ING. LAURA LÓPEZ REYNA
DIRECTOR DE TESIS:
DR. RUMUALDO SERVIN CASTAÑEDA
Facultad de Metalurgia-UAdeC
RESUMEN
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo aplicar un modelo de RNA para predecir la dureza superficial de dos placas de acero A-36, especificando las rutas de aplicación de soldadura utilizando un programa computacional inteligente.
El modelo matemático para el entrenamiento de la red neuronal fue realizado en el software MATLAB® R2010a, en el cual se utilizaron los datos obtenidos de la aplicación de soldadura con electrodo E6013 de 1/8 a 3 placas de acero A-36. Para la estructura de la red se utilizó como variables de entrada los 81 datos obtenidos de planicidad antes y después de la soldadura y la temperatura; y como variable de salida la dureza.
Posteriormente se utilizó lenguaje de programación C para obtener las rutas de soldado de las nuevas placas. Las placas 4 y 5 fueron del mismo acero, con la misma cantidad de puntos soldados, con la diferencia que se soldaron con un electrodo 1102 de 1/8. En total, las 5 placas fueron entrenadas en la RNA con el fin de obtener un valor de regresión o eficiencia arriba del 90%. Los mejores resultados obtenidos durante el entrenamiento fueron las placas 4 y 5 ya que se obtuvieron valores de regresión, es decir valor de eficiencia del 0.96716 y 0.96617 respectivamente. Con esto se concluyó que las secuencias obtenidas por lenguaje de programación C son las óptimas para evitar el calentamiento excesivo de la placa y así obtener mejores resultados de eficiencia, con lo que nos da una diferencia mínima entre la dureza real y la dureza estimada. Finalmente, se concluyó que las RNA son un modelo de predicción para la dureza superficial analizada en este proyecto, sin embargo, para trabajos posteriores se podría combinas las variables de entrada y salida para obtener otros resultados en la capa de salida como planicidad o temperatura.
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