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Predição de níveis de queima em retificação utilizando redes neurais artificiais

Processo: 06/50173-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de abril de 2006
Vigência (Término): 31 de março de 2007
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Mecânica - Processos de Fabricação
Pesquisador responsável:Paulo Roberto de Aguiar
Beneficiário:Marcelo Montepulciano Spadotto
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia (FE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
Assunto(s):Redes neurais (computação)   Técnica de emissão acústica   Retificação

Resumo

A retificação é um dos processos de suma importância na fabricação e acabamento de componentes mecânicos de precisão. Quando comparado a outros processos convencionais de usinagem, trata-se de um dos processos de menor domínio tecnológico, e ainda, tem a função de resolver os problemas de qualidade e tempo de todo o conjunto de fabricação. Poucos são os técnicos e engenheiros capazes de solucionar os problemas que ocorrem durante o processo produtivo (Bianchi apud Kegg, 1999). Segundo Aguiar (1997), um dos problemas mais críticos na implantação do processo de retificação inteligente é a detecção automática de queima superficial nas peças. A queima ocorre durante o corte da peça pelo rebolo, quando a quantidade de energia gerada na área de contato produz um aumento de temperatura suficiente para provocar uma mudança localizada de fase no material da peça. Tal ocorrência pode ser muitas vezes observada visualmente pelo escurecimento da superfície da peça. Vários sistemas de monitoramento utilizando sensores de força de corte ou potência e emissão acústica têm sido avaliados por pesquisadores para controlar a queima superficial na retificação. Entretanto, tais técnicas de monitoramento ainda falham em determinadas situações, onde as variações do fenômeno não são completamente captadas pelos sinais empregados. O presente trabalho tem como finalidade a obtenção de uma metodologia para a predição da queima superficial utilizando o sinal de emissão acústica (valor médio quadrático - RMS), o sinal de potência de corte, e estatísticas provenientes dos mesmos que servirão de entradas para a rede neural artificial. Dada a atual modernização das técnicas de redes neurais artificiais, esta ferramenta só vem a enriquecer o trabalho, pois possibilita um melhor conhecimento das relações existentes entre as variáveis de entrada e de saída, prevendo e interpolando o padrão do comportamento do processo. (AU)