Otimização multiobjetivo por estimadores robustos multivariados

As organizações focam em determinar condições ideais de operação com o intuito de garantir a qualidade de seus processos e serviços, uma vez que os processos industriais podem exibir um elevado grau de variabilidade. Neste contexto, o uso de estimadores robustos torna-se uma alternativa adequada para modelar os dados experimentais; sendo que o termo robusto descreve a capacidade que um estimador tem em superar as influências exercidas pelos valores discrepantes. Encontrar uma combinação de estimadores de centralidade e dispersão que seja capaz de modelar dados suscetíveis à variabilidade é um desafio a ser explorado. Desse modo, este presente trabalho, com o auxílio da Análise de Componentes Principais (ACP), visa à obtenção de respostas transformadas em escores de componentes que explicarão a estrutura de variância-covariância a partir de combinações lineares das varáveis originais. Em consequência, o objetivo geral é o de validar um algoritmo de otimização multiobjetivo baseado no agrupamento de respostas correlacionadas e modeladas por estimadores robustos. Com o auxílio do método da Interseção Normal à Fronteira, é proposta uma otimização multiobjetivo para funções obtidas pelo Erro Quadrático Médio Multivariado (EQMM) que combina técnicas da Metodologia de Superfície de Resposta com a ACP, visando obter soluções Pareto-ótimas. O objeto de estudo definido para a aplicação desta proposta é o processo de torneamento do aço de corte fácil ABNT/SAE 12L14 composto por um arranjo cruzando onde 12 condições de ruído são consideradas para a obtenção da variável de resposta que é a rugosidade superficial (Ra). O resultado ótimo é definido pelo tomador de decisão fuzzy e para provar a eficiência da resposta encontrada, experimentos de confirmação foram realizados. Em um nível de confiança de 95%, o valor ótimo pertence aos intervalos de confiança multivariados apenas para o Modelo B, no qual a mediana e o MAD são considerados e, confirmando assim, qual par de estimadores atinge a solução em um cenário de projeto robusto de parâmetro. Através da pesquisa proposta, o modelo desenvolvido pode ser utilizado em indústrias para determinação de parâmetros de usinagem para obtenção de alta qualidade com consumo mínimo de energia e, consequentemente, máxima produtividade

Modeling and optimization in the ball end milling process

Proces glodanja tvrdih (kaljenih) čelika, vretenastim loptastim glodalima, najčešće se primenjuje u operacijama završne obrade kompleksnih površina. Modelovanje ovog procesa i optimizacija njegovih parametara su veoma važni, kao pomoć za razumevanje samog procesa tako i za rešavanje praktičnih problema. Za modelovanje izlaznih performansi procesa obrade i nalaženje optimalnih vrednosti ulaznih parametara, korišteno je nekoliko klasičnih i prirodom-inspirisanih metoda. Od klasičnih metoda modelovanja i optimizacije, u radu su primenjene: metodologija odzivne površine-RSM, Taguči metoda i Taguči metoda sa sivom relacionom analizom. Korištene prirodom-inspirisane metode modelovanja i optimizacije su: genetski algoritam–GA, sivi vuk optimizer–GWO i nedominantno sortirajući genetski algoritam II–NSGA II. Dobijeni pouzdani matematički modeli izlaznih performansi procesa obrade i optimalni ulazni parametri obrade, potvrđuju opravdanost primene svih navedenih metoda u procesu glodanja vretenastim loptastim glodalima tvrdih (kaljenih) čelika. Posebno treba izdvojiti rezultate dobijene pomoću metode sivi vuk optimizer–GWO. Ova prirodom-inspirisana metoda je potpuno nova metoda i do sada nije bilo literaturnih informacija o mogućnostima njene primene u procesima obrade rezanjem.The ball end milling process of hard (hardened) steel, is usually applied in the finishing operations of machining comlex surfaces. Modeling of this process and optimization of its parameters are very important as an aid to understanding the processes and to solve practical problems. Several classic and nature-inspired methods were used for modeling of the output process performances and finding the optimal values of input parameters. From traditional methods of modeling and optimization Response Surface Methodology-RSM, Taguchi method and Taguchi method with Gray Relational Analysis, and nature-inspired methods of modeling and optimization Genetic Algorithm-GA, Gray Wolf Optimizer-GWO and Nondominant Sorting Genetic Algorithm II- NSGA-II, were applied in the paper. Reliable mathematical models of the output process performances and the optimal input parameters, confirm the validity of the application of these methods in the process of ball end milling hard (hardened) steel. The results obtained by the method of the Gray Wolf Optimizer-GWO should be particulary noted. This nature-inspired method is quite a new method, and so far there was no literature information on the possibilities of its application in the cutting processes