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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorAndras Takacses_ES
dc.contributorEdgar Rivases_ES
dc.contributorJuan Carlos Jáuregui Correaes_ES
dc.contributorJosé Luis González Córdobaes_ES
dc.creatorLuis Alonso Domínguez Molinaes_ES
dc.date.accessioned2024-06-19T21:04:02Z-
dc.date.available2024-06-19T21:04:02Z-
dc.date.issued2024-06-19-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10817-
dc.descriptionLa evaluación del proceso de soldadura por resistencia (RSW) que garantiza un desempeño satisfactorio de características mecánicas sin alterar las propiedades físicas y mecánicas, ha captado un gran interés en la industria de manufactura de productos médicos, aeroespaciales y automotrices. El presente trabajo propone un método, donde por medio de la construcción de un banco de pruebas que permite monitorear los parámetros de entrada como corriente, tiempo y presión, la obtención de imágenes termográficas y digitales del punto de fusión, y técnicas de inteligencia artificial para la caracterización del proceso de RSW, se evalúe la calidad y desempeño de las uniones. La metodología está conformada por la integración de un banco de pruebas para generación de muestras, el procesamiento de los datos para la generación de una base de datos, el desarrollo de red neuronal convolucional y la evaluación de los resultados. Con esto se pretende diseñar un modelo de análisis para identificar defectos del proceso de soldadura por resistencia, para la clasificación de la calidad de la fusión. Este proyecto propone seis modelos que reciben imágenes termográficas o superficiales del punto de soldadura para clasificar el aspecto visual del punto de soldadura, predecir el resultado de atributos de calidad y determinar los parámetros del proceso de fabricación. Para confirmar el desempeño y la variación de los modelos, se utilizó un método de validación cruzada, con el fin de probar los modelos con diferentes conjuntos de entrenamiento y validación. Los resultados indican que los modelos que utilizan imágenes de la superficie del punto de soldadura presentan un mejor desempeño que los que utilizan imágenes termográficas.es_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.format.extent1 recurso en línea (77 páginas)es_ES
dc.format.mediumcomputadoraes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Autónoma de Querétaroes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectSoldadura por puntos de resistenciaes_ES
dc.subjectFuerza de los electrodoses_ES
dc.subjectCorriente de soldaduraes_ES
dc.subjectTiempo de soldadoes_ES
dc.subjectReds neuronales convolucionaleses_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleEvaluación del proceso de soldadura por resistencia por medio de imágenes termográficas y no termográficases_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidORCIDes_ES
dc.contributor.tidCVUes_ES
dc.creator.identificadorhttps://orcid.org/0009-0007-9088-8021es_ES
dc.contributor.identificador617314es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.contributor.roleSecretarioes_ES
dc.contributor.roleVocales_ES
dc.contributor.roleSuplentees_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Inteligencia Artificiales_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
dc.format.supportrecurso en líneaes_ES
dc.matricula.creator311371es_ES
dc.folio311371es_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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