Modelado de un sistema de manufactura no convencional usando lógica difusa y algoritmos genéticos

Autores/as

  • Juan Fernando García Mejía Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Atlacomulco, Carretera Toluca-Atlacomulco Km.60, Atlacomulco, Estado de México, MÉXICO
  • Silvia Salas Hernández Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Atlacomulco, Carretera Toluca-Atlacomulco Km.60, Atlacomulco, Estado de México, MÉXICO. Tecnológico Nacional de México, Tecnológico de Estudios Superiores de Tianguistenco, Carretera Tenango, Santiago-La Marquesa 22, 52650 Santiago Tilapa, Estado de México, MÉXICO
  • Everardo Efrén Granda-Gitierrez Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Atlacomulco, Carretera Toluca-Atlacomulco Km.60, Atlacomulco, Estado de México, MÉXICO
  • Carlos Eduardo Torres-Reyes Universidad Autónoma del Estado de México, Unidad Académica Profesional Tianguistenco, Paraje el Tejocote, Santiago Tianguistenco, Estado de México, MÉXICO
  • Pamela Chiñas Sánchez Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Saltillo Blvd. Venustiano Carranza, Priv. Tecnológico 2400, 25280 Saltillo, Coahuila, MÉXICO

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2022.14.3/6

Palabras clave:

Algoritmo genético, Sistema adaptivo neuro-difuso, Algoritmo difuso de Mamdani, Maquinado por descarga electroquímica

Resumen

De acuerdo con la literatura especializada, el algoritmo difuso de Mamdani es un aproximador universal, es decir, a través de la interacción de las reglas difusas que lo componen, un sistema de múltiples entradas y una salida puede aproximarse uniformemente a cualquier función aún definida en dominios compactos. La precisión de los aproximadores construidos por algoritmos difusos incide en la complejidad de estos, cuanto más precisos habrá un aumento en la complejidad, reflejado en un aumento de reglas difusas, las cuales, pueden ser construidas por medio de un sistema adaptativo neuro-difuso, además los conjuntos difusos obtenidos pueden ser optimizados por medio de un algoritmo genético con codificación real. Como caso de prueba es el modelado de la tasa de remoción de material de un proceso de maquinado electroquímico por descarga eléctrica, este es un proceso de fabricación no convencional donde el fresado o barrido se realiza mediante una disolución electrolítica, evitando el contacto físico entre la pieza de trabajo y el herramental Los resultados muestran que el enfoque propuesto permite obtener un modelo basado en un algoritmo difuso de Mamdani con menos conjuntos y reglas con respecto a un método de construcción basado en un proceso empírico.

Biografía del autor/a

Juan Fernando García Mejía, Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Atlacomulco, Carretera Toluca-Atlacomulco Km.60, Atlacomulco, Estado de México, MÉXICO

Nació en Toluca, Estado de México en 1978, en 2002 recibió el título de Ingeniero en Electrónica del Instituto Tecnológico de Toluca, en 2004 obtuvo el grado de Maestro en Ciencias en Electrónica por la misma institución. En 2019 recibió el grado de Doctor en Proyectos por el Centro Panamericano de Estudios Superiores. Desde 2004 es Profesor de Tiempo Completo perfil PRODEP de la Universidad Autónoma del Estado de México, en el Centro Universitario UAEM Atlacomulco, líder del grupo académico "Desarrollo de Software, Dispositivos y Sistemas Aplicados a la Innovación Tecnológica", su línea de investigación es el uso de técnicas de softcomputing aplicadas a la ingeniería de control.

Silvia Salas Hernández, Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Atlacomulco, Carretera Toluca-Atlacomulco Km.60, Atlacomulco, Estado de México, MÉXICO. Tecnológico Nacional de México, Tecnológico de Estudios Superiores de Tianguistenco, Carretera Tenango, Santiago-La Marquesa 22, 52650 Santiago Tilapa, Estado de México, MÉXICO

Es Ingeniera en Software egresada de la Unidad Académica Profesional Tianguistenco de la Universidad Autónoma del Estado de México, obtuvo el grado de Maestra en Ciencias de la Computación en el año de 2021 egresada del Centro Universitario U.A.E.M Atlacomulco.

Actualmente es Investigadora de tiempo completo en el Tecnológico de Estudios Superiores Tianguistenco (T.E.S.T). Sus áreas de interés son Inteligencia artificial, Procesamiento de Lenguaje Natural. Algoritmos Evolutivos.

Everardo Efrén Granda-Gitierrez, Universidad Autónoma del Estado de México, Centro Universitario UAEM Atlacomulco, Carretera Toluca-Atlacomulco Km.60, Atlacomulco, Estado de México, MÉXICO

Es Doctor en Ciencias en Ingeniería Electrónica. Actualmente es Profesor de Tiempo Completo en la Licenciatura en Ingeniería en Computación y la Maestría en Ciencias de la Computación del Centro Universitario Atlacomulco, perteneciente a la Universidad Autónoma del Estado de México. Como área central de investigación, trabaja en la aplicación de sistemas inteligentes para la instrumentación y control de procesos de manufactura no convencional.

Carlos Eduardo Torres-Reyes, Universidad Autónoma del Estado de México, Unidad Académica Profesional Tianguistenco, Paraje el Tejocote, Santiago Tianguistenco, Estado de México, MÉXICO

Nació en México el 12 de diciembre de 1975. Recibió el grado de B.Sc. en ingeniería electrónica por el Instituto Tecnológico de Toluca, Toluca, México, en 2002, también recibió el doctorado en la misma institución en 2010.

Actualmente trabaja en la Unidad Académica Profesional Tianguistenco de la Universidad Autónoma del Estado de México, desarrollando fuentes de alimentación para antorchas de plasma y dispositivos electrónicos asociados.

Pamela Chiñas Sánchez, Tecnológico Nacional de México, Instituto Tecnológico de Saltillo Blvd. Venustiano Carranza, Priv. Tecnológico 2400, 25280 Saltillo, Coahuila, MÉXICO

Es Licenciada en Ingeniería Mecatrónica por la Universidad Politécnica de Zacatecas; obtuvo los grados de Maestra en Ciencias y el Doctorado en robótica y fabricación avanzada del Centro de Investigación y de Estudios.

Avanzados del IPN, Saltillo, México, en 2011 y 2015, respectivamente. Actualmente es Investigadora de tiempo completo en el Instituto Tecnológico de Saltillo. Sus intereses de investigación actuales incluyen redes neuronales artificiales aplicadas a la robótica y la fabricación, control de calidad y control de sistemas.

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Publicado

30-11-2022

Cómo citar

García Mejía, J. F., Salas Hernández, S., Granda-Gitierrez, E. E., Torres-Reyes, C. E., & Chiñas Sánchez, P. (2022). Modelado de un sistema de manufactura no convencional usando lógica difusa y algoritmos genéticos. Programación matemática Y Software, 14(3), 47–56. https://doi.org/10.30973/progmat/2022.14.3/6

Número

Sección

Artículos