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Introducción
En el contexto actual, existe un creciente compromiso a escala global con el desarrollo de sistemas y estrategias de fabricación con un impacto ambiental mínimo, que permita la aplicación de la fabricación sostenible. Los estudios ambientales realizados en el ámbito del consumo energético utilizado en los procesos de fabricación en ingeniería mecánica, evidencian que el 75 % del total de la energía utilizada en este tipo de industria, corresponden a los procesos de corte y conformado de metales [1]. Por lo tanto, la reducción del consumo energético en estos procesos de fabricación no solo beneficia económicamente a los fabricantes, sino que también mejora su impacto ambiental.
Las tecnologías propuestas orientadas al ahorro de energía en el mecanizado se han analizado según dos enfoques fundamentales. El primero, está relacionado con la mejora de la máquina-herramienta, el desarrollo de nuevos dispositivos y nuevos herramentales, el perfeccionamiento de nuevas tecnologías de corte de metales y en la mejora del hardware asociado [2-3]. Este enfoque generalmente se utiliza por los fabricantes de estas máquinas, por el alto costo que presupone su implementación. El segundo enfoque está relacionado con el estudio de la relación existente entre los parámetros del proceso de corte y el consumo de energía, lo que implica la obtención de modelos y métodos de optimización para el ahorro energético [4-5]. Este tipo de análisis es más factible para su aplicación a escala industrial, pues puede ser configurado según las necesidades requeridas.
La vida útil de la herramienta de corte, el desgaste de las herramientas, las fuerzas de corte, entre otros indicadores, son importantes para evaluar la calidad de los procesos de mecanizado por arranque de virutas. Igualmente, estos indicadores tienen una influencia directa en fenómenos físico-químicos relacionados con la fricción, la generación y transmisión de calor, etc., [6]. El consumo energético del proceso de mecanizado está directamente relacionado con parámetros tecnológicos tales como las fuerzas de corte, la rugosidad superficial, los mecanismos de desgaste, la velocidad del husillo, el avance, la velocidad de corte, entre otros. Esta diversidad de factores complejiza de manera determinante la concepción de un modelo analítico adecuado para determinar el consumo de energía [7].
En la revisión bibliográfica se identificaron investigaciones relacionadas con la selección de las condiciones de corte y la consecuente optimización del consumo de energía, específicamente en el torneado del acero AISI 1045. Essel [9] estudió la fuerza de corte resultante, la temperatura de la viruta y el desgaste del flanco, en el torneado en seco del acero AISI 1045 con una herramienta de corte de carburo sin recubrimiento a velocidades moderadas de corte. El desgaste de las herramientas de corte de carburos y de cerámicas, en el mecanizado en seco del acero AISI 1045 fue investigado por Tanaka et al. [10]. Por su parte, Denkena et al. [11] determinaron los cambios en la formación de la viruta, las fuerzas de corte, el consumo de energía del mecanizado y la temperatura de corte, en función del aumento de la velocidad de corte, en el torneado a alta velocidad de acero AISI 1045 con un inserto recubierto. Özel et al. [12] investigaron la influencia de la geometría del inserto sobre las fuerzas de corte y la calidad de la superficie, en el torneado del acero AISI 1045 utilizando una velocidad de corte intermedia.
En la presente década Hernández-González et al. [13] estudiaron el efecto de la tasa de volumen de metal eliminado y la velocidad de corte, en el desgaste de los flancos de dos carburos recubiertos y un inserto de cermet, en el torneado de alta velocidad del acero AISI 1045, pero no contemplaron el consumo energético del mecanizado en su análisis. Xie et al. [14], presentaron un modelo para predecir el consumo de energía específico, que se validó en el torneado del acero AISI 1045 utilizando velocidades de corte convencionales.
La aplicación de técnicas de la Inteligencia Artificial en la modelación de los procesos de maquinado ha mostrado resultados satisfactorios en el último quinquenio. La investigación realizada por Curra et al. [15], permitió obtener un modelo predictivo para la determinación del SEC (Specific Energy Consumption) en el torneado del acero AISI 316L mediante la aplicación de Redes Neuronales Artificiales (RNA). En esta dirección, con el empleo de métodos de aprendizaje automatizado se han desarrollado diversos modelos que incluyen, además, técnicas de regresión y máquinas de vectores soporte para analizar la influencia de los parámetros de corte en la fuerza de corte [16] y el consumo de energía [17] en el torneado del acero AISI 1045.
A partir de estos antecedentes, en la presente investigación se propone un modelo predictivo para la determinación del SEC en el torneado en seco de alta velocidad del acero AISI 1045, basado en una RNA.
Métodos y Materiales
Material de la pieza
En la investigación, se seleccionó el acero al carbono AISI-SAE 1045 como material de trabajo. En la composición química del acero AISI 1045 predomina la estructura perlita-ferrita al 50 %, con un porcentaje de carbono medio. La dureza de las muestras se midió en la sección transversal completa, utilizando cinco muestras que pertenecen a la diagonal de un disco seleccionado al azar, usando un micro probador de dureza Shimadzu, la dureza promedio obtenida fue de 271 HV, y su conversión según la norma ASTM (E140-97), es de 258 HB [18].
Características de los insertos
Se utilizó durante los ensayos experimentales, una herramienta de carburo recubierta (CVD) GC4225-P25, así como una Cermet sin recubrimiento CT5015-P10 para determinar las fuerzas de corte. Todas las herramientas fueron fabricadas por Sandvik y sus características se muestran en la Tabla 1 [18].
Tabla 1 Características de los insertos. Fuente: autores
| Inserto | Recubrimientos | Substratos | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Capa 1 | Capa 2 | Ancho (µm) | W | Ti | Co | Nb | Al2O3 | ||
| CT5015-P10 | - | - | - | 20,68 | 47,2 | 17,71 | 8,71 | 5,7 | |
| GC4225-P25 | Ti(C,N) | Al2O3 | 10 | 94,77 | 2,1 | 3,13 | - | - | |
La geometría seleccionada para los insertos Sandvik fue TMCC 12-04-04-PF. Los insertos se ubicaron en un portaherramientas de referencia Sandvik SCLCR / L2020K12. Los ángulos de las inserciones son: ángulo de posición principal del filo de corte
Máquina herramienta, instrumentos de medición y software
Las piezas se maquinaron en un torno CNC Milltronics de una velocidad máxima de husillo de 3 000 r/min y una potencia de husillo de 9/7,5 kW. Las probetas se utilizaron con un diámetro de 80 mm y una longitud de 300 mm, la relación longitud/diámetro se mantuvo inferior a 10 para evitar vibraciones durante el mecanizado. Las fuerzas de corte se midieron con la ayuda de un dinamómetro piezoeléctrico Kistler (tipo 9257 B) con la tarjeta de adquisición de datos PC16024 (National Instruments). Se utilizó el software LabView para almacenar y analizar los datos. A través de la interfaz, la señal analógica obtenida del dinamómetro se convirtió en señales digitales [13].
El software utilizado para el procesamiento y ajuste de los datos que describen los procesos de corte, fue el asistente matemático MatLab versión 2017b, debido a sus fortalezas como lenguaje de programación de alto nivel con capacidades gráficas y como un entorno interactivo en la construcción y exploración de modelos computacionales.
Modelo de consumo específico de energía de la máquina herramienta
En este proceso de mecanizado por arranque de virutas, se requiere encontrar la dependencia que existe entre las fuerzas de corte y los parámetros del régimen de corte como variables independientes, mediante una red neuronal que represente la relación funcional entre las mismas. Para ello, los autores se apoyan en las siguientes relaciones para la velocidad de corte y el tiempo de duración (expresiones 1 y 2).
Donde
Los valores de estas variables permiten el cálculo del SEC de las máquinas-herramienta. El SEC representa la tasa de la energía consumida al remover 1 cm3 de material y para su obtención, se precisa del cálculo de las potencias de corte y la tasa de remoción de material (MRR, Material Removal Rate) a través de la expresión 3 [15].
Donde
Siendo
Matriz experimental y diseño factorial de la investigación
La investigación experimental se enfocó hacia la determinación de las fuerzas de corte de dos insertos (Cermet CT5015 sin recubrimiento y carburo GC4225 con recubrimiento) en el torneado en seco de alta velocidad del acero AISI 1045, variando la velocidad de corte y el tiempo de maquinado. La profundidad de corte
A partir de la prueba experimental en el torneado de acero AISI 1045, se registraron los parámetros del régimen de corte, constituidos por los valores de velocidad de corte
En correspondencia con la gran variedad de aplicaciones de las RNA, existen varias arquitecturas orientadas al modelado de fenómenos particulares que requieren estimación, clasificación, agrupación y predicción entre otras; en el caso que nos ocupa, se utiliza una red de tipo (PMC, Perceptrón Multicapas) debido a su potencial en el ajuste de funciones. La tabla 2 muestra la matriz del experimento computacional utilizado, a partir de la cual se obtuvieron los valores de las fuerzas de corte.
Tabla 2 Matriz experimental computacional. Fuente: autores
| Inserto | vc (m/min) |
|
Observaciones |
|---|---|---|---|
| CT5015-P10 | 400 | 2,0 | 1 136 |
| 4,0 | 2 442 | ||
| 6,0 | 2 520 | ||
| 8,0 | 1 224 | ||
| 10,0 | 1 234 | ||
| 500 | 1,0 | 727 | |
| 2,0 | 1 265 | ||
| 3,0 | 1 266 | ||
| 4,0 | 640 | ||
| 5,0 | 656 | ||
| 600 | 0.6 | 384 | |
| 1.2 | 737 | ||
| 2,0 | 812 | ||
| 3,0 | 648 | ||
| 4,0 | 666 | ||
| GC4225-P25 | 400 | 2,0 | 1 226 |
| 4,0 | 2 451 | ||
| 6,0 | 2 658 | ||
| 8,0 | 1 267 | ||
| 10,0 | 1 249 | ||
| 500 | 1,0 | 644 | |
| 2,0 | 1 249 | ||
| 3,0 | 1 250 | ||
| 4,0 | 655 | ||
| 5,0 | 646 | ||
| 600 | 0.6 | 442 | |
| 1.2 | 772 | ||
| 2,0 | 765 | ||
| 3,0 | 633 | ||
| 4,0 | 512 |
Resultados y Discusión
Al considerar varios diseños de redes, según las características que se muestran en la Tabla 3 que determinan su rendimiento, en el procesamiento de los datasets de ambos insertos, los mejores resultados fueron obtenidos con arquitecturas similares.
Tabla 3 Alternativas para el diseño de la RNA. Fuente: autores
| Características | Alternativas |
|---|---|
| Número de capas ocultas | [1,2] capa(s) oculta(s) |
| Número de neuronas en la(s) capa(s) oculta(s) | [10,15,20,25] neuronas |
| Funciones de transferencia de las neuronas en la(s) capa(s) oculta(s) | Sigmoide Tangente Hiperbólica, Sigmoide Logarítmica |
| Funciones de transferencia de las neuronas en la capa de salida | Lineal Positiva, Lineal, Exponencial Normalizada |
| Función de rendimiento | Error Cuadrático Medio, Error Absoluto Medio |
| División de la muestra para entrenamiento, validación y prueba | {0.6;0.2;0.2}, {0.7;0.15;0.15}, {0.8;0.1;0.1} |
| Selección de registros para entrenamiento, selección y prueba | Aleatorio, Ordenado |
| Algoritmo de entrenamiento | Retropropagación Levenberg-Marquardt, Gradiente Escalado Conjugado |
En la experimentación computacional se consideraron la mayoría de las combinaciones posibles, en la medida en que se fueron descartando opciones debido al pobre rendimiento que mostraron, a partir de identificar en cada una de éstas, la mejor de 10 redes neuronales obtenidas con las mismas condiciones iniciales. Se decide utilizar una red compuesta por una capa de entrada con cinco neuronas, una capa oculta con 25 neuronas y en la capa de salida tres neuronas, como muestra la Figura 1. En la misma,
Las funciones de transferencia en las neuronas que mostraron mejores resultados fueron la Sigmoide Tangente Hiperbólica en la capa oculta y la función lineal idéntica en la capa de salida. Aunque ambas funciones de rendimiento ofrecen resultados similares, se considera el Error Cuadrático Medio por ser más sensible a la presencia de valores atípicos que pueden aparecer en los valores de fuerza debido al entorno de trabajo.
Los 16357 registros del inserto CT5015-P10 quedaron divididos en la proporción 60 %, 20 % y 20 % para los procesos de entrenamiento, validación y prueba respectivamente; al tener el menor valor del error de aproximación que las otras dos variantes. Con esta división, de igual modo se descartó la selección aleatoria y se consideró la selección ordenada en la cual, por cada cinco registros consecutivos, tres de estos elegidos aleatoriamente se toman para el entrenamiento, otro para la validación y el restante para la prueba. Con dicha estrategia el aprendizaje de la red resultó más efectivo.
En el caso de los 16419 registros del inserto C4225-P25, la proporción que mejor resultó fue 70 %, 15 % y 15 % con una selección ordenada donde, de cada 20 registros consecutivos, se eligen de modo aleatorio 14 para entrenamiento, tres para validación y tres para la prueba. El algoritmo supervisado para entrenar las redes fue la retropropagación Levenberg-Marquardt debido a un mejor rendimiento sobre su contraparte en cuanto a velocidad y adaptabilidad.
A partir de varios entrenamientos de la arquitectura de red seleccionada, la figura 2 muestra el nivel de ajuste de los valores de las componentes de las Fuerzas de Corte Estimadas (FCE), a los valores de las componentes de las Fuerzas de Corte Reales (FCR) o experimentales, mediante el coeficiente de regresión R para cada inserto.
Los valores del SEC calculados a partir de las componentes de las fuerzas de corte se presentan en las Figuras 3 y 4. Los diagramas de cajas en todas las combinaciones de la experimentación, indican el rango de valores del SEC, en los cuales los valores medios se representan por el segmento interior de la caja.
Los bordes superiores e inferiores se corresponden con el primer y el tercer cuartil respectivamente, de los valores obtenidos por los modelos considerados. Además, para cada caso de estudio (dado por una combinación de
Llegados a este punto es importante enfatizar la utilidad práctica de estos modelos en la obtención de la carta tecnológica del ingeniero, de modo que cuente con un instrumento que le apoyará en la toma de decisiones respecto al régimen de corte adecuado, en función de optimizar el uso de los recursos y las tecnologías disponibles en su entorno laboral.
Conclusiones
Se obtuvo la estimación del consumo específico de energía en el torneado de alta velocidad en seco del acero AISI 1045, utilizando una red neuronal perceptrón multicapas. Esta tipología de red permitió establecer las relaciones entre los parámetros del régimen de corte y los índices tecnológicos de mecanizado, a partir de la información generada en la experimentación. Se determinó el comportamiento de las componentes de la fuerza de corte resultante, para calcular las potencias de corte que definen la energía consumida por unidad de volumen; al considerarse como magnitudes para la entrada de los modelos: la velocidad de corte, la duración de la prueba, el tiempo de maquinado, el número de pasadas y la posición de la herramienta de corte sobre la probeta. El modelo seleccionado fue el mejor evaluado según el error cuadrático medio y el coeficiente de regresión R2, reflejando una buena precisión en la aproximación. Los resultados evidenciaron un buen nivel de fiabilidad en la predicción del consumo específico de energía bajo diversas condiciones de mecanizado.
