Una nueva aproximación a la optimización del proceso de WEDM en base a la experimentación y la analítica de cantidades masivas de datos

189 p.El proceso de corte mediante electroerosión por hilo siempre se ha caracterizado por conseguir tolerancias ajustadas en las piezas fabricadas, aun cuando estas contienen geometrías complejas, con cambios bruscos de dirección. Sin embargo, las necesidades cada vez más exigentes requeridas por sectores como el automovilístico o el aeronáutico han potenciado la investigación para la minimización de estos errores. Así, caracterizar y disminuir la vibración y deformación del hilo, el cual provoca las desviaciones en las piezas, sobre todo en los cambios de dirección, ha sido una de las tareas sobre las que más se ha investigado a lo largo de los años, aun cuando todavía no ha sido explicado su comportamiento en su totalidad.Por eso, en este trabajo se presenta, primero, un estudio para la caracterización del error en trayectorias circulares de diferente radio, con el fin de proponer, por un lado, una nueva metodología experimental para la medición directa del wire-lag o retraso del hilo, alejándose de los estudios y modelos teóricos empleados hasta la fecha; y, por otro, dos metodologías diferentes para corregir el error generado en las trayectorias circulares. La primera se trata de una compensación geométrica y, la segunda, del uso de una red neuronal artificial que prediga este error (evitando así la gran batería de ensayos a realizar) y de una técnica de optimización que genere una trayectoria alternativa para minimizar la desviación predicha.Una vez visto el buen resultado del empleo de las redes neuronales en el campo de la precisión, se propone su uso para la detección de eventos durante el proceso de corte. Puesto que estas técnicas tienen una enorme capacidad para manejar y analizar gran cantidad de datos, se utilizan las señales obtenidas del proceso de electroerosión para tal fin. Como ejemplo de aplicación de esta alternativa, se estudia el cambio del comportamiento de las señales de tensión obtenidas en el corte de una pieza con un cambio de espesor.Por otro lado, estas mismas señales de tensión son utilizadas para relacionarlas, junto con otras variables, con el espesor de pieza, de forma que pueda obtenerse una ecuación para identificar el espesor que se está erosionando en cada momento. Un estudio más exhaustivo de los resultados obtenidos permite obtener, a su vez, la antelación con la que puede determinarse una variación en el espesor a cortar.Por tanto, y como resumen de lo planteado en los párrafos anteriores, se puede concluir que el objetivo principal de esta tesis es demostrar la posibilidad de mejorar aspectos concretos del proceso de electroerosión por hilo mediante el uso de técnicas experimentales y de analítica de cantidades masivas de datos como alternativa a los modelos teóricos existentes en la literatura

Unexpected Event Prediction in Wire Electrical Discharge Machining Using Deep Learning Techniques

Theoretical models of manufacturing processes provide a valuable insight into physical phenomena but their application to practical industrial situations is sometimes difficult. In the context of Industry 4.0, artificial intelligence techniques can provide efficient solutions to actual manufacturing problems when big data are available. Within the field of artificial intelligence, the use of deep learning is growing exponentially in solving many problems related to information and communication technologies (ICTs) but it still remains scarce or even rare in the field of manufacturing. In this work, deep learning is used to efficiently predict unexpected events in wire electrical discharge machining (WEDM), an advanced machining process largely used for aerospace components. The occurrence of an unexpected event, namely the change of thickness of the machined part, can be effectively predicted by recognizing hidden patterns from process signals. Based on WEDM experiments, different deep learning architectures were tested. By using a combination of a convolutional layer with gated recurrent units, thickness variation in the machined component could be predicted in 97.4% of cases, at least 2 mm in advance, which is extremely fast, acting before the process has degraded. New possibilities of deep learning for high-performance machine tools must be examined in the near future.The authors gratefully acknowledge the funding support received from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness and the FEDER operation program for funding the project "Scientific models and machine-tool advanced sensing techniques for efficient machining of precision components of Low Pressure Turbines" (DPI2017-82239-P) and UPV/EHU (UFI 11/29). The authors would also like to thank Euskampus and ONA-EDM for their support in this project

Una nueva aproximación a la optimización del proceso de WEDM en base a la experimentación y la analítica de cantidades masivas de datos

189 p.El proceso de corte mediante electroerosión por hilo siempre se ha caracterizado por conseguir tolerancias ajustadas en las piezas fabricadas, aun cuando estas contienen geometrías complejas, con cambios bruscos de dirección. Sin embargo, las necesidades cada vez más exigentes requeridas por sectores como el automovilístico o el aeronáutico han potenciado la investigación para la minimización de estos errores. Así, caracterizar y disminuir la vibración y deformación del hilo, el cual provoca las desviaciones en las piezas, sobre todo en los cambios de dirección, ha sido una de las tareas sobre las que más se ha investigado a lo largo de los años, aun cuando todavía no ha sido explicado su comportamiento en su totalidad.Por eso, en este trabajo se presenta, primero, un estudio para la caracterización del error en trayectorias circulares de diferente radio, con el fin de proponer, por un lado, una nueva metodología experimental para la medición directa del wire-lag o retraso del hilo, alejándose de los estudios y modelos teóricos empleados hasta la fecha; y, por otro, dos metodologías diferentes para corregir el error generado en las trayectorias circulares. La primera se trata de una compensación geométrica y, la segunda, del uso de una red neuronal artificial que prediga este error (evitando así la gran batería de ensayos a realizar) y de una técnica de optimización que genere una trayectoria alternativa para minimizar la desviación predicha.Una vez visto el buen resultado del empleo de las redes neuronales en el campo de la precisión, se propone su uso para la detección de eventos durante el proceso de corte. Puesto que estas técnicas tienen una enorme capacidad para manejar y analizar gran cantidad de datos, se utilizan las señales obtenidas del proceso de electroerosión para tal fin. Como ejemplo de aplicación de esta alternativa, se estudia el cambio del comportamiento de las señales de tensión obtenidas en el corte de una pieza con un cambio de espesor.Por otro lado, estas mismas señales de tensión son utilizadas para relacionarlas, junto con otras variables, con el espesor de pieza, de forma que pueda obtenerse una ecuación para identificar el espesor que se está erosionando en cada momento. Un estudio más exhaustivo de los resultados obtenidos permite obtener, a su vez, la antelación con la que puede determinarse una variación en el espesor a cortar.Por tanto, y como resumen de lo planteado en los párrafos anteriores, se puede concluir que el objetivo principal de esta tesis es demostrar la posibilidad de mejorar aspectos concretos del proceso de electroerosión por hilo mediante el uso de técnicas experimentales y de analítica de cantidades masivas de datos como alternativa a los modelos teóricos existentes en la literatura

Automatic pigmented lesion segmentation through a dermoscopy-guided OCT approach for early diagnosis

Early diagnosis of pigmented lesions, specially melanoma, is an unmet clinical need that would help to improve patient prognosis. Apart from histopathological biopsy, the only gold standard non-invasive imaging technique during diagnosis is dermatoscopy (DD). Over the last years, new medical imaging techniques are being developed and Optical Coherence Tomography (OCT) has demonstrated to be very helpful on dermatology. OCT is non-invasive and provides in-depth structural microscopic information of the skin in real-time. In comparison with other novel techniques, as Reflectance Confocal Microscopy (RCM), the acquisition time is lower and the field-of-view higher. Hence, consolidated diagnosis techniques and novel imaging modalities can be combined to improve decision making during diagnosis and treatment. With actual methods, the delineation of lesion margins directly on OCT images during early stages of the disease is still really challenging and, at the same time, relevant from a prognosis perspective. This work proposes combining DD and OCT images to take advantage of their complementary information. The goal is to guide lesions delineation on OCT images considering the clinical features on DD images. The developed method applies image processing techniques to DD image to automatically segment the lesion; later, and after a calibration procedure, DD and OCT images become coregistered. In a final step the DD segmentation is transferred into the OCT image. Applying advanced image processing techniques and the proposed strategy of lesion delimitation, histopathological characteristics of the segmented lesion can be studied on OCT images afterwards. This proposal can lead to early, real-time and non-invasive diagnosis of pigmented lesions.This work has been developed thanks to the funding of the ECSEL European project ASTONISH (ID.692470) and Basque Country (Spain) ELKARTEK projects MELAMICS (KK-2016-00036) and MELAMICS II (KK-2017/00041). Special thanks to the dermatologists and personnel of the Cruces University Hospital (Cruces, Spain) and the Basurto University Hospital (Bilbao, Spain) for their collaboration on the generation of the annotated database from real patients

Melanoma and nevi subtype histopathological characterization with optical coherence tomography

Background: Melanoma incidence has continued to rise in the latest decades, and the forecast is not optimistic. Non-invasive diagnostic imaging techniques such as optical coherence tomography (OCT) are largely studied; however, there is still no agreement on its use for the diagnosis of melanoma. For dermatologists, the differentiation of non-invasive (junctional nevus, compound nevus, intradermal nevus, and melanoma in-situ) versus invasive (superficial spreading melanoma and nodular melanoma) lesions is the key issue in their daily routine. Methods: This work performs a comparative analysis of OCT images using haematoxylin-eosin (HE) and anatomopathological features identified by a pathologist. Then, optical and textural properties are extracted from OCT images with the aim to identify subtle features that could potentially maximize the usefulness of the imaging technique in the identification of the lesion?s potential invasiveness. Results: Preliminary features reveal differences discriminating melanoma in-situ from superficial spreading melanoma and also between melanoma and nevus subtypes that pose a promising baseline for further research. Conclusions: Answering the final goal of diagnosing non-invasive versus invasive lesions with OCT does not seem feasible in the short term, but the obtained results demonstrate a step forward to achieve this.This work has been funded by the Department of Economic Development, Sustainability and the Environment of the Basque Government (Spain) ELKARTEK projects ONKOTOOLS with grant numbers KK-2020/00069, the Spanish Ministry of Science and Education CERVERA project AI4ES with grant numbers CER-20211030, and by the ECSEL JU European project ASTONISH with the grant number 692470, UC Industrial Doctorate DI14

Una nueva aproximación a la optimización del proceso de WEDM en base a la experimentación y la analítica de cantidades masivas de datos

189 p.El proceso de corte mediante electroerosión por hilo siempre se ha caracterizado por conseguir tolerancias ajustadas en las piezas fabricadas, aun cuando estas contienen geometrías complejas, con cambios bruscos de dirección. Sin embargo, las necesidades cada vez más exigentes requeridas por sectores como el automovilístico o el aeronáutico han potenciado la investigación para la minimización de estos errores. Así, caracterizar y disminuir la vibración y deformación del hilo, el cual provoca las desviaciones en las piezas, sobre todo en los cambios de dirección, ha sido una de las tareas sobre las que más se ha investigado a lo largo de los años, aun cuando todavía no ha sido explicado su comportamiento en su totalidad.Por eso, en este trabajo se presenta, primero, un estudio para la caracterización del error en trayectorias circulares de diferente radio, con el fin de proponer, por un lado, una nueva metodología experimental para la medición directa del wire-lag o retraso del hilo, alejándose de los estudios y modelos teóricos empleados hasta la fecha; y, por otro, dos metodologías diferentes para corregir el error generado en las trayectorias circulares. La primera se trata de una compensación geométrica y, la segunda, del uso de una red neuronal artificial que prediga este error (evitando así la gran batería de ensayos a realizar) y de una técnica de optimización que genere una trayectoria alternativa para minimizar la desviación predicha.Una vez visto el buen resultado del empleo de las redes neuronales en el campo de la precisión, se propone su uso para la detección de eventos durante el proceso de corte. Puesto que estas técnicas tienen una enorme capacidad para manejar y analizar gran cantidad de datos, se utilizan las señales obtenidas del proceso de electroerosión para tal fin. Como ejemplo de aplicación de esta alternativa, se estudia el cambio del comportamiento de las señales de tensión obtenidas en el corte de una pieza con un cambio de espesor.Por otro lado, estas mismas señales de tensión son utilizadas para relacionarlas, junto con otras variables, con el espesor de pieza, de forma que pueda obtenerse una ecuación para identificar el espesor que se está erosionando en cada momento. Un estudio más exhaustivo de los resultados obtenidos permite obtener, a su vez, la antelación con la que puede determinarse una variación en el espesor a cortar.Por tanto, y como resumen de lo planteado en los párrafos anteriores, se puede concluir que el objetivo principal de esta tesis es demostrar la posibilidad de mejorar aspectos concretos del proceso de electroerosión por hilo mediante el uso de técnicas experimentales y de analítica de cantidades masivas de datos como alternativa a los modelos teóricos existentes en la literatura

Harizko elektrohigadura bidezko ebaketa-prozesuko aldagaien azterketa altuera aldakorreko piezak ebakitzeko

Harizko elektrohigadura bidezko ebaketa-prozesua (WEDM) ezinbestekoa da gaur egun, industriak gainazal-akaberen eta dimentsio-perdoien inguruan eskatzen dituen fabri-kazio-eskakizun zorrotzak betetzeko. Prozesuari buruzko ezagutzarekin batera softwarearen ga-rapena integratzen duen ingurune batetik abiatuta, makina adimendunaren funtzionamenduaren helburua lortu ahal izango da; hots, makinak bakarrik, fidagarritasunez eta doitasunik galdu gabe funtzionatzea. Baina, horretarako, arazo larrien konponketak optimizatu behar dira; esate bate-rako, altuera aldakorreko piezak ebakitzeko arazoa. Lan honetan, altuera aldatzen den guneetan ebaketa-prozesuaren aldagairik esanguratsuenen portaera aztertzeko aukera ematen duen indus-tria-sistema bat garatu da. Hau da, aurrea hartu ahal izango zaie arrazoi horrengatik gerta daitez-keen aldaketei, eta, horri esker, haria apurtzea edo prozesuaren harroketa-tasa txikitzea eragin de-zaketen ezegonkortasun-arazoak saihestuko dira; hau da, produktibitateak behera egitea eragotz daiteke.; Wire Electro-discharge Machining process (WEdM) has become essential to achieve the strict manufacturing demands required by industry, such as surface finish or dimen-sional tolerances. The knowledge of the process is the basis to reach the goal of the intelligent ma-chine, this is, to work reliably and without losing precision without human interaction. For exam-ple, the problem of cutting workpieces with variable heights is one of the problems that must be take into account. In this work, an industrial system has been developed to analyze the behavior of most significant variables during the cutting process. That is to say, they can be anticipated for changes that may occur due to this reason, which will prevent the breakdown of the wire or the instability problems that may cause a reduction in the process rate

Effects of FSW Tool Plunge Depth on Properties of an Al-Mg-Si Alloy T-Joint: Thermomechanical Modeling and Experimental Evaluation

One of the main challenging issues in friction stir welding (FSW) of stiffened structures is maximizing skin and flange mixing. Among the various parameters in FSW that can affect the quality of mixing between skin and flange is tool plunge depth (TPD). In this research, the effects of TPD during FSW of an Al-Mg-Si alloy T-joint are investigated. The computational fluid dynamics (CFD) method can help understand TPD effects on FSW of the T-joint structure. For this reason, the CFD method is employed in the simulation of heat generation, heat distribution, material flow, and defect formation during welding processes at various TPD. CFD is a powerful method that can simulate phenomena during the mixing of flange and skin that are hard to assess experimentally. For the evaluation of FSW joints, macrostructure visualization is carried out. Simulation results showed that at higher TPD, more frictional heat is generated and causes the formation of a bigger stir zone. The temperature distribution is antisymmetric to the welding line, and the concentration of heat on the advancing side (AS) is more than the retreating side (RS). Simulation results from viscosity changes and material velocity study on the stir zone indicated that the possibility of the formation of a tunnel defect on the skin–flange interface at the RS is very high. Material flow and defect formation are very sensitive to TPD. Low TPD creates internal defects with incomplete mixing of skin and flange, and high TPD forms surface flash. Higher TPD increases frictional heat and axial force that diminish the mixing of skin and flange in this joint. The optimum TPD was selected due to the best materials flow and final mechanical properties of joints

Impaired Function of Solute Carrier Family 19 Leads to Low Folate Levels and Lipid Droplet Accumulation in Hepatocytes

Low serum folate levels are inversely related to metabolic associated fatty liver disease (MAFLD). The role of the folate transporter gene (SLC19A1) was assessed to clarify its involvement in lipid accumulation during the onset of MAFLD in humans and in liver cells by genomic, transcriptomic, and metabolomic techniques. Genotypes of 3 SNPs in a case-control cohort were initially correlated to clinical and serum MAFLD markers. Subsequently, the expression of 84 key genes in response to the loss of SLC19A1 was evaluated with the aid of an RT2 profiler-array. After shRNA-silencing of SLC19A1 in THLE2 cells, folate and lipid levels were measured by ELISA and staining techniques, respectively. In addition, up to 482 amino acids and lipid metabolites were semi-quantified in SLC19A1-knockdown (KD) cells through ultra-high-performance liquid chromatography coupled with mass spectrometry. SNPs, rs1051266 and rs3788200, were significantly associated with the development of fatty liver for the single-marker allelic test. The minor alleles of these SNPs were associated with a 0.6/−1.67-fold decreased risk of developing MAFLD. When SLC19A1 was KD in THLE2 cells, intracellular folate content was four times lower than in wild-type cells. The lack of functional SLC19A1 provoked significant changes in the regulation of genes associated with lipid droplet accumulation within the cell and the onset of NAFLD. Metabolomic analyses showed a highly altered profile, where most of the species that accumulated in SLC19A1-KD-cells belong to the chemical groups of triacylglycerols, diacylglycerols, polyunsaturated fatty acids, and long chain, highly unsaturated cholesterol esters. In conclusion, the lack of SLC19A1 gene expression in hepatocytes affects the regulation of key genes for normal liver function, reduces intracellular folate levels, and impairs lipid metabolism, which entails lipid droplet accumulation in hepatocytes