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Modelo Pre-Proceso de predicción de la Calidad Superficial en Fresado a Alta Velocidad basado en Softcomputing

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dc.contributor.author Flores, Víctor M. es_ES
dc.contributor.author Correa, Maritza es_ES
dc.contributor.author Alique, José R. es_ES
dc.date.accessioned 2020-05-28T17:24:52Z
dc.date.available 2020-05-28T17:24:52Z
dc.date.issued 2011-01-04
dc.identifier.issn 1697-7912
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/144543
dc.description.abstract [EN] The surface quality is one of the most careful elements in the manufacture of parts in various industrial fields such as aeronautics and automotive. Often the surface quality is estimated according to the surface roughness (Ra) and depends largely on the combination of factors in machining. Works that incorporate techniques to the study of Ra Soft computing in-process or post-processing are relatively common in the literature, however, are almost non existent in this study devoted to pre-process, although this can help reduce costs associated the estimate of surface quality, etc.. This paper presents a technique to generate a model Soft computing pre-Ra predictive process based on experimentation with different characteristics of the milling process at high speed. The prediction model is a Bayesian classifier, validated the method with k-fold cross-validation. es_ES
dc.description.abstract [ES] La calidad superficial es uno de los aspectos más cuidados en la fabricación de piezas. Esta calidad se estima frecuentemente en función a la rugosidad superficial. Trabajos que incorporan técnicas de softcomputing al estudio de la rugosidad superficial en-proceso o pos-proceso son relativamente frecuentes en la literatura. Sin embargo, son casi inexistentes los dedicados al estudio de la rugosidad superficial en pre-proceso, pese a que esto puede ayudar a reducir costes asociados al aseguramiento de la calidad superficial en la producción industrial. En este trabajo se presenta una técnica softcomputing para generar un modelo pre-proceso predictivo de la rugosidad superficial basado en experimentación con características diversas del proceso de fresado a alta velocidad. El modelo de predicción es un clasificador Bayesiano, validado con el método k-fold cross-validation y varios valores de mérito, lo que ha permitido verificar la calidad del modelo predictivo respecto a otros modelos basados en técnicas similares. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject High Speed Machining es_ES
dc.subject High Speed milling process es_ES
dc.subject Softcomputing es_ES
dc.subject Bayesians networks es_ES
dc.subject Predictive models es_ES
dc.subject Mecanizado a alta velocidad es_ES
dc.subject Proceso de fresado a alta velocidad es_ES
dc.subject Redes Bayesianas es_ES
dc.subject Modelos predictivos es_ES
dc.title Modelo Pre-Proceso de predicción de la Calidad Superficial en Fresado a Alta Velocidad basado en Softcomputing es_ES
dc.title.alternative A pre-process model for surface finish prediction in high speed milling based on Softcomputing es_ES
dc.type Artículo es_ES
dc.identifier.doi 10.1016/S1697-7912(11)70006-1
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Flores, VM.; Correa, M.; Alique, JR. (2011). Modelo Pre-Proceso de predicción de la Calidad Superficial en Fresado a Alta Velocidad basado en Softcomputing. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 8(1):38-43. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70006-1 es_ES
dc.description.accrualMethod OJS es_ES
dc.relation.publisherversion https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70006-1 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 38 es_ES
dc.description.upvformatpfin 43 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.description.volume 8 es_ES
dc.description.issue 1 es_ES
dc.identifier.eissn 1697-7920
dc.relation.pasarela OJS\8537 es_ES
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dc.relation.references 10.3923/ajsr.2008.256.264 es_ES
dc.relation.references 10.1016/S0736-5845(02)00079-0 es_ES


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