Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales

Escamilla Salazar, Indira Gary y Torres Treviño, Luis Martín y Zambrano Robledo, Patricia del Carmen y Pérez Villanueva, Pedro y González Ortíz, Bernardo (2009) Predicción de rugosidad en maquinado de aleación de Ti-6Al-4V usando redes neuronales. Ingenierías, 12 (42). pp. 16-22. ISSN 1405-0676

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Resumen

En la actualidad es de gran importancia el papel que juega la rugosidad superficial en la calidad de los productos y la planeación de los procesos de manufactura. El objetivo de este trabajo es presentar una metodología para predecir la rugosidad (Ra) del Ti-6Al-4V obtenida en el maquinado, con un intervalo de confianza definido, y comparar los resultados con los obtenidos mediante Redes Neuronales Artificiales (RNA), considerando como variables de entrada la velocidad de corte, el avance y la penetración. Las pruebas de maquinado se llevaron a cabo usando un inserto de carburo cubierto por PVD (TiAlN). ABSTRACT Currently the roughness is a variable of great importance on the quality of the products and on the manufacturing programming process. The aim of this work is to present a methodology for predicting the roughness (Ra) obtained from the machining of the Ti-6Al-4V, with a given confidence interval, and compare this results with an Artificial Neural Network (ANN), considering the cutting speed, feed and depth as input variables. Machining tests were carried out using and carbide insert covered with PVD (TiAlN).

Tipo de elemento: Article
Divisiones: Ingeniería Mecánica y Eléctrica
Usuario depositante: Editor Repositorio
Creadores:
CreadorEmailORCID
Escamilla Salazar, Indira GaryNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Torres Treviño, Luis MartínNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Zambrano Robledo, Patricia del CarmenNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Pérez Villanueva, PedroNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
González Ortíz, BernardoNO ESPECIFICADONO ESPECIFICADO
Fecha del depósito: 09 Sep 2019 20:51
Última modificación: 09 Sep 2019 20:51
URI: http://eprints.uanl.mx/id/eprint/16756

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