Uma metodologia para a redução de ensaios em planejamentos experimentais na área da usinagem

Abstract

A busca por melhores condições de usinagem requer uma série de estudos, desde as condições de máquina até os parâmetros de corte. Este trabalho tem como objetivo principal a busca por método de redução no número de ensaios para o estudo de variáveis de saída, visto que alguns autores afirmam que se pode reduzir o número de ensaios através do valor da correlação entre os parâmetros de corte. Esses autores afirmam que quanto menor a correlação entre o valor dos parâmetros de um subconjunto reduzido de parâmetros, mais confiáveis são seus resultados. Foi proposto então o desenvolvimento de um algoritmo que buscasse entre todas as combinações possíveis o subconjunto de parâmetros de corte com a menor correlação entre si. Foram testados subconjuntos de tamanhos diferentes, para que se pudesse fazer uma comparação entre a confiabilidade dos resultados em função do tamanho do subconjunto. Com a execução do algoritmo obtiveram-se os subconjuntos e com esses foram desenvolvidas equações de regressão para se calcular a variável de saída em função das combinações de parâmetros de corte. Foram feitos cálculos de correlação entre os valores das variáveis de saída obtidas através de experimento e as calculadas a partir das regressões. Notou-se que é possível a redução do número de ensaios através do método matemático de correlação, porém é necessária uma avaliação do custo e tempo de pesquisa, pois o tempo computacional para encontrar o subconjunto ideal é muito longo.The searching for better conditions of machining requies a lot of studies, since of machine conditions until the cutting parameters. This work have as main objective the researching for a method of reduce the tests number on study of output variables. Some authors affirm that the number of tests can be reduced by the value of the correlation between the cutting parameters. These authors affirm that how lower the correlation between the value of parameters in a reduced subset of parameters, more confiable is your results. So was proposed the development that an algorithm to looking for between all possible combinations the most better subset of cutting parameters with lower correlation each other. Were be tested different size of subsets, that could do a simile between the results reliability in subset size function. With enforcement of algorithm were obtained the subsets and with it was developed a regression equation to calculate the output variable in function of cutting parameters combinations. Was made a correlation calc between the obtained output variables values through of experiment and the calculated by regressions. It was noticed that is possible the reduction of tests numbers by the mathematical method of correlation, however is required a evaluation of cost and research time, because the computation time to find the subset is very long.