Monitorización Inteligente de los Procesos de Corte en la Nanoescala.

En la actualidad una de las claves de los procesos de fabricación es la generación de nuevos conocimientos técnicos y científicos a través del estudio e investigación aplicada del proceso de corte en la micro y nano-escala de aleaciones para aplicaciones aeronáuticas y aeroespaciales y el diseño de un sistema de monitorización inteligente y en red. En este informe se recoge una revisión del estado del arte en los campos y temáticas afines al proceso de corte en la micro y nanoescala, técnicas de inteligencia artificial y monitorización en red de procesos de fabricación. Igualmente se presenta el diseño e implementación de un sistema de monitorización del proceso de corte y la medición de las señales que lo caracterizan

Inteligencia artificial para la predicción y control del acabado superficial en procesos de fresado a alta velocidad

El objetivo principal de esta tesis doctoral es profundizar en el análisis y diseño de un sistema inteligente para la predicción y control del acabado superficial en un proceso de fresado a alta velocidad, basado fundamentalmente en clasificadores Bayesianos, con el prop´osito de desarrollar una metodolog´ıa que facilite el diseño de este tipo de sistemas. El sistema, cuyo propósito es posibilitar la predicción y control de la rugosidad superficial, se compone de un modelo aprendido a partir de datos experimentales con redes Bayesianas, que ayudar´a a comprender los procesos dinámicos involucrados en el mecanizado y las interacciones entre las variables relevantes. Dado que las redes neuronales artificiales son modelos ampliamente utilizados en procesos de corte de materiales, también se incluye un modelo para fresado usándolas, donde se introdujo la geometría y la dureza del material como variables novedosas hasta ahora no estudiadas en este contexto. Por lo tanto, una importante contribución en esta tesis son estos dos modelos para la predicción de la rugosidad superficial, que se comparan con respecto a diferentes aspectos: la influencia de las nuevas variables, los indicadores de evaluación del desempeño, interpretabilidad. Uno de los principales problemas en la modelización con clasificadores Bayesianos es la comprensión de las enormes tablas de probabilidad a posteriori producidas. Introducimos un m´etodo de explicación que genera un conjunto de reglas obtenidas de árboles de decisión. Estos árboles son inducidos a partir de un conjunto de datos simulados generados de las probabilidades a posteriori de la variable clase, calculadas con la red Bayesiana aprendida a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Por último, contribuimos en el campo multiobjetivo en el caso de que algunos de los objetivos no se puedan cuantificar en números reales, sino como funciones en intervalo de valores. Esto ocurre a menudo en aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente las basadas en clasificación supervisada. En concreto, se extienden las ideas de dominancia y frontera de Pareto a esta situación. Su aplicación a los estudios de predicción de la rugosidad superficial en el caso de maximizar al mismo tiempo la sensibilidad y la especificidad del clasificador inducido de la red Bayesiana, y no solo maximizar la tasa de clasificación correcta. Los intervalos de estos dos objetivos provienen de un m´etodo de estimación honesta de ambos objetivos, como e.g. validación cruzada en k rodajas o bootstrap.---ABSTRACT---The main objective of this PhD Thesis is to go more deeply into the analysis and design of an intelligent system for surface roughness prediction and control in the end-milling machining process, based fundamentally on Bayesian network classifiers, with the aim of developing a methodology that makes easier the design of this type of systems. The system, whose purpose is to make possible the surface roughness prediction and control, consists of a model learnt from experimental data with the aid of Bayesian networks, that will help to understand the dynamic processes involved in the machining and the interactions among the relevant variables. Since artificial neural networks are models widely used in material cutting proceses, we include also an end-milling model using them, where the geometry and hardness of the piecework are introduced as novel variables not studied so far within this context. Thus, an important contribution in this thesis is these two models for surface roughness prediction, that are then compared with respecto to different aspects: influence of the new variables, performance evaluation metrics, interpretability. One of the main problems with Bayesian classifier-based modelling is the understanding of the enormous posterior probabilitiy tables produced. We introduce an explanation method that generates a set of rules obtained from decision trees. Such trees are induced from a simulated data set generated from the posterior probabilities of the class variable, calculated with the Bayesian network learned from a training data set. Finally, we contribute in the multi-objective field in the case that some of the objectives cannot be quantified as real numbers but as interval-valued functions. This often occurs in machine learning applications, especially those based on supervised classification. Specifically, the dominance and Pareto front ideas are extended to this setting. Its application to the surface roughness prediction studies the case of maximizing simultaneously the sensitivity and specificity of the induced Bayesian network classifier, rather than only maximizing the correct classification rate. Intervals in these two objectives come from a honest estimation method of both objectives, like e.g. k-fold cross-validation or bootstrap

Investigación Industrial sobre Monitorización Inteligente y en Red de Procesos de Taladrado de Alto Rendimiento de Componentes Aeronáuticos Especiales

Desde hace ya 30 años se investiga y desarrolla intensamente estrategias de monitorización y control de los procesos de fabricación. Se han producido en los laboratorios de investigación resultados muy notables. Sin embargo, su desarrollo industrial y comercialización está siendo, a día de hoy, todavía limitada. Lo peor es que no se vislumbra ningún cambio que nos permita pensar que esta situación actual vaya a cambiar en el próximo futuro. Existen razones muy diversas. En este estudio se revisa el estado del arte y se propone una arquitectura. Se analiza la falta de robustez de los sensores y los algoritmos de monitorización actuales. Las mediciones directas en proceso son casi imposibles debido al ambiente tan hostil en el que desarrolla el mecanizado: presencia de virutas, fluidos, ruidos, vibraciones, entre otros. Las medidas indirectas que recurren, como ya se ha comentado, a modelos mecanísticos o empíricos fallan a menudo debido a las perturbaciones y no linealidades inherentes a los procesos de fabricación. Sin embargo, este estudio ha servido para generar conocimientos científicos técnicos clave y han permitido identificar líneas de actuación futura muy prometedoras. Dos direcciones de investigación muy claras de cara al futuro serán el desarrollo de sistemas de monitorización y control embebidos en los CNC actuales y la utilización de las redes de datos, en especial inalámbricas, en aquellos sistemas que lo permitan. Los sistemas embebidos vuelven a demandar arquitecturas abiertas con nuevos protocolos. Hay que hacer notar aquí que numerosos fabricantes de CNC no disponen aún de sistema CNC con arquitecturas abiertas. La influencia de las redes de comunicación será enorme en el futuro. La localización de los talleres, de las máquinas y de los procesos dejará de tener importancia. La estandarización y flexibilidad serán otros factores importantes sobre todo a la hora de embeber sistemas sensoriales y de control en los CNC actuales y futuros. Finalmente diremos que las comunicaciones inalámbricas tendrán un papel esencial en esas redes, disminuyendo los costes y los tiempos de puesta en operación de estos sistemas de monitorización, control y supervisión de los procesos de alto rendimiento. Los nuevos procesos de alto rendimiento y otros similares suponen un nuevo reto a los que habrá que enfrentarse en el próximo futuro

Arquitectura e inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos: Aplicación a un proceso de microfabricación

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingeniería Informática. Fecha de lectura: 25 de mayo de 201

Evaluación de la integridad superficial del acero AISI-12L14 para maquinaria, sometido a procesos de maquinado

Existe una creciente demanda, en todos los sectores de la economía, por la fabricación de máquinas, equipos y elementos componentes con altas especificaciones técnicas, confiabilidad y desempeño sobresalientes, a precios razonables. La calidad de las superficies de los componentes que se fabrican en materiales metálicos, mediante procesos con arranque de viruta, como el torneado, depende de una adecuada combinación de las variables que gobiernan el proceso. Una manera de calificar las superficies obtenidas, se basa en la caracterización de la rugosidad y en la derivación de patrones que permitan controlar los procesos, soportados en el conocimiento de la influencia de las variables más determinantes. Este trabajo presenta el comportamiento de la rugosidad obtenida en la superficie de un acero AISI 12L14, sometido al proceso de torneado cilíndrico. / Abstract: There is a growing demand in every economical field, to produce components, equipments and machinery with high technical specifications, excellent reliability and performance with reasonable prices. The quality of the surface of metallic components elaborated by chip cutting process like turning, depends on a suitable combination of principal process parameters. A practical way to qualify the surfaces is to characterize roughness and derive standards to process control supported by more influent process variables knowledge. This work present the roughness behavior for a cylindrical turned AISI 12L14 steel.Maestrí

Prediccion de la calidad superficial antes del proceso de maquinado, en fresado a alta velocidad, utilizando maquinas de soporte vectorial

El objetivo principal es establecer una metodología para predecir la calidad superficial antes del proceso de maquinado, en fresado a alta velocidad, utilizando máquinas de soporte vectorial, con el propósito de facilitar herramientas que permitan garantizar el acabado superficial requerido en el proceso de maquinado. A partir de la elaboración de una base de datos con valores experimentales, se desarrolló un modelo para predecir la rugosidad superficial utilizando regresión por vectores soporte. Dado que uno de los propósitos del presente trabajo, es realizar un análisis comparativo entre el modelo de regresión por vectores soporte y el clasificador bayesiano, fue necesario además construir un modelo de predicción de la rugosidad superficial basado en un clasificador bayesiano y clasificar los valores obtenidos con el modelo regresión por vectores soporte. Para la validación de ambos modelos se utilizó el método K- Fold Cross- Validación (validación cruzada). La precisión obtenida con el modelo de regresión por vectores soporte fue del 67.5% y la del Clasificador bayesiano del 58.9%, para el conjunto de 436 muestras tomadas experimentalmente.Magister en Automatización y Contro

Sistema de control de calidad en fresado por escariador a partir de la visión artificial

El control de calidad es una de las áreas más importantes dentro de las empresas, ya que es por medio de este que se verifica que el cliente va a recibir un producto en excelentes condiciones. Teniendo en cuenta lo anterior, en el presente trabajo de grado se encontró la propuesta de un sistema de control de calidad manual, enfocado a industrias que hacen uso de centros de mecanizados para el proceso de acabado en metales. Para el desarrollo de este, se utilizó el procesamiento de imágenes para identificar la rugosidad y reducir productos no conformes en dichas industrias. Este sistema de control de calidad utilizó el código realizado en el trabajo de grado llamado “Sistema de control de calidad por procesamiento de imágenes” realizado por los autores para medir la rugosidad superficial. A partir de los datos recolectados, calibración y modificaciones necesarias se integró dicho código a la máquina EMCO MILL 450 para realizar el monitoreo del proceso.Quality control is one of the most important areas within companies, this area is in charged in verifying that the customer will receive a product in excellent conditions. Considering this, in the present work was found the proposal of a manual quality control system, focused on industries that make use of machining centers for the metal finishing process. For the development of this, the image processing was used to identify the roughness and reduce nonconforming products in these industries. This system of quality control used the code made in the work of degree called "System of control of quality by processing of images" realized by the authors to measure the surface roughness. From the collected data, calibration and necessary modifications this code was integrated to the machine EMCO MILL 450 to carry out the monitoring of the process.Ingeniero (a) IndustrialPregrad

Predicción de fuerzas de corte y topografía superficial para la mejora de fresado de rotores de álabes integrados.

179 p.Los rotores de álabes integrados consisten en discos rotativos con álabes fabricados en una sola pieza, los cuales están siendo cada vez más utilizados en los motores aeronáuticos debido a sus ventajas en cuanto a fiabilidad, reducción del peso, eficiencia y reducción de ruido. Estos componentes plantean uno de los problemas más difíciles desde el punto de vista del mecanizador, ya que se combinan tres factores críticos: 1) el fresado de superficies complejas en 5 ejes continuos, 2) materiales de baja maquinabilidad que generan grandes fuerzas de corte y altas temperaturas durante el mecanizado y, por último, 3) presencia de paredes delgadas y estructuras poco rígidas que son propensas a deformarse o vibrar durante el mecanizado.En este trabajo se define una metodología fiable de diseño y verificación de operaciones de fresado en cinco ejes de IBR-s. En una primera fase experimental de fabricación de geometrías de impeller y blisk, se han estudiado y analizado los diferentes tipos de operaciones de desbaste y acabado, así como lasherramientas de geometría tradicional y las de nuevo diseño. En concreto, existe gran interés enintroducir las nuevas geometrías de fresa de barril en el sector aeronáutico en operaciones desemiacabado y acabado de álabes. El elevado radio de curvatura del contorno permite reducir el númerode pasadas, y por lo tanto el tiempo de mecanizado, sin aumentar el tamaño de la herramienta.Para completar la metodología propuesta se han desarrollado herramientas predictivas de la topografía yrugosidad superficial de la pieza, y de las fuerzas de corte del proceso. Por un lado, se ha validado unmodelo de predicción basado en la substracción de sólidos, para operaciones de fresado periférico confresa cilíndrica considerando la flexión estática de la pared. Por otro lado, se han desarrollado dosmodelos enfocados a las operaciones de cinco ejes con fresas de barril. El primero de ellos permite simular la topografía y rugosidad teniendo en cuenta el runout de la herramienta y la orientación de la fresa. El segundo modelo propuesto predice las fuerzas de corte en mecanizados utilizando fresas de barril, para condiciones de corte estacionarias y en las que no se producen de flexión de pieza o herramienta

Métodos clásicos y de soft-computing en la optimización de procesos complejos: Aplicación a un proceso de fabricación

Tesis doctoral inédita. Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, febrero de 201

Predicción de la rugosidad superficial en texturizados por electroerosión usando redes bayesianas

A model for prediction of parameters that defined roughness surface [Ra] when this texture is produced by Electro Discharge Texturing [EDT] is presented. The non-linearity, instabilities and expensive experimentation in this process, are main causes for use predictive techniques by means of robust and reliable algorithms, for study factors that present characterization hard. Series of experiments were conducted to produce plane surface textures using a modified EDM machine ALIC-1. The data collected in experimental phase were used for trained Bayesian models with Naïve Bayes and Tree Augmented Naïve Bayes [TAN] classifiers. Results show acceptable behavior within the operating range, consistent with the physical phenomena governing EDT process. Find a surface roughness with particular specifications is demonstrated.Se presenta un modelo para la estimación de los parámetros que definen la rugosidad superficial [Ra] cuando se produce con un proceso de texturizado por descarga eléctrica [EDT, Electro Discharge Texturing). La no linealidad, la inestabilidad y los costos de la experimentación en EDT son las principales causas para el uso de técnicas de predicción usando algoritmos robustos y fiables, con el fin de estudiar factores que presentan dificultades en la caracterización. Se realizaron varios experimentos para producir texturas de superficies planas usando una máquina de electroerosión [EDM, Electric Discharge Machining) modificada ALIC-1. Los datos obtenidos en la fase experimental se usaron para entrenar modelos Bayesianos con los clasificadores Naïve Bayes y Naïve Bayes Aumentado a Árbol. Los resultados conseguidos mostraron un comportamiento aceptable dentro del rango operativo, consistente con los fenómenos físicos que rigen el proceso EDT. Se demuestra que es posible encontrar una rugosidad superficial con especificaciones particulares