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La alumna Laura Muñiz Garcia obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
La alumna Laura Muñiz Garcia obtuvo la calificación SOBRESALIENTE CUM LAUDE
- Título de tesis: Development of intelligent deep drawing and bending processes through model-based adaptive process control
Tribunal:
- Presidencia: Javad Hazrati Marangalou (University of Twente)
- Vocalía: Eduardo Garcia Magraner (Ford Motor Company)
- Vocalía: Naiara Ortega Rodríguez (UPV/EHU)
- Vocalía:Eneko Saenz de Argandoña (Mondragon Unibertsitatea)
- Secretaría: Nagore Otegi Martinez (Mondragon Unibertsitatea)
Resumen:
La creciente complejidad de las geometrías y la mejora de las propiedades de los componentes de chapa metálica dan lugar a ventanas de proceso más estrechas, lo que resalta la necesidad de un mejor control del proceso para minimizar las desviaciones y garantizar la producción de piezas de alta calidad. Para que un proceso sea controlable, los indicadores de calidad de las piezas deben ser detectables y medibles. Estos indicadores deben poder modificarse mediante otra variable del proceso, por ejemplo, un actuador. El ajuste del proceso puede realizarse manualmente, utilizando la experiencia del operario, o automáticamente, mediante controladores avanzados y sistemas expertos.
El objetivo principal de esta tesis es desarrollar sistemas de control de procesos basados en metamodelos para aplicaciones de doblado y embutición profunda con el fin de reducir las piezas defectuosas. Por lo tanto, la investigación se divide en dos casos de uso: el proceso de doblado en U para un componente de guía del asiento y el proceso de embutición profunda para el panel interior de la puerta del FORD Kuga.
El caso de uso de doblado en U introduce controladores modernos para regular el ángulo de doblado tras el springback de un componente de riel de asiento fabricado por una empresa TIER1. El componente se fabrica utilizando aceros de alta resistencia DP980 de doble fase laminados en frío o CP980 de fase compleja, en función de la disponibilidad de material. Las fluctuaciones del material provocaron una importante variabilidad en el ángulo de doblado final. Se desarrollaron y validaron en una prensa servomecánica industrial tanto controladores clásicos como controladores avanzados, que combinan un enfoque clásico con un término feedforward basado en un metamodelo.
En el caso de la estampación, se aplicaron dos enfoques. En primer lugar, se desarrolló una optimización multiobjetivo basada en análisis de sensibilidad y metamodelos mediante simulaciones variacionales, abordando las fluctuaciones mecánicas y de fricción. Dado que no era posible medir directamente indicadores de calidad clave como el adelgazamiento o las arrugas, se determinó que la tragada de la pieza era un parámetro observable válido mediante un análisis de correlación. Se definieron objetivos de embutición y variables controlables, y el control se validó con datos de simulación.
En el segundo enfoque, se desarrolló una optimización escalonada basada en análisis de sensibilidad y metamodelos utilizando datos experimentales de una de las líneas de prensa de FORD Almussafes. Los parámetros clave se incorporaron a una optimización basada en un metamodelo tras un preprocesamiento. Extensas pruebas de aprendizaje automático identificaron el mejor ajuste. La embutición, medida en el punto de fallo más representativo, fue la variable observable, mientras que la fuerza del cojín y la altura del calzo fueron variables controlables. Las pruebas de escenarios virtuales arrojaron resultados prometedores y la ventana de proceso se validó con éxito en la línea de prensa.
Esta tesis doctoral aporta conocimientos para controlar los procesos de conformado de chapa metálica, reduciendo las tasas de defectos y optimizando la producción. Destaca la importancia de identificar los efectos de las variables controlables e incontrolables mediante el análisis de sensibilidad, así como de identificar correctamente las variables observables.