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| 9.82 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
In the field of manufacturing, metal stamping and plastic injection are some essential
procedures, such that companies in this sector need to optimize these processes to gain
a competitive advantage. In this sense, this work is part of the On-Surf project, which
aims to develop surface modification processes, which promote advanced solutions within
the transformation industry through surface engineering techniques.
This work proposes the study of techniques based on virtual sensors, to monitor the
temperature of a plastic injection mold in real time. The method makes use of Computer
Aided Engineering (CAE) software to model the injection system, mathematical software
to adjust the process equations, and an algorithm developed in Python that calculates
the value of the soft sensors from the input of one or multiple physical sensors.
The work makes use of case studies of simple metallic surfaces to define the thermal
behavior and associate it with a correlation factor. Then apply the techniques developed
in the geometry of an injection mold.
Through the use of soft sensors, it is possible to obtain more temperature points about
the mold. Such information is extremely important for the predictive maintenance (PdM)
of the machine, since it aims to facilitate the operational parameters decision making,
reducing the probability of failures, both in the manufactured parts and in the physical
sensors themselves, because the technique guarantees the monitoring of the values in real
time.
Na área de manufatura, estampagem e injeção de plástico são alguns procedimentos essenciais, de forma que as empresas do setor precisam otimizar esses processos para ganhar vantagem competitiva. Neste sentido, este trabalho é parte do projeto On-Surf, que visa desenvolver soluções avançadas dentro da indústria de transformação através de técnicas de engenharia de superfícies. Este trabalho propõe o desenvolvimento de sensores virtuais, para monitorar a tem- peratura de um molde de injeção de plástico em tempo real. O método utiliza um software de Engenharia Assistida por Computador (CAE) para modelar o sistema de injeção, um software matemático para ajustar as equações do processo e um algoritmo desenvolvido em Python que infere o valor dos sensores virtuais a partir da entrada de um ou vários sensores físicos. O trabalho faz uso de estudos de caso de superfícies metálicas simples para definir o comportamento termico e associar a um fator de correlação. A seguir aplicam-se essas técnicas desenvolvidas na geometria de um molde de injeção. Com o uso de sensores virtuais, será possível obter mais pontos de temperatura sobre o molde. Tais informações são extremamente importantes para a manutenção preditiva (PdM) da máquina, pois facilita a tomada de decisão dos parâmetros operacionais, re- duzindo a probabilidade de falhas, tanto nas peças fabricadas quanto nos próprios sensores físicos, devido o monitoramento dos valores em tempo real.
Na área de manufatura, estampagem e injeção de plástico são alguns procedimentos essenciais, de forma que as empresas do setor precisam otimizar esses processos para ganhar vantagem competitiva. Neste sentido, este trabalho é parte do projeto On-Surf, que visa desenvolver soluções avançadas dentro da indústria de transformação através de técnicas de engenharia de superfícies. Este trabalho propõe o desenvolvimento de sensores virtuais, para monitorar a tem- peratura de um molde de injeção de plástico em tempo real. O método utiliza um software de Engenharia Assistida por Computador (CAE) para modelar o sistema de injeção, um software matemático para ajustar as equações do processo e um algoritmo desenvolvido em Python que infere o valor dos sensores virtuais a partir da entrada de um ou vários sensores físicos. O trabalho faz uso de estudos de caso de superfícies metálicas simples para definir o comportamento termico e associar a um fator de correlação. A seguir aplicam-se essas técnicas desenvolvidas na geometria de um molde de injeção. Com o uso de sensores virtuais, será possível obter mais pontos de temperatura sobre o molde. Tais informações são extremamente importantes para a manutenção preditiva (PdM) da máquina, pois facilita a tomada de decisão dos parâmetros operacionais, re- duzindo a probabilidade de falhas, tanto nas peças fabricadas quanto nos próprios sensores físicos, devido o monitoramento dos valores em tempo real.
Description
Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR, Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Keywords
Virtual sensor Soft sensor On-Surf CAE simulation Fitting curves White- box modeling Predictive maintenance