Predicción de la Distorsión Inducida por los Procesos de Soldadura en Estructuras de Acero mediante el método de redes neuronales

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Carla Hernández Miranda
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1 1 Predicción de la Distorsión Inducida por los Procesos de Soldadura en Estructuras de Acero mediante el método de redes neuronales Dr. Adan VEGA Universidad Tecnológica de Panamá

2 Contenido 1. Introducción 2. Distorsión inducida por la soldadura Factores o Variables que Influyen en las Deformaciones Técnicas de Prevención de Deformaciones Técnicas de Corrección de Deformaciones 3. Métodos para Predecirla Método Experimental Método termo - elástico Plástico de elementos finitos Modelos de Redes Neuronales Método Elástico de elementos finitos 4. Comentarios finales 2 A. Vega

Técnicas de Prevención de Deformaciones Técnicas de Corrección de Deformaciones 3.

3 Introdución 3

4 Soldadura

5 Distorsión

6 Distorsión

7 Distorsión

8 Distorsión

9 Redes Neuronales Artificiales

10 Redes Neuronales Artificiales Entrada Neurona General p w Ʃ n ƒ a b

11 Objetivos Desarrollar un modelo de red neuronal que permita estudiar y predecir las distorsiones producidas por los procesos de soldadura en estructuras soldadas. Desarrollar un programa computacional de fácil uso para la predicción de distorsiones en estructuras soldadas. Estudiar, por medio del modelo de red neuronal las variables que afectan el proceso e incorporarlas en el análisis de deformaciones en estructuras soldadas. Introducir una nueva herramienta para el análisis de distorsiones producidas por soldadura en estructuras soldadas.

Desarrollar un programa computacional de fácil uso para la predicción de distorsiones en estructuras soldadas.

12 Metodología La primera etapa de este trabajo de tesis consiste en una extensa revisión bibliográfica de las diferentes causas de las distorsiones producida por los procesos de soldadura y cómo se puede predecir estos? Una vez comprendido el problema de estudio, procederemos a desarrollar la herramienta de análisis. Para ello estudiaremos a fondo la teoría detrás de los modelos de redes neuronales y cómo se puede incorporar en el caso de nuestro interés? Para ello utilizaremos el software comercial MATLAB, el cual contiene funciones recomendadas para el desarrollo de modelos de redes neuronales. Una vez desarrollado y entrenado el modelo, para lo que utilizaremos referencias de datos obtenidos por otros autores mediante simulación por elementos finitos y experimentos, procederemos a validarlo. Luego de la validación desarrollaremos un estudio paramétrico para entender y explicar la influencia de las variables que afectan nuestro modelo.

Para ello estudiaremos a fondo la teoría detrás de los modelos de redes neuronales y cómo se puede incorporar en el caso de nuestro interés?

13 Desarrollo del Modelo Modelo Preliminar Extracción de la información Desarrollo de la red Arquitectura Capas Neuronas Entrenamiento Generalización Resultados

14 Modelo Preliminar

15 Velocidad (mm/s) Extracción de la Información Espesor (h) 50mm 30mm 40mm 20mm Q (KJ/mm)

16 Contracción Transversal (mm/mm) Contracción Longitudinal (mm/mm) Extracción de la Información dy/h Regresión dx/h Regresión Calor de entrada (J/mm^3) Calor de entrada (J/mm^3) Contracción Transversal Contracción Longitudinal

015 0.010 0.005 0.000 0.004 0.002 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 Calor de entrada (J/mm^3) 0.

17 Flexión Transversal (rad) Flexión Longitudinal (rad) Extracción de la Información y Regresión x Regresión Calor de Entrada (J/mm^3) Calor de Entrada (J/mm^3) Contracción Transversal Contracción Longitudinal

18 Desarrollo de la red Neuronal Arquitectura Forward Pass Backward Pass Respuesta Deseada (Targets) Entradas (Inputs) Redes Neuronales incluyen conexiones (llamadas pesos) entre neuronas Salida de la Red (output) Comparar Ajuste de los pesos

Redes Neuronales incluyen conexiones (llamadas pesos) entre

19 Cantidad de Capas Entrada Salida Entrada Capa oculta Salida 1ra Capa de pesos (a) (b)

20 Y Cantidad de Neuronas Modelo Físico Respuesta de la red (sobreajuste) X

21 Entrenamiento Levenberg -Marquardt

22 Generalización

23 Vista Preliminar

24 Resultados RNA MSE Validación Correlación E E E E E E

25 Contracción Transversal (mm) Contracción Longitudinal (mm) Resultados 0.08 Respuesta de la red Data de entrenamiento (FEM) Calor Aplicado (J/mm^3) Respuesta de la Red Data de Entrenamiento (FEM) Calor de Entrada (J/mm^3)

26 Flexión Transversal (rad) Flexión Longitudinal (rad) Resultados Respuesta de la Red Data de entrenamiento (FEM) Respuesta de la Red Data de entrenamiento (FEM) Calor Aplicado (J/mm^3) Calor Aplicado (J/mm^3)

27 Validación Condición de Soldadura Caso #1 Caso #2 Caso #3 Caso #4 Caso #5 Caso #6 Voltaje Corriente Velocidad Espesor Calor de Entrada Contracción Transversal Contracción Longitudinal Flexión Transversal Flexión Longitudinal

28 Validación Deformación Inherente Respuesta de la Red Caso #1 Caso #2 Caso #3 dy dx 0y 0x dy dx 0y 0x dy dx 0y 0x % Error Deformación Inherente Respuesta de la Red Caso #4 Caso #5 Caso #6 dy dx 0y 0x dy dx 0y 0x dy dx 0y 0x % Error

29 Aplicación del modelo Programa para la predicción de distorsiones utilizando redes neuronales. Factores secundarios que influyen en la distorsión. Estructuración del programa. Interfaz gráfica del usuario.

30 Factores secundarios que influyen la distorsión debido a soldadura Condiciones de Enfriamiento. Propiedades Mecánicas del material. Propiedades Térmicas. Geometría de la Placa. Distancia del borde del eje a la línea de calentamiento.

31 Estructuración del Programa Inicio Salida de la Red Neuronal Incremento Propiedades Térmicas Propiedades Mecánicas Condición de enfriamiento Distancia de la línea de calentamiento Geometría de la Placa Salida Corregida

32 Interfaz gráfica de usuario

33 33 Comentarios finales A. Vega

34 34 La distorsión Inducida por la soldadura juega un importante rol en el costo y la calidad final de una estructura soldada Existen métodos para corregir y minimizar los efectos del calor en el metal, sin embargo estos no son del todo preciso Es necesario poder predecir durante la etapa de diseño, la distorsión que se producirá durante el proceso de fabricación

35 Muchas Gracias por su Amable Atención Doctor Adan Vega Saenz irector del Laboratorio Especializado en Procesos de Unión y Manufactura (LEPUM) Universidad Tecnológica de Panamá, Ciudad de Panamá adan.vega@utp.ac.pa Phone: (507) /

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