Desenvolvimento de um sistema baseado em aquisição de imagens para a parametrização do processo GMAW-P em manufatura aditiva

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fagner Guilherme Ferreira Coelho
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/43886
https://orcid.org/0000-0002-7787-4721
Resumo: Nos últimos anos, um elevado número de pesquisas baseadas em processos de Manufatura Aditiva, vem sendo desenvolvidas nas mais diversas áreas com o uso de diferentes técnicas e materiais. A aplicação do processo de Manufatura Aditiva por Deposição a Arco apresenta elevada taxa de deposição e tem se mostrado uma tecnologia bastante promissora para atender as exigências atuais por um rápido desenvolvimento e produção de novos produtos. A qualidade final da peça produzida pode ser acompanhada pelo comportamento da superfície da poça de fusão, que contém diversas informações tais como penetração, largura e reforço, que determinam a geometria da camada depositada. Esta tese descreve uma técnica para auxiliar na predição e controle dos parâmetros do processo por deposição a arco e que serão utilizados para aplicações de deposições de camadas baseado na Manufatura Aditiva com auxílio de sistema de visão, para otimizar a homogeneidade do perfil da parede. A geometria e o comportamento da poça de fusão foram analisados a partir das imagens obtidas por uma câmera de alta velocidade e por meio de processamento em MATLAB®. Foi mostrado que o comportamento da poça de fusão é fortemente afetado pela velocidade de alimentação do arame, taxa de desprendimento e volume da gota quando este ocorre por corrente pulsada, na condição em que a corrente e tempo de pico são mantidos constantes. Com os resultados obtidos a partir das imagens extraídas para avaliar o comportamento do metal fundido, de modo a entender as mudanças da geometria da camada depositada, é possível identificar a capacidade de se predizer os parâmetros a serem utilizados no processo garantindo a geometria da camada mais constante. Com isso, ao alterar os valores de aporte térmico e forças que atuam na transferência metálica e na poça de fusão durante as deposições de material, reduzindo o calor aplicado em uma região que ainda esteja em resfriamento, minimiza dessa forma a refusão de uma camada já solidificada. As análises dos modelos preditivos foram desenvolvidas por meio do método de regressão linear múltipla e afirmaram a forte influência do tempo de base e tensão elétrica na formação da gota e comportamento do processo na deposição das camadas.
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A qualidade final da peça produzida pode ser acompanhada pelo comportamento da superfície da poça de fusão, que contém diversas informações tais como penetração, largura e reforço, que determinam a geometria da camada depositada. Esta tese descreve uma técnica para auxiliar na predição e controle dos parâmetros do processo por deposição a arco e que serão utilizados para aplicações de deposições de camadas baseado na Manufatura Aditiva com auxílio de sistema de visão, para otimizar a homogeneidade do perfil da parede. A geometria e o comportamento da poça de fusão foram analisados a partir das imagens obtidas por uma câmera de alta velocidade e por meio de processamento em MATLAB®. Foi mostrado que o comportamento da poça de fusão é fortemente afetado pela velocidade de alimentação do arame, taxa de desprendimento e volume da gota quando este ocorre por corrente pulsada, na condição em que a corrente e tempo de pico são mantidos constantes. Com os resultados obtidos a partir das imagens extraídas para avaliar o comportamento do metal fundido, de modo a entender as mudanças da geometria da camada depositada, é possível identificar a capacidade de se predizer os parâmetros a serem utilizados no processo garantindo a geometria da camada mais constante. Com isso, ao alterar os valores de aporte térmico e forças que atuam na transferência metálica e na poça de fusão durante as deposições de material, reduzindo o calor aplicado em uma região que ainda esteja em resfriamento, minimiza dessa forma a refusão de uma camada já solidificada. As análises dos modelos preditivos foram desenvolvidas por meio do método de regressão linear múltipla e afirmaram a forte influência do tempo de base e tensão elétrica na formação da gota e comportamento do processo na deposição das camadas.In recent years, a large number of researches based on rapid prototyping processes in Additive Manufacturing have been developed in the most diverse areas and using different techniques and materials. The application of Wire and Arc Additive Manufacturing by Arc Process presents a high deposition rate and has been shown to be a very promising technology to meet current requirements for a rapid development and production of new products. The final quality of the produced part can be followed by the behavior of the weld pool, which contains various information such as penetration, width and reinforcement, which determine the geometry of the solidified layer. This thesis describes a technique to assist in the prediction and control of process parameters, which will be used for layer deposition based on Additive Manufacturing with the aid of a vision system, to optimize the homogeneity of the wall profile. The geometry and behavior of the weld pool were analyzed from the images obtained by a high-speed camera and through MATLAB© processing. It has been shown that the behavior of the weld pool is strongly affected by wire feed speed, droplet transfer rate and drop volume when it occurs by pulsed current, in the condition where the current and peak time are kept constant. With the results obtained from the images extracted to evaluate the behavior of the molten metal, in order to understand the changes in the geometry of the deposited layer, it is possible to identify the ability to predict the parameters to be used in the process, ensuring a more constant layer geometry. Thus, by changing the heat input values, and the forces that act on the metal transfer and the weld pool during metal deposition, and consequently reducing the heat applied in a region that is still cooling, it is possible to minimize the reflow of a layer already solidified. The analyzes of the predictive models were developed using the multiple linear regression method, and confirmed the strong influence of base time and electrical voltage on drop formation and behavior of the process during the deposition of the layers.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecanicaUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICAEngenharia mecânicaRobóticaVisão por computadoSoldagemPredição (Logica)RobóticaVisão computacionalManufatura aditiva por deposição a arcoSoldagemPrediçãoDesenvolvimento de um sistema baseado em aquisição de imagens para a parametrização do processo GMAW-P em manufatura aditivainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALDESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA BASEADO EM AQUISIÇÃO DE IMAGENS PARA A PARAMETRIZAÇÃO DO PROCESSO GMAW-P EM MANUFATURA ADITIVA.pdfDESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA BASEADO EM AQUISIÇÃO DE IMAGENS PARA A PARAMETRIZAÇÃO DO PROCESSO GMAW-P EM MANUFATURA ADITIVA.pdfapplication/pdf10908527https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/43886/1/DESENVOLVIMENTO%20DE%20UM%20SISTEMA%20BASEADO%20EM%20AQUISI%c3%87%c3%83O%20DE%20IMAGENS%20PARA%20A%20PARAMETRIZA%c3%87%c3%83O%20DO%20PROCESSO%20GMAW-P%20EM%20MANUFATURA%20ADITIVA.pdfc2263137d480a2018077ebc1db0b9e26MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/43886/2/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD521843/438862022-08-02 14:52:18.385oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2022-08-02T17:52:18Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false
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