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
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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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/264209 |
| Date | 23 December 1999 |
| Creators | Hara, Celso Minoru |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Diniz, Anselmo Eduardo, 1959-, Oliveira, João Fernando Gomes de, Lima, Paulo Correa, Batocchio, Antonio, Coelho, Reginaldo Teixeira |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 147p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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