https://doi.org/10.37815/rte.v33n2.836

Artículos originales

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

Application of Fuzzy-AHP and COPRAS in the selection of the best
alternative for high speed machining of thin structures in Al 5083 aluminum
alloys

Hiovanis Castillo Pantoja1 https://orcid.org/0000-0003-0091-0904, Ángel Infante Haynes1
https://orcid.org/0000-0002-6462-5339, Roberto Pérez
Rodríguez1 https://orcid.org/0000-0001-5741-5168, Ricardo Lorenzo Ávila Rondón2
https://orcid.org/0000-0001-6730-5789

1Universidad de Holguín. Facultad de Ingeniería,
Holguín, Cuba

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

2Universidad Autónoma de Coahuila. Coahuila, México

[email-masked]

Enviado:         2021/07/05

Aceptado:       2021/09/28

Publicado:      2021/11/30

Resumen

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.

Palabras clave: AHP Difuso, COPRAS, maquinado a alta velocidad,
inteligencia artificial.

Abstract

The following research shows a methodology that combines the
multi-criteria method COPRAS and the artificial intelligence method AHP Fuzzy,
which seeks to improve decision making within the planning processes in
machining shops. The first method allows us to determine the most important
criterion to be fulfilled as a manufacturing requirement; the second method
seeks the selection of the best alternative, with the values for high speed
machining that will allow the manufacturing of the rectangular piece of aluminum
alloy 5083. For the multi-criteria analysis, the parameters selected for the
machining process of thin-structured aluminum parts are: surface roughness and
part deformation. By applying the Fuzzy-AHP method, it is determined that the
most important criterion is the deformation of the part in the thin structure.
With the evaluation of the criteria, COPRAS was applied and the result of the
utility index determined that alternative three is the best, therefore, by
implementing the input parameters: S = 15000 rpm, doc= 0.30 mm, ts= 7.0 mm, F=
9000 m/min, surface quality and low deformation of the part is guaranteed. We
conclude that the Fuzzy-AHP and COPRAS methodology is an excellent tool, with
low cost and good reliability, as a solution to be applied in machine shops to
improve decision making in process planning.

Keywords: COPRAS, AHP Fuzzy, high speed machining,
artificial intelligent.

Introducción

El fresado constituye uno de los procesos tecnológicos con más
utilización en la industria contemporánea y el material de aluminio, por sus
características físico-mecánicas, es el más relevante al construir piezas de
estructura delgada. Es por ello, que ante la competencia productiva se necesita
la introducción de equipamiento tecnológico especial para alcanzar las grandes
metas productivas deseadas; este es el caso del fresado a alta velocidad, que
permite disminuir un número especial de máquinas herramientas. Dentro de este
proceso de fabricación las principales dificultades que se aprecian son
relacionados con: la calidad de rugosidad superficial y las deformaciones en
las piezas. Estas problemáticas están en gran medida relacionadas dentro de la
planeación de procesos con la selección correcta de los parámetros de
maquinado.

En este contexto, para dar solución a esta problemática, los ingenieros
y especialistas buscan nuevos métodos que le proporcionen estrategias; es ahí
donde el avance de la inteligencia artificial le ha abierto un extraordinario
campo. Entre las soluciones más empleadas está la selección óptima de los
parámetros de maquinado, desde el enfoque tradicional, hasta el novedoso y útil
análisis multicriterios.

Para el caso de la fabricación con material de aleaciones de aluminio de
piezas con estructura delgada, los expertos han definidos tres criterios con
una marcada influencia, estos son: la rugosidad superficial en la dirección del
avance, de la dirección transversal y la deformación de la pieza. El valor de
los parámetros al fabricar las piezas puede dar como resultado varias
alternativas, por lo que se define como objetivo, determinar la solución más
óptima con inteligencia artificial: Método Fuzzy-AHP para definir el criterio
de mayor validez y COPRAS para determinar la jerarquía de las soluciones.

En otro orden, (Paker et al., 2018), estudian la relevancia que tienen los
procesos de manufactura y el diseño CAD enfocado en la industria del
automovilismo y logran establecer, a través de métodos analíticos de jerarquía
(AHP), los principales criterios que permitan alcanzar las mejores
modificaciones de los diseños creados en cada uno de los proyectos para luego
realizar su fabricación. (Bhowmik et al., 2019) revisa en los últimos 15 años varios de los
métodos multicriterios para la toma de decisiones (MCDM), en los que se emplea
la optimización de los procesos de manufactura.

Dentro de los autores que han utilizado los modelos de inteligencia
artificial, Fuzzy-AHP están (Vukman et al., 2019), que aplica la lógica
difusa en el fresado de piezas de estructuras delgadas, comprueba parámetros de
corte y su influencia en el performance de la superficie de acabado de las
piezas.  En el conformado de chapas de metal, se tiene en cuenta las
terminaciones de calidad a la hora de obtener las diferentes piezas. (Bhowmik et al., 2019) demuestra con la utilización del método COPRAS
agrupa 4 criterios en su modelo, para mejorar los efectos mecánicos en el
máximo adelgazamiento de las chapas y garantizar la calidad de las
producciones.

En la industria
actual de la fabricación de piezas por procesos de torneado a partir de los centros
de maquinado con CNC, en su investigación (Patil & Kothavale, 2020)
explican la prioridad que se establece a través del análisis jerárquico
(AHP) que parte de cuatro criterios (SS, CNC, XZAS, TS, EES, and MT) como los
más críticos para definir las estrategias correctas, siendo de gran utilidad en
beneficiar los procesos de gestión de mantenimiento de estas máquinas
herramientas. Durante la evolución de los procesos de fabricación modernos los
sistemas de fabricación flexible,  juegan
un importante papel en cada uno de los talleres de maquinado (Patil & Kothavale, 2020) se encargan de presentar una investigación
donde recorren las diferentes técnicas de modelados: matemática, inteligencia
artificial, toma de decisiones a partir del análisis multicriterios y
jerárquicos, redes de Petri y la simulación, resaltando finalmente la
importancia de estos en los procesos de fabricación. (Patil
& Kothavale, 2020) también proponen el framework Fuzzy-AHP y PROMETHEE para en análisis
multicriterio, que busca a partir de 22 soluciones la mejor alternativa que
permita disminuir la reducción de residuos en los procesos de manufactura.
Señalan la utilidad de los métodos MCDM al buscar la mejor alternativa de los
parámetros que garantizan las condiciones óptimas de calidad en la manufactura
de orificios. Como criterios se avalúa (redondes, tamaño y conicidad), tomando
como variables del análisis: el espesor de la pieza de trabajo, perfil de la
herramienta, material y tipo, entre otros. El modelo se ajusta con los métodos
MCDM de ARAS-TOPSIS. A partir de los prácticas tradicionales de maquinado la
sostenibilidad es una temática importante en las empresas de manufactura, y en
esencia en la toma de decisiones  (Patil & Kothavale, 2020) en su investigación proponen una
combinación de dos métodos MCDM: WESPAS-SECA e incorporan, para mejorar el
mismo, la combinación de 2-fuzzy (IT2FSs) en su modelo para optimizar el
análisis de incertidumbre y, de esta forma, realiza una mejor evaluación de las
estrategias sostenibles.  (Sen et al., 2020), en el correcto uso de líquido de refrigeración integración de los
métodos Fuzzy AHP-ARAS. (Jasiulewicz-Kaczmarek et al., 2021), en la selección de estrategias de
mantenimiento, analiza los procesos de fabricación sostenible desde el  punto de vista de la evaluación de los
factores de impacto en los procesos de mantenimiento, se aplica F-AHP para
determinar la jerarquía y pesos relativos y con F-TOPSIS se demuestra su factibilidad
para determinar la mejor solución y seleccionar los factores de mantenimiento
más importantes que tienen un impacto en los procesos de fabricación
sostenibles.

Como se puede
apreciar son varios los trabajos que en su desarrollo, de una manera simple o
combinado, han utilizado análisis jerárquico de proceso y método multicriterio
en la toma de decisiones para los procesos de maquinado. Sin embrago, en la
literatura no se aprecian trabajos referidos a la combinación de análisis de
incertidumbre y multicriterio para el maquinado a alta velocidad en piezas de
estructuras delgadas de aluminio, por lo que resulta una novedad su aplicación.

Materiales
y Métodos

Caso de estudio

Las operaciones de fresado de alta velocidad se realizaron
en Quick Centro de mecanizado Jet AV1612, equipado con HEI-Sistema CNC de
DENHAIN para un control preciso del mecanizado con una velocidad máxima de
husillo de 20.000 rpm y velocidad de alimentación de 25 m / min. Se seleccionó
la pieza de trabajo para el experimento de una aleación de Al 5083 en forma
rectangular con medidas de 140 mm × 70 mm × 5 mm. La pieza de trabajo fue
montada en un accesorio especial aplicando 6 pernos, además sujeta en la cama
de la máquina herramienta. La composición química y las propiedades físicas del
material de la pieza de trabajo son recogidas en la Tabla
1
y Tabla
2
respectivamente.

Tabla 1

Composición Química de la Aleación de
Aluminio 5083

Elemento

% Presente

Si

0.4

Fe

0.4

Cu

0.1

Mn

0.4-1.0

Mg

4.0-4.9

Zn

0.25

Ti

0.15

Cr

0.05-0.25

Al

Balance

Tabla 2

Propiedades Físicas de la Aleación de
Aluminio 5083

Propiedades

Valor

Density

2650 kg/m3

Melting point

570 °C

Modulus of elasticity

72 GPa

Electrical resistivity

0.058 x 10-6
Ω-m

Thermal conductivity

121 W/m-K

Thermal expansion

25 x 10-6 /K

Tabla 3

Propiedades Mecánicas de la Aleación de Aluminio
5083

Temper

H32

0/HIII

Proof stress 0.2 % (MPa)

240

145

Tensile strength

330

300

Shear strength (MPa)

185

175

Elongation A5 (%)

17

23

Hardness Vickers

95

75

Fuzzy AHP

El proceso analítico
jerárquico se ha convertido en una herramienta utilizada para diferentes
investigaciones. Dentro de los métodos de la toma de decisiones Fuzzy AHP ayuda
a establecer de manera cualitativa y cuantitativa las prioridades en vista a
solucionar los diferentes problemas. En su desarrollo se puede determinar las
mínimas acciones de evaluación a los criterios complejos. Sin embargo, a la
hora de analizar las posibilidades de tomar decisiones existen incertidumbres y
se hace difícil establecer valores numéricos al dar las respuestas. AHP se
convierte en un método muy idóneo para que los usuarios se ocupen de la
vaguedad o incertidumbre en la toma de decisiones de los procesos (Mehdi Ajalli, 2017).

FAHP se fundamenta a
partir de una prioridad local con una porción de preferencia que combinado se
genera, lo que se conoce como las prioridades globales. Las prioridades Fuzzy
en el cálculo FAHP se basan en operaciones aritméticas para valores
trapezoidales o triangulares. Sin embargo, a pesar de su alto uso, los críticos
analizan su grado de consistencia, que está dado porque no existe la
articulación específica de reconciliación entre la matriz de comparación y el
empleo de la información, la probabilidad de errores al establecer el nivel de
prioridad y la carencia de un mecanismo para eliminar la inconsistencia de los
datos  (Mehdi Ajalli, 2017). Para la solución del problema de selección de alternativas se emplea el
Método Chang, en el que cada objeto es tomado y se extiende su análisis por
cada meta analizada respectivamente.

La escala
lingüística es empleada para realizar las comparaciones, reflexión de contenido
impreciso debido a la incertidumbre que en ocasiones ocurre a partir de los
criterios individuales o las variaciones en la percepción de los analistas (Kaori Ota, 2008). Para esta investigación se toma la tabla
lingüística para una escala Fuzzy triangular, que aparece en la Tabla
4.

Tabla 4

Escala Lingüística para Nivel de
Importancia en el Grado Fuzzy Triangular

1

Igual

(1,1,1)

3

Moderado

(2,3,4)

5

Fuerte

(4,5,6)

7

Muy Fuerte

(6,7,8)

9

Extremadamente fuerte

(9,9,9)

110

Valores Intermedios

(1,2,3)

(3,4,5)

(5,6,7)

(7,8,9)

Paso 1. El valor
fuzzy sintético extendido con respecto al objeto ith es determinado
por:

(1)

Para establecer , la operación de adición fuzzy del valor de
análisis extendido m por la matriz determinada es realizado por:

(2)

Y para obtener  , por la realización de la operación suma de
fuzzy de   como

(3)

Y   puede
ser calculado por la inversa de la Ecuación 4 como sigue:

(4)

Paso 2. Como  y son dos números triangulares fuzzy, la mínima
posibilidad de es definico como:

(5)

Y puede ser expresado de la forma siguiente:

(6)

Donde d, como se muestra en la Figura
1, es la ordenada del punto de intersección alto
D, entre µm1y µm2. Para comparar   y ,
se necesita de los dos valores
V(M1≥M2) y V(M2≥M1).

Figura 1

Intersección entre M1 y M2

Paso 3. La mínima posibilidad para el número
convexo fuzzy es mayor que fuzzy convexo k, Mi (i=1, 2, … k) los valores pueden
ser definidos por:

V(M)
(7)

Se asume que d’ (Ai) = min (Si
≥Sk) f ó k=1,2,…n; k≠i, entonces el peso del vector se
obtiene por:

W´=(d´(A1), d´ (A´2…,d´(An))T                                        (8)

Donde Ai
(i=1,2,…n) son n elementos.

Paso 4.
Normalización, los vectores de pesos normalizados son:

W = (d(A1), d(A2), d(An))T
(9)

Donde W es un
número no fuzzy.

COPRAS (COmplex PRoportional ASessment)

El método COPRAS (Turskis, 2008),
selecciona las mejores alternativas de decisión considerando las soluciones
ideales y las peores-ideales, en una clasificación y evaluación paso a paso de
las alternativas en términos de su importancia y grado de utilidad. El
algoritmo del método COPRAS consta de los siguientes pasos:

Paso 1. Desarrollo de la matriz
inicial de decisión

(10)

Donde m es el número de alternativas y n
número de criterios.

Paso 2: Cálculo de la matriz de
decisión normalizada (Ighravwe & Oke, 2020)

R =
(11)

Paso 3: Determinar pesos de la
matriz de decisión normalizada

(12)

Paso 4: Las suma pesos
normalizados de la matriz de decisión

(13)

(14)

Se separan las sumas de los atributos
beneficiosos y no beneficiosos.

Paso 5: Determinar la importancia
relativa de las alternativas

(15)

La importancia relativa Qi de una
alternativa muestra el grado de satisfacción alcanzada por esta alternativa.

Paso 6: Cálculo del índice de la
utilidad cuantitativa

(16)

Tabla 5

Plan de valores experimentales y
resultados de salida

NNo.

Parámetros de corte

Resultados

S(rpm)

doc(mm)

ts(mm)

F(m/min)

Ra-Fd(µm)

Ra-Td(µm)

TWD

1

12.431

0.21

4.00

3600

4.583

3.952

0.060

2

14.490

0.22

5.26

6668

5.457

4.742

0.066

3

15.000

0.30

7.00

9000

6.540

4.979

0.105

4

12.840

0.10

4.96

9000

5.716

5.169

0.059

5

11.935

0.15

3.00

8892

5.394

5.527

0.060

6

12.780

0.30

3.00

6192

5.356

5.275

0.100

7

9000

0.10

3.00

8055

5.174

5.432

0.064

8

9000

0.30

3.00

9000

5.833

6.264

0.084

9

9000

0.22

5.44

6867

6.019

5.173

0.061

10

15.000

0.10

3.00

3600

4.263

4.028

0.051

11

9000

0.30

7.00

3600

5.594

4.028

0.079

12

9000

0.10

7.00

9000

5.987

5.394

0.086

13

12.810

0.20

7.00

3600

5.262

3.844

0.069

14

14.490

0.22

5.26

6668

5.591

4.825

0.052

15

11.400

0.10

4.34

5652

5.055

4.640

0.056

16

12.000

0.20

6.92

8783

6.056

5.053

0.071

17

11.400

0.10

4.34

5652

5.081

4.372

0.077

18

9000

0.26

3.00

3600

4.495

4.353

0.070

19

15.000

0.20

3.00

9000

5.290

5.179

0.055

20

15.000

0.10

7.00

6354

5.510

4.038

0.052

21

12.840

0.10

4.96

9000

5.386

5.005

0.062

22

12.780

0.30

3.00

6192

4.885

4.788

0.106

23

15.000

0.30

5.08

3600

4.864

3.854

0.105

24

9000

0.10

6.26

3600

4.653

3.918

0.067

25

9000

0.22

5.44

6867

5.764

5.044

0.066

Resultados y Discusión

Cálculo de los pesos de los criterios con Fuzzy AHP

Para
utilizar Fuzzy AHP en evaluar las alternativas se parte del análisis del modelo
jerárquico presentado en la Figura 2.
Este representa en su nivel superior el objetivo principal o las metas en la
solución del problema. En el nivel inferior se encuentran los criterios que son
evaluados entre sí y seguidamente con las alternativas. Estos criterios también
pueden ser disgregados en sub-criterios. En el último nivel se encontrarán las
alternativas que serán seleccionada por nivel de prioridad, y por el resultado
de la ponderación que serán fruto cada criterio.

Figura 2

Modelo
jerárquico para la evaluación de las alternativas

Obtención Matriz difusa por pares para la evaluación
de las alternativas. En este paso es importante la evaluación de los expertos a
cada criterio y se completan las variables lingüísticas, mediante la asignación
directa de una escala, Tabla 4. Finalmente se
obtiene la matriz, que se muestra en la Tabla 6.

Tabla 6

Matriz
Difusa por Pares para la Evaluación de las Alternativas

Ra-Fd(µm)

Ra-Td(µm)

TWD

Ra-Fd(µm)

(1,1,1)

(1/4,1/3,1/2)

(1/6,1/5,1/4)

Ra-Td(µm)

(2,3,4)

(1,1,1)

(1/4,1/3,1/2)

TWD

(4,5,6)

(2,3,4)

(1,1,1)

Se realizan los cálculos empleando Microsoft Excel
para componer la matriz Fuzzy y los valores de los pesos relacionado con los
criterios para determinar la mejor alternativa a partir de la jerarquía que
establece el método. Los resultados son agrupados en la Tabla 7, se muestra el
valor de peso Fuzzy obtenido y su valor centralizado.

Tabla 7

Resultado
del Pesos Fuzzy y el valor centralizado

wi

Wi Centralizado

(0.0160,0.1462,0.1486)

0.1036

(0.3279,0.2878,0.2975)

0.3044

(0.6561,0.5660,0.5538)

0.5920

Los resultados jerárquicos por los pesos se muestran
en la Tabla 8.

Tabla 8

Los
pesos y el ranking de los criterios

Wi

Rank

Ra-Fd(µm)

0.1036

3

Ra-Td(µm)

0.3044

2

TWD

0.5920

1

Jerarquía
con método COPRAS

El método COPRAS (Isik,
2016), ayuda a escoger
y evaluar la mejor alternativa paso a paso en términos de su importancia, grado
de utilidad y decide las soluciones ideales y las peores-ideales. En la solución
propuesta, seleccionamos como los atributos de beneficios: Ra-Fd (Rugosidad
superficial en dirección del avance), TWD (Deformación de la pieza de
estructura delgada) y Ra-Td (Rugosidad superficial en dirección transversal)
como no beneficioso. La cantidad de alternativas escogidas es de 25 casos. A
partir de los pesos obtenidos por Fuzzy AHP: WRa-Fd = 0.1036, WRa-Td
= 0.3044 y WTWD = 0.5920 y teniendo en cuenta que el criterio
de mayor peso constituye TWD (Deformación de la pieza de estructura delgada).

Empleando la Ecuación 10, calculamos la matriz de decisión
normalizada (Xij*), y para la matriz normalizada por pesos (Dij)*) se calcula según
la Ecuación 12, mostrado en la Tabla 9.

Tabla 9

Cálculo
de la Matriz Normalizada por Pesos(Dij)*)

No.

Ra-Fd(µm)

Ra-Td(µm)

TWD

1

0.0035

0.0101

0.0199

2

0.0042

0.0121

0.0219

3

0.0051

0.0127

0.0349

4

0.0044

0.0132

0.0196

5

0.0042

0.0142

0.0199

6

0.0041

0.0135

0.0332

7

0.0040

0.0139

0.0212

8

0.0045

0.0160

0.0279

9

0.0047

0.0132

0.0203

10

0.0033

0.0103

0.0169

11

0.0043

0.0103

0.0262

12

0.0046

0.0138

0.0286

13

0.0041

0.0098

0.0229

14

0.0043

0.0124

0.0173

15

0.0039

0.0119

0.0186

16

0.0047

0.0129

0.0236

17

0.0039

0.0112

0.0256

18

0.0035

0.0111

0.0232

19

0.0041

0.0133

0.0183

20

0.0043

0.0103

0.0173

21

0.0042

0.0128

0.0206

22

0.0038

0.0123

0.0352

23

0.0038

0.0099

0.0349

24

0.0036

0.0100

0.0222

25

0.0045

0.0129

0.0219

La sumatoria de los valores normalizados ponderados
(S(i+)), (S(i-)), el resultado de la importancia relativa
de las alternativas (Qi) y el índice de utilidad (Ui),
que determina la jerarquía de la mejor alternativa de todas las candidatas que
permite alcanzar la mejor calidad de rugosidad superficial y la menor
desviación lateral de la pieza delgada son calculados con las Ecuaciones
13, 14, 15 y 16 respectivamente y todos
los cálculos se muestran en la Tabla 9.

Los parámetros de entrada de la mejor alternativa
determinada para la operación de fresado a alta velocidad de estructuras
delgadas de Al 5083 se muestran en la Tabla 10.

Tabla 10

Cálculo de (), (), () y
jerarquía COPRAS

No.

Ra-Fd(µm)

Ra-Td(µm)

TWD

S+i

S-i

Qi

Ui

Rank

1

0.0035

0.0101

0.0199

0.0235

0.0101

0.0236

58.8801

20

2

0.0042

0.0121

0.0219

0.0261

0.0121

0.0263

65.6078

13

3

0.0051

0.0127

0.0349

0.0399

0.0127

0.0401

100.0000

1

4

0.0044

0.0132

0.0196

0.024

0.0132

0.0242

60.3543

19

5

0.0042

0.0142

0.0199

0.0241

0.0142

0.0243

60.5943

18

6

0.0041

0.0135

0.0332

0.0373

0.0135

0.0375

93.6043

4

7

0.0040

0.0139

0.0212

0.0253

0.0139

0.0255

63.4714

15

8

0.0045

0.0160

0.0279

0.0324

0.0160

0.0326

81.3756

6

9

0.0047

0.0132

0.0203

0.0249

0.0132

0.0251

62.5949

16

10

0.0033

0.0103

0.0169

0.0202

0.0103

0.0204

50.8205

25

11

0.0043

0.0103

0.0262

0.0306

0.0103

0.0307

76.5646

7

12

0.0046

0.0138

0.0286

0.0332

0.0138

0.0334

83.2459

5

13

0.0041

0.0098

0.0229

0.027

0.0098

0.0271

67.6296

10

14

0.0043

0.0124

0.0173

0.0216

0.0124

0.0218

54.2868

23

15

0.0039

0.0119

0.0186

0.0225

0.0119

0.0227

56.5454

21

16

0.0047

0.0129

0.0236

0.0283

0.0129

0.0285

70.9317

9

17

0.0039

0.0112

0.0256

0.0295

0.0112

0.0297

73.9515

8

18

0.0035

0.0111

0.0232

0.0267

0.0111

0.0269

67.0249

11

19

0.0041

0.0133

0.0183

0.0224

0.0133

0.0226

56.2223

22

20

0.0043

0.0103

0.0173

0.0215

0.0103

0.0217

54.0561

24

21

0.0042

0.0128

0.0206

0.0248

0.0128

0.0249

62.1849

17

22

0.0038

0.0123

0.0352

0.039

0.0123

0.0392

97.6152

2

23

0.0038

0.0099

0.0349

0.0386

0.0099

0.0388

96.6587

3

24

0.0036

0.0100

0.0222

0.0258

0.0100

0.0260

64.8057

14

25

0.0045

0.0129

0.0219

0.0264

0.0129

0.0266

66.2289

12

Los parámetros de entrada de la mejor alternativa
determinada para la operación de fresado a alta velocidad de estructuras
delgadas de Al 5083 se muestran en la Tabla 11.

Tabla 11

Los Parámetros de Corte de
la Mejor Alternativa, para Operación de Fresado a Alta Velocidad de Paredes
Delgadas de AL5083

Parámetros de corte

Resultados

No

S(rpm)

doc(mm)

ts(mm)

F(m/min)

Ra-Fd
(µm)

Ra-Td
(µm)

TWD

3

15

0.3

7

9000

6,5400

4.979

0.105

Conclusiones

Cada día en los
centros de maquinado se hace más importante la evaluación y correcta selección
de los parámetros para realizar los procesos de maquinado a alta velocidad. La
elección de la mejor alternativa de manera rápida, prevalece en los criterios
de los empresarios e ingenieros para mantener la calidad y bajos costos de las
producciones.

En la evaluación de
los criterios el método Fuzzy-AHP evalua que, dentro de la solución óptima, el
criterio de deformación de la pieza de estructura delgada (TWD), es el de mayor
importancia con valor: WTWD = 0.5920. A partir de lo anterior al
aplicar COPRAS y calcular el índice de utilidad (Ui) se determina
que la alternativa 3 ofrece con los parámetros de entrada S = 15 rpm, doc=0.3
mm, ts = 7.0 mm, la garantía de los resultados para una mejor calidad y sin
deformar la pieza.

El trabajo de
investigación demuestra que al emplear el método de inteligencia artificial
Fuzzy-AHP y el multicriterio COPRAS como una herramienta de evaluación clara,
objetiva y confiable, se logra el objetivo de su solución que es determinar la
jerarquía de las alternativas analizadas para la toma de decisiones. Todo esto
basado en los mejores factores que tienen mayor impacto para los procesos de
fabricación a altas velocidades en piezas de estructuras delgadas y como
material las aleaciones de aluminio AL 5083.

Como recomendación
la investigación propone que el resultado de este trabajo se extienda en los
talleres de maquinado para mejorar la toma de decisiones. Además, realizar las
pruebas del mismo en piezas de estructura delgadas con material de alta dureza o
aceros especiales.

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