Navegando por Palavras-chave "Engrenagens"

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    Acesso aberto (Open Access)
    Artificial intelligence based topology evaluation for kinematic interference assessment in gear skiving.
    (Universidade Federal de São Paulo, 2024-09-02) Machado, Lucas Martins [UNIFESP]; Reis, Danieli Aparecida Pereira [UNIFESP]; Janßen, Christopher; http://lattes.cnpq.br/7058867464306125; http://lattes.cnpq.br/9415181574115244
    As engrenagens são componentes indispensáveis em várias aplicações industriais, inclusive automotivas, aeroespaciais e robóticas. Para atender à crescente demanda por vários tipos de engrenagens, os fabricantes estão recorrendo ao skiving de engrenagens, um processo de usinagem versátil, devido à sua capacidade de produzir engrenagens retas e helicoidais, externas e internas, tudo em uma única máquina. No entanto, a obtenção da qualidade desejada para as engrenagens é dificultada pela topografia complexa da superfície, caracterizada por perfis de dentes complexos e características microgeometricas. Essas características são essenciais para a otimização da densidade de potência, do padrão de contato e da vida útil à fadiga, que são fatores importantes, especialmente quando se lida com os crescentes requisitos de mobilidade elétrica, como velocidades de rotação e gradientes de torques mais ingrimes. No contexto da Quarta Revolução Industrial, caracterizada pela integração de tecnologias digitais e abordagens orientadas por dados, a Inteligência Artificial (IA) surge como uma solução transformadora. A avaliação da topografia baseada em IA aproveita os algoritmos de aprendizado de máquina para decifrar as características da superfície da engrenagem e reconhecer melhor os padrões de desvio cinemáticos. Este projeto investigou a integração de I.A no processo de mediçoes de fabricadas por skiving, atraves da criação de uma rede neural artificial que foi capaz de predizer com 80% precisão o eixo de desvio cinematico dada uma topografia de um dente com desvios cinemáticos. para criar a I.A 6000 simulações foram configuradas no SPARTApro, para criar os dados de treino, durantes as simulações mudanças foram feitas nos eixos X, Y, Z e suas rotações, da ferramenta e da engrenagem, tais foram feitas atraves do uso de arquivos free kinematic, as mudanças feitas por estes arquivos representam desvio cinematicos. Programas auxiliares foram desensenvolvidos para este trabalho em python para que seja possivel rodar continuamente as simulações e pre processar os dados, o trabalho também usou uma high performance computing cluster dada a quantidade e tempo de simulações, esse trabalho foi feito no laboratorio de maquinas ferramenta e engenharia de produção (WZL) da RWTH Aachen University (RWTH) em colaboração com o Laboratorio de Comportamento Mecanico de Metais (LCMM) da UNIFESP.