Linha de pesquisa: IAFA - Montagem Final Inteligente de Aeronaves
Título: IAFA-DR5 – Inteligência do processo de montagem de portas de aeronaves: rede adversária generativa e rede neural
Orientador: Prof. Thiago Sales
Duração: 48 meses
Número de vagas: 1 vaga(s)
Data limite para inscrição: 06/05/2024
Formação esperada: Graduação e Mestrado em Engenharia Mecânica ou áreas afins.
Idiomas: Português e Inglês
Obrigatório processo de seleção / aprovação pelo ITA e inscrição no Programa de Pós-Graduação: Sim
Expectativa de início das atividades: 04/03/2024


Escopo

Esta proposta aborda o desafio de investigar como o processo de montagem de portas de aeronaves pode ser otimizado e executado de forma inteligente, empregando algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA). Embora seja possível determinar sistematicamente esses procedimentos usando uma abordagem baseada em simulação, as restrições de tempo de montagem podem se tornar problemáticas durante a montagem real, devido ao esforço computacional que deve ser esperado para estabelecer as etapas de ajuste necessárias. Uma abordagem baseada em modelo pode ser excelente para previsões off-line e determinação de diretrizes de montagem, mas, por outro lado, seu uso pode se tornar proibitivo em um processo de montagem online. Assim, para atingir o objetivo proposto, considerando dados obtidos a partir do estado inicial da montagem final de uma porta, bem como dados obtidos de simulações numéricas confiáveis ​​(verificadas e validadas – V&V).


Objetivos

Pretende-se, neste contexto, estabelecer um procedimento eficiente, proposto com o auxílio do ML/AI e da medição em processo, para realizar a montagem de uma porta de aeronave no respectivo caixilho, de forma a uniformizar os vãos e estejam dentro das tolerâncias de montagem especificadas de maneira oportuna e segura.


Resultados Esperados

Espera-se que esta pesquisa ajude a implementar e viabilizar uma célula inteligente de montagem de portas, equipada com uma geração automática de script de montagem. Um conjunto de atividades relacionadas ao desenvolvimento do testbed de montagem de portas faz parte do plano de trabalho desta bolsa para utilizá-lo como estudo de caso para a solução final.


Informações adicionais

Os candidatos também devem ter uma sólida formação em mecânica estrutural, com experiência desejada em algoritmos de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA).

Observação: a bolsa terá o valor de referência FAPESP (https://fapesp.br/valores/bolsasnopais). Benefícios adicionais possíveis. O bolsista deve ter dedicação integral. O trabalho deve ser feito pessoalmente. Local: FLYMOV - ITA Innovation Center, Endereço: CCM, Praça Marechal Eduardo Gomes, 50 - Vila das Acácias, São José dos Campos - SP - CEP: 12228-900.


Para candidatar-se

Para candidatar-se, favor enviar CV, preferencialmente formato Lattes, carta de motivação e uma carta de recomendação
tpsales@ita.br