| 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) | |
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