[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125346-pt":3,"doc-seo-125346-112":31,"detail-sidebar-cat-0-pt-112":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125346,2336475104957,"Seraphina","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c6bd8a5076e1?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786593998035447633",32,"Pesquisa e Relatórios","Aplicação De Modelos De Machine Learning Na Previsão Do Empenamento De Peças Plásticas Automotivas","A moldagem por injeção é amplamente utilizada para fabricar, em larga escala, peças plásticas de geometrias complexas. A qualidade dimensional, associada à redução do empenamento, é determinante para componentes automotivos com requisitos estéticos ou de encaixe preciso. O estudo combina planejamentos experimentais, simulações numéricas, métodos estatísticos e modelos de Machine Learning para prever o empenamento de um porta-copo automotivo. Os polímeros avaliados incluem PP e ABS, com melhor desempenho dos modelos de regressão nos dados de ABS e acurácia superior a 90% nos modelos de classificação, gerando suporte útil ao tryout do molde para reduzir tempo, custo e desperdício.","Application Of Machine Learning Models To Predict Warping Of Plastic Automotive Parts ☆  \nAplicação De Modelos De Machine Learning Na Previsão Do Empenamento De Peças Plásticas Automotivas  \nEvandro Menezes de Souza Amarante1, João Paulo Rios Brandão de Oliveira1, Pedro Guilherme Carvalho de Souza Marconi1,†, Armando Sá Ribeiro Júnior1  \n1 Universidade Federal da Bahia, R. Prof. Aristídes Novis, 2-Federação, Salvador-BA, 40210-630, Brasil †[Autor correspondente:](Autor correspondente: pedro.marconi@ufba.br)[ pedro.marconi@ufba.br](Autor correspondente: pedro.marconi@ufba.br)  \nAbstract  \nIn order to manufacture plastic parts with complex geometries on a large scale, injection molding is one of the most widely used manufacturing processes. One of the criteria commonly considered when developing new products is dimensional quality, a factor directly associated with reducing part warpage. In the automotive industry, the manufacture of parts requires high dimensional precision, as many components have an aesthetic purpose or require perfect fits. Therefore, this work employs experimental designs, numerical simulations, statistical methods, and machine learning models to predict the warpage of an automotive cup holder. The polymers used were polypropylene (PP) and acrylonitrile butadiene styrene (ABS) . The results indicated that the regression models developed for predicting warpage performed better with the ABS data. Regarding the classification models, both achieved an accuracy rate exceeding 90%. These findings provide useful tools during the mold tryout phase, helping to reduce time, cost, and material waste.  \nKeywords  \nInjection molding · Experimental planning · Statistical methods · Machine learning models  \nResumo  \nPara a fabricação de peças plásticas com geometrias complexas e em grande escala, a moldagem por injeção é um dos processos de manufatura mais utilizados. Em relação ao aspecto dimensional, um dos critérios de qualidade comumente levado em consideração no desenvolvimento de novos produtos é a redução do empenamento da peça. Na indústria automotiva, a fabricação de peças exige alta precisão dimensional, pois muitos componentes têm um caráter estético ou necessitam de encaixes perfeitos. Dessa forma, este trabalho faz uso de planejamentos experimentais, simulações numéricas, métodos estatísticos e modelos de Machine Learning para a determinaçãodo modelo de predição do empenamento de um porta-copo automotivo. Os polímeros utilizados foram opolipropileno (PP) e a acrilonitrila butadieno estireno (ABS) . Os resultados revelaram que os modelos de regressãodesenvolvidos para a predição do empenamento tiveram resultados melhores em relação aos dados do ABS. Com relação aos modelos de classificação, ambos atingiram uma taxa de precisão superior a 90% . Estes resultados  \n☆ This article is an extended version of the work presented at the Joint XXVII ENMC National Meeting on Computational Modeling, XVECTM Meeting on Science and Technology of Materials,held in Ilhéus–Brazil,from October 1st to 4th,2024  \nVetor, Rio Grande, vol. 35, no. 1, e18192, 2025 1  \nfornecem ferramentas úteis durante a fase de experimentação do molde (tryout), ajudando a reduzir tempo, custoe desperdício de material.  \nPalavras-chave  \nMoldagem por injeção · Planejamento experimental · Métodos estatísticos · Modelos de Machine Learning  \n1 Introduction  \nInjection molding (IM) is one of the most common manufacturing processes for mass production of plastic parts, accounting for one-third of plastic product manufacturing [1, 2] . As a high-speed automated process, IM is used to produce plastic parts with complex geometries and demanding dimensional tolerance requirements [3] . In the automotive industry, these characteristics are crucial, as many components serve an aesthetic purpose or require perfect fits. Therefore, to achieve high dimensional quality, it is essential to minimize defects inherent to the manufacturing process.  \nIn this context, ac","cbCaicz1KzDIziAW","https://ap.wps.com/l/cbCaicz1KzDIziAW","pdf",1208255,2,1,10,"Portuguese","pt",112,"# Resumo\n# Palavras-chave\n# 1 Introdução\n## Qualidade dimensional e redução de defeitos\n## Parâmetros de injeção e DOE\n## Modelos preditivos e Machine Learning","[{\"question\":\"Como o trabalho reduz o empenamento de peças plásticas automotivas?\",\"answer\":\"Ele usa planejamentos experimentais, simulações numéricas e métodos estatísticos combinados a modelos de Machine Learning para prever o empenamento, apoiando decisões durante o tryout do molde. Isso contribui para diminuir tempo, custo e desperdício de material.\"},{\"question\":\"Quais polímeros foram utilizados na pesquisa?\",\"answer\":\"Foram avaliados polipropileno (PP) e acrilonitrila butadieno estireno (ABS) na previsão do empenamento da peça automotiva.\"},{\"question\":\"Qual foi o desempenho dos modelos de regressão e de classificação?\",\"answer\":\"Os modelos de regressão apresentaram melhor desempenho com os dados do ABS. 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