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Aplicando la Red Neuronal BP MIMO y el Monitoreo Basado en la Nube del Comportamiento Térmico para Unidades de Husillo Motorizado de Alta Velocidad

Autores: Knezev, Milos; Cep, Robert; Mejic, Luka; Popovic, Branislav; Antic, Aco; Strbac, Branko; Zivkovic, Aleksandar

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 12

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Entender la relación entre la temperatura y las condiciones de trabajo es crucial para optimizar los procesos de mecanizado y garantizar la precisión dimensional, la calidad del acabado superficial y la longevidad general del husillo. Monitorear y controlar la temperatura del husillo a través de sistemas de refrigeración apropiados y parámetros operativos son esenciales para operaciones de mecanizado eficientes y confiables. Este documento presenta un análisis en profundidad del equilibrio térmico y las características de deformación de una unidad de husillo motorizado de alta velocidad utilizada en herramientas de máquina de rectificado. A través de una serie de experimentos de equilibrio térmico y una meticulosa adquisición de datos, el estudio investiga la influencia matizada de diversas condiciones de trabajo, incluyendo velocidades del husillo, tipos de refrigerantes y tasas de flujo de refrigerante, sobre las temperaturas del husillo y las deformaciones térmicas. Aprovechando el poder de las Redes Neuronales Artificiales (ANN), se desarrollan meticulosamente modelos predictivos para pronosticar con precisión el comportamiento del husillo. Posteriormente, los modelos se transfieren sin problemas a una infraestructura de computación en la nube para garantizar la accesibilidad remota y la escalabilidad, facilitando el monitoreo y pronóstico en tiempo real del rendimiento del husillo. La validez y fiabilidad de los modelos predictivos se evalúan rigurosamente mediante la comparación con datos experimentales, demostrando una excelente concordancia y alta precisión en la predicción del comportamiento térmico del husillo. Además, el estudio subraya el papel crítico de las variables clave de las condiciones de trabajo como predictores precisos de la temperatura del husillo y la deformación térmica, enfatizando su importancia en la optimización de la eficiencia y el rendimiento general del husillo. Este análisis integral ofrece valiosos conocimientos e implicaciones prácticas para mejorar la operación del husillo y avanzar en el campo de las herramientas de máquina de rectificado.

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