Erro Quadrático Médio Multivariado na otimização do torneamento do aço ABNT 52100 endurecido

• Autor(a) principal: PAIVA, Emerson José
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
• Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1206

A melhoria da qualidade dos processos de fabricação é eminentemente um problema de otimização multiobjetivo. É comum que as múltiplas características de qualidade (Y) sejam dependentes de um mesmo conjunto de variáveis de processo (x), o que pode originar uma estrutura de correlação capaz de alterar o valor e a precisão dos coeficientes de x nestas funções de transferência. Neste sentido, esta tese apresenta uma proposta de otimização não-linear multiobjetivo para problemas do tipo nominal, denominada Erro Quadrático Médio Multivariado (EQMM), capaz de considerar a estrutura de correlação entre as múltiplas características de qualidade, seus respectivos valores alvo, a importância individual de cada característica e a possível influência dos fatores de ruído sobre o desempenho das mesmas. Três procedimentos experimentais envolvendo as variáveis de processo Velocidade de Corte (Vc), Avanço (f) e Profundidade de Usinagem (ap) foram utilizados para ilustrar a aplicação do método na otimização do acabamento de peças usinadas, da produtividade e do custo do processo de torneamento do aço ABNT 52100 endurecido. O primeiro, utilizando-se pastilhas de cerâmica mista e geometria convencional, em peças com dureza de 55 HRC; o segundo, utilizando-se pastilhas de cerâmica mista e geometria alisadora, em peças com dureza de 50 HRC; e o terceiro, utilizando-se um arranjo cruzado, constituído de um arranjo interno, com os parâmetros do processo, e um arranjo externo, formado por um fatorial completo dos fatores incontroláveis desgaste e dureza (40 e 50 HRC). Os resultados simulados e experimentais obtidos indicam a boa adequação da proposta. Ensaios de confirmação e simulações computacionais corroboram os bons resultados obtidos, principalmente quando comparados a modelos de otimização tradicionais.