Detecção de descontinuidades no processo de soldagem por eletrodo revestido por meio de inteligência computacional.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Cocota Júnior, José Alberto Naves
Orientador(a): Costa, Adilson Rodrigues da, Lima, Milton Sérgio Fernandes de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Eletrodos - soldagem
Instrumentos de medição
Emissão acústica
Testes não-destrutivos
Aprendizado do computador
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/9508
Resumo: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Materiais. Departamento de Engenharia Metalúrgica, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
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Para a execução dos experimentos e otimização de parâmetros do processo, foi desenvolvida uma estação de soldagem robotizada. O sistema de detecção baseia-se em dois sensores – um microfone e um cristal piezoelétrico – que adquirem as emissões acústicas geradas durante a soldagem. Os vetores de características extraídos do conjunto de dados dos sensores são usados para construir os modelos dos classificadores. As abordagens baseadas nos classificadores de Rede Neural Artificial (RNA) e de Máquina de Vetor de Suporte (SVM) são capazes de identificar com alta acurácia as três classes propostas de cordões de solda: cordão de solda normal, e descontinuidades de cratera e de perfuração. Os resultados experimentais ilustram a acurácia do sistema, superior a 83% para cada classe. Uma nova estrutura de máquinas de suporte hierárquico (HSVM) é proposta para viabilizar o uso deste sistema em ambientes industriais. Esta abordagem apresentou 96,6% de acurácia global. Este sistema pode ser aplicado nas indústrias metal-mecânicas.One proposes in this work a new methodology for the detection of discontinuities in the weld bead applied in Shielded Metal Arc Welding (SMAW) processes. A robotized welding station was developed for the execution of the experiments and optimization of process parameters. The detection system is based on two sensors – a microphone and piezoelectric – that acquire acoustic emissions generated during the welding. The feature vectors extracted from the sensor dataset are used to construct classifier models. The approaches based on Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM) classifiers are able to identify with high accuracy the three proposed weld bead classes: desirable weld bead, shrinkage cavity and burn through discontinuities. Experimental results illustrate the system’s accuracy, greater than 83% for each class. A novel Hierarchical Support Vector Machine (HSVM) structure is proposed to make feasible the use of this system in industrial environments. This approach presented 96.6% overall accuracy. This system can be applied in the metal-mechanical industries.Autorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 07/02/2018 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.info:eu-repo/semantics/openAccessEletrodos - soldagemInstrumentos de mediçãoEmissão acústicaTestes não-destrutivosAprendizado do computadorDetecção de descontinuidades no processo de soldagem por eletrodo revestido por meio de inteligência computacional.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFOPinstname:Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)instacron:UFOPORIGINALTESE_DetecçãoDescontinuidadeProcesso1.pdfTESE_DetecçãoDescontinuidadeProcesso1.pdfapplication/pdf17648507http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/9508/6/TESE_Detec%c3%a7%c3%a3oDescontinuidadeProcesso1.pdf4577c0bf3a385ea10f9a6908d3d5db65MD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8924http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/9508/5/license.txt62604f8d955274beb56c80ce1ee5dcaeMD55CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/9508/2/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/9508/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80http://www.repositorio.ufop.br/bitstream/123456789/9508/4/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54123456789/95082020-03-11 09:30:11.868oai:localhost: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ório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufop.br/oai/requestrepositorio@ufop.edu.bropendoar:32332020-03-11T13:30:11Repositório Institucional da UFOP - Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP)false
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