Modelo Neuronal de la Fuerza de Corte en el Microtaladrado de Aleaciones Especiales

Beruvides López, Gerardo; Quiza, Ramón; Castaño Romero, Fernando; Rivas, Marcelino y Haber Guerra, Rodolfo E. (2014). Modelo Neuronal de la Fuerza de Corte en el Microtaladrado de Aleaciones Especiales. En: "X Simposio CEA de Control Inteligente", 25 al 27 de junio del 2014, Ávila, UNED.

Descripción

Título: Modelo Neuronal de la Fuerza de Corte en el Microtaladrado de Aleaciones Especiales
Autor/es:
  • Beruvides López, Gerardo
  • Quiza, Ramón
  • Castaño Romero, Fernando
  • Rivas, Marcelino
  • Haber Guerra, Rodolfo E.
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: X Simposio CEA de Control Inteligente
Fechas del Evento: 25 al 27 de junio del 2014
Lugar del Evento: Ávila, UNED
Título del Libro: Actas X Simposio CEA de Control Inteligente
Fecha: 25 Junio 2014
Materias:
Palabras Clave Informales: Microtaladrado; Fuerza de avance; Modelación; Redes neuronales.
Escuela: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Departamento: Automática, Ingeniería Electrónica e Informática Industrial [hasta 2014]
Grupo Investigación UPM: Control Inteligente
Licencias Creative Commons: Ninguna

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Resumen

La fuerza de avance es una de las variables más importantes en el proceso de taladrado ya que determina, entre otras, la fuerza axial que se ejerce sobre la broca, y por tanto guarda una relación directa con el desgaste acelerado y la rotura brusca de la broca. En el microtaladrado, donde las pequeñas dimensiones de la herramienta hacen que el pandeo sea la principal causa de rotura, el control sobre esta variable tiene una importancia capital. Este trabajo presenta el estudio experimental del proceso de microtaladrado de cinco aleaciones de gran uso en la industria contemporánea (titanio, titanio-aluminio-vanadio, tungsteno-cobre, aluminio e Invar) y el ajuste de un modelo basado en redes neuronales que permita la predicción de la fuerza de avance a partir del régimen de trabajo y de las propiedades físicas del material. Para el modelo se seleccionó una red neuronal de tipo preceptrón multicapa, con una capa oculta no lineal y una de salida lineal. Se realizó un análisis estadístico para caracterizar no sólo la exactitud del modelo sino también su capacidad de generalización.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaDPI2012-35504CONMICROSin especificarCONTROL COGNITIVO ARTIFICIAL EN PROCESOS DE MICROMECANIZADO MECANICO. METODO Y APLICACION

Más información

ID de Registro: 48505
Identificador DC: http://oa.upm.es/48505/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:48505
Depositado por: Dr. Rodolfo Haber
Depositado el: 20 Nov 2017 11:08
Ultima Modificación: 20 Nov 2017 11:08
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