Sistema neuro-difuso para el control de atributos de calidad en inyeccion de plasticos

El presente trabajo presenta un hibrido de redes neuronales artificiales y lógica difusa aplicado para la optimización y control del proceso de inyección de plásticos. El objetivo de este estudio es mantener bajo control atributos de calidad de componentes plásticos mediante la manipulación de ciert...

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Detalhes bibliográficos
Autores: ALEJANDRO ALVARADO-INIESTA, ROBERTO ROMERO LÓPEZ, Rey David Molina, Salvador López Jiménez Rascón
Tipo de documento: artigo
Estado:Versão publicada
Data de publicação:2016
País:México
Recursos:Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Repositório:Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Idioma:espanhol
OAI Identifier:oai:uacj.mx:oai:oai:erevistas.uacj.mx:article-931
Acesso em linha:http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/view/931
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave:Lógica Difusa
Redes Neuronales Artificiales
Inyección de Plásticos
Control Moderno
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
info:eu-repo/classification/cti/7
Descrição
Resumo:El presente trabajo presenta un hibrido de redes neuronales artificiales y lógica difusa aplicado para la optimización y control del proceso de inyección de plásticos. El objetivo de este estudio es mantener bajo control atributos de calidad de componentes plásticos mediante la manipulación de ciertos parámetros. El software de análisis de elemento finito “Moldflow” es empleado para simular el proceso de inyección. Como resultado se obtiene un sistema de lazo cerrado capaz de mantener bajo control en todo instante los atributos. Los resultados muestran una mejora significante después de cada iteración del sistema hasta lograr los resultados deseados.