Título :	Detección y evaluación del desgaste gradual de herramientas en torno CNC mediante flujo magnético y métodos estadísticos.
Autor:	Geovanni Díaz Saldaña
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA E INGENIERÍA MECÁNICAS
Fecha de publicación :	26-ago-2022
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Prográma académico:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Resumen:	"Dentro de la industria manufacturera, la condición de las herramientas de corte utilizadas en los procesos de producción es de gran importancia, ya que tiene un impacto directo en la calidad de las piezas producidas, los costos y tiempos de producción. Debido a esto, por décadas se han desarrollado diversas metodologías que emplean diversas clases de sensores para medir magnitudes físicas presentes en los procesos de mecanizado con la finalidad de obtener información que permita identificar las fallas de las herramientas para reducir su impacto en la producción. En tiempos recientes, ha crecido la tendencia a la fusión de datos de múltiples sensores para generar metodologías más robustas y complejas para análisis más complejos y completos. Sin embargo, en ocasiones los sensores son costosos, requieren una colocación invasiva para el proceso o se ven afectados por elementos dentro del proceso de maquinado. Por otra parte, el análisis de flujo magnético disperso ha crecido como una técnica que permite la detección de fallas en máquinas de inducción y las cadenas cinemáticas de la que forman parte, presentando resultados comparables al uso de metodologías tradicionales como el análisis de corriente, así como la ventaja de utilizar sensores de bajo costo y no invasivos para la máquina. Además, ha mostrado resultados positivos en la detección del desgaste en herramientas de corte en maquinaria CNC. La presente investigación plantea el uso del flujo magnético de dispersión del motor del husillo de un torno CNC, en fusión con la corriente consumida por la máquina, para detectar y evaluar el desgaste gradual en las herramientas de corte ante la variación individual de la velocidad de corte y el avance de la herramienta, haciendo uso de indicadores estadísticos y no estadísticos, así como redes neuronales, consiguiendo resultados satisfactorios en la detección de los distintos niveles de desgaste presentes en las herramientas de corte."
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3787
Otros identificadores :	Desgaste en herramientas Flujo magnético de dispersión Fusión de datos Motor de inducción Torno CNC
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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