Emisión Acústica y Redes Neuronales para Modelado y Caracterización del Proceso de Soldadura por Fricción Agitación

Resumen:

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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