APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREDIÇÃO DE PEÇAS RETIFICADAS Carlos Eduardo Dorigatti Cruz , Wallace C. F. de Paula, Paulo Roberto de Aguiar, Eduardo Carlos Bianchi e André Jordan Botaro de Lima
Resumo: Atualmente vários sistemas têm sido testados buscando obter um método aplicável e seguro para automação e controle da retificação. Este trabalho teve por objetivo predizer a rugosidade de peças retificadas de aço ABNT 1020. Sinais de emissão acústica e potência do motor elétrico que aciona o rebolo foram monitorados, e após tratamento estatístico, formaram três conjuntos de dados que serviram como entradas ao treinamento e validação de uma rede neural artificial. A rede com seu sistema lógico matemático interpretava os sinais predizendo a rugosidade da peça. Os resultados advindos das redes neurais foram comparados com os valores de rugosidade medida e mostraram elevada eficiência do sistema comprovando sua aplicabilidade no monitoramento e controle do processo de retificação. Uma comparação entre a eficiência dos três conjuntos de entrada também foi realizada.
|