DESARROLLO DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARA MONITOREO DE FALLA EN PROCESOS DE FRESADO EN MÁQUINA CNC

Georgina Del Carmen Mota Valtierra

Buscar

dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Gilberto Herrera Ruiz	es_ES
dc.creator	Georgina Del Carmen Mota Valtierra	es_ES
dc.date	2019-12-04
dc.date.accessioned	2020-01-14T15:11:12Z
dc.date.available	2020-01-14T15:11:12Z
dc.date.issued	2019-12-04
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/1843
dc.description	Uno de los objetivos principales de cualquier empresa es satisfacer las necesidades del cliente mediante la producción de productos de alta calidad, la optimización de costos al mejorar los procesos de fabricación. Para lograr las especificaciones de calidad es importante eliminar las variaciones durante los procesos de producción. Para las empresas manufactureras, el uso de sistemas de monitoreo de condición de herramientas en línea es esencial para detectar roturas o artículos de herramientas para evitar piezas de producción de baja calidad debido al estado de las herramientas de corte e incluso evitar daños a las máquinas. Las redes neuronales artificiales es uno de los métodos más comunes e informados utilizados en los sistemas de monitoreo que clasifica el estado de la herramienta, es ampliamente utilizado debido a su aprendizaje adaptativo, auto organización, tolerancia a fallas y operación en tiempo real, proporcionando buenas soluciones para la clasificación o problemas para tomar decisiones. Existe una correlación entre las fuerzas de corte (estáticas y dinámicas) y el desgaste de la herramienta , y esos parámetros pueden estudiarse en varias formas, como la basada en los cambios de la fuerza de fricción entre las herramientas de corte y las piezas de trabajo. En varios trabajos se ha decidido analizar las fuerzas de corte para determinar el nivel de desgaste de la herramienta. Para evaluar las fuerzas de corte se desarrollaron modelos de simulación que determinan las fuerzas de corte con más precisión que los modelos analíticos debido a la aplicación del Perceptrón de múltiples capas. El uso de sensores es común, sin embargo, su aplicación es limitada debido al estrecho rango operativo definido por el fabricante, y generalmente los diseños de los sistemas se realizan considerando condiciones de trabajo específicas, que no permiten ajustes de las operaciones de fabricación. En muchas ocasiones es necesario realizar modificaciones en la máquina para colocar sensores. Todos esos aspectos negativos no se presentan en el sistema propuesto debido a su funcionamiento sin sensores. Se presenta la propuesta de un sistema inteligente, de bajo costo y fácil incorporación al proceso original para clasificar la condición física de la herramienta de corte en una máquina fresadora, ayudando a prevenir defectos en las piezas de trabajo y evitando daños severos en la máquina herramienta.	es_ES
dc.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	Español	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	Máquina CNC	es_ES
dc.subject	Transformación Wavelet	es_ES
dc.subject	Sistema de monitoreo	es_ES
dc.subject	Perceptrón multicapa	es_ES
dc.subject	Mapas auto organizados	es_ES
dc.subject.classification	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.title	DESARROLLO DE UN SISTEMA INTELIGENTE PARA MONITOREO DE FALLA EN PROCESOS DE FRESADO EN MÁQUINA CNC	es_ES
dc.type	Tesis de doctorado	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	MOVG790205MGTTLR09	es_ES
dc.contributor.identificador	HERG650626HDFRZL05	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Doctorado en Ingeniería	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Doctorado	es_ES