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El modelo se basa en una red neuronal empleada para predecir los parámetros del proceso de soldadura a partir de la medición <span class="elsevierStyleItalic">on-line</span> de las señales generadas durante su ejecución. En los ensayos se han soldado chapas de aluminio AA1050 H24 con 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm de espesor, y las señales del proceso de soldadura han sido adquiridas empleando un sistema de adquisición NI USB-9234. Como entradas para el modelo basado en la Red Neuronal Artificial (RNA) se han empleado parámetros de caracterización de las señales a partir de la señal temporal y su descomposición a partir de la aplicación de Transformada Wavelet. Como salidas del modelo se han escogido los parámetros del proceso: velocidad de rotación, avance y diseño de la herramienta. Se ha empleado una red multicapas <span class="elsevierStyleItalic">feed-forward</span>, estudiándose diferentes topologías y algoritmos de entrenamiento. Los resultados obtenidos a partir de la comparación de los datos experimentales y los estimados por la RNA, demuestran la validez del modelo obtenido a partir de las investigaciones, el cual abre la puerta a avances en el control automático de los parámetros del proceso a partir de las señales vibro-acústicas, como línea natural de continuidad para futuras investigaciones.</p>" ] "en" => array:2 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">This paper presents an analysis of the correlation between acoustic emission (AE) signals and the main parameters of friction stir welding (FSW) process, based on artificial neural networks (ANN). The AE signals have been acquired by the data acquisition instrument NI USB-9234, applied during the welding process carried out on plates of 3<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>mm thick of aluminium AA1050 alloy. Statistical and temporal parameters of discomposed EA signals using Wavelet Transform (WT) have been used as input of the ANN, while the outputs of model include the welding parameters: tool rotation speed and travel speed, as well as the tool profile. A multilayer feed-forward ANN has been selected and trained, using different algorithms and network architectures. The parameters provided by the ANN constitute the model and the characterization of the FSW process; finally an analysis of the comparison between the measured and the calculated data is presented, validating the results. 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2024 Noviembre | 5 | 0 | 5 |
2024 Octubre | 23 | 5 | 28 |
2024 Septiembre | 10 | 5 | 15 |
2024 Agosto | 13 | 6 | 19 |
2024 Julio | 26 | 6 | 32 |
2024 Junio | 11 | 11 | 22 |
2024 Mayo | 20 | 6 | 26 |
2024 Abril | 25 | 5 | 30 |
2024 Marzo | 34 | 13 | 47 |
2024 Febrero | 25 | 12 | 37 |
2024 Enero | 8 | 12 | 20 |
2023 Diciembre | 9 | 11 | 20 |
2023 Noviembre | 13 | 4 | 17 |
2023 Octubre | 16 | 10 | 26 |
2023 Septiembre | 10 | 13 | 23 |
2023 Agosto | 12 | 5 | 17 |
2023 Julio | 14 | 13 | 27 |
2023 Junio | 18 | 2 | 20 |
2023 Mayo | 32 | 1 | 33 |
2023 Abril | 53 | 1 | 54 |
2023 Marzo | 28 | 3 | 31 |
2023 Febrero | 28 | 1 | 29 |
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2022 Diciembre | 14 | 7 | 21 |
2022 Noviembre | 16 | 6 | 22 |
2022 Octubre | 11 | 6 | 17 |
2022 Septiembre | 9 | 10 | 19 |
2022 Agosto | 11 | 11 | 22 |
2022 Julio | 13 | 15 | 28 |
2022 Junio | 9 | 10 | 19 |
2022 Mayo | 41 | 5 | 46 |
2022 Abril | 14 | 8 | 22 |
2022 Marzo | 21 | 8 | 29 |
2022 Febrero | 17 | 5 | 22 |
2022 Enero | 25 | 5 | 30 |
2021 Diciembre | 15 | 8 | 23 |
2021 Noviembre | 22 | 9 | 31 |
2021 Octubre | 33 | 16 | 49 |
2021 Septiembre | 39 | 7 | 46 |
2021 Agosto | 26 | 6 | 32 |
2021 Julio | 11 | 6 | 17 |
2021 Junio | 7 | 6 | 13 |
2021 Mayo | 8 | 9 | 17 |
2021 Abril | 13 | 16 | 29 |
2021 Marzo | 8 | 9 | 17 |
2021 Febrero | 7 | 9 | 16 |
2021 Enero | 8 | 8 | 16 |
2020 Diciembre | 10 | 8 | 18 |
2020 Noviembre | 5 | 8 | 13 |
2020 Octubre | 11 | 6 | 17 |
2020 Septiembre | 9 | 6 | 15 |
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2020 Julio | 9 | 8 | 17 |
2020 Junio | 10 | 7 | 17 |
2020 Mayo | 12 | 10 | 22 |
2020 Abril | 2 | 3 | 5 |
2020 Marzo | 3 | 0 | 3 |
2020 Febrero | 4 | 3 | 7 |
2020 Enero | 1 | 4 | 5 |
2019 Diciembre | 6 | 10 | 16 |
2019 Noviembre | 5 | 11 | 16 |
2019 Octubre | 5 | 15 | 20 |
2019 Septiembre | 6 | 8 | 14 |
2019 Agosto | 3 | 5 | 8 |
2019 Julio | 2 | 6 | 8 |
2019 Junio | 6 | 8 | 14 |
2019 Mayo | 49 | 33 | 82 |
2019 Abril | 34 | 11 | 45 |
2019 Marzo | 3 | 3 | 6 |
2019 Febrero | 5 | 9 | 14 |
2019 Enero | 4 | 6 | 10 |
2018 Diciembre | 5 | 6 | 11 |
2018 Noviembre | 10 | 9 | 19 |
2018 Octubre | 12 | 34 | 46 |
2018 Septiembre | 19 | 4 | 23 |
2018 Agosto | 4 | 3 | 7 |
2018 Julio | 2 | 1 | 3 |
2018 Junio | 3 | 3 | 6 |
2018 Mayo | 2 | 13 | 15 |
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2018 Marzo | 5 | 2 | 7 |
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2018 Enero | 5 | 2 | 7 |
2017 Diciembre | 7 | 1 | 8 |
2017 Noviembre | 5 | 2 | 7 |
2017 Octubre | 11 | 3 | 14 |
2017 Septiembre | 6 | 10 | 16 |
2017 Agosto | 4 | 2 | 6 |
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2017 Junio | 12 | 32 | 44 |
2017 Mayo | 11 | 9 | 20 |
2017 Abril | 5 | 14 | 19 |
2017 Marzo | 14 | 40 | 54 |
2017 Febrero | 2 | 6 | 8 |
2017 Enero | 8 | 4 | 12 |
2016 Diciembre | 5 | 8 | 13 |
2016 Noviembre | 18 | 5 | 23 |
2016 Octubre | 18 | 7 | 25 |
2016 Septiembre | 20 | 8 | 28 |
2016 Agosto | 13 | 9 | 22 |
2016 Julio | 13 | 2 | 15 |
2016 Junio | 8 | 6 | 14 |
2016 Mayo | 9 | 5 | 14 |
2016 Abril | 10 | 6 | 16 |
2016 Marzo | 7 | 8 | 15 |
2016 Febrero | 7 | 7 | 14 |
2016 Enero | 9 | 8 | 17 |
2015 Diciembre | 12 | 1 | 13 |
2015 Noviembre | 13 | 6 | 19 |
2015 Octubre | 11 | 7 | 18 |
2015 Septiembre | 33 | 6 | 39 |
2015 Agosto | 27 | 3 | 30 |
2015 Julio | 30 | 11 | 41 |
2015 Junio | 15 | 1 | 16 |
2015 Mayo | 19 | 5 | 24 |
2015 Abril | 6 | 6 | 12 |
2015 Marzo | 11 | 4 | 15 |
2015 Febrero | 4 | 8 | 12 |
2015 Enero | 4 | 4 | 8 |
2014 Diciembre | 3 | 4 | 7 |
2014 Noviembre | 5 | 4 | 9 |
2014 Octubre | 3 | 3 | 6 |
2014 Septiembre | 5 | 4 | 9 |
2014 Agosto | 4 | 3 | 7 |
2014 Julio | 12 | 7 | 19 |
2014 Junio | 15 | 2 | 17 |
2014 Mayo | 16 | 3 | 19 |
2014 Abril | 18 | 10 | 28 |
2014 Marzo | 60 | 30 | 90 |
2014 Febrero | 52 | 21 | 73 |
2014 Enero | 83 | 29 | 112 |
2013 Diciembre | 84 | 32 | 116 |
2013 Noviembre | 72 | 40 | 112 |
2013 Octubre | 75 | 41 | 116 |