Revista de Metalurgia, Vol 42, No 5 (2006)

Redes neuronales artificiales para la predicción de la calidad en soldadura por resistencia por puntos


https://doi.org/10.3989/revmetalm.2006.v42.i5.32

O. Martín
Área de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica. Universidad de Valladolid., España

M. López
Área de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica. Universidad de Valladolid., España

F. Martín
Área de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica. Universidad de Valladolid., España

Resumen


Se propone una red neuronal artificial como herramienta para predecir, a partir de tres parámetros operativos (tiempo de soldadura, intensidad de corriente y tipo de electrodo), si la calidad de una unión soldada por resistencia por puntos alcanza o no un cierto nivel. El entrenamiento de la red neuronal conlleva que la calidad se determine previamente mediante ensayos de tracción en probetas en cruz. El hecho de alcanzar o no el citado nivel de calidad constituye la respuesta objetivo que acompaña a cada entrada de la red neuronal artificial durante su aprendizaje supervisado. El conjunto de datos disponible está formado por pares entrada/salida objetivo y se divide de forma aleatoria en un subconjunto de entrenamiento (para actualizar los valores de los pesos sinápticos) y en un subconjunto de validación (para combatir el fenómeno de overfitting mediante validación cruzada).

Palabras clave


Soldadura por resistencia por puntos;Calidad metalúrgica;Redes neuronales artificiales

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