Emisión Acústica y Redes Neuronales para Modelado y Caracterización del Proceso de Soldadura por Fricción Agitación
[ES] En esta investigación se realiza un análisis para el modelado y la caracterización de los parámetros del proceso de soldadura por fricción agitación (FSW) a partir de las señales vibro-acústicas generadas por el proceso. El modelo se basa en una red neuronal empleada para predecir los parámetro...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/143898 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/143898 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Artificial neural networks Signal analysis Modelling Multilayer perceptron Vibration measurement Friction stir welding Redes neuronales artificiales Análisis de señales Modelado Perceptrón multicapas Medición de vibraciones Soldadura por fricción agitación |
| Sumario: | [ES] En esta investigación se realiza un análisis para el modelado y la caracterización de los parámetros del proceso de soldadura por fricción agitación (FSW) a partir de las señales vibro-acústicas generadas por el proceso. El modelo se basa en una red neuronal empleada para predecir los parámetros del proceso de soldadura a partir de la medición on-line de las señales generadas durante su ejecución. En los ensayos se han soldado chapas de aluminio AA1050 H24 con 3 mm de espesor, y las señales del proceso de soldadura han sido adquiridas empleando un sistema de adquisición NI USB-9234. Como entradas para el modelo basado en la Red Neuronal Artificial (RNA) se han empleado parámetros de caracterización de las señales a partir de la señal temporal y su descomposición a partir de la aplicación de Transformada Wavelet. Como salidas del modelo se han escogido los parámetros del proceso: velocidad de rotación, avance y diseño de la herramienta. Se ha empleado una red multicapas feed-forward, estudiándose diferentes topologías y algoritmos de entrenamiento. Los resultados obtenidos a partir de la comparación de los datos experimentales y los estimados por la RNA, demuestran la validez del modelo obtenido a partir de las investigaciones, el cual abre la puerta a avances en el control automático de los parámetros del proceso a partir de las señales vibro-acústicas, como línea natural de continuidad para futuras investigaciones. |
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