CIATEQ Unidad Aguascalientes
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Tesis VALIDACIÓN DE DISCO SPENCER, EN EL PROCESO DE FABRICACIÓN DE LOS MOTO-PROTECTORES(CIATEQ, A. C. Centro de Tecnología Avanzada, 2020-11) Saúl Martínez Olivares; Rocío Monserrat Campos GarcíaDesde 1950 el bimetal utilizado en la elaboración de discos Spencer para moto protectores dentro de la empresa Sensata Technologies, ha sido suministrado por un único proveedor el cual contaba con la patente. Hoy en día existe no solo una competencia nacional, sino una competencia global; contar con más de un proveedor da a la empresa acceso a una mayor gama de precios, además de colocarla en una posición menos vulnerable para así garantizar el suministro de nuestros bienes al cliente final, donde la variedad de aplicaciones es muy amplia y podemos resaltar unas de las más importantes consideradas como esenciales en la industria médica, transporte, aire acondicionado y equipos de enfriamiento para tratamientos médicos alimentación y de construcción. En la presente tesis se analiza el proceso de fabricación de los moto protectores a partir de los discos Spencer fabricados con el bimetal en cuestión, en el cual las propiedades metalográficas químicas y mecánicas intervienen en el desempeño final de los moto-protectores, el disco Spencer construido con el bimetal es formado para que la acción mecánica del cambio de estado de cóncavo a convexo sea utilizado para abrir o cerrar el circuito eléctrico, el cambio de estado del disco es llamado SNAP y este se da por los esfuerzos entre la unión de los metales con diferente coeficiente de termo expansión. El análisis de las propiedades físicas químicas y metalográficas nos llevó a profundizar en la cristalografía de los metales puesto que dimensionalmente no se distingue diferencia al analizar el tamaño de grano se distingue que la muestra del nuevo proveedor requiere aumento para mejorar su desempeño y alcanzar el desempeño del proveedor actual. Esto fue basado en investigaciones anteriores donde [17] YICHUN Liu, menciona que el tamaño del grano juega un papel importante en las propiedades de expansión térmica total, lo que proporciona una forma prometedora de lograr una amplia gama de valores de CTE en aleaciones de invar, como veíamos el invar es la aleación de bajo coeficiente de expansión térmica. Gracias a lo cual se logra estabilizar y mejorar el desempeño con el nuevo proveedor y poder calificar un nuevo bi-metal después de más de 69 años.Tesis Control y monitoreo cognitivo basado en máquina de aprendizaje extremo: aplicación a la caracterización y formado de lámina bimetálica para moto-protectores térmicos(CIATEQ, A. C. Centro de Tecnología Avanzada, 2021-02) José Martín Melchor Leal; José Antonio Cantoral CeballosEn los sistemas de control de automatismos Industriales para manufactura existe la necesidad cada vez más frecuente de usar algoritmos avanzados de control que utilicen las técnicas de Machine Learning. Esto debido a los requerimientos de crear nuevos productos de mayor calidad y complejidad con procesos de alto rendimiento. De aquí nace la necesidad de desarrollar un nuevo algoritmo para optimizar los controles de automatismos industriales capaz de aprender, memorizar las mejores soluciones y adaptarse a los cambios en un ambiente industrial real afectado por un sin número de ruidos y variaciones de materias primas. Antes de este trabajo no se había conseguido relacionar los sistemas de control de automatismos industriales con el desarrollo vertiginoso de los sistemas de control robótico cognitivo que usan Machine Learning avanzado, debido principalmente a la velocidad de aprendizaje, esta barrera se salva al crear algoritmos híbridos que utilizan la técnica de máquina de aprendizaje extremo (ELM). El sistema robótico cognitivo tiene un enorme parecido al control de automatismos industriales y ha logrado incorporar las funciones de memoria, reconocimiento automático y resolución de obstáculos; funciones que se pueden adaptar a los procesos industriales. El presente trabajo, explica la creación dos algoritmos híbridos, el AHN-ELM y el PAT-ELM ambos inspirados en el funcionamiento del hipocampo biológico y su implementación basada en ELM. El algoritmo híbrido PAT-ELM se aplica a la caracterización de láminas bimetálicas, y el AHN-ELM en el control de una máquina industrial para el formado de curvatura de lámina bimetálica termostática, ambos usados en la fabricación de moto-protectores eléctricos. Se demuestra que los algoritmos PAT-ELM y AHN-ELM propuestos pueden caracterizar y controlar de forma eficiente procesos de manufactura industrial reales que los sistemas de control tradicionales basados en modelos no logran con el mismo nivel de eficiencia.