Predizione intelligente dei parametri per il processo di piegatura

La scelta dei parametri di processo per il convenzionale processo di piegatura è spesso basata sull’esperienza e regolata attraverso una serie di prove ripetute di piegatura. Il metodo di prova però ha gravemente compromesso l’efficienza e l’aumento dei costi di produzione. Alcuni ricercatori hanno dunque cercato di studiare una metodologia al fine di evitare queste due criticità. È stato dunque utilizzato un modello di previsione intelligente chiamata rete neurale al fine di poter individuare l’ottimo dei parametri in gioco nel processo. I dati ottenuti da calcoli analitici, simulazioni numeriche ed esperimenti servono come campioni di formazione e di addestramento della rete neurale. Con la rete neurale addestrata, la previsione intelligente per i principali parametri di processo tra cui il momento flettente e la potenza necessaria può essere eseguita. I risultati del test mostrano che l’errore relativo medio tra i risultati simulati e sperimentali sono inferiori al 2%, ed i parametri di processo previsti, cioè momento flettente e potenza, possono essere utilizzati direttamente per la produzione evitando così aumento di costi.