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dc.contributor.authorSantos, Isaac Pereira-
dc.date.accessioned2016-06-20T12:21:09Z-
dc.date.available2016-06-20T12:21:09Z-
dc.date.issued2016-04-20-
dc.identifier.otherCDD 519.544-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/10144-
dc.descriptionSANTOS, I. P. Introdução à análise de confiabilidade: uma aplicação ao setor de transportes. 2016. 46f. Monografia (Especialização em Estatística Aplicada)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2016.pt_BR
dc.description.abstractDe acordo com a Confederação Nacional de Transportes, o transporte rodoviário detém a maior participação na matriz do transporte de cargas no Brasil, com 61,1% o que corresponde a 485,6 bilhões de TKU (tonelada por quilômetro útil), com cerca de 1,4 milhões de caminhões e ônibus, que consomem em torno 5,8 milhões de pneus anualmente. O presente trabalho tem por objetivo modelar o tempo de vida em quilômetros rodados do Pneu tipo 11.00R22, utilizando os conceitos de análise de confiabilidade paramétrica. De maneira geral, a confiabilidade pode ser definida como a operação bem sucedida de um item, unidade ou sistemas, sob condições de operação estabelecidas, por um determinado período de tempo, sem que ocorram quebras ou falhas. O tempo de uso foi medido por meio de computador de bordo acoplado nos caminhões, sendo este tempo de uso medido em quilômetros percorridos. Utilizou-se as funções de densidade, confiabilidade e risco. Foi utilizado o estimador produto-limite (Kaplan e Meier, 1958). Após a aplicação do estimador produto-limite verificou-se se os tempos de sobrevivência dos pneus em cada grupo de vida eram similares ou se apresentavam diferença estatística quanto a sua duração, por meio do uso do teste de log-rank. Após o uso das técnicas não paramétricas fez-se o ajuste dos modelos paramétricos, Normal, Log.Normal, Weibull e Exponencial, obtendo-se suas funções de densidade, sobrevivência e risco. Após este ajuste comparou-se por meio de teste de aderência de Anderson Darling, teste de razão de verossimilhança, critério de AIC e por meio de análises gráficas se as distribuições estavam bem ajustadas. Todas as análise foram realizadas utilizando o software R 3.2.2 (TEAM, 2015), por meio do pacote Survival versão 2.36 (THERNEAU; LUMLEY, 2014) e o software ActionEstat. As distribuições Lognormal e Weibull se apresentaram como fortes candidatas a modelar o tempo de vida de pneus 11.00R22. Todavia de acordo com os critérios de seleção utilizados, AIC (menor valor) e TRV (valor P > 0, 05), chegou-se a conclusão de que a distribuição Lognormal é a mais adequada para modelar o tempo de vida de pneus 11.00R22.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Tiago Almeida de Oliveirapt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectAnálise de Confiabilidadept_BR
dc.subjectModelos paramétricospt_BR
dc.subjectTempo de vidapt_BR
dc.titleIntrodução à análise de confiabilidade: uma aplicação ao setor de transportespt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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