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Tesis

Caracterización del mecanizado de materiales compuestos a partir del análisis de señales de emisión acústica generadas durante el corte

2019



TesistaAugusto BONELLI TORO
Ingeniero de Sonido - Universidad Nacional de Tres de Febrero - Argentina
Magíster en Ciencia y Tecnología de Materiales - Instituto Sabato UNSAM/CNEA - Argentina
DirectorDr. Martín Pedro GÓMEZ.   CNEA, UNSAM - Argentina
Codirector
Ing. Martín Raúl GONZÁLEZ FUSTER.   CNEA, UTN FRH - Argentina
Lugar de realización"Grupo de Ondas Elásticas" y "Departamento Tecnología de Materiales Compuestos" - GDTyPE- GAIyANN - CAC- CNEA - Argentina
Fecha Defensa17/04/2019
JuradoMag. Guido Claudio FERRARI.   UTN - FRD - Argentina
Dr. Juan Ignacio MIEZA.   CNEA, UNSAM - Argentina
Dr. Lucio María Emilio PONZONI.   CNEA, UNTREF - Argentina
CódigoITS/TM 200/19

Título completo

Caracterización del mecanizado de materiales compuestos a partir del análisis de señales de emisión acústica generadas durante el corte

Resumen

El monitoreo de los procesos de mecanizado es de gran relevancia en la industria, por razones técnico económicas asociadas a la manufactura. Particularmente, la industria aeroespacial tiene requerimientos muy exigentes para la fabricación de sus componentes, lo cual exige procesos de mecanizado de altísima precisión, demandando además sistemas de control de altas prestaciones. Una variable fundamental a evaluar en esos casos es la condición de la herramienta, que ser monitorizada de diversas maneras.

El grupo de Ondas Elásticas, CAC, CNEA en el cual se realizó este trabajo, ha abordado esta problemática, estudiando la caracterización de procesos de mecanizado de distintos tipos de materiales, en variadas condiciones, con el método de ensayos no destructivos denominado Emisión Acústica.

En el presente trabajo, se evalúan por este método las variables que intervienen en el mecanizado de una estructura tipo sándwich de uso aeroespacial.

En primer lugar, se estudió la propagación de las ondas en el material generando fuentes simuladas de ondas elásticas monopolares de banda ancha por medio del método de Hsu Nielsen y se analizaron distintas propiedades como la atenuación, la velocidad y la direccionalidad de la propagación. También se estudió el coeficiente de atenuación genuina del material en función de la frecuencia para distintas orientaciones del panel.

Luego, se realizaron ensayos de agujereado y fresado con una máquina de control numérico computarizado (CNC) para encontrar y clasificar etapas características del mecanizado mediante el procesamiento de los parámetros característicos de las señales de Emisión Acústica. Por otro lado, se utilizaron herramientas de agujereado con diferente desgaste para estudiar el impacto sobre el proceso mediante el procesamiento de los parámetros obtenidos. Ambos análisis se realizaron utilizando técnicas de aprendizaje de máquina tales como Análisis por Componentes Principales, Incrustación Estocástica de Vecinos y Mapas Auto-Organizados, logrando la clasificación buscada de las etapas del mecanizado, así como de los diferentes niveles de desgaste de las herramientas. Durante este trabajo se desarrolló y perfeccionó un software de procesamiento de señales con el cual se analizaron las mediciones de Emisión Acústica.

Palabras clave: Emisión Acústica, materiales compuestos, estructura tipo sándwich, aprendizaje de máquina, mecanizado

Complete Title

Implementation of novel coordination polymers for lanthanide and actinide extraction and immobilization

Abstract

The monitoring of the machining processes is of great relevance in the industry, for technical economic reasons associated with manufacturing. In particular, the aerospace industry has very demanding requirements for the construction of its components, which requires very high precision machining processes, demanding high performance control systems. A fundamental variable to evaluate is the condition of the tool, which must be monitored in different ways.

The group of Elastic Waves, CAC, CNEA where this work was carried out, has addressed this problem, studying the characterization of machining processes of different types of materials, in several conditions, with the non-destructive testing method called Acoustic Emission.

In the present work, the variables that intervene in the machining of a sandwich type structure for aerospace use are evaluated by this method.

In first place, the propagation of the waves in the material was studied, generating simulated wideband sources of monopolar elastic waves by means of the Hsu Nielsen method and different properties such as attenuation, velocity and directionality of the propagation were analyzed. The coefficient of genuine attenuation of the material as a function of frequency was also studied for different orientations of the panel.

Then, drilling and milling tests were carried out with a computerized numerical control (CNC) machine to find and classify machining characteristic stages by processing the characteristic parameters of the Acoustic Emission signals. On the other hand, tools with different wear were used to study the impact on the process by processing the parameters obtained. Both analyzes were carried out using machine learning techniques such as Analysis by Main Components, Stochastic Neighbors Embedding and Self-Organized Maps, achieving the desired classification of the machining stages, as well as the different levels of wear of the tools. During this work, a signal processing software was developed and perfected with which the Acoustic Emission measurements were analyzed.

Keywords: Acoustic Emission, composite materials, sandwich structure, machine learning, machining


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