Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales
En la actualidad es de gran importancia el papel que juega la rugosidad superficial en la calidad de los productos y la planeación de los procesos de manufactura. El objetivo de este trabajo es presentar una metodología para predecir la rugosidad (Ra) del Ti-6Al-4V obtenida en el maquinado, con un i...
| Autores principales: | , , , , |
|---|---|
| Formato: | Artículo |
| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
Ingenierías Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UANL
2009
|
| Acceso en línea: | http://eprints.uanl.mx/16756/1/42_Prediccion%20%281%29.pdf |
| _version_ | 1824414695468040192 |
|---|---|
| author | Escamilla Salazar, Indira Gary Torres Treviño, Luis Martín Zambrano Robledo, Patricia del Carmen Pérez Villanueva, Pedro González Ortíz, Bernardo |
| author_facet | Escamilla Salazar, Indira Gary Torres Treviño, Luis Martín Zambrano Robledo, Patricia del Carmen Pérez Villanueva, Pedro González Ortíz, Bernardo |
| author_sort | Escamilla Salazar, Indira Gary |
| collection | Repositorio Institucional |
| description | En la actualidad es de gran importancia el papel que juega la rugosidad superficial en la calidad de los productos y la planeación de los procesos de manufactura. El objetivo de este trabajo es presentar una metodología para predecir la rugosidad (Ra) del Ti-6Al-4V obtenida en el maquinado, con un intervalo de confianza definido, y comparar los resultados con los obtenidos mediante Redes Neuronales Artificiales (RNA), considerando como variables de entrada la velocidad de corte, el avance y la penetración. Las pruebas de maquinado se llevaron a cabo usando un inserto de carburo cubierto por PVD
(TiAlN).
ABSTRACT
Currently the roughness is a variable of great importance on the quality of the products and on the manufacturing programming process. The aim of this work is to present a methodology for predicting the roughness (Ra) obtained
from the machining of the Ti-6Al-4V, with a given confidence interval, and compare this results with an Artificial Neural Network (ANN), considering the cutting speed, feed and depth as input variables. Machining tests were carried out using and carbide insert covered with PVD (TiAlN). |
| format | Article |
| id | eprints-16756 |
| institution | UANL |
| language | Spanish / Castilian |
| publishDate | 2009 |
| publisher | Ingenierías Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UANL |
| record_format | eprints |
| spelling | eprints-167562019-09-09T20:51:09Z http://eprints.uanl.mx/16756/ Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales Escamilla Salazar, Indira Gary Torres Treviño, Luis Martín Zambrano Robledo, Patricia del Carmen Pérez Villanueva, Pedro González Ortíz, Bernardo En la actualidad es de gran importancia el papel que juega la rugosidad superficial en la calidad de los productos y la planeación de los procesos de manufactura. El objetivo de este trabajo es presentar una metodología para predecir la rugosidad (Ra) del Ti-6Al-4V obtenida en el maquinado, con un intervalo de confianza definido, y comparar los resultados con los obtenidos mediante Redes Neuronales Artificiales (RNA), considerando como variables de entrada la velocidad de corte, el avance y la penetración. Las pruebas de maquinado se llevaron a cabo usando un inserto de carburo cubierto por PVD (TiAlN). ABSTRACT Currently the roughness is a variable of great importance on the quality of the products and on the manufacturing programming process. The aim of this work is to present a methodology for predicting the roughness (Ra) obtained from the machining of the Ti-6Al-4V, with a given confidence interval, and compare this results with an Artificial Neural Network (ANN), considering the cutting speed, feed and depth as input variables. Machining tests were carried out using and carbide insert covered with PVD (TiAlN). Ingenierías Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UANL 2009 Article PeerReviewed text es cc_by_nc_nd http://eprints.uanl.mx/16756/1/42_Prediccion%20%281%29.pdf http://eprints.uanl.mx/16756/1.haspreviewThumbnailVersion/42_Prediccion%20%281%29.pdf Escamilla Salazar, Indira Gary y Torres Treviño, Luis Martín y Zambrano Robledo, Patricia del Carmen y Pérez Villanueva, Pedro y González Ortíz, Bernardo (2009) Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales. Ingenierías, 12 (42). pp. 16-22. ISSN 1405-0676 |
| spellingShingle | Escamilla Salazar, Indira Gary Torres Treviño, Luis Martín Zambrano Robledo, Patricia del Carmen Pérez Villanueva, Pedro González Ortíz, Bernardo Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales |
| thumbnail | https://rediab.uanl.mx/themes/sandal5/images/online.png |
| title | Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales |
| title_full | Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales |
| title_fullStr | Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales |
| title_full_unstemmed | Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales |
| title_short | Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales |
| title_sort | prediccion de rugosidad en maquinado de aleacion de ti 6al 4v usando redes neuronales |
| url | http://eprints.uanl.mx/16756/1/42_Prediccion%20%281%29.pdf |
| work_keys_str_mv | AT escamillasalazarindiragary prediccionderugosidadenmaquinadodealeaciondeti6al4vusandoredesneuronales AT torrestrevinoluismartin prediccionderugosidadenmaquinadodealeaciondeti6al4vusandoredesneuronales AT zambranorobledopatriciadelcarmen prediccionderugosidadenmaquinadodealeaciondeti6al4vusandoredesneuronales AT perezvillanuevapedro prediccionderugosidadenmaquinadodealeaciondeti6al4vusandoredesneuronales AT gonzalezortizbernardo prediccionderugosidadenmaquinadodealeaciondeti6al4vusandoredesneuronales |