Olympio Belli Neto

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Produções bibliográficas

• BELLI NETO, O. ; CASTRO, H. F. . Explainable AI applied to Malfanction Parameter Determination on Rotating Machines using Bayesian Neural Networks and Sobol Index. In: 27th ABCM International Congress of Mechanical Engineering (COBEM 2023), 2023, Florianópolis. Proccedings of 27th ABCM International Congress of Mechanical Engineering (COBEM 2023), 2023.

• BELLI NETO, O. ; MORAES, M. ; Dias, J. P. ; CASTRO, H. F. . Comparison between Monte Carlo Dropout and Variational Inference Techniques for Bayesian Neural Network Models applied to Rotating Machinery Diagnostics. In: Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, 2022, Foz do Iguaçu. Proceedings of the XLIII Ibero-Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering, 2022.

• BELLI NETO, O. ; CASTRO, H. F. . A Frequency Domain Bayesian Surrogate Model for Rotor Crack Faults. In: 1a. Escola Brasileira de Dinâmica de Rotores, 2024, Sao Carlos -SP. Livro de Resumos Extendidos - 1a. Escola Brasileira de Dinâmica de Rotores, 2024.

• BELLI NETO, O. ; CASTRO, H. F. . A Bayesian Surrogate Model for Rotor Crack Faults. In: 1o Simposio de Pos Graduacao da Faculdade de Engenharia Mecanica - UNICAMP, 2024, Campinas. Livro de Resumos Extendidos - 1o Simposio de Pos Graducao da Faculdade de Engenharia Mecanica - UNICAMP, 2024.

• BELLI NETO, O. ; CASTRO, H. F. . Malfunction Parameters Determination using Bayesian Neural Networks applied to a Multi-Fault Rotor.. In: DINAME 2023 - XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023, Pirenópolis - GO.. Proccedings of the XIX International Symposium on Dynamic Problems of Mechanics, 2023.

• BELLI NETO, O. ; CASTRO, H. F. . A new metric for reliable diagnosis of rotating machines applied to a multi-fault rotor using Bayesian neural networks. JOURNAL OF THE BRAZILIAN SOCIETY OF MECHANICAL SCIENCES AND ENGINEERING (ONLINE) , 2024.

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Bayesian Neural Networks Appied to Rotor Machines, Descrição: Projeto faz parte do programa de cooperacao de entre Brasil e EUA financiado pelo Departamento de Estado dos EUA atraves da Fulbright Brazil. Anualmente a Fulbright abre 30 vagas para propostas de pesquisa em todas as areas que sejam relevantes para os EUA e o Brasil. Descrissao do Projeto: Este projeto busca desenvolver modelos substitutos (surrogate models) baseados em redes neurais bayesianas para turbinas eólicas utilizando os recusos da Texas Tech University (TTU). O foco está na criação de um modelo capaz de prever falhas no redutor de velocidade da turbina, utilizando dados reais coletados de turbinas e sensores. O modelo levará em conta as incertezas epstêmicas e aleatórias. Com o uso de redes neurais, será possível criar um modelo que simule o comportamento de turbinas em diferentes condições operacionais, ajudando a compreender e prever falhas para a otimizar da manutenção#8203; e da confiabilidade de sistemas criticos que possuam componentes rotativos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Olympio Belli Neto - Integrante / Helio Fiori de Castro - Coordenador / Stephen Ekwaro-Osire - Integrante., Financiador(es): Fulbright Comissão para o Intercâmbio entre os Estados Unidos e o Brasil - Bolsa.