Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/14621
Título : Modelos basados en Inteligencia Artificial para el análisis y simulación de WPS, PQR Y WPQ de tubería API 5L X70 de transporte de crudo
Autor : Remache Valverde, Nelson Oswaldo
Palabras clave : Soldadura
Programación
Simulación
Fecha de publicación : 1-feb-2016
Editorial : Quito, 2016.
Citación : Remache Valverde, N. O. (2016). Modelos basados en Inteligencia Artificial para el análisis y simulación de WPS, PQR Y WPQ de tubería API 5L X70 de transporte de crudo. 133 hojas. Quito : EPN.
Resumen : The main contribution of this project is modeling the joining system by welding pipeline API 5L X 70 for the SMAW process using Artificial Neural Networks (ANN) according to the API 1104 specification. This model that approximates the welding joint system will allow the oil industry: first finding the domain for parameter values which welding is performed, second determining previously relevant characteristics of the weld through a prediction ANN model, third establishing a tool for welders pre-qualification. The modeling follows a methodology based on the literature reviewed where two RNA models are proposed: ANN1 model allows the mechanical tensile strength prediction while ANN2 model predicts geometrical parameters. These models were performed whit a Multilayer Perceptrón architecture and trained under a supervised learning algorithm called backpropagation. The used data to perform the ANN training and testing were obtained according to a rigorous process. Finally, the ANN1 model was representative of the system where the tensile strength is a determinant characteristic of the weld.
Descripción : La principal contribución de este proyecto es modelar el sistema de unión por soldadura de tubería API 5L X 70 de transporte de crudo por el proceso SMAW usando Redes Neuronales Artificiales (RNA) acorde a la especificación API 1104. Este modelo que aproxime el sistema de unión por soldadura permitirá a la industria del petróleo: 1) encontrar el dominio para los valores de los parámetros con el que se realiza la soldadura, 2) determinar con anterioridad las características relevantes del cordón de soldadura a través de la predicción, 3) constituir una herramienta de precalificación de soldadores. El modelamiento sigue una metodología y de acuerdo a la literatura revisada se plantea dos modelos de RNA: 1) modelo de RNA1 para predecir el parámetro mecánico de resistencia a la tracción, 2) modelo de RNA2 para predecir parámetros geométricos. Estos modelos que se implementaron corresponden a la arquitectura de tipo Perceptrón Multicapa y fueron entrenados bajo un algoritmo de aprendizaje de tipo supervisado denominado Retropropagación. Los datos para el entrenamiento y prueba de la RNA fueron obtenidos acorde a un riguroso proceso. Finalmente, el modelo de RNA1 fue representativo del sistema donde la resistencia a la tracción es una característica determinante de la soldadura.
URI : http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/14621
Aparece en las colecciones: Tesis Mecánica (IM)

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
CD-6792.pdf14,06 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está protegido por copyright original



Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.