Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045

Cárdenas Saavedra, Jeison Felipe

Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045

dc.contributor.advisor	Dueñas, Jonny Ricardo	spa
dc.contributor.author	Cárdenas Saavedra, Jeison Felipe	spa
dc.date.accessioned	2019-11-22T17:20:43Z
dc.date.available	2019-11-22T17:20:43Z
dc.date.created	2019-01-18	spa
dc.description	En este documento se presenta un estudio realizado para obtener la mínima rugosidad en un acero AISI/SAE 1045 después de la operación de fresado en un CNC, teniendo en cuenta los siguientes parámetros tecnológicos: velocidad de corte, velocidad de avance y profundidad de pasada. Se diseñó el experimento con la técnica de Taguchi, empleando un arreglo ortogonal (L27). Mientras que los datos se analizaron con la herramienta estadística ANOVA, además se diseñó una red neuronal artificial (arquitectura 3-4-5-1) para predecir el valor de la rugosidad y este método se comparó con un modelo de regresión lineal múltiple. Con los resultados obtenidos se concluyó que la velocidad del husillo es el parámetro que más afecta el valor final de la rugosidad, seguido de la velocidad de avance, mientras que la profundidad de pasada no tiene incidencia en el valor final de la rugosidad.	spa
dc.description.abstract	This document presents a study carried out to obtain the minimum roughness in an AISI / SAE 1045 steel after the milling operation in a CNC, taking into account the following technological parameters: cutting speed, feed speed and depth of pass. The experiment was designed with the Taguchi technique, using an orthogonal arrangement (L27). While the data was analyzed with the statistical tool ANOVA, an artificial neural network (architecture 3-4-5-1) was also designed to predict the value of the roughness and this method was compared with a multiple linear regression model. With the results obtained it was concluded that the spindle speed is the parameter that most affects the final value of the roughness, followed by the speed of advance, while the depth of pass has no effect on the final value of the roughness.	spa
dc.format.mimetype	pdf	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11349/22378
dc.language.iso	spa	spa
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional	*
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	*
dc.subject	Rugosidad	spa
dc.subject	ANOVA	spa
dc.subject	Velocidad de corte	spa
dc.subject	Velocidad de avance	spa
dc.subject	Profundidad de corte	spa
dc.subject	Diseño de Taguchi	spa
dc.subject	Red neuronal artificial	spa
dc.subject	Regresión lineal múltiple	spa
dc.subject.keyword	Roughness	spa
dc.subject.keyword	ANOVA	spa
dc.subject.keyword	Cutting speed	spa
dc.subject.keyword	Feed speed	spa
dc.subject.keyword	Depth of cut	spa
dc.subject.keyword	Taguchi desing	spa
dc.subject.keyword	Artificial neuronal network	spa
dc.subject.keyword	multiple linear regression	spa
dc.subject.lemb	Ingeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicas	spa
dc.subject.lemb	Acero AISI/SAE 1045	spa
dc.subject.lemb	Acabado de metales	spa
dc.subject.lemb	Mejoramiento de procesos	spa
dc.title	Optimización de los parámetros tecnológicos en el proceso de fresado para obtener la mínima rugosidad en el Acero ASI/SAE 1045	spa
dc.title.titleenglish	Optimization of the technological parameters in the milling process to obtain the minimum roughness in steelASI / SAE 1045	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f	spa
dc.type.degree	Monografía	spa
dc.type.driver	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis	spa