Red neuronal para el estudio la calidad de las capas superficiales

RESUMEN.
Título del trabajo: Red neuronal para el estudio la calidad de las capas superficiales.
Autores:
A.C. Fernández Orquín.
Departamento de Informática. Universidad de Matanzas “Camilo Cienfuego”.
E. Alfonso Brindis.
Departamento de Ingeniería Mecánica. Universidad de Matanzas. “Camilo Cienfuego”.

En los procesos de elaboración de piezas por corte tienen gran influencia losfactores: fuerza de corte, vida útil de la herramienta, tensiones residuales, desgaste por rodadura y por deslizamiento, microdureza, de los cuales dependen en gran medida la calidad de las piezas elaboradas y la realización de forma más económica y productiva. Es por ello que se ha decidido hacer el estudio de estos elementos, pero utilizando una forma novedosa más eficiente y menos costosa, como es lacomputación y dentro de estas específicamente las redes neuronales, las cuales fueron entrenadas debidamente para la determinación de estos parámetros en tres tipos de aceros aleados: 45, 40Cr, 40CrNi2MoA, así como la utilización de valores obtenidos experimentalmente y la comprobación del correcto funcionamiento de la red, también con datos experimentales.
Se hace una breve descripción de lasredes neuronales, de la importancia e influencia de la fuerza tangencial de corte(Pz), de la vida útil(T) de la herramienta, tensiones residuales (u), profundidad (h)y grado de acritud (N), microdureza (Hm), desgastes por rodadura (Qr) y por deslizamiento (Qd) en los procesos de maquinado, como también una pequeña descripción de los experimentos que nos sirvieron como datos y el tratamientoestadístico realizado a estos.
Se detalla explícitamente la metodología a seguir para facilitar el trabajo con los experimentos, creación y entrenamiento de las redes, se recogen detalladamente todas las tablas, parámetros, programas, y elementos utilizados en el entrenamiento de las mismas.

SUMARY
In the elaboration process for parts by cutting, factors such as depth, acromony degree, cuttingforce, tool life, residual stress, rolling and sliding wear and microhardness show a great influence upon the tools an upon the parts itself. All these factors are very important for parts’ quality and a more productive and economic carring out.
That’s why we dicide to research these elements but using a new, more efficient and less expensive way: computer techniques and within it specifically NeuralNetwork, which were properly trained to determinate these factors in three different kinds of steel: 45, 40Cr, 40CrNi2MoA, and also to study experimentally gotten values usefulness and to check the right network operation also with experimental data.
A brief Neural Network description, the importance and influence in the cutting force, tool life, depth and acromony degree, residual stress,microhardeness and tool wear in cutting process and also a little description on the experiments we used as data and statatistic treatment we did with them are presented.
Methodology is descripted to make the experiments research creation and Neural Network training easier.
All tables, program, parameters and elements used in these Network training are described in great detail.

Palabras claves:Redes neuronales
Parámetros de corte
Capas superficiales
Entrenamiento de Redes
INTRODUCCIÓN
La tendencia al aumento de la seguridad y longevidad de las máquinas, como también la utilización racional de los recursos para lograrlo, es una cuestión que hoy en día es de gran utilidad y está siendo estudiado ampliamente. Una de las vías para lograr este objetivo es garantizando los indicadores dela calidad requeridos en las capas superficiales de las piezas maquinadas.
De estos indicadores dependen en gran medida la resistencia al desgaste, la estabilidad ante la corrosión y otras propiedades de explotación. Muchos de estos factores dependen de los parámetros que se coloquen en los regímenes de corte, en la actualidad se dificulta mucho obtener los modelos matemáticos ajustados a...