Predicción de la Rugosidad Superficial del Acero cold rolled 1018 a través de la Metodología de Superficie de Respuesta y Redes Neuronales

Authors

  • Lázaro Rico Pérez Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez.
  • Juan J. Díaz N Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez.
  • Francisco J. Estrada O Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.
  • Javier Molina Salazar Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.

Keywords:

Parámetros de corte, Rugosidad superficial, Metodología de superficie de respuesta, Redes neuronales

Abstract

RESUMEN

Se propone la predicción de la rugosidad superficial sobre un acero cold rolled 1018 empleando una herramienta de corte de alta velocidad. Como objetivo secundario, predecir la temperatura de la herramienta de corte y del material de trabajo. Como variables independientes se incluyen tres parámetros de maquinado: la velocidad de corte, tasa de alimentación y profundidad de corte. Los modelos predictivos son obtenidos con el apoyo de la metodología de superficie de respuesta (RSM) y la teoría de redes neuronales (NN).

Palabras claves: Parámetros de corte, Rugosidad superficial, Metodología de superficie de respuesta, Redes neuronales.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Lázaro Rico Pérez, Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez.

Estudiante del doctorado en Ingeniería Industrial. 

 

Juan J. Díaz N, Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez.

Profesor investigado

Francisco J. Estrada O, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.

Profesor investigador. Depto. Ing. Industrial y Manufactura.

Javier Molina Salazar, Universidad Autónoma de Ciudad Juárez.

Profesor investigador. Depto. Ing. Industrial y Manufactura.

References

Benardos PG y Vosniakos GC. 2002. Prediction of surface roughness in CNC face milling using neural networks and Taguchi´s desing of experiments. Robotics and computer integrated manufacturing. 18: 343-354.

Choudhury GB. 2003. Role of temperature and surface finish in predicting tool wear using neural network and design of experiments International journal of machine tools & Manufacture. 43: 675-680.

Hagan MT, Demuth HB, Beale M. 1996. Neural network Design.

Hair JF, et al. 1999. Análisis multivariante. España: Prentice Hall Iberia.

Montgomery DC, 2004. Diseño y análisis de experimentos. México: Limusa Wiley. 427-510.

Özel T, Yigit K. 2004. Predictive modeling of surface roughness and tool wear in hard turning using regression and neural networks.International Journal of Machine Tools & Manufacture Vol. XX: 1–13.

Suresh, PVS, Rao PV, Deshmukh SG. 2002. A Genetic algorithmic approach for optimization of surface roughness prediction models. International Journal of machine tools & Manufacture. 675-680.

Spedding TA, Wang ZQ. 1997 Study on modeling of wire EDM process. Journal of Materials Processing Technology. Vol 69: 18-28.

Sahin Y, Riza MA. 2005. Surface roughness model for machining mild steel with coated carbide tool. Materials and Design. 26: 321-326.

Zuperl U. 2003. Optimization of cutting conditions during cutting by using neural networks. Robotics and Computer Integrated Manufacturing. 19: 189-19

Published

2015-06-17

How to Cite

[1]
L. Rico Pérez, J. J. Díaz N, F. J. Estrada O, and J. Molina Salazar, “Predicción de la Rugosidad Superficial del Acero cold rolled 1018 a través de la Metodología de Superficie de Respuesta y Redes Neuronales”, Cult. Científ. y Tecnol., no. 10, Jun. 2015.

Issue

No. 10 (2): Septiembre – Octubre, 2005. Año 2, No 10

Section

Artículos

License

Todos los contenidos de CULCYT se distribuyen bajo una licencia de uso y distribución “Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional” (CC-BY-NC). Puede consultar desde aquí la versión informativa de la licencia.

Los autores/as que soliciten publicar en esta revista, aceptan los términos siguientes: a) los/las autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra; y b) se permite y recomienda a los/las autores/as agregar enlaces de sus artículos en CULCYT en la página web de su institución o en la personal, debido a que ello puede generar intercambios interesantes y aumentar las citas de su obra publicada.