Estudo da predição da circularidade e rugosidade de peças retificadas utilizando as redes neurais artificiais

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: França, Thiago Valle [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Redes neurais (Computação); Usinagem - Processos de fabricação; Retificação e polimento; Grinding; Artificial Neural Net; Prediction; Roughness; Roundness
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/90809

Atualmente, a fabricação é caracterizada pela sua complexidade, pluralidade de disciplinas e crescente demanda de novas ferramentas e técnicas para a solução de difíceis problemas. As redes neurais artificiais oferecem uma nova e diferente alternativa para investigar e analisar os desafiadores tópicos relacionados à manufatura. Desta forma, estudou-se neste trabalho os assuntos relacionados à aplicação das redes neurais na predição da circularidade e rugosidade da peça retificada pela análise de algumas variáveis de saída do processo. Foram empregados nos ensaios de usinagem: um fluido de corte (óleo emulsionável), um rebolo superabrasivo de CBN com ligante vitrificado e peças temperadas e revenidas de aço VC-131. Este trabalho também utilizou outras tecnologias de otimização do processo de retificação, tais como: a utilização de defletores aerodinâmicos para a quebra da camada de ar e a refrigeração otimizada por meio de um jato de fluido direcionado. Os ensaios de usinagem foram realizados para gerar a base de dados utilizada nos testes das redes neurais (ensaios computacionais). Fez-se portanto, diversos experimentos variando-se a velocidade de avanço, ou mergulho do rebolo na peça. As variáveis de saída analisadas que serviram de dados de entrada para a RNA foram: a força tangencial de corte (Ft), a energia específica de retificação (u), o desgaste diametral do rebolo, o parâmetro DPO e a emissão acústica (EA). A rugosidade e circularidade foram utilizadas para o treinamento das RNA s. Nos testes computacionais, foram analisadas duas bases de dados: a primeira referente às médias de todos os 40 ciclos de retificação, já a segunda utilizou todos os valores destes 40 ciclos. Ainda foram examinadas diferentes combinações de dados de entrada para verificar a influência do parâmetro DPO na predição. Os resultados...