Análisis y evaluación de parámetros que afectan la detectibilidad de defectos por ultrasonido

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo la construccion de probetas de acero por soldadura, para el estudio de la detectabilidad de la defectologia caracteristica interna por ultrasonido, dado que a escala industrial y en general en el campo de la ciencia y la tecnologia los problemas de mayor gravedad estan relacionados con la presencia de este tipo de discontinuidades. El importante avance logrado en el desarrollo de instrumental y de sistemas de procesamiento de datos, hace que la formacion de personal calificado para el control de los componentes por ensayos no destructivos se torne critica. La efectividad de la aplicacion de estas tecnicas y en particular del ultrasonido depende en gran parte de la aptitud del personal de operacion (aproximadamente en un 80=520 \\|), por lo que resulta relevante el entrenamiento de operadores de todos los niveles. Ante esta situacion y la alta competitividad existente en el espectro productivo, hay una tendencia a buscar soluciones a traves de la automatizacion, mediante el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial para lograr un mayor volumen y calidad de piezas controladas en linea de produccion. La construccion de las probetas, el estudio de las variables de proceso y operativas de la soldadura; la evaluacion de la defectologia caracteristica y el procesamiento de la informacion con un sistema de adquisicion de datos GAGESCOP y sofware basado en la aplicacion de MATLAB 4.2 y Toolbox, se ha realizado aplicando el metodo cientifico-tecnologico, de manera de posibilitar la interaccion con otros centros de investigacion. Los aspectos precedentemente descriptos se han tenido en cuenta en el estudio, de manera que las probetas obtenidas pueden ser utilizadas para entrenamiento y certificacion de operadores de END, verificacion de instrumental e implementacion de algoritmos basados en la tecnica de IA (inteligencia artificial), destinada a automatizacion industria. Para este ultimo caso, se ha conformado una base de datos con el proposito de posibilitar el desarrollo de un sistema de redes neuronales segun el Modelo de Aprendizaje Supervisado.