http://repositorio.unb.br/handle/10482/53175| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2025_ElinaMylenMonteroPunales_TESE.pdf | 4,1 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Methodology to identify weld stability in the gas metal arc welding process |
| Outros títulos: | Metodologia para identificar a estabilidade da soldagem no processo de arco elétrico com gás de proteção GMAW |
| Autor(es): | Puñales, Elina Mylen Montero |
| Orientador(es): | Alfaro, Sadek Crisóstomo Absi |
| Assunto: | Soldagem GMAW Estabilidade Fusão sensorial |
| Data de publicação: | 19-Nov-2025 |
| Data de defesa: | 27-Jun-2025 |
| Referência: | PUÑALES, Elina Mylen Montero. Methodology to identify weld stability in the gas metal arc welding process. 2025. 116 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. |
| Resumo: | O processo de soldagem a arco com gás e eletrodo metálico (GMAW) é amplamente utilizado na produção industrial devido à sua eficiência e versatilidade. Por isso, grandes esforços são direcionados à seleção dos parâmetros mais adequados para garantir a qualidade da solda. Um dos fatores mais críticos e amplamente estudados que influenciam essa qualidade é a estabilidade do processo. Este trabalho propõe uma metodologia abrangente para a análise de dados de soldagem visando identificar instabilidades e desenvolver um indicador de estabilidade correspondente. A abordagem adotada enfatiza a fusão sensorial, integrando informações provenientes de múltiplas fontes — sinais acústicos, imagens e medições de corrente — captadas durante o processo de soldagem. Diversas configurações de parâmetros foram exploradas para avaliar os três principais modos de transferência metálica. Foi realizada uma análise estatística detalhada, e aplicaram-se técnicas avançadas como processamento de imagens, análise de sinais sonoros e algoritmos de aprendizado de máquina para apoiar a avaliação e classificação da estabilidade do processo |
| Abstract: | The Gas Metal Arc Welding (GMAW) process is widely employed in industrial production due to its efficiency and versatility. As a result, significant efforts are directed toward selecting the most suitable parameters to ensure high weld quality. One of the most critical and extensively studied factors affecting quality is process stability. This research proposes a comprehensive methodology for analyzing welding data to detect instability and develop a corresponding stability indicator. The approach emphasizes sensor fusion, integrating information from multiple sources—including acoustic signals, images, and current measurements—collected during the welding process. Various parameter configurations were explored to evaluate the three primary metal transfer modes. A detailed statistical analysis was conducted, and advanced techniques such as image processing, acoustic signal analysis, and machine learning were employed to support the evaluation and classification of process stability. |
| Unidade Acadêmica: | Faculdade de Tecnologia (FT) Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM) |
| Informações adicionais: | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2025. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos |
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| Agência financiadora: | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). |
| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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