Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
En este documento se presenta un estudio realizado para obtener la mínima rugosidad en un acero AISI/SAE 1045 después de la operación de fresado en un CNC, teniendo en cuenta los siguientes parámetros tecnológicos: velocidad de corte, velocidad de avance y profundidad de pasada. Se diseñó el experim...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22378
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/22378
- Palabra clave:
- Rugosidad
ANOVA
Velocidad de corte
Velocidad de avance
Profundidad de corte
Diseño de Taguchi
Red neuronal artificial
Regresión lineal múltiple
Ingeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicas
Acero AISI/SAE 1045
Acabado de metales
Mejoramiento de procesos
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En este documento se presenta un estudio realizado para obtener la mínima rugosidad en un acero AISI/SAE 1045 después de la operación de fresado en un CNC, teniendo en cuenta los siguientes parámetros tecnológicos: velocidad de corte, velocidad de avance y profundidad de pasada. Se diseñó el experimento con la técnica de Taguchi, empleando un arreglo ortogonal (L27). Mientras que los datos se analizaron con la herramienta estadística ANOVA, además se diseñó una red neuronal artificial (arquitectura 3-4-5-1) para predecir el valor de la rugosidad y este método se comparó con un modelo de regresión lineal múltiple. Con los resultados obtenidos se concluyó que la velocidad del husillo es el parámetro que más afecta el valor final de la rugosidad, seguido de la velocidad de avance, mientras que la profundidad de pasada no tiene incidencia en el valor final de la rugosidad. |
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Dueñas, Jonny RicardoCárdenas Saavedra, Jeison Felipe2019-11-22T17:20:43Z2019-11-22T17:20:43Z2019-01-18http://hdl.handle.net/11349/22378En este documento se presenta un estudio realizado para obtener la mínima rugosidad en un acero AISI/SAE 1045 después de la operación de fresado en un CNC, teniendo en cuenta los siguientes parámetros tecnológicos: velocidad de corte, velocidad de avance y profundidad de pasada. Se diseñó el experimento con la técnica de Taguchi, empleando un arreglo ortogonal (L27). Mientras que los datos se analizaron con la herramienta estadística ANOVA, además se diseñó una red neuronal artificial (arquitectura 3-4-5-1) para predecir el valor de la rugosidad y este método se comparó con un modelo de regresión lineal múltiple. Con los resultados obtenidos se concluyó que la velocidad del husillo es el parámetro que más afecta el valor final de la rugosidad, seguido de la velocidad de avance, mientras que la profundidad de pasada no tiene incidencia en el valor final de la rugosidad.This document presents a study carried out to obtain the minimum roughness in an AISI / SAE 1045 steel after the milling operation in a CNC, taking into account the following technological parameters: cutting speed, feed speed and depth of pass. The experiment was designed with the Taguchi technique, using an orthogonal arrangement (L27). While the data was analyzed with the statistical tool ANOVA, an artificial neural network (architecture 3-4-5-1) was also designed to predict the value of the roughness and this method was compared with a multiple linear regression model. With the results obtained it was concluded that the spindle speed is the parameter that most affects the final value of the roughness, followed by the speed of advance, while the depth of pass has no effect on the final value of the roughness.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2RugosidadANOVAVelocidad de corteVelocidad de avanceProfundidad de corteDiseño de TaguchiRed neuronal artificialRegresión lineal múltipleIngeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicasAcero AISI/SAE 1045Acabado de metalesMejoramiento de procesosRoughnessANOVACutting speedFeed speedDepth of cutTaguchi desingArtificial neuronal networkmultiple linear regressionOptimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045Optimization of the technological parameters in the milling process to obtain the minimum roughness in steelASI / SAE 1045Monografíainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILCardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdf.jpgCardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5012http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/10/CardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdf.jpg19695329268f38ca2bd02db327d2eb78MD510open accessLicenciayAutorizacion2019.pdf.jpgLicenciayAutorizacion2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg13355http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/11/LicenciayAutorizacion2019.pdf.jpg31ca1a9894cd945d81bcc7f4e9120228MD511open accessORIGINALCardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdfCardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdfapplication/pdf1747440http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/6/CardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdf308bcdb8a8afe8ac1bab56cfee5e42f3MD56open 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