2 / Aplicabilidad de la IA para el control de calidad en el proceso de soldadura por fricción-agitación

Esta investigación se centra en el modelado y la caracterización de los resultados del proceso de soldadura por fricción-agitación (FSW) mediante el procesamiento de las señales vibro-acústicas y de temperatura generadas durante su ejecución. Con este fin, se ha desarrollado un modelo predictivo basado en Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) capaz de estimar la calidad de la soldadura con precisión para diferentes configuraciones de unión. Esta característica se fundamenta en una muestra de entrenamiento robusta correspondiente a dos configuraciones de unión, específicamente aluminio-aluminio y aluminio-acero inoxidable, bajo diferentes parámetros de proceso y caracterizadas a partir de las señales de emisiones acústicas y temperatura generadas durante su ejecución. La selección y comprensión de las variables de entrada para el modelo –parámetros del proceso y características generales de la unión– se realizó mediante un análisis con algoritmos del tipo árboles de decisión. Este análisis, junto con la optimización de los hiperparámetros de la SVM fue fundamental para el desarrollo del modelo. Los resultados obtenidos a partir de la comparación de los datos experimentales y los estimados por la SVM, demuestran la fiabilidad del enfoque propuesto, abriendo así un camino hacia el control en línea del proceso FSW a partir de las señales vibro-acústicas y de temperatura, como línea de continuidad para futuras investigaciones.

PERFIL LINKEDIN