Projeto de experimentos e modelamento matemático do limite de resistência dos arames de aço SAE 9254 temperados e revenidos usados na fabricação de molas automobilísticas

O objetivo deste trabalho foi investigar e modelar matematicamente a influência das variáveis do processo de têmpera e revenimento no limite de resistência à tração de arames de aço trefilado SAE 9254 com diâmetros de 2,00mm e 6,50mm. Para isso, utilizaram-se as ferramentas estatísticas de delineamento de experimentos e de regressão múltipla com aplicação de análise de componentes principais. Os resultados revelaram quais variáveis do processo têm influência significativa na variável resposta. Os modelos matemáticos obtidos pela regressão múltipla predizem com boa precisão a propriedade mecânica limite de resistência à tração.The purpose of this work was to investigate and to model mathematically the influence of the quench hardening and draw tempering process variables on the tensile strength of SAE 9254 drawn steel wires with 2,00 mm and 6,50mm diameter. To this end, the statistical tools of design of experiments and multiple regression with application of principal components analysis were employed. The results revealed the process variables that significantly affect the response variable. The mathematical models obtained by multiple regression were able to predict, with a reasonable accuracy, the mechanical property of the tensile strength.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

Modelagem e otimização por metodologia de superfícies de resposta: um estudo em arames de aço SAE 9254 para molas automobilísticas

O objetivo deste trabalho foi a criação de uma modelagem estatística, capaz de substituir o processo utilizado para a preparação de fornos de têmpera e revenimento, que tradicionalmente é realizada por meio de ajustes feitos a partir de resultados de propriedades mecânicas, ensaiadas em laboratório e exigidas em especificações de clientes. Buscou-se compreender a influência das variáveis de entrada (fatores) nas propriedades mecânicas limite de resistência à tração, dureza e estricção, em arames de aço SAE 9254, para os diâmetros 2,00mm e 6,50mm, utilizados na fabricação de molas de válvula e de embreagem para o seguimento automobilístico. Foram investigadas as principais variáveis de entrada do processo diâmetro, velocidade, temperatura de revenimento e a concentração do meio de têmpera polímero, para isso, utilizou-se as metodologias de Planejamento de Experimentos com Análise em Blocos, Regressão Múltipla e Quadrática, Análise de Variância (ANOVA), Análise de Componentes Principais (Estatística Multivariada), Metodologia de Superfícies de Resposta (RSM) e Controle Estatístico de Processo para a análise residual dos modelos estatísticos. Para otimização dos modelos estatísticos foram utilizados os métodos Desirability, Gradiente Reduzido Generalizado (GRG), Algoritmo Genético (AG) e a Meta-heurística Recozimento Simulado. Os resultados revelaram que todas as variáveis consideradas têm influência significativa e os modelos obtidos foram validados utilizando-se métodos estatísticos adequados. Essa modelagem e sua otimização, se implementada e aplicada corretamente, poderá ocasionar avanços científicos que proporcionariam a automatização deste processo, e consequentemente provocaria impacto significativo no aumento de produtividade e qualidade do produtoThe purpose of this work was the creation of a statistical modeling able to replace the process used to setup of the ovens of the quench hardening and tempering, that is traditionally accomplished through adjustments made based on the results of mechanical properties as tested in laboratory and required in customer specifications. We sought to understand the influence of the input variables (factors) on the mechanical properties tensile strength, yield point and hardness, in SAE 9254 draw steel wires, with diameters 2.00 mm and 6.50 mm, used in the manufacture of valve springs and clutch for automobile tracking. Were investigated the input variables of the process wire diameter, processing speed, tempering temperature and concentration of polymer. We used the methodologies Design of experiments with analysis in blocks, Multiple regression and quadratic regression, Analysis of variance (ANOVA), Principal Components Analysis (multivariate statistical), Response surface methodology and Statistical Process Control for residual analysis of statistical models. For optimization were used Desirability method, Generalized Reduced Gradient (GRG), Genetic Algorithm (AG) and Simulated Annealing. The results revealed that all variables considered have significant influence and models obtained were validated using appropriate statistical methods. This new modeling and its optimization, if properly implemented and enforced, could lead scientific advances which would provide the automation of this process, and consequently cause great impact on increasing productivity and product qualit

Otimização e escolha de modelos probabilísticos no processo de tratamento térmico em arames de aço temperados e revenidos

O objetivo deste artigo foi comparar a eficiência dos métodos de otimização Simplex e Simulação de Monte Carlo e modelar estatisticamente o processo de têmpera e revenimento, em arames de aço trefilados SAE 9254. Os dados foram gerados a partir da aplicação da metodologia Delineamento de Experimentos, com análise em blocos. Os resultados revelaram que todas as variáveis consideradas no estudo têm influência significativa na obtenção das propriedades mecânicas investigadas. A modelagem estatística foi realizada através da aplicação do método de Regressão Linear Múltipla, que permitiu a obtenção de modelos que representam adequadamente o processo. Concluiu-se que a predição dos resultados e otimização das múltiplas respostas simultaneamente possibilitaram boa eficiência no atendimento às especificações requeridas, permitindo que através de simulações de resultados, seja possível atender de forma precisa as necessidades de produção através do ajuste adequado da configuração (setup) do forno de têmpera

Planejamento de experimentos em blocos aplicado às propriedades mecânicas de arames de aço para molas

The purpose of this article is to demonstrate an application of the design of block experiments via analysis and multiple linear regression in the investigation of a steel thermal treatment process with multiple responses. The study aimed to design statistical models to predict the mechanical properties in SAE 9254 draw steel wires, with diameters of 2.00 mm and 6.50 mm, after quench hardening and tempering. For this purpose, process input variables (wire diameter, processing speed, tempering temperature and polymer concentration) were investigated regarding their influence on the material tensile strength, yield point and hardness. The results revealed that the mechanical properties of the steel wire are significantly influenced by the selected variables, and analysis of variance (ANOVA) was employed to validate the design of the statistical models. Multiple linear regression allowed for an appropriate representation of the process, and graphical analysis was found to be very useful in displaying the behavior of the multiple responses.O objetivo deste artigo é mostrar a aplicação das metodologias planejamento de experimentos com análise em blocos e regressão linear múltipla aplicadas ao estudo de um processo de tratamento térmico siderúrgico com múltiplas respostas. Por meio deste estudo buscou-se projetar modelos estatísticos que permitissem prever os resultados das propriedades mecânicas em arames de aço SAE 9254 trefilados, com diâmetros de 2,00 mm e 6,50 mm, após processo de têmpera e revenimento. Para isso foram investigadas as variáveis de entrada do processo (diâmetro, velocidade, temperatura de revenimento e concentração do polímero) e as suas influências sobre o limite de resistência à tração, a estricção e a dureza do material. Os resultados revelaram que todas as variáveis consideradas têm influência significativa na obtenção das propriedades mecânicas e os modelos obtidos foram validados utilizando-se análise de variância (ANOVA). A regressão linear múltipla permitiu representar o processo adequadamente e a análise gráfica possibilitou visualizar o comportamento das múltiplas respostas