Metodologia via redes neurais para a estimativa da rugosidade e do desgaste de ferramentas de corte no processo de fresamento frontal / Neural network methodology for estimation of surface roughness and tool wear in the face milling process

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

No processo de fresamento, onde o comportamento dinâmico do conjunto ferramentapeça- máquina é particularmente mais complexo devido a descontinuidade do corte e ao grande número de variáveis envolvidas, torna-se muito difícil estabelecer um modelo que relacione o comportamento do acabamento da superfície usinada e o desgaste das ferramentas de corte com a variação dos parâmetros de usinagem. Para contornar este problema, este trabalho apresenta um procedimento baseado em redes neurais com o objetivo de determinar uma relação experimental entre o acabamento superficial (através da determinação da rugosidade Ra [mm]), e o desgaste das ferramentas (através do desgaste de flanco máximo VBBmax [mm]), com alguns dos principais parâmetros de corte: velocidade de corte, avanço por dente, profundidade de corte, comprimento em balanço da fresa, potência efetiva de corte, nível de vibração (medida no mancal inferior do eixo porta fresas e na mesa de trabalho da fresadora), e deslocamento da mesa de trabalho em relação à fresa. A escolha do procedimento de redes neurais foi motivada por ser uma técnica que vem sendo utilizada com sucesso na modelagem de sistemas altamente não lineares e com um grande número de variáveis não correlacionadas. Para a realização e certificação da metodologia proposta, o trabalho experimental envolveu o fresamento frontal de barras de aço ABNT 1045, com ferramentas revestidas de metal duro, em duas séries distintas de ensaios na máquina fresadora. Os valores obtidos foram utilizados no treinamento da rede neural, para determinação dos modelos, e na realização de uma análise de sensibilidade, para se verificar os parâmetros mais influentes no procedimento de treinamento realizado para estimar o acabamento superficial (Ra), e o desgaste das ferramentas de corte (VBBmax). Os resultados mostraram que a metodologia de redes neurais utilizada proporcionou a estimativa de valores de rugosidade e desgaste das ferramentas no processo de fresamento frontal com elevada confiabilidade e baixo erro, a partir de um número de ensaios relativamente pequeno.

ASSUNTO(S)

desgaste da ferramenta de corte modelamento metais corte surface finish fresamento redes neurais artificiais fresagem (trabalhos em metal) tool wear modeling engenharia mecanica acabamento superficial engenharia mecânica milling process artificial neural networks

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