Optimización del torneado multipasada para producciones sostenibles utilizando algoritmos genéticos y enjambre de partículas
La selección de parámetros óptimos de corte es un aspecto esencial en la planificación de cualquier proceso de maquinado, principalmente cuando la sostenibilidad es un objetivo primordial. En este trabajo se presenta una optimización multiobjetivo dirigida a producciones sostenibles, con el fin de s...
- Autores:
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La Fé-Perdomo, Iván
Quiza, Ramón
Rivas-Santana, Marcelino
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/68577
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/68577
http://bdigital.unal.edu.co/69610/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
multi-pass cylindrical turning
multiobjective optimization
cutting parameters
cilindrado multipasada
optimización multiobjetivo
parámetros de corte
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | La selección de parámetros óptimos de corte es un aspecto esencial en la planificación de cualquier proceso de maquinado, principalmente cuando la sostenibilidad es un objetivo primordial. En este trabajo se presenta una optimización multiobjetivo dirigida a producciones sostenibles, con el fin de seleccionar los parámetros de corte óptimos (velocidad, avance y la profundidad de corte) en operaciones de cilindrado multipasada. Como funciones objetivos del proceso fueron considerados: el aspecto económico y el medioambiental, los cuales son pilares representativos de la sostenibilidad. Requerimientos técnicos, tales como: la potencia de corte, las fuerzas y la rugosidad superficial fueron considerados como restricciones. La optimización se llevó a cabo mediante un enfoque a posteriori; donde se obtuvo un conjunto de soluciones no dominadas (también conocidas como frontera de Pareto) que permitió la selección de la combinación más viable de objetivos para las condiciones específicas del taller. Para la optimización se emplearon dos técnicas de gradiente libre: algoritmo genético sin ordenamiento y enjambre de partículas. Se desarrolló un estudio de caso para evaluar el ajuste y la eficiencia de las técnicas propuestas. Los resultados obtenidos mostraron un mejor rendimiento del algoritmo genético usado, en cuanto a: costo computacional y calidad de la frontera de Pareto obtenida. El método propuesto demostró ser muy conveniente para la optimización sostenible del proceso de torneado, a través de una evaluación simultánea de aspectos económicos y ambientales. |
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