Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación

Inteligencia computacional embebida para la supervisión de procesos de microfabricación

[Resumen] En este artículo se presenta el desarrollo e implementación de una estrategia de supervisión de un proceso de microfabricación. El método propuesto está basado en técnicas de Inteligencia Artificial, embebidas en una plataforma de tiempo real para la monitorización inteligente de procesos. La contribución se centra fundamentalmente en dos modelos para la estimación en proceso (on-line) de la rugosidad superficial (Ra), a partir de la mínima información sensorial posible. El primero de estos modelos está basado en un algoritmo para el modelado híbrido incremental (HIM), cuyos parámetros óptimos se obtienen a partir de un método estocástico, representado por el temple simulado. El segundo está basado en un algoritmo de agrupamiento borroso generalizado (GFCM), incorporado en un sistema de inferencia de una estructura neuroborrosa. Esta estrategia se embebe en una plataforma para una ejecución en tiempo real y en paralelo junto con el resto de estrategias y métodos. Finalmente, se hace una validación en una plataforma experimental, utilizada como soporte tecnológico, lo cual permite el aprovechamiento mutuo de las experiencias alcanzadas y la mejora de los resultados obtenidos. Este resultado científico y técnico, supone un salto cualitativo importante sin precedentes en la investigación industrial en el campo de la microfabricación.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo del Ministerio de Economía y Competitividad y los fondos FEDER a través del proyecto CONMICRO (DPI2012-35504). Los autores también quisieran agradecer al proyecto “IOSENSE: Flexible FE/BE Sensor Pilot Line for the Internet of Everything project” con referencia PCIN-2015-123, cofinanciado por ECSEL JU y MINECOhttps://doi.org/10.17979/spudc.978849749808

Investigation of Correlation between Image Features of Machined Surface and Surface Roughness

Alternative approach to surface roughness evaluation is mostly based on the analysis of digital images of machined surfaces i.e. on extracting various features from the matrix mathematically representing a digital image. This paper analyses correlation between 23 different digital image features and the surface roughness for two different materials: aluminium and stainless steel. Machined surfaces for both materials were acquired by face milling. Factorial design 6 × 5 × 2 with two replicates was conducted for each material with cutting parameters being varied on various numbers of levels. Based on the correlation coefficients the results showed that the best ranked features regardless of the machined material were the features based on statistic measures

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System modelling of surface topology in ultra-high precision diamond turning of rapidly solidified aluminium grade (RSA 443)

Surface roughness prediction is a crucial stage during product manufacturing since it acts as a quality indicator. This investigative research thesis presents an online surface roughness prediction, based on the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) model during Ultra-High Precision Diamond Turning (UHPDT) of Rapidly Solidified Aluminium (RSA-443) using water and kerosene as coolants. Based on the Taguchi L9 orthogonal array, the cutting parameters (spindle speed, depth of cut and feed rate) are varied at three levels. Acoustic Emission (AE) signals are detected during the UHPDT process using a piezoelectric sensor. Spindle speed, depth of cut, feed rate, AE root mean square, prominent frequency and peak rate are considered as model inputs in this thesis. The experimental results reveal that a better surface finish is obtained using water coolant in comparison to kerosene coolant. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) based comparison between ANFIS and Response Surface Method (RSM) is carried out. In this study, the ANFIS model has a prediction accuracy of 79.42% and 69.40% on water-based and kerosene-based results respectively. The RSM model yields higher prediction accuracies of 98.59% and 95.55% on water-based and kerosene-based results respectively

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System modelling of surface topology in ultra-high precision diamond turning of rapidly solidified aluminium grade (RSA 443)

Surface roughness prediction is a crucial stage during product manufacturing since it acts as a quality indicator. This investigative research thesis presents an online surface roughness prediction, based on the Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) model during Ultra-High Precision Diamond Turning (UHPDT) of Rapidly Solidified Aluminium (RSA-443) using water and kerosene as coolants. Based on the Taguchi L9 orthogonal array, the cutting parameters (spindle speed, depth of cut and feed rate) are varied at three levels. Acoustic Emission (AE) signals are detected during the UHPDT process using a piezoelectric sensor. Spindle speed, depth of cut, feed rate, AE root mean square, prominent frequency and peak rate are considered as model inputs in this thesis. The experimental results reveal that a better surface finish is obtained using water coolant in comparison to kerosene coolant. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) based comparison between ANFIS and Response Surface Method (RSM) is carried out. In this study, the ANFIS model has a prediction accuracy of 79.42% and 69.40% on water-based and kerosene-based results respectively. The RSM model yields higher prediction accuracies of 98.59% and 95.55% on water-based and kerosene-based results respectively

Estudo do micro-corte no acabamento de um biomaterial de difícil usinabilidade

Doutoramento em Engenharia MecânicaA microusinagem está se tornando um processo de usinagem amplamente usado em indústrias ou pesquisas acadêmicas, pois este processo é uma opção para a miniaturização que apresenta bons resultados. Embora o processo de microusinagem apresente grandes vantagens, existem ainda lacunas há serem preenchidas ou o desenvolvimento de novas aplicações, principalmente para área médica. Este estudo investigou o uso do micro-corte com altas velocidades de corte no acabamento da liga de titânio Ti-6Al-7Nb, para fins de aplicações dentárias. A eficiência desse processo foi analisada através da análise da corrosão dos componentes em in vitro testes. Os resultados indicaram que essa técnica pode beneficiar a eficiência dos componentes dentários.The micromachining is becoming a machining process widely used in the industries or academic researchers, because this process is an option to miniaturization that presents good results. In spite of micromachining process presents great advantages, there are still gaps to be filled or discovery of new applications, mainly for the medical applications. This study investigated the use of the micro-cutting with high speed machining in the finishing of the Ti-6Al-7Nb titanium alloy, for purposes of dental applications. The efficiency of this process was analyses through the corrosion analysis of the components in in vitro test. The results of experiments indicated that this technique can benefit for the dental components

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