Torneamento duro de aço 4142 com ferramentas retificadas para preparação especial de aresta

• Processo: 23/06179-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2023
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação
• Pesquisador responsável: João Vitor de Carvalho Fontes
• Beneficiário: Mateus Keniti Nakashima Sinzato
• Supervisor: Joel Bernand Rech
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: École Nationale d’Ingénieurs de Saint-Étienne (ENISE), França
• Vinculado à bolsa: 22/01711-7 - Uma abordagem para otimização do processo de retificação de insertos empregando inteligência artificial, BP.MS
• Assunto(s): Inteligência artificial Usinagem Torneamento
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | Hard turning | Residual Stress | Usinagem

Resumo

O objetivo deste projeto é estudar as tensões residuais geradas no aço liga 4142 após torneamento cilíndrico com insertos de metal duro customizados. A principal intenção desta proposta é prever a tensão residual gerada na superfície da peça usinada, estudando a influência das geometrias do inserto no comportamento do torneamento e modelando o projeto por um algoritmo inicial de inteligência artificial. Como sugestão para pesquisas futuras, possibilitará discussões e aprofundamentos sobre o tema, determinando a capacidade e importância dessa análise. Para listar as partes interessadas envolvidas neste projeto, Mateus Keniti (aluno de mestrado), Armando Antonialli (professor associado), João Fontes (professor adjunto) e outros funcionários da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), Brasil; Joel Rech (professor titular) e outros funcionários da École Nationale d'Ingénieurs de Saint-Étienne da École Centrale de Lyon. Este projeto está previsto para ocorrer nos meses de setembro, outubro e novembro de 2023. Pode ser dividido em duas partes: i. Medição da tensão residual após torneamento cilíndrico na peça de trabalho; ii. Análise da variação das tensões residuais produzidas e aplicação de uma Inteligência Artificial (IA) capaz de determinar os melhores parâmetros de geometria para este estudo. (AU)