Dionisio Henrique Carvalho de Sá Só Martins

Instituição:

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Centro:

Reitoria

Unidade:

Gabinete do Reitor

Departamento:

Divisão Gráfica

ORCID:

https://orcid.org/0000-0001-7136-1119


Formação:

  • Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca

    Instrumentação e Óptica Aplicada | Doutorado | 2018 - 2022

  • Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca

    Engenharia Elétrica | Mestrado | 2015 - 2016

  • Universidade Católica de Petrópolis

    Pós Graduação Lato Sensu em Engenharia Mecatrônica | Especialização | 2014 - 2016

  • Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca

    Engenharia de Controle e Automação | Graduação | 2008 - 2013

  • Escola Técnica Electra

    | Ensino Profissional de nível técnico | 2007 - 2007

  • Escola Preparatória de Cadetes do Exército

    | Ensino Médio (2o grau) | 2006 - 2006
Laboratórios:
Nenhum laboratório cadastrado
Nuvens de Palavras:
Artigos:

(11.11% artigos com DOI)

Titulo DOI Ano
Machine learning performance comparison for main propulsive shafting systems alignment 2023
Diesel Engine Fault Prediction Using Artificial Intelligence Regression Methods 2023
Improved variational mode decomposition for combined imbalance-and-misalignment fault recognition and severity quantification 2023
A Feature Selection Committee Method Using Empirical Mode Decomposition for Multiple Fault Classification in a Wind Turbine Gearbox 2023
Hybrid data augmentation method for combined failure recognition in rotating machines 2022
Numerical and experimental correlation of a catamaran?s vibration modes using supervised machine learning 2022
Diagnostic and severity analysis of combined failures composed by imbalance and misalignment in rotating machines 10.1007/s00170-021-06873-2 2021
MEDIDAS PARA CONTROLE DOS EFLUENTES E RESÍDUOS SÓLIDOS ORIUNDOS DA PRODUÇÃO OFFSET NA DIVISÃO GRÁFICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO 2018
Diagnóstico Automático de Falhas em Mancais de Máquinas Rotativas. 2017
Eventos:

(0.00% eventos com DOI)

Titulo DOI Ano
Application of sinusoidal analysis to feature extraction in rotating machine vibration signals 2021
Automação de um afinador de guitarra 2017
Diminuição de lançamento de efluentes industriais produzidos pela divisão gráfica 2017
Gestão de impactos ambientais na Divisão Gráfica da UFRJ: medidas implementadas 2017
Predictive Maintenance based on mechanical unbalance severity analysis of rotating machines 2017
Classificação de Severidade de Falhas em Máquinas Rotativas usando Random Forest e Redes Neurais Artificiais 2016
Manutenção Preditiva Baseada em Análise de Vibrações 2016
Diagnóstico de falhas em máquinas rotativas utilizando Random Forest 2016
Publicações:
Minha Rede: