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

  1. Martínez Morán, Olegario
  2. López, M.
  3. Martín Pedrosa, Fernando
Revista:
Revista de metalurgia

ISSN: 0034-8570

Año de publicación: 2006

Volumen: 42

Número: 5

Páginas: 345-353

Tipo: Artículo

DOI: 10.3989/REVMETALM.2006.V42.I5.32 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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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).

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Fuente de los datos: Dialnet