Aplicabilidade de redes neurais treinadas para a predição da força de trefilação [recurso eletrônico]/Diêgo Fernandes da Cruz ; orientador: Pedro Américo Almeida Magalhães Júnior
| Autor: | Cruz, Diêgo Fernandes da |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Magalhães Júnior, Pedro Américo Almeida Orientador, Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica Instituição |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_MINAS Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (PUC MINAS) instacron:PUC_MINS |
| Popis: | Dissertação (Mestrado) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Neste estudo verifica-se a aplicabilidade de redes neurais treinadas para a predição da força de trefilação de barras cilíndricas de cobre. O objetivo geral do trabalho é avaliar a aplicabilidade dos resultados do uso de redes neurais para a determinação da força de trefilação, em comparativo com os resultados de um experimento realizado previamente levando-se em conta o número de passes, o semi-ângulo e a redução de área no processo de trefilação de cobre eletrolítico. Para isso, as redes neurais foram treinadas com diferentes variáveis independentes na camada de entrada, obtidas em diferentes condições experimentais de trefilação, diante de um dispositivo especialmente montado em uma máquina um ensaio universal. Os bons resultados numéricos obtidos nas fases de treinamento e predição das forças de trefilação pelas redes neurais, quando comparados com os valores experimentais, mostraram que esse tipo de inteligência artificial tem condições de ser utilizada em um ambiente de produção de barras cilíndricas de cobre a um baixo custo operacional.Palavras-chave: Trefilação, Redes Neurais, Força de Trefilação, Cobre. In this study investigated the applicability of trained neural networks for the prediction of the drawing force of copper cylindrical bars. The general objective of this work is to evaluate the applicability of the results of the use of neural networks to determine the drawing force, in comparison with the results of a previous experiment, taking into account the number of passes, the semi-angle and the reduction in electrolytic copper drawing process. For this, the neural networks were trained with different independent variables in the input layer, obtained in different experimental conditions of drawing, before a device specially mounted in a machine a universal test. The good numerical results obtained in the training and prediction phases of the drawing forces by the neural networks, when compared with the experimental values, showed that this type of artificial intelligence can be implemented in an environment of production of cylindrical bars of copper to one low operating cost. Keywords: Drawing, Neural Networks, Drawing Force, Copper. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|