Optimización del Subproceso de Trefilado a través de RNA.
DOI:
https://doi.org/10.61582/amgfep23Palabras clave:
MATLAB, automatización, insdustria, procesosResumen
ResumenLas redes neuronales son un tipo de inteligencia artificial que se inspira en el cerebro humano. Están formadas por capas de unidades interconectadas, llamadas neuronas artificiales, que pueden procesar información y aprender de los datos.
En el subproceso de trefilado de la fabricación de cables eléctricos, las redes neuronales se pueden utilizar para controlar el proceso de estirado del alambre de cobre. Esto se hace mediante el uso de sensores para medir la tensión y el diámetro del alambre, y luego utilizando estos datos para ajustar la velocidad del proceso de trefilado. La red neuronal se implementó en MATLAB para el control del proceso de trefilado con su debido entrenamiento. Las redes neuronales también se pueden utilizar para detectar defectos en el alambre de cobre. Esto se hace mediante el uso de cámaras para inspeccionar el alambre y luego utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar cualquier defecto.
El uso de redes neuronales en el subproceso de trefilado de la fabricación de cables eléctricos puede ayudar a mejorar la calidad del producto final y a reducir los costes de producción.
Además, las redes neuronales también se pueden utilizar para optimizar el proceso de trefilado, reduciendo el consumo de energía y aumentando la eficiencia de la producción.
Palabras clave: Trefilado; optimizar; proceso; Matlab
Referencias
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