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Orientador: Paulo Roberto de Aguiar / Banca: Eduardo Carlos Bianchi / Banca: Rosemar Batista da Silva / Resumo: A necessidade de reduções de custos aliada ao aumento de qualidade das peças produzidas requer a implementação de sistemas inteligentes em ambientes industriais. O controle dos danos causados no processo de retificação é de interesse direto da indústria dependente desse processo. O objetivo deste trabalho é a proposição de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças de aço SAE 1020 no processo de retificação plana. Foram realizados doze testes para diferentes condições de usinagem. Para cada teste foram coletados dados referentes a potência elétrica e emissão acústica (sinal puro). Os níveis de queima das peças foram analisados visualmente e com o auxílio computacional. A partir dos sinais de emissão acústica, potência de corte e parâmetros utilizando esses dois sinais, regras linguísticas foram estabelecidas para as diversas situações de queima (leve, média, severa) com a aplicação da lógica nebulosa utilizando-se o Toolbox do MATLAB. Quatro modelos práticos de sistema fuzzy foram desenvolvidos. O primeiro modelo com duas entradas apenas resultam num processo de simples análise. O segundo modelo possui a entrada adicional da estatística do desvio do valor médio (MVD), associando uma nova informação e precisão. Esse modelo é baseado em um sistema de inferência de três entradas, combinados dois a dois. O terceiro modelo, com 64 regras, baseia-se nas mesmas três entradas utilizadas no segundo modelo, combinadas três a três. Esses dois modelos diferem entre si pela base de regras desenvolvidas. O quarto modelo difere do terceiro devido ao número de regras e a entrada adicional baseada na potência de corte, do desvio padrão da mesma e do sinal RMS de emissão acústica. Apresentando respostas válidas, os quatro modelos desenvolvidos mostraram eficiência, precisão, confiabilidade e... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The need of costs reduction and quality increase of the produced pieces requires the implementation of intelligent systems in industrial environments. The control of damages caused during the grinding process is interesting to the industry that depends on such process. This work uses fuzzy logic as tool to classify and estimate burn levels in the grinding process in order to help controlling such process. Twelve tests were performed for different grinding conditions. For each test, data were concerning electrical power and acoustic emission (raw signal). The levels of burning parts were analyzed visually and with computer assistance. Based on acoustic emission signals, cutting power, and statistics using these two signals, liguistic rules were established for the various burn situations (slight, intermediate, sever) by applying fuzzy logic using the MATLAB toolbox. Four practical fuzzy system models were developed. This first model with two inputs resulted only in a simple analysis process. The second model has an additional MVD statistic input, associating information and precision. This model is base d on an inference system of three inputs, combined two by two. The third model with 64 rules is based on the same three inputs used in the second model, differ by the rule base developed. The forth model is different from the third one due to the number of rules, the additional input based on the cutting power, the standard deviation and the acoustic emission RMS signal. The four developed models presented valid responses, proving effective, accurate, reliable and easy to use for the determination of ground workpiece burn. In this analysis... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Resumo: No processo de retificação e utilização de fluidos de corte é uma maneira de implementar a qualidade final ao processo, pois os fluidos têm como finalidade a lubrificação na área de contato entre a peça e ferramenta e a refrigeração das superfícies, assim evitando danificações na superfície da peça. Com isso, a utilização de fluidos de corte tem sido constantemente estudada, visando diminuir a utilização deste, pois a utilização de fluidos de corte tem seus problemas. O custo do produto final aumenta consideravelmente com o uso de fluidos de corte no processo de retificação, além de que os fluidos de corte são substâncias tóxicas e nocivas tanto às pessoas quanto ao meio ambiente. Portanto indústrias, universidades e centro de pesquisas são levados a pesquisar métodos alternativos menos prejudiciais ao meio ambiente. Dentre as alternativas surge e técnica da mínima quantidade de lubrificante (MQL), que também tem suas desvantagens, como por exemplo, a formação de uma borra de óleo na superfície de corte do rebolo, o que gera uma rugosidade maior na peça. Porém, visando minimizar esse problema podem ser usados jatos de ar comprimido incidindo na superfície de corte do rebolo, com o objetivo de limpar a superfície de corte do rebolo, com o objetivo de limpar a superfície do rebolo. Dessa forma, avaliou-se a eficiência desse sistema de ar comprimido para a limpeza e pôde-se verificar que, a utilização da limpeza juntamente com a técnica do MQL, torna-se viável, pois de uma maneira geral a técnica do MQL com limpeza obteve melhores resultados na qualidade da peça e desgaste da ferramenta, em relação ao MQL sem limpeza. A limpeza com um ângulo tangente à superfície do rebolo foi a condição de limpeza que obteve melhores resultados para a limpeza o que comprova que a melhoria na técnica do... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In grinding process the use of cutting fluids is a way to implement the final quality of the process because the fluids are intended for the lubrication in the contact area between the work piece, the tool and the cooling of the surfaces avoiding damages on the work piece surface. However, the use of cutting fluids has been constantly studied in order to reduce its use since this practice brings a lot of problems about. The final product cost increases considerably along with the use of cuting fluids in gringing process, besides those substances are toxic and harmful to people and to the environment as well. Therefore, industries, universities and research center have been taken as sites for investigating less harmfulll alternative methods to the environment. Among such alternatives comes up of minimum quantify of lubricant technique (MQL), which also has some disadvantages, such as the formation of oil sludge on the cut surface of the wheel, which creates a greater surface roughness on the work piece. However, in order to minimize this problem compressed air jets can be used focusing on the cut surface of the wheel, in order to clean it. Thus, we could evaluated the effectiveness of that compressed air system used for cleaning, and it was possible to observe that the use of cleaning with the MQL technique is feasible because from a general view the use of the MQL technique in the cleaning process showed better results in the quality of the work piece and wornout of the tool comparing to the to the MQL with no cleaning. The cleaning with a tangent angle to the surface of the wheel was the condition of cleanliness that showed better results for the cleanliness which proves that the improvements for the MQL techniques does not lead to significant results compared to the conventional technique. However, the MQL technique with cleanliness has its... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Eduardo Carlos Bianchi / Coorientador: Anselmo Eduardo Diniz / Banca: Carlos Elias da Silva Junior / Banca: Celso Naves de Souza / Mestre

A rotational setup for measuring interfacial fluid pressure and temperature was successfully constructed. Interfacial fluid measurements were performed with various slurries, slurry flow rates, and pad topographies. It was experimentally determined that the pad topography has the biggest effect in pressure and temperature distribution. This was also confirmed by tilt experiments ran in a rotational environment. For all cases, the edge high conditioned pad displayed the most changes during the experiments. For an edge high conditioned pad, the fluid pressure was found to be mostly subambient reaching levels of up to 42 kPa at the center of the fixture, and dissipating towards the edges. The pressure maps appear to be almost center symmetric. The pressure was found to be positive during the first second of contact, and rapidly turn subambient. The Subambient pressures stabilize after about 5 seconds, and their suction force was found to slow the rotating platen significantly. Suction forces were confirmed by displacement observed during the tilt experiments. The fixtures center was sucked down into the pad up to 20 m, and tends to tilt towards the leading edge. Interfacial temperatures were also found to vary with pad geometry. The edge-high conditioned pad exhibited changes of up to 4 C, concentrated at the center. The relative position and shape of these temperature rises matches the results observed in the pressure experiments. Temperature takes a longer time to reach equilibrium, up to 30 seconds in most measurements.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:28:21Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-12-20Bitstream added on 2014-06-13T19:16:08Z : No. of bitstreams: 1 euzebio_csg_me_bauru.pdf: 3031848 bytes, checksum: 6b7741a092864eabaa133ffdbcd4eed8 (MD5) / A necessidade de reduções de custos aliada ao aumento de qualidade das peças produzidas requer a implementação de sistemas inteligentes em ambientes industriais. O controle dos danos causados no processo de retificação é de interesse direto da indústria dependente desse processo. O objetivo deste trabalho é a proposição de modelos fuzzy empregados na detecção da queima de peças de aço SAE 1020 no processo de retificação plana. Foram realizados doze testes para diferentes condições de usinagem. Para cada teste foram coletados dados referentes a potência elétrica e emissão acústica (sinal puro). Os níveis de queima das peças foram analisados visualmente e com o auxílio computacional. A partir dos sinais de emissão acústica, potência de corte e parâmetros utilizando esses dois sinais, regras linguísticas foram estabelecidas para as diversas situações de queima (leve, média, severa) com a aplicação da lógica nebulosa utilizando-se o Toolbox do MATLAB. Quatro modelos práticos de sistema fuzzy foram desenvolvidos. O primeiro modelo com duas entradas apenas resultam num processo de simples análise. O segundo modelo possui a entrada adicional da estatística do desvio do valor médio (MVD), associando uma nova informação e precisão. Esse modelo é baseado em um sistema de inferência de três entradas, combinados dois a dois. O terceiro modelo, com 64 regras, baseia-se nas mesmas três entradas utilizadas no segundo modelo, combinadas três a três. Esses dois modelos diferem entre si pela base de regras desenvolvidas. O quarto modelo difere do terceiro devido ao número de regras e a entrada adicional baseada na potência de corte, do desvio padrão da mesma e do sinal RMS de emissão acústica. Apresentando respostas válidas, os quatro modelos desenvolvidos mostraram eficiência, precisão, confiabilidade e... / The need of costs reduction and quality increase of the produced pieces requires the implementation of intelligent systems in industrial environments. The control of damages caused during the grinding process is interesting to the industry that depends on such process. This work uses fuzzy logic as tool to classify and estimate burn levels in the grinding process in order to help controlling such process. Twelve tests were performed for different grinding conditions. For each test, data were concerning electrical power and acoustic emission (raw signal). The levels of burning parts were analyzed visually and with computer assistance. Based on acoustic emission signals, cutting power, and statistics using these two signals, liguistic rules were established for the various burn situations (slight, intermediate, sever) by applying fuzzy logic using the MATLAB toolbox. Four practical fuzzy system models were developed. This first model with two inputs resulted only in a simple analysis process. The second model has an additional MVD statistic input, associating information and precision. This model is base d on an inference system of three inputs, combined two by two. The third model with 64 rules is based on the same three inputs used in the second model, differ by the rule base developed. The forth model is different from the third one due to the number of rules, the additional input based on the cutting power, the standard deviation and the acoustic emission RMS signal. The four developed models presented valid responses, proving effective, accurate, reliable and easy to use for the determination of ground workpiece burn. In this analysis... (Complete abstract click electronic access below)

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:34Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-07-06Bitstream added on 2014-06-13T19:06:56Z : No. of bitstreams: 1 nakai_me_me_bauru.pdf: 1283452 bytes, checksum: 5ebf100ffa4e540491cc04b24baa3e2b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Cada vez mais se observa a substituição de peças metálicas por peças cerâmicas devido às suas excelentes propriedades físicas, químicas e mecânicas. No entanto, muitas destas características que fazem a cerâmica tão atrativa também dificultam a sua fabricação por métodos tradicionais de usinagem. Esse estudo teve como objetivo o desenvolvimento de modelos neurais baseados nos sinais de emissão acústica (EA) e potência de corte para estimar os valores de regosidades da peça bem como estimar o desgaste do rebolo durante o processo de retificação de cerâmicas avançadas. Para os ensaios foi utilizada uma máquina retificadora tangencial plana com rebolo diamantado e corpos de prova de cerâmica Alumina. Foram definidas três condições de cortes com profundidades de corte de 120um, 70 um e 20um, velocidade do rebolo de 35m/s e velocidade da mesa de 2,3m/s. Foram utilizados quatro modelos neurais, Redes Neurais Perceptron Múltiplas Camadas (MLP), Redes Neurais de Função de Base Radial (RBF), Redes Neurais de Regressão Generalizada (GRNN) e o Sistema de Interferência Adaptável Neuro-Fuzzy (ANFIS). Para melhor comparação entre os desempenhos dos modelos neurais utilizados no estudo foi desenvolvido um algoritmo para executar o treinamento de todas as combinações possíveis de entradas, assim como suas características, tais como a quantidade de neurônios, a quantidade de camadas e o espraiamento (define o tamanho do agrupamento). Os resultados mostraram um ótimo desempenho das redes neurais empregadas. Os erros obtidos foram menores que 0,5% para rugosidade média aritmética e menores que 4% para o desgaste da ferramenta. Os modelos neurais propostos satisfazem as necessidades da estimação da rugosidade bem como do desgaste da ferramenta, viabilizando a implementação futura em um hardware dedicado / Metal parts have increasingly been replaced by ceramics due to its excellent physical, chemical and mechanical, characteristics. However, many of these characteristics that make advanced ceramics so attractive also make it difficult to manufacture by traditional machining methods. Thjis study aimed to develop neural models based on signals of acoustic emission (AE) and cutting power as well as statistics derived from them to estimate the workpiece surface roughness and wear of the grinding wheel during the grinding of ceramics. A surface grinding machine with a diamond grinding wheel and alumina ceramic workpieces were used in the experimental tests. Three grinding conditions were applied with dephs of cut of 120um, 70um and 20um, grinding wheel speed of 35 m/s and table of 2.3m/s. Four neural models were used in this work by using Multilayer Perceptron Neural Networks (MLP), Radial Basics Function Neural Networks (RBF), General Regression Networks (GRNN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS). An algorithm was developed to train all possible combinations of inputs and other characterisitcs such as the number of neurons, number of layer and spread in order to better compare the performances of the neural models used in this study. The results showed a good performance of the neural network models employed. The errors obtained were lower than 0.5% for the average surface roughness and lower than 4% for the tool wear. The neural models proposed meet the needs of the estimation of surface roughness and tool wear, enabling a future implementation on dedicated hardware

Orientador: Paulo Roberto de Aguiar / Banca: Rogério Andrade Flauzino / Banca: José Alfredo Covolan Ulson / Resumo: Cada vez mais se observa a substituição de peças metálicas por peças cerâmicas devido às suas excelentes propriedades físicas, químicas e mecânicas. No entanto, muitas destas características que fazem a cerâmica tão atrativa também dificultam a sua fabricação por métodos tradicionais de usinagem. Esse estudo teve como objetivo o desenvolvimento de modelos neurais baseados nos sinais de emissão acústica (EA) e potência de corte para estimar os valores de regosidades da peça bem como estimar o desgaste do rebolo durante o processo de retificação de cerâmicas avançadas. Para os ensaios foi utilizada uma máquina retificadora tangencial plana com rebolo diamantado e corpos de prova de cerâmica Alumina. Foram definidas três condições de cortes com profundidades de corte de 120um, 70 um e 20um, velocidade do rebolo de 35m/s e velocidade da mesa de 2,3m/s. Foram utilizados quatro modelos neurais, Redes Neurais Perceptron Múltiplas Camadas (MLP), Redes Neurais de Função de Base Radial (RBF), Redes Neurais de Regressão Generalizada (GRNN) e o Sistema de Interferência Adaptável Neuro-Fuzzy (ANFIS). Para melhor comparação entre os desempenhos dos modelos neurais utilizados no estudo foi desenvolvido um algoritmo para executar o treinamento de todas as combinações possíveis de entradas, assim como suas características, tais como a quantidade de neurônios, a quantidade de camadas e o espraiamento (define o tamanho do agrupamento). Os resultados mostraram um ótimo desempenho das redes neurais empregadas. Os erros obtidos foram menores que 0,5% para rugosidade média aritmética e menores que 4% para o desgaste da ferramenta. Os modelos neurais propostos satisfazem as necessidades da estimação da rugosidade bem como do desgaste da ferramenta, viabilizando a implementação futura em um hardware dedicado / Abstract: Metal parts have increasingly been replaced by ceramics due to its excellent physical, chemical and mechanical, characteristics. However, many of these characteristics that make advanced ceramics so attractive also make it difficult to manufacture by traditional machining methods. Thjis study aimed to develop neural models based on signals of acoustic emission (AE) and cutting power as well as statistics derived from them to estimate the workpiece surface roughness and wear of the grinding wheel during the grinding of ceramics. A surface grinding machine with a diamond grinding wheel and alumina ceramic workpieces were used in the experimental tests. Three grinding conditions were applied with dephs of cut of 120um, 70um and 20um, grinding wheel speed of 35 m/s and table of 2.3m/s. Four neural models were used in this work by using Multilayer Perceptron Neural Networks (MLP), Radial Basics Function Neural Networks (RBF), General Regression Networks (GRNN) and Adaptive Neuro-Fuzzy Interference System (ANFIS). An algorithm was developed to train all possible combinations of inputs and other characterisitcs such as the number of neurons, number of layer and spread in order to better compare the performances of the neural models used in this study. The results showed a good performance of the neural network models employed. The errors obtained were lower than 0.5% for the average surface roughness and lower than 4% for the tool wear. The neural models proposed meet the needs of the estimation of surface roughness and tool wear, enabling a future implementation on dedicated hardware / Mestre

Orientadores: Anselmo Eduardo Diniz, Juarez Felipe Jr / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-22T19:46:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hassui_Amauri_M.pdf: 6586198 bytes, checksum: 8031ea40b6cd0346161913e4ab661d27 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: A determinação de forma objetiva do fim da vida do rebolo é de fundamental importância para a minimização do custo do processo, pois evita a rejeição de peças, que nesta fase do processo possuem alto valor agregado e otimiza a utilização da ferramenta bem como dos tempos de dressagem. Este trabalho tem como objetivo, mostrar o comportamento de diversas características do processo de retificação ao longo da vida do rebolo, com diferentes condições de operação, além de mostrar uma comparação do desempenho dos sensores de emissão acústica, vibração mecânica e corrente elétrica do motor, tanto na definição do momento de dressagem do rebolo, quanto no estabelecimento dos tempos de deformação elástica e centelhamento, que fazem parte do ciclo de retificação externa cilíndrica de mergulho. Para tal, foram usinadas peças cilíndricas de aço endurecido com dois tipos de rebolos, um considerado duro e outro mole, utilizando uma retificadora CNC, retificação de mergulho, e diversas condições de trabalho. A rugosidade das peças era medida após cada corte e foi o fator determinante do fim de vida da ferramenta. Simultaneamente, foram utilizados quatro sensores, dois monitorando, em tempo real, a emissão acústica, um a vibração, estando estes acoplados ao contraponto da máquina e um sensor de efeito Hall instalado no motor da máquina, que media a corrente elétrica consumida por este. Os resultados deste trabalho indicaram que o sinal de vibração mecânica é o mais adequado para determinação do fim da vida do rebolo, a corrente elétrica do motor e os tempos de deformação elástica e de centelhamento não apresentam relação com o desgaste do rebolo e o sinal mais indicado para determinação destes tempos é a emissão acústica / Abstract: The precise determination of the end of a grinding wheel life is very important to minimize the process cost because it avoids workpieces rejection that in this phase of the process have high aggregate value and optimize the utilization of the grinding wheel as well as the dressing time. The main objective of this work is observe the behavior of various grinding process characteristics througout the grinding wheel life, using diferent conditions of operation and show a performance comparation among acoustic emission, vibration and electric current of the motor as the definition of the dressing moment as to estabilish the elastic deformation time and sparkout, that are parts of the plunge external cilindricalgrinding process ciele. In the experiment were machined cilindrical workpieces of hardened steel with a hard grinding wheel and soft workpieces with a soft grinding wheel, using a CNC machine, plunge grinding and various cutting conditions. The roughness of the workpieces was measured after each cut and was the factor that determined the end of the wheellife. Simultaneously, were utilized four sensors, two monitoring the acoustic emission, one the mechanical vibration fixed at the tailstock and a Hall sensor instaled at the machine motor which measured the electrical current consumed The results of this work indicated that the mechanical vibration signal is the most apropriated to determine the end of the grinding wheellife, the electrical current of the motor and the times related to elastic deformation and sparkout did not present relation to the grinding wheel wear and the most sensible signal to detect these times is the acoustic emission / Mestrado / Materiais e Processos de Fabricação / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Anselmo Eduardo Diniz / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-07-25T20:33:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hara_CelsoMinoru_D.pdf: 9089957 bytes, checksum: 8f2f9a896032c6d9e1d9585ecd8346de (MD5) Previous issue date: 1999 / Resumo: A principal finalidade deste trabalho é verificar a eficácia da utilização de redes neurais artificiais para a análise de sinais provenientes de diferentes sensores (emissão acústica, vibração e corrente elétrica do motor) acoplados ao rebolo no processo de retificação cilíndrica de aços com o fim de se aumentar a confiabilidade da decisão automática do momento de dressagem do rebolo. Um segundo objetivo é verificar o comportamento de parâmetros de qualidade da peça (rugosidade e desvio de circularidade) à medida que se varia a velocidade da peça, o avanço e o estado de afiação do rebolo. Para isso, diversos ensaios foram realizados, retificando-se aço ABNT 52100 em diferentes condições de usinagem. Durante tais operações, os sinais dos sensores citados foram armazenados na memória de um computador. As melhores condições de usinagem e os melhores sinais adquiridos foram usados no treinamento de redes neurais "Back Propagation" , cuja finalidade foi tentar estabelecer um momento de interrupção da retificação para dressagem do rebolo, baseado na qualidade da peca retificada através de parâmetros como rugosidade média e desvio de circularidade. As principais conclusões foram: a rede neural não conseguiu generalizar o processo de retificacão, não sendo uma boa ferramenta para determinação exata do momento de dressagem; o sinal de vibração, no entanto, apresentou ligeira tendência de crescimento conforme crescia o tempo de usinagem; não se observou nenhuma relação direta entre a rugosidade e velocidade da peça e nem entre aquela e o avanço; igualmente, o desvio de circularidade não mostrou relação direta nem com a velocidade da peça e nem com o avanço; além disso, a rugosidade não se manteve constante para condições de ensaio que apresentaram espessuras de corte equivalente iguais, ao contrário do que afirma a literatura / Abstract: The main goal of this work is to verify the feasibility of employing artificial neural networks to analyse signals from several sensors (acoustic emission, vibration and electric current) attached to the tailstock of a cylindrical plunge grinding machine in order to increase the accuracy of the automatic decision of the wheel dressing momento A second goal is to verify the behavior of surface quality parameters (roughness and circularity deviation) as workpiece speed, feed and wheel sharpness vary. For these purposes, several plunge grinding tests were carried out, grinding ABNT 52100 steel with different cutting conditions. During these operations, the signals from those sensors were sampled and stored in the memory of a computer. The best cutting conditions and the best acquired signals were used in the Back-Propagation neural network training stage. The goal of this network was to establish a moment to interrupt the grinding process to perform the wheel dressing, based in the workpiece quality, using parameters as surface roughness and circularity deviation. The most important conclusions are: the neural network was not able to identify the phenomena occuring in grinding process, and so this is not a good tool to determine the exact moment of dressing; the vibration signal, however, showed a little growth trend as the cutting time increased, but not closely correlated to the workpiece quality parameters. Moreover, there was not any direct relationship either between roughness and workpiece speedor between roughness and feed. Besides, the circularity deviation didn't show direct relationship either with the workpiece speed or with feed and the surface roughness didn't keep itself constant for cutting conditions with equal equivalent chip thickness, in opposition with what the literature traditionally states / Doutorado / Materiais e Processos de Fabricação / Doutor em Engenharia Mecânica