Automatic detection of thermal damage in grinding process by artificial neural network
AUTOR(ES)
Dotto, Fábio Romano Lofrano, Aguiar, Paulo Roberto de, Bianchi, Eduardo Carlos, Flauzino, Rogério Andrade, Castelhano, Gustavo de Oliveira, Pansanato, Landry
FONTE
Rem: Revista Escola de Minas
DATA DE PUBLICAÇÃO
2003-12
RESUMO
Esse trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema inteligente para detecção da queima no processo de retificação tangencial plana através da utilização de uma rede neural perceptron multi camadas, treinada para generalizar o processo e, conseqüentemente, obter o limiar de queima. Em geral, a ocorrência da queima no processo de retificação pode ser detectada pelos parâmetros DPO e FKS. Porém esses parâmetros não são eficientes nas condições de usinagem usadas nesse trabalho. Os sinais de emissão acústica e potência elétrica do motor de acionamento do rebolo são variáveis de entrada e a variável de saída é a ocorrência da queima. No trabalho experimental, foram empregados um tipo de aço (ABNT 1045 temperado) e um tipo de rebolo denominado TARGA, modelo ART 3TG80.3 NVHB.
ASSUNTO(S)
redes neurais artificiais aquisição de dados processamento de sinais automação sistema de monitoramento e controle ferramentas de software processos de fabricação
Documentos Relacionados
- Automatic system for thermal damage detection in manufacturing process with internet monitoring
- Automatic detection of diabetic retinopathy using an artificial neural network: a screening tool.
- Methodology for automatic process of the fired ceramic tile's internal defect using IR images and artificial neural network
- Kinetics of Lumefantrine Thermal Decomposition Employing Isoconversional Models and Artificial Neural Network
- Identification of Cryptosporidium parvum Oocysts by an Artificial Neural Network Approach