Mestre

I Seminário da Pós-graduação em Engenharia Elétrica
APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREDIÇÃO DE DIAMEROS
E RUGOSIDADES DURANTE O PROCESSO DE FURAÇÃO
João G. Contrucci
Aluno do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica – Unesp – Bauru
Prof. Dr. Paulo Roberto de Aguiar
Orientador – Depto de Engenharia Elétrica – Unesp – Bauru
RESUMO
O mercado de maneira geral vem exigindo níveis de qualidade cada vez maiores e redução de custos operacionais para que as margens de lucros sejam maximizadas. Dentro desse contexto as indústrias buscam processos mais automáticos e robustos, visando padronização nas operações e redução dos desperdícios. O controle eficaz do processo de fabricação é chave para atender as crescentes exigências do mercado. A utilização de redes neurais artificiais para o controle de processos complexos com inúmeras variáveis é um método que também vem ganhando destaque acadêmico ao longo dos anos. A utilização dessa técnica para determinação do fim de vida de ferramenta entre outras aplicações apresenta resultados significativos. Processos especiais como os furos em estruturas aeronáuticas, são exigidos controles muito rigorosos da qualidade devido aos apertados requisitos de projeto, onde a maior importância está na qualidade da furação ao invés da vida útil da ferramenta.
Dentro desse contexto o trabalho tem por objetivo apresentar um método para predição de diâmetros e rugosidades superficiais de furos realizados durante o processo de furação de ligas aeronáuticas por meio de brocas helicoidais de metal duro. Com a utilização de um sistema multi sensores acoplados a uma fresadora com comando numérico e um dispositivo de fixação, extraíram-se sinais, como potencia do motor elétrico, emissão acústica, vibração e forças de usinagem que alimentaram uma primeira rede neural artificial “feedforward” com
“backpropagation” que tinha a função de estimar a rugosidade superficial do furo e o diâmetro médio recém realizado.