Predicción de la rugosidad superficial en texturizados por electroerosión usando redes bayesianas
Se presenta un modelo para la estimación de los parámetros que definen la rugosidad superficial [Ra] cuando se produce con un proceso de texturizado por descarga eléctrica [EDT, Electro Discharge Texturing). La no linealidad, la inestabilidad y los costos de la experimentación en EDT son las princip...
- Autores:
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Correa Valencia, Maritza
Pamies Teixeira, Jorge
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Autónoma de Occidente
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- RED: Repositorio Educativo Digital UAO
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- Palabra clave:
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Rugosidad superficial
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Se presenta un modelo para la estimación de los parámetros que definen la rugosidad superficial [Ra] cuando se produce con un proceso de texturizado por descarga eléctrica [EDT, Electro Discharge Texturing). La no linealidad, la inestabilidad y los costos de la experimentación en EDT son las principales causas para el uso de técnicas de predicción usando algoritmos robustos y fiables, con el fin de estudiar factores que presentan dificultades en la caracterización. Se realizaron varios experimentos para producir texturas de superficies planas usando una máquina de electroerosión [EDM, Electric Discharge Machining) modificada ALIC-1. Los datos obtenidos en la fase experimental se usaron para entrenar modelos Bayesianos con los clasificadores Naïve Bayes y Naïve Bayes Aumentado a Árbol. Los resultados conseguidos mostraron un comportamiento aceptable dentro del rango operativo, consistente con los fenómenos físicos que rigen el proceso EDT. Se demuestra que es posible encontrar una rugosidad superficial con especificaciones particulares |
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Los datos obtenidos en la fase experimental se usaron para entrenar modelos Bayesianos con los clasificadores Naïve Bayes y Naïve Bayes Aumentado a Árbol. Los resultados conseguidos mostraron un comportamiento aceptable dentro del rango operativo, consistente con los fenómenos físicos que rigen el proceso EDT. Se demuestra que es posible encontrar una rugosidad superficial con especificaciones particularesA model for prediction of parameters that defined roughness surface [Ra] when this texture is produced by Electro Discharge Texturing [EDT] is presented. The non-linearity, instabilities and expensive experimentation in this process, are main causes for use predictive techniques by means of robust and reliable algorithms, for study factors that present characterization hard. Series of experiments were conducted to produce plane surface textures using a modified EDM machine ALIC-1. The data collected in experimental phase were used for trained Bayesian models with Naïve Bayes and Tree Augmented Naïve Bayes [TAN] classifiers. Results show acceptable behavior within the operating range, consistent with the physical phenomena governing EDT process. Find a surface roughness with particular specifications is demonstratedapplication/pdf16 páginasspaUniversidad ICESISistemas & Telemática. Volumen 11, número 27, (2013); páginas 77-9292277711Correa Valencia, M., Pamies Teixeira, J.(2013). Predicción de la rugosidad superficial en texturizados por electroerosión usando redes bayesianas. Sistemas & Telemática. 11(27), 77-92. http://red.uao.edu.co//handle/10614/12155Sistema y TelemáticaAspinwall, D.K., Zhao, F.L., & ElMenshawy, F. (1989). Electrodischarge texturing (EDT) of steel rolls. Surface Topography, 2, 123-141Chow, C.K. &Liu, C.N. (1968). Approximating discrete probability distributions with dependence trees. IEEE Transactions on Information Theory, 14(3), 462-467Correa, M., Alique, J.R., & Bielza, C. (2008). Comparativa de modelos con aprendizaje supervisado: aplicación a un proceso industrial. En IV Simposio de control inteligente, 11-13 June, Santander, España, [CD]. Santander, España: Universidad de CantabriaCorrea, M., Bielza, C., &Pamies-Teixeira, J.J. (2009). Comparison of Bayesian networks and artificial neural networks for quality detection in a machining process. Expert Systems with Applications, 36, 7270-7279Friedman, N., Geiger, D., & Goldszmit, M. (1997). Bayesian network classifiers. Machine Learning, 29, 131-161Gao, Q., Zhang, Q., Su, S., & Zhang, J. (2008). Parameter optimization model in electrical discharge machining process. Journal of Zhejiang University Science A. 9(1), 104-108International Organization for Standardization [ISO]. (2013). ISO 4288:1996: Geometrical product specifications (GPS) -- Surface texture: Profile method -- Rules and procedures for the assessment of surface texture. Ginebra, Suiza: ISOLangley, P., Iba, W., & Thompson, K. An analysis of Bayesian classifiers. En Proceedings of AAAI-92, (pp. 223-228). Palo Alto, CA: AAAIPamies-Teixeira, J.J. (2002). Fundamentos físicos do corte de metais. Lisboa, Portugal: EdinovaPearl, J. (1988). Probabilistic reasoning in Intelligent Systems: networks of plausible inference, San Francisco, CA: Morgan KaufmannPellicer, N., Ciurana, J., Ozel, T. (2009). Influence of process parameters and electrode geometry on feature microaccuracy in electro discharge machining of tool steel. Materials and Manufacturing Processes, 24(12), 1282-1289Pfestorf, M., Engel, U., & Geiger, M. (1998). 3D-Surface parameters and their application on deterministic textured metal sheets. 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Quality control of the electro-discharge texturing, Metabk, 49(1), 19-22Derechos Reservados - Universidad Icesi, 2013https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Predicción de la rugosidad superficial en texturizados por electroerosión usando redes bayesianasPrediction of roughness surface in textured by electrical erosion using bayesian networksArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85EstimaciónRugosidad superficialRedes bayesianasElectroerosiónEDTPredictionSurface roughnessBayesian networksEDMPublicationecc91e59-ce00-443d-bce6-ce85014e9629virtual::1368-1ecc91e59-ce00-443d-bce6-ce85014e9629virtual::1368-1https://scholar.google.com/citations?user=15MGkAQAAAAJ&hl=envirtual::1368-10000-0001-8464-2673virtual::1368-1https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001435997virtual::1368-1CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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