Oxicorte: estudo da transferência de calor e modelamento por redes neurais artificiais de variáveis do processo.

• Autor(a) principal: Ramalho, José Pinto
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3133/tde-30092008-150619/
• topic: Artificial Neural Network; Heat transfer; Modelamento; Modeling; Oxicorte; Oxicutting; Rede Neural Artificial; Transferência de calor

O oxicorte produz superfícies que variam entre um padrão semelhante à usinagem até outro em que o corte é praticamente sem qualidade. Além das condições de equipamentos e habilidade de operadores, estas possibilidades são conseqüências da correta seleção de parâmetros e variáveis de trabalho. O processo baseia-se numa reação química fortemente exotérmica, que gera parte de calor necessário para sua ocorrência juntamente com o restante do calor proveniente da chama do maçarico. A proporção entre estes valores é fortemente dependente, entre outros fatores, da espessura do material utilizado. Este trabalho mostra como calcular a quantidade de energia gerada no oxicorte, com duas metodologias de diferentes autores, estuda de que maneira fatores como a variação da concentração do oxigênio e a temperatura inicial das chapas cortadas podem variar o balanço térmico e simula, com a utilização de Redes Neurais Artificiais, alguns dos dados necessários para a realização destes cálculos. Para isto foram cortadas chapas de aço carbono ASTM A36 de 12,7 a 50,8 mm, com diferentes concentrações de O2 (99,5% e 99,95%) e diferentes temperaturas de pré-aquecimento das chapas (30 e 230±30ºC). As superfícies cortadas foram caracterizadas, os óxidos produzidos identificados e os resultados foram correlacionados com o uso de tratamento matemático e técnicas de inteligência artificial. Para a realização do trabalho alguns aspectos não existentes em literatura foram superados como o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização dos óxidos de Fe por meio de difração de raios X com o método de Rietveld, a utilização de redes neurais artificiais para estimativa de resultados no processo oxicorte e a comparação entre diferentes redes neurais artificiais, que são também aspectos inéditos apresentados nos sete artigos técnicos publicados no decorrer deste trabalho. Os resultados apresentam: uma metodologia para a análise da eficiência energética do processo, o desenvolvimento de técnicas que, com o emprego de inteligência artificial simulam o comportamento de aspectos do processo, o que por fim possibilita a simulação da análise de sua eficiência energética.