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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Jiménez Macías, Emilio, Sánchez Roca, Ángel, Carvajal Fals, Hipólito, Blanco Fernández, Julio, Sáenz-Díez Muro, Juan C.
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
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Medición de vibraciones
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description [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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