Ferramenta computacional para auxílio na tomada de decisão no processo de fresagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Martins, Romulo Matheus Emmerick
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/22974
Resumo: Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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spelling Ferramenta computacional para auxílio na tomada de decisão no processo de fresagemOtimizaçãoAlgoritmo genéticoSoftwareFresagemDomínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia MecânicaMestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáA crescente procura das indústrias por melhorias da eficiência produtiva tem se tornado, cada vez mais, um incentivador ao aumento investigação com foco na otimização de processos para o aumento da qualidade ao menor tempo e custo possível. Nesse cenário, o setor industrial tem procurado sistemas inteligentes, capazes de auxiliar no suporte à decisão, como parte de seus negócios e planos de crescimento. No presente trabalho, desenvolveu-se um software baseado no método de otimização de superfícies de resposta combinado com o algoritmo genético para apoiar a identificação de parâmetros ótimos para a diminuição dos níveis vibratórios no processo de fresagem numa CNC. O software prevê os parâmetros de fresagem - velocidade de corte, velocidade de avanço, penetração axial e radial - que resultariam nos menores níveis de vibração e, consequentemente resultando no aumento da qualidade superficial da peça produzida. A fim de comprovar a fiabilidade do software de otimização, comparou-se os resultados obtidos com os melhores resultados experimentais, obtidos anteriormente pelo método de Taguchi. Da comparação verificou-se a fiabilidade da solução proposta.The growing demand from industries for improvements in production efficiency has increasingly become an incentive to increase research focused on optimizing processes to increase quality in the shortest possible time and at the lowest possible cost. In this scenario, the industrial sector has been looking for intelligent systems capable of assisting in decision support as part of its business and growth plans. In the present work, software based on the method of optimization of response surfaces combined with a genetic algorithm has been developed to support the identification of optimal parameters for reducing vibration levels in the milling process in a CNC. The software predicts the milling parameters - cutting speed, feed speed, axial and radial penetration - which would result in the lowest vibration levels and consequently, increasing the surface quality of the produced part. In order to prove the reliability of the optimization software, the results obtained were compared with the best experimental results, previously obtained by the Taguchi method. From the comparison, the reliability of the proposed solution was verified.Pereira, Ana I.Ribeiro, J.E.Nuñez, David LiraBiblioteca Digital do IPBMartins, Romulo Matheus Emmerick2020-12-18T15:41:55Z202020192020-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10198/22974TID:202559327porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-21T10:51:24Zoai:bibliotecadigital.ipb.pt:10198/22974Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T23:14:04.064314Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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