Repositorio Dspace

Modelo neuronal para la predicción de la rugosidad superficial y optimización del proceso de corte por chorro de agua

Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.author Keewong Zapata, Roxani
dc.contributor.author Kemper Valverdee, Nicolás
dc.contributor.author Ruiz Huerta, Leopoldo
dc.contributor.author Caballero Ruiz, Alberto
dc.contributor.author Nava Sandoval, Rigoberto
dc.contributor.author Jiménez Carrión, Miguel
dc.date.accessioned 2023-09-04T14:20:00Z
dc.date.available 2023-09-04T14:20:00Z
dc.date.issued 2023-08
dc.identifier.citation Keewong Zapata, Roxani [y otros] (2023), Modelo neuronal para la predicción de la rugosidad superficial y optimización del proceso de corte por chorro de agua; Quito, Ecuador: Editorial UISRAEL, agosto 2023. 94 páginas; 21,0 x 29,7 cm. Libro digital - PDF ISBN (digital): 978-9942-8945-7-1, UISRAEL-EC-LIBRO-INGENIERIAS-378.242-2023-001 es_ES
dc.identifier.isbn 978-9942-8945-7-1
dc.identifier.uri http://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/3818
dc.description The objective of this research was to develop the modeling and prediction of surface roughness in cuts of low-dimensional pieces (less than 15 mm) with AWJC (Abrasive Water Jet Cutting) applying neural networks. For this, 80 pieces were cut in the water jet machine with abrasives, varying the material parameters: aluminum and stainless steel, thickness: ⅛", ¼" and ½", pressure: 60,000 psi and 8,000 psi, speed percentage cutting: 20, 40, 60, 80 and 100 and abrasive flow: 0.35 and 0.5 lb/min; then measurements were made on the surface roughness of the cut pieces, using a feeler roughness meter. With these data, the artificial neural network was designed and the topology that best responded to the modeling and prognosis of surface roughness was that composed of 15 neurons in the first layer, 6 neurons in the second layer and 90 epochs, with which a MSE of 0.000000000000793, an RMSE of 8.90595E-07 and a MAPE of 0.0024979% for surface roughness forecast modeling. Likewise, the influence of the cutting parameters was evaluated: percentage of cutting speed, abrasive flow, thickness, pressure and type of material on the surface roughness through an ANOVA and the LSD Intervals, where all the simple effects were significant for the 5 parameters studied, in the double interactions the percentage of cutting speed vs. abrasive flow, percentage of cutting speed vs. pressure, percentage of cutting speed vs. type of material, the flow of abrasive vs. pressure were significant, and there were two identified triple significant interactions between percentage of cutting speed, abrasive flow and pressure and the interaction percentage of cutting speed, pressure and type of material. Waterjet cutting with abrasive has a better effect (less roughness) on steel parts with a low cutting speed percentage (20%, 40%) and a high thickness (0.5”) working with an abrasive flow of 0.5 ” /min and at a pressure of 8000 psi. es_ES
dc.description.abstract La presente investigación tuvo como objetivo elaborar el modelamiento y predicción de la rugosidad superficial en cortes de piezas de bajas dimensiones (menores a 15 mm) con AWJC (Abrasive Water Jet Cutting) aplicando redes neuronales. Para ello se cortaron 80 piezas en la máquina de chorro de agua con abrasivos, variándose los parámetros de material: aluminio y acero inoxidable, grosor: ⅛”, ¼” y ½”, presión: 60 000 psi y 8000 psi, porcentaje de velocidad de corte: 20, 40, 60, 80 y 100 y flujo de abrasivo: 0,35 y 0,5 lb/min; luego se realizaron las mediciones sobre la rugosidad superficial de las piezas cortadas, utilizándose un rugosímetro palpador. Con estos datos se diseñó la red neuronal artificial y la topología que mejor respondió al modelamiento y pronóstico de la rugosidad superficial fue aquella compuesta por 15 neuronas en la primera capa, 6 neuronas en la segunda capa y 90 épocas, con la cual se obtuvo un MSE de 0,000000000000793, un RMSE de 8,90595E-07 y un MAPE de 0,0024979% para el modelamiento del pronóstico de la rugosidad superficial. Asimismo se evaluó la influencia de los parámetros de corte: porcentaje de velocidad de corte, flujo de abrasivo, grosor, presión y tipo de material sobre la rugosidad superficial a través de un ANOVA y los Intervalos LSD, donde todos los efectos simples fueron significativos para los 5 parámetros estudiados, en las interacciones dobles fueron significativas el porcentaje velocidad de corte vs flujo de abrasivo, porcentaje de velocidad de corte vs presión, porcentaje de velocidad de corte vs tipo de material, el flujo de abrasivo vs presión, y existieron dos identificadas interacciones triples significativas entre porcentaje de velocidad de corte, flujo de abrasivo y la presión y la interacción porcentaje de velocidad de corte, presión y tipo de material. El corte por chorro de agua con abrasivo tiene mejor efecto (menor rugosidad) en piezas de acero con porcentaje de velocidad de corte bajo (20%, 40%) de grosor alto (0,5”) trabajando con flujo abrasivo de 0,5” /min y a una presión de 8000 psi. es_ES
dc.format.extent 94 Pág es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Quito, Ecuador: Universidad Tecnológica Israel es_ES
dc.rights openAccess es_ES
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ es_ES
dc.subject Ingeniería Industrial es_ES
dc.subject Redes neuronales es_ES
dc.subject Modelo predictivo es_ES
dc.subject Rugosidad superficial es_ES
dc.title Modelo neuronal para la predicción de la rugosidad superficial y optimización del proceso de corte por chorro de agua es_ES
dc.type Libro es_ES


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

openAccess Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como openAccess

Buscar en DSpace


Búsqueda avanzada

Listar

Mi cuenta