Logicas anfis na estimacao da rugosidade e desgaste do rebolo na retificacao de ceramicas

• Processo: 08/55409-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2008
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2009
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação
• Pesquisador responsável: Paulo Roberto de Aguiar
• Beneficiário: Hildo Guillardi Júnior
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Usinagem Processo de fabricação Inteligência artificial Retificação Lógica fuzzy
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Logica Fuzzy | Monitoramento Da Retificacao | Processo De Fabricacao | Retificacao | Sistemas Inteligentes | Usinagem

Resumo

Cerâmicas avançadas têm sido largamente utilizadas em aplicações industriais nas últimas duas décadas. Entretanto, a dificuldade de usinagem associada ao alto custo são fatores que estão fortemente ligados com o uso dos materiais cerâmicos. O acabamento produzido na superfície da peça é um dos principais parâmetros do processo de retificação. Apesar de vários esforços em pesquisas sobre retificação de cerâmicas nas últimas duas décadas muito ainda precisa ser feito para se padronizar modelos teóricos com o objetivo de se predizer a rugosidade, e assim melhorar a qualidade do produto e aumentar a produtividade para se reduzir o custo de fabricação. O objetivo deste projeto é a utilização da lógica ANFIS (Adaptative Network-Based Fuzzy Inference System, rede neural adaptativa baseada no sistema de inferência fuzzy) como uma ferramenta para a estimação da rugosidade e desgaste diametral do rebolo no processo de retificação de cerâmicas. Através dos sinais de emissão acústica, potência de corte, vibração bem como das condições de usinagem utilizadas nos ensaios experimentais, processamento digital dos sinais será realizado e os parâmetros resultantes servirão de entrada para o modelo ANFIS. Dada a atual empregabilidade das técnicas inteligência artificial, esta ferramenta só vem a enriquecer o trabalho, pois possibilita um melhor conhecimento das relações existentes entre as variáveis de entrada e de salda, prevendo o padrão do comportamento do processo. (AU)