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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Silva Junior, Carlos Elias da | - |
Autor(es): dc.contributor | Goedtel, Alessandro | - |
Autor(es): dc.creator | Mizuyama, Demerval | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:22:35Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:22:35Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016-01-18 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2016-01-18 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2012-08-23 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1398 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1112174 | - |
Descrição: dc.description | The machine tools are found in various metal and mechanical industries as well as garages. They are operated by three phase induction motors, which are subject to problems related to the applied load on their rotors and disturbances concerning to the quality of electrical supply network. Within the machining process the parameters related to the machine tool, the properties of the workpiece material, geometry and material tool and the process itself, may affect the surface completion of the machined parts. The roughness is considered one of the main indexes of the final product quality in machining processes which may produce changes in the electromagnetic torque on the motor shaft. The purpose of this work is to present a predictor of superficial roughness of parts based on the dynamics of the effective current that feeds the induction motor in the turning process using artificial neural networks to analyze the roughness actions according to the machining conditions employed (speed cutting feed and range of the tool tip). Simulation results are presented and show the performance of the Artificial Neural Network (ANN) proposed several operating situations with imbalances of tensions (between +10% to -10%) and load torque steps (25 steps in 1 1 Nm) with mean relative error (MRE) of 0.0120%. Experimental results depending on the method of (RNA) proposed for various situations power grid: balanced, phase loss and voltage imbalances (overvoltage and undervoltage), show high ability to approximate the behavior of the output variable (roughness Ra) with respect to input values (RMS currents of phases a, B and C). The greatest mean relative error of 0.001754% was observed. | - |
Descrição: dc.description | Fundação Araucária; CNPQ | - |
Descrição: dc.description | As máquinas-ferramentas são encontradas em diversas indústrias do setor metal mecânico e oficinas. Estas são acionadas por motores de indução trifásicos, os quais estão sujeitos a problemas relacionados à carga aplicada em seus eixos bem como aos distúrbios da alimentação de energia elétrica na rede. No processo de usinagem os parâmetros relacionados à máquina ferramenta, às propriedades do material da peça, à geometria e ao material da ferramenta e ao próprio processo em si, podem interferir no acabamento superficial das peças usinadas. A rugosidade é considerada um dos principais índices de qualidade do produto final nos processos de usinagem, podendo apresentar variações com as alterações do conjugado eletromagnético no eixo do motor. A proposta deste trabalho é apresentar um preditor de rugosidade superficial de peças baseado exclusivamente na corrente eficaz que alimenta o motor de indução trifásico num processo de torneamento, utilizando redes neurais artificiais para analisar o comportamento da rugosidade em função das condições de usinagem empregadas. Resultados de simulação são apresentados e mostram o desempenho da Rede Neural Artificial (RNA) proposta para diversas situações de operação com desequilíbrios de tensões (entre +10% à -10%) e degraus de torque de carga (25 degraus de 1 em 1 Nm) com erro relativo médio (ERM) de 0,0120%. Os resultados experimentais conforme o método da (RNA) proposta para diversas situações de alimentação da rede elétrica: equilibrado, falta de fase e desequilíbrios de tensões (sobretensão e subtensão), mostram elevada capacidade em aproximar o comportamento da variável de saída (rugosidade Ra) com relação aos valores de entrada (correntes RMS das fases A, B e C). O maior erro relativo médio verificado foi de 0,001754%. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Direitos: dc.rights | An error occurred on the license name. | - |
Direitos: dc.rights | An error occurred getting the license - uri. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Motores elétricos de indução | - |
Palavras-chave: dc.subject | Usinagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais (Computação) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Superfícies (Tecnologia) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric motors, Induction | - |
Palavras-chave: dc.subject | Machining | - |
Palavras-chave: dc.subject | Neural networks (Computer science) | - |
Palavras-chave: dc.subject | Surfaces (Technology) | - |
Título: dc.title | Aplicação de redes neurais artificiais como preditor de rugosidade em processo de torneamento | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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