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Seminário: Probabilistic Model-based Prognostics Using Mesh-free Modeling

Criada em 15/05/2017 00:41 por maperna | Marcadores: ceper evento fen MECAN ppgem

O Programa de Pós Graduação em Engenharia Mecânica da UERJ - PPG-EM - convida a todos para o 4º Seminário do PPG-EM UERJ / 2017


Neste Seminário teremos a apresentação de um professor do Departamento de Engenharia Mecânica da Texas Tech University - EUA. O seminário será em INGLÊS. Não perca!

Note que a presença é obrigatória para alunos bolsistas durante a vigência da bolsa e para alunos inscritos na disciplina.

local: Auditório do CEPER - Fonseca Teles 121, Rio de Janeiro - RJ; 2º andar do edifício anexo.
data: 22 de maio de 2017 (2a-feira)
horário: 16h

Apresentação do seguinte trabalho:
----------------------------------------------
PROBABILISTIC MODEL-BASED PROGNOSTICS USING MESH-FREE MODELING

Prof. Stephen Ekwaro-Osire
http://www.depts.ttu.edu/ME/faculty/faculty.php?name=Stephen%20Ekwaro-Osire
Department of Mechanical Engineering / Texas Tech University

Abstract. Improved system reliability and reduced maintenance cost are guaranteed if the prediction of remaining useful life (RUL) is deemed to be accurate. Energy systems, like wind turbines, are the primary beneficiaries of this achievement as they tend to suffer from an unexpected early life failure of components that resulted in loss of revenue and high maintenance costs. The issue of uncertainty in prediction of future state is yet a prevailing issue in prognostics and due attention is paramount. Hence, there is a need for establishing a comprehensive framework to quantify uncertainty in prognostics and this talk addresses this issue by considering a research question ‘can uncertainty considerations improve the prediction of RUL?’ The following specific aims were developed to answer the research question: (1) develop a meshfree cantilever beam with uncertainty in loading conditions, and (2) predict RUL reliably. A probabilistic framework was developed that efficiently predicts remaining useful life of a component using a combination of meshfree model and degradation model. To account for prediction uncertainty, modeling and loading uncertainties are quantified and incorporated in the framework. Some results will be presented.

Short-bio. Stephen Ekwaro-Osire is a full professor in the Department of Mechanical Engineering at Texas Tech University, USA. He has more than 170 publications in journals, conference proceedings, and book chapters. He has graduated 32 doctoral and master's students. His research interests are Dynamics, Engineering Design, and Orthopedic Biomechanics. He is a member of the Society for Design and Process Science, the American Society for Engineering Education, the American Society of Mechanical Engineers, the American Society of Biomechanics, and the Society for Experimental Mechanics.

 

 

Depto(s) ou Orgãos da FEN-UERJ relacionado(s) com esta notícia


ceper - Centro de Estudos e Pesquisas em Energias Renováveis (CEPER)
ppgem - Pós-graduação em Engenharia Mecânica
mecan - Depto. de Eng. Mecânica

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