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...

Full description

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
Roughness
ANOVA
Cutting speed
Feed speed
Depth of cut
Taguchi desing
Artificial neuronal network
multiple linear regression
Rights
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
id UDISTRITA2_e3fc08768cc14967472e8ddf40c1e757
oai_identifier_str oai:repository.udistrital.edu.co:11349/22378
network_acronym_str UDISTRITA2
network_name_str RIUD: repositorio U. Distrital
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv Optimization of the technological parameters in the milling process to obtain the minimum roughness in steelASI / SAE 1045
title Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
spellingShingle Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
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
Roughness
ANOVA
Cutting speed
Feed speed
Depth of cut
Taguchi desing
Artificial neuronal network
multiple linear regression
title_short Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
title_full Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
title_fullStr Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
title_full_unstemmed Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
title_sort Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv Dueñas, Jonny Ricardo
dc.subject.spa.fl_str_mv Rugosidad
ANOVA
Velocidad de corte
Velocidad de avance
Profundidad de corte
Diseño de Taguchi
Red neuronal artificial
Regresión lineal múltiple
topic 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
Roughness
ANOVA
Cutting speed
Feed speed
Depth of cut
Taguchi desing
Artificial neuronal network
multiple linear regression
dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv Ingeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicas
Acero AISI/SAE 1045
Acabado de metales
Mejoramiento de procesos
dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv Roughness
ANOVA
Cutting speed
Feed speed
Depth of cut
Taguchi desing
Artificial neuronal network
multiple linear regression
description 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.
publishDate 2019
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2019-11-22T17:20:43Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2019-11-22T17:20:43Z
dc.date.created.spa.fl_str_mv 2019-01-18
dc.type.degree.spa.fl_str_mv Monografía
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11349/22378
url http://hdl.handle.net/11349/22378
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.*.fl_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.acceso.spa.fl_str_mv Abierto (Texto Completo)
rights_invalid_str_mv Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abierto (Texto Completo)
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv pdf
institution Universidad Distrital Francisco José de Caldas
bitstream.url.fl_str_mv http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/10/CardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdf.jpg
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/11/LicenciayAutorizacion2019.pdf.jpg
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/6/CardenasSaavedraJeisonFelipe2019.pdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/7/LicenciayAutorizacion2019.pdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/8/license_rdf
http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/9/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 19695329268f38ca2bd02db327d2eb78
31ca1a9894cd945d81bcc7f4e9120228
308bcdb8a8afe8ac1bab56cfee5e42f3
7d8afdfaf34e8ad2782e8737bb932ad7
42dd12a06de379d3ffa39b67dc9c7aff
da5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad Distrital - RIUD
repository.mail.fl_str_mv repositorio@udistrital.edu.co
_version_ 1803712734281334784
spelling 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 accessLicenciayAutorizacion2019.pdfLicenciayAutorizacion2019.pdfapplication/pdf1346104http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/7/LicenciayAutorizacion2019.pdf7d8afdfaf34e8ad2782e8737bb932ad7MD57metadata only accessCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-89http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/8/license_rdf42dd12a06de379d3ffa39b67dc9c7affMD58open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-87163http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/22378/9/license.txtda5c6a3ca62d5dd4853000a60fee7083MD59open access11349/22378oai:repository.udistrital.edu.co:11349/223782023-06-13 14:22:21.484open accessRepositorio Institucional Universidad Distrital - RIUDrepositorio@udistrital.edu.coTElDRU5DSUEgWSBBVVRPUklaQUNJw5NOIEVTUEVDSUFMIFBBUkEgUFVCTElDQVIgWSBQRVJNSVRJUiBMQSBDT05TVUxUQSBZIFVTTyBERSBDT05URU5JRE9TIEVOIEVMIFJFUE9TSVRPUklPIElOU1RJVFVDSU9OQUwgREUgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgRElTVFJJVEFMClTDqXJtaW5vcyB5IGNvbmRpY2lvbmVzIGRlIHVzbyBwYXJhIHB1YmxpY2FjacOzbiBkZSBvYnJhcyBlbiBlbCBSZXBvc2l0b3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzIChSSVVEKQoKQ29tbyB0aXR1bGFyKGVzKSBkZWwob3MpIGRlcmVjaG8ocykgZGUgYXV0b3IsIGNvbmZpZXJvIChlcmltb3MpIGEgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRGlzdHJpdGFsIEZyYW5jaXNjbyBKb3PDqSBkZSBDYWxkYXMgKGVuIGFkZWxhbnRlLCBMQSBVTklWRVJTSURBRCkgdW5hIGxpY2VuY2lhIHBhcmEgdXNvIG5vIGV4Y2x1c2l2YSwgbGltaXRhZGEgeSBncmF0dWl0YSBzb2JyZSBsYSBvYnJhIHF1ZSBpbnRlZ3JhcsOhIGVsIFJlcG9zaXRvcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgKGVuIGFkZWxhbnRlLCBSSVVEKSwgZGUgYWN1ZXJkbyBhIGxhcyBzaWd1aWVudGVzIHJlZ2xhcywgbGFzIGN1YWxlcyBkZWNsYXJvIChhbW9zKSBjb25vY2VyIHkgYWNlcHRhcjoKCmEpCUVzdGFyw6EgdmlnZW50ZSBhIHBhcnRpciBkZSBsYSBmZWNoYSBlbiBxdWUgc2UgaW5jbHV5YSBlbiBlbCBSSVVEIHkgaGFzdGEgcG9yIHVuIHBsYXpvIGRlIGRpZXogKDEwKSBBw7FvcywgcHJvcnJvZ2FibGUgaW5kZWZpbmlkYW1lbnRlIHBvciBlbCB0aWVtcG8gcXVlIGR1cmUgZWwgZGVyZWNobyBQYXRyaW1vbmlhbCBkZWwgYXV0b3I7IGxhIGN1YWwgcG9kcsOhIGRhcnNlIHBvciB0ZXJtaW5hZGEgcHJldmlhIHNvbGljaXR1ZCBhIExBIFVOSVZFUlNJREFEIHBvciBlc2NyaXRvIGNvbiB1bmEgYW50ZWxhY2nDs24gZGUgZG9zICgyKSBtZXNlcyBhbnRlcyBkZWwgdmVuY2ltaWVudG8gZGVsIHBsYXpvIGluaWNpYWwgbyBlbCBkZSBzdShzKSBwcsOzcnJvZ2EocykuICAKCmIpCUxBIFVOSVZFUlNJREFEIHBvZHLDoSBwdWJsaWNhciBsYSBvYnJhIGVuIGxhcyBkaXN0aW50YXMgdmVyc2lvbmVzIHJlcXVlcmlkYXMgcG9yIGVsIFJJVUQgKGRpZ2l0YWwsIGltcHJlc28sIGVsZWN0csOzbmljbyB1IG90cm8gbWVkaW8gY29ub2NpZG8gbyBwb3IgY29ub2NlcikgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgbm8gc2Vyw6EgcmVzcG9uc2FibGUgZW4gZWwgZXZlbnRvIHF1ZSBlbCBkb2N1bWVudG8gYXBhcmV6Y2EgcmVmZXJlbmNpYWRvIGVuIG1vdG9yZXMgZGUgYsO6c3F1ZWRhIG8gcmVwb3NpdG9yaW9zIGRpZmVyZW50ZXMgYWwgUklVRCwgdW5hIHZleiBlbChvcykgYXV0b3IoZXMpIHNvbGljaXRlbiBzdSBlbGltaW5hY2nDs24gZGVsIFJJVUQsIGRhZG8gcXVlIGxhIG1pc21hIHNlcsOhIHB1YmxpY2FkYSBlbiBJbnRlcm5ldC4gCgpjKQlMYSBhdXRvcml6YWNpw7NuIHNlIGhhY2UgYSB0w610dWxvIGdyYXR1aXRvLCBwb3IgbG8gdGFudG8sIGxvcyBhdXRvcmVzIHJlbnVuY2lhbiBhIHJlY2liaXIgYmVuZWZpY2lvIGFsZ3VubyBwb3IgbGEgcHVibGljYWNpw7NuLCBkaXN0cmlidWNpw7NuLCBjb211bmljYWNpw7NuIHDDumJsaWNhIHkgY3VhbHF1aWVyIG90cm8gdXNvIHF1ZSBzZSBoYWdhIGVuIGxvcyB0w6lybWlub3MgZGUgbGEgcHJlc2VudGUgbGljZW5jaWEgeSBkZSBsYSBsaWNlbmNpYSBkZSB1c28gY29uIHF1ZSBzZSBwdWJsaWNhIChDcmVhdGl2ZSBDb21tb25zKS4KCmQpCUxvcyBjb250ZW5pZG9zIHB1YmxpY2Fkb3MgZW4gZWwgUklVRCBzb24gb2JyYShzKSBvcmlnaW5hbChlcykgc29icmUgbGEgY3VhbChlcykgZWwob3MpIGF1dG9yKGVzKSBjb21vIHRpdHVsYXJlcyBkZSBsb3MgZGVyZWNob3MgZGUgYXV0b3IsIGFzdW1lbiB0b3RhbCByZXNwb25zYWJpbGlkYWQgcG9yIGVsIGNvbnRlbmlkbyBkZSBzdSBvYnJhIGFudGUgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgeSBhbnRlIHRlcmNlcm9zLiBFbiB0b2RvIGNhc28gTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgc2UgY29tcHJvbWV0ZSBhIGluZGljYXIgc2llbXByZSBsYSBhdXRvcsOtYSBpbmNsdXllbmRvIGVsIG5vbWJyZSBkZWwgYXV0b3IgeSBsYSBmZWNoYSBkZSBwdWJsaWNhY2nDs24uCgplKQlMQSBVTklWRVJTSURBRCBwb2Ryw6EgaW5jbHVpciBsYSBvYnJhIGVuIGxvcyDDrW5kaWNlcyB5IGJ1c2NhZG9yZXMgcXVlIGVzdGltZW4gbmVjZXNhcmlvcyBwYXJhIG1heGltaXphciBsYSB2aXNpYmlsaWRhZCBlbCB1c28geSBlbCBpbXBhY3RvIGRlIGxhIHByb2R1Y2Npw7NuIGNpZW50w61maWNhLCBhcnTDrXN0aWNhIHkgYWNhZMOpbWljYSBlbiBsYSBjb211bmlkYWQgbG9jYWwsIG5hY2lvbmFsIG8gaW50ZXJuYWNpb25hbC4gCgoKZikJTEEgVU5JVkVSU0lEQUQgcG9kcsOhIGNvbnZlcnRpciBsYSBvYnJhIGEgY3VhbHF1aWVyIG1lZGlvIG8gZm9ybWF0byBjb24gZWwgZmluIGRlIHN1IHByZXNlcnZhY2nDs24gZW4gZWwgdGllbXBvIHF1ZSBsYSBwcmVzZW50ZSBsaWNlbmNpYSB5IGxhIGRlIHN1cyBwcsOzcnJvZ2FzLgoKCkNvbiBiYXNlIGVuIGxvIGFudGVyaW9yIGF1dG9yaXpvKGFtb3MpLCBhIGZhdm9yIGRlbCBSSVVEIHkgZGUgc3VzIHVzdWFyaW9zLCBsYSBwdWJsaWNhY2nDs24geSBjb25zdWx0YSBkZSBsYSBzaWd1aWVudGUgb2JyYToKClRpdHVsbyAJCkF1dG9yCUFwZWxsaWRvcwlOb21icmVzCjEJCQoyCQkKMwkJCiAKCmcpCUF1dG9yaXpvKGFtb3MpLCBxdWUgbGEgb2JyYSBzZWEgcHVlc3RhIGEgZGlzcG9zaWNpw7NuIGRlbCBww7pibGljbyBlbiBsb3MgdMOpcm1pbm9zIGVzdGFibGVjaWRvcyBlbiBsb3MgbGl0ZXJhbGVzIGFudGVyaW9yZXMsIGJham8gbG9zIGzDrW1pdGVzIGRlZmluaWRvcyBwb3IgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQsIGVuIGxhcyDigJxDb25kaWNpb25lcyBkZSB1c28gZGUgZXN0cmljdG8gY3VtcGxpbWllbnRv4oCdIGRlIGxvcyByZWN1cnNvcyBwdWJsaWNhZG9zIGVuIGVsIFJJVUQsIGN1eW8gdGV4dG8gY29tcGxldG8gc2UgcHVlZGUgY29uc3VsdGFyIGVuIGh0dHA6Ly9yZXBvc2l0b3J5LnVkaXN0cml0YWwuZWR1LmNvLwoKaCkJQ29ub3pjbyhjZW1vcykgeSBhY2VwdG8oYW1vcykgcXVlIG90b3JnbyhhbW9zKSB1bmEgbGljZW5jaWEgZXNwZWNpYWwgcGFyYSBwdWJsaWNhY2nDs24gZGUgb2JyYXMgZW4gZWwgUmVwb3NpdG9yaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBEaXN0cml0YWwgRnJhbmNpc2NvIEpvc8OpIGRlIENhbGRhcywgbGljZW5jaWEgICBkZSBsYSBjdWFsIGhlIChoZW1vcykgb2J0ZW5pZG8gdW5hIGNvcGlhLgoKaSkJTWFuaWZpZXN0byhhbW9zKSBtaSAobnVlc3RybykgdG90YWwgYWN1ZXJkbyBjb24gbGFzIGNvbmRpY2lvbmVzIGRlIHVzbyB5IHB1YmxpY2FjacOzbiBlbiBlbCBSZXBvc2l0b3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzIHF1ZSBzZSBkZXNjcmliZW4geSBleHBsaWNhbiBlbiBlbCBwcmVzZW50ZSBkb2N1bWVudG8uCgpqKQlDb25vemNvKGNlbW9zKSBsYSBub3JtYXRpdmlkYWQgaW50ZXJuYSBkZSAgTEEgVU5JVkVSU0lEQUQ7IGVuIGNvbmNyZXRvLCBlbCBBY3VlcmRvIDAwNCBkZSAyMDEyIGRlbCBDU1UsIEFjdWVyZG8gMDIzIGRlIDIwMTIgZGVsIENTVSBzb2JyZSBQb2zDrXRpY2EgRWRpdG9yaWFsLCBBY3VlcmRvIDAyNiAgZGVsIDMxIGRlIGp1bGlvIGRlIDIwMTIgc29icmUgZWwgcHJvY2VkaW1pZW50byBwYXJhIGxhIHB1YmxpY2FjacOzbiBkZSB0ZXNpcyBkZSBwb3N0Z3JhZG8gZGUgbG9zIGVzdHVkaWFudGVzIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzLCAgQWN1ZXJkbyAwMzAgZGVsIDAzIGRlIGRpY2llbWJyZSBkZSAyMDEzIHBvciBtZWRpbyBkZWwgY3VhbCBzZSBjcmVhIGVsIFJlcG9zaXRvcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGUgbGEgVW5pdmVyc2lkYWQgRGlzdHJpdGFsIEZyYW5jaXNjbyBKb3PDqSBkZSBDYWxkYXMsIEFjdWVyZG8gMDM4IGRlIDIwMTUgMjAxNSDigJxwb3IgZWwgY3VhbCBzZSBtb2RpZmljYSBlbCBBY3VlcmRvIDAzMSBkZSAyMDE0IGRlIDIwMTQgcXVlIHJlZ2xhbWVudGEgZWwgdHJhYmFqbyBkZSBncmFkbyBwYXJhIGxvcyBlc3R1ZGlhbnRlcyBkZSBwcmVncmFkbyBkZSBsYSBVbml2ZXJzaWRhZCBEaXN0cml0YWwgRnJhbmNpc2NvIEpvc8OpIGRlIENhbGRhcyB5IHNlIGRpY3RhbiBvdHJhcyBkaXJlY3RyaWNlc+KAnSB5IGxhcyBkZW3DoXMgbm9ybWFzIGNvbmNvcmRhbnRlIHkgY29tcGxlbWVudGFyaWFzIHF1ZSByaWdlbiBhbCByZXNwZWN0bywgZXNwZWNpYWxtZW50ZSBsYSBsZXkgMjMgZGUgMTk4MiwgbGEgbGV5IDQ0IGRlIDE5OTMgeSBsYSBkZWNpc2nDs24gQW5kaW5hIDM1MSBkZSAxOTkzLiBFc3RvcyBkb2N1bWVudG9zIHBvZHLDoW4gc2VyIGNvbnN1bHRhZG9zIHkgZGVzY2FyZ2Fkb3MgZW4gZWwgcG9ydGFsIHdlYiBkZSBsYSBiaWJsaW90ZWNhIGh0dHA6Ly9zaXN0ZW1hZGViaWJsaW90ZWNhcy51ZGlzdHJpdGFsLmVkdS5jby8gIAoKaykJQWNlcHRvKGFtb3MpIHF1ZSBMQSBVTklWRVJTSURBRCBubyBzZSByZXNwb25zYWJpbGl6YSBwb3IgbGFzIGluZnJhY2Npb25lcyBhIGxhIHByb3BpZWRhZCBpbnRlbGVjdHVhbCBvIERlcmVjaG9zIGRlIEF1dG9yIGNhdXNhZGFzIHBvciBsb3MgdGl0dWxhcmVzIGRlIGxhIHByZXNlbnRlIExpY2VuY2lhIHkgZGVjbGFyYW1vcyBxdWUgbWFudGVuZHLDqSAoZW1vcykgaW5kZW1uZSBhIExBIFVOSVZFUlNJREFEIHBvciBsYXMgcmVjbGFtYWNpb25lcyBsZWdhbGVzIGRlIGN1YWxxdWllciB0aXBvIHF1ZSBsbGVnYXJlbiBhIHByZXNlbnRhcnNlIHBvciB2aW9sYWNpw7NuIGRlIGRlcmVjaG9zIGEgbGEgcHJvcGllZGFkIGludGVsZWN0dWFsIG8gZGUgQXV0b3IgcmVsYWNpb25hZG9zIGNvbiBsb3MgZG9jdW1lbnRvcyByZWdpc3RyYWRvcyBlbiBlbCBSSVVELgoKbCkJRWwgKGxvcykgYXV0b3IoZXMpIG1hbmlmaWVzdGEobW9zKSBxdWUgbGEgb2JyYSBvYmpldG8gZGUgbGEgcHJlc2VudGUgYXV0b3JpemFjacOzbiBlcyBvcmlnaW5hbCwgZGUgZXhjbHVzaXZhIGF1dG9yw61hLCB5IHNlIHJlYWxpesOzIHNpbiB2aW9sYXIgbyB1c3VycGFyIGRlcmVjaG9zIGRlIGF1dG9yIGRlIHRlcmNlcm9zOyBkZSB0YWwgc3VlcnRlLCBlbiBjYXNvIGRlIHByZXNlbnRhcnNlIGN1YWxxdWllciByZWNsYW1hY2nDs24gbyBhY2Npw7NuIHBvciBwYXJ0ZSBkZSB1biB0ZXJjZXJvIGVuIGN1YW50byBhIGxvcyBkZXJlY2hvcyBkZSBhdXRvciBzb2JyZSBsYSBvYnJhLCBlbCAobG9zKSBlc3R1ZGlhbnRlKHMpIOKAkyBhdXRvcihlcykgYXN1bWlyw6EobikgdG9kYSBsYSByZXNwb25zYWJpbGlkYWQgeSBzYWxkcsOhKG4pIGVuIGRlZmVuc2EgZGUgbG9zIGRlcmVjaG9zIGFxdcOtIGF1dG9yaXphZG9zLiBQYXJhIHRvZG9zIGxvcyBlZmVjdG9zLCBMQSBVTklWRVJTSURBRCBhY3TDumEgY29tbyB1biB0ZXJjZXJvIGRlIGJ1ZW5hIGZlLiAgIAoKCm0pCUVsIChsb3MpIGF1dG9yKGVzKSBtYW5pZmllc3RhKG1vcykgcXVlIGNvbm96Y28oY2Vtb3MpIGxhIGF1dG9ub23DrWEgeSBsb3MgZGVyZWNob3MsIHF1ZSBwb3NlZShtb3MpIHNvYnJlIGxhIG9icmEgeSwgY29tbyB0YWwsIGVzIChzb21vcykgcmVzcG9uc2FibGUocykgZGVsIGFsY2FuY2UganVyw61kaWNvIHkgbGVnYWwsIGRlIGVzY29nZXIgbGEgb3BjacOzbiBkZSBsYSBwdWJsaWNhY2nDs24gbyBkZSByZXN0cmljY2nDs24gZGUgbGEgcHVibGljYWNpw7NuIGRlbCBkb2N1bWVudG8gcmVnaXN0cmFkbyBlbiBlbCBSSVVELgoKCgoKU0kgRUwgRE9DVU1FTlRPIFNFIEJBU0EgRU4gVU4gVFJBQkFKTyBRVUUgSEEgU0lETyBQQVRST0NJTkFETyBPIEFQT1lBRE8gUE9SIFVOQSBBR0VOQ0lBIE8gVU5BIE9SR0FOSVpBQ0nDk04sIENPTiBFWENFUENJw5NOIERFIExBIFVOSVZFUlNJREFEIERJU1RSSVRBTCBGUkFOQ0lTQ08gSk9TRSBERSBDQUxEQVMsIExPUyBBVVRPUkVTIEdBUkFOVElaQU4gUVVFIFNFIEhBIENVTVBMSURPIENPTiBMT1MgCkRFUkVDSE9TIFkgT0JMSUdBQ0lPTkVTIFJFUVVFUklET1MgUE9SIEVMIFJFU1BFQ1RJVk8gQ09OVFJBVE8gTyBBQ1VFUkRPLgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgoKCgpFbiBjb25zdGFuY2lhIGRlIGxvIGFudGVyaW9yLCBmaXJtbyhhbW9zKSBlbCBwcmVzZW50ZSBkb2N1bWVudG8sIGVuIGxhIGNpdWRhZCBkZSBCb2dvdMOhLCBELkMuLCBhIGxvcyAKCgpGSVJNQSBERSBMT1MgVElUVUxBUkVTIERFIERFUkVDSE9TIERFIEFVVE9SCgpfX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX18gICBDLkMuIE5vLiBfX19fX19fX19fX19fX19fX18KX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fICAgQy5DLiBOby4gX19fX19fX19fX19fX19fX19fCl9fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fX19fXyAgIEMuQy4gTm8uIF9fX19fX19fX19fX19fX19fXwoKCgpDb3JyZW8gRWxlY3Ryw7NuaWNvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGVsIChkZSBsb3MpIEF1dG9yKGVzKToKCkF1dG9yCUNvcnJlbyBFbGVjdHLDs25pY28gCjEJCjIJCjMJCgpOb21icmUgZGUgRGlyZWN0b3IoZXMpIGRlIEdyYWRvOgoKMQkKMgkKMwkKCk5vbWJyZSBGYWN1bHRhZCB5IFByb3llY3RvIEN1cnJpY3VsYXI6CgpGYWN1bHRhZAlQcm95ZWN0byBDdXJyaWN1bGFyCgkKCgoKCgoKCk5vdGE6IEVuIGNhc28gcXVlIG5vIGVzdMOpIGRlIGFjdWVyZG8gY29uIGxhcyBjb25kaWNpb25lcyBkZSBsYSBwcmVzZW50ZSBsaWNlbmNpYSwgeSBtYW5pZmllc3RlIGFsZ3VuYSByZXN0cmljY2nDs24gc29icmUgbGEgb2JyYSwganVzdGlmaXF1ZSBsb3MgbW90aXZvcyBwb3IgbG9zIGN1YWxlcyBlbCBkb2N1bWVudG8geSBzdXMgYW5leG9zIG5vIHB1ZWRlbiBzZXIgcHVibGljYWRvcyBlbiBlbCBSZXBvc2l0b3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRlIGxhIFVuaXZlcnNpZGFkIERpc3RyaXRhbCBGcmFuY2lzY28gSm9zw6kgZGUgQ2FsZGFzIFJJVUQuCgoKU2kgcmVxdWllcmUgbcOhcyBlc3BhY2lvLCBwdWVkZSBhbmV4YXIgdW5hIGNvcGlhIHNpbWlsYXIgYSBlc3RhIGhvamEKCgo=