suas aplicações. Este estudo aplica modelos de aprendizado de máquina, incluindo CatBoost, Random Forest e XGBoost, para prever a porosidade utilizando dados experimentais de 252 artigos científicos que abrangem cerâmicas, polímeros e compósitos. O CatBoost demonstrou o melhor desempenho preditivo, com um R2 de 0,81 no conjunto de teste. A análise com Shapley Additive Explanations (SHAP) revelou que a carga sólida teve a influência mais significativa nas previsões, com menores valores resultando em porosidades maiores, como esperado teoricamente. Os resultados destacam o potencial do aprendizado de máquina interpretável para orientar o planejamento experimental e otimizar a porosidade em materiais produzidos por freeze casting.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - MARCELLO ROSA DUMONT - CEFET - MG
Presidente - 2998060 - ALYSSON MARTINS ALMEIDA SILVA
Externa ao Programa - ***.725.143-** - CAMILA DE LIMA RIBEIRO - UnB
Externo ao Programa - 1399631 - GUILLERMO ALVAREZ BESTARD - null