REDES NEURAIS NA PREDIÇÃO DA MICRODUREZA NO PROCESSO DE RETIFICAÇÃO Lúcio R. S. Santana, Wallace C. F. de Paula, Paulo R Aguiar , Eduardo Carlos Bianchi e André Jordan Botaro de Lima
Resumo: O objetivo deste trabalho é investigar as relações entre a microdureza da peça com o comportamento dos sinais correspondentes de emissão acústica e força de corte para a retificação plana utilizando as redes neurais artificiais. Dada a atual modernização das técnicas de redes neurais artificiais, esta ferramenta vem a enriquecer o trabalho, pois possibilita um melhor conhecimento das relações existentes entre as variáveis de entrada e de saída, prevendo e interpolando o padrão do comportamento do processo. A partir dos dados coletados em uma retificadora plana, com rebolo de óxido de alumínio e utilizando-se o aço ABNT 1020, implementou-se 3 estruturas de redes neurais, sendo a primeira utilizando-se a profundidade de corte, o sinal de emissão acústica (RMS) e o sinal de potência de corte como entradas; a segunda estrutura utilizou-se, além dos sinais de potência de corte e EA, a profundidade de corte e os parâmetros DPKS e DPO; e a terceira estrutura somente o parâmetro DPO e a profundidade de corte como entrada para as redes neurais artificiais. A partir dos resultados, observou-se que as três estruturas apresentaram bons resultados na predição da microdureza. No entanto, a terceira estrutura apresentou erros menores quando comparada com as outras estruturas.
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