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Aplicación de Fuzzy-AHP y COPRAS en la selección de la mejor alternativa para el maquinado a alta velocidad de estructuras delgadas en aleaciones de aluminio Al 5083

Authors :
Ángel Eugenio Infante Haynes
Ricardo Lorenzo Ávila Rondon
Hiovanis Pantoja
Roberto Pérez Rodríguez
Source :
Revista Tecnológica - ESPOL. 33:109-121
Publication Year :
2021
Publisher :
Escuela Superior Politecnica del Litoral, 2021.

Abstract

En la siguiente investigación se muestra una metodología que combina el método multicriterio COPRAS y el de inteligencia artificial AHP Difuso, que busca mejorar la toma de decisiones dentro de los procesos de planeación en los talleres de maquinado. El primero de los métodos permite determinar el criterio de mayor importancia a cumplir como exigencia en la fabricación; el segundo método, busca la selección de la mejor alternativa, con los valores para el maquinado a alta velocidad que permita fabricar la pieza rectangular de aleación de aluminio 5083. Para el análisis multicriterio los parámetros seleccionados en el proceso de maquinado de piezas de aluminio de estructura delgada son: la rugosidad superficial y la deformación de la pieza. Al aplicar el método Fuzzy-AHP, se determina que el criterio de mayor peso lo constituye la deformación de la pieza en la estructura delgada. Con la evaluación de los criterios, se aplica COPRAS y el resultado del índice de utilidad determina que la alternativa tres es la mejor, por tanto, al implementar los parámetros de entrada: S = 15000 rpm, doc= 0.30 mm, ts= 7.0 mm, F= 9000 m/min, se garantiza la calidad en la superficie y baja deformación de la pieza. Se concluye que la metodología de Fuzzy-AHP y COPRAS resulta una excelente herramienta, con un bajo costo y buena fiabilidad, como solución a aplicar en los talleres de maquinado para mejorar la toma de decisiones en la planeación de procesos.

Details

ISSN :
13903659 and 02571749
Volume :
33
Database :
OpenAIRE
Journal :
Revista Tecnológica - ESPOL
Accession number :
edsair.doi...........9b61ccb6a5a8937d6f1fbc89a9ec46cf
Full Text :
https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.836