%0 Journal Article
%T Comparaci車n entre redes neuronales artificiales y regresi車n m迆ltiple para la predicci車n de la rugosidad superficial en el torneado en seco
%A Joao L芍zaro B芍rzaga Quesada
%A Mario Pa迆l Porras V芍sconez
%A Paco Jeovanni V芍squez Carrera
%A Ringo John L車pez Bustamante
%A Yoandrys Morales Tamayo
%A Yusimit Karina Zamora Hern芍ndez
%J -
%D 2018
%R https://doi.org/10.17163/ings.n19.2018.08
%X Los m谷todos de regresi車n m迆ltiple y redes neuronales artificiales son t谷cnicas usadas en muchas aplicaciones de la industria. En este trabajo se utilizaron dos m谷todos de predicci車n: regresi車n m迆ltiple y redes neuronales artificiales (perceptr車n multicapa) con el objetivo de predecir la rugosidad superficial en el torneado en seco del acero AISI 316l. En su implementaci車n fueron considerados varios par芍metros de corte como la velocidad, el avance y el tiempo de mecanizado. Las ecuaciones obtenidas por ambos m谷todos fueron comparadas desarrollando un diseˋo factorial completo para aumentar la fiabilidad de los valores registrados de rugosidad superficial. En el an芍lisis se puede comprobar mediante los valores de coeficientes de determinaci車n que los modelos propuestos son capaces de predecir la rugosidad superficial. Los modelos obtenidos demuestran que la t谷cnica de redes neuronales artificiales tiene mejor precisi車n que la regresi車n m迆ltiple para este estudio
%K acero inoxidable AISI 316L
%K an芍lisis de varianza y regresi車n
%K redes neuronales artificiales
%K rugosidad superficial
%K torneado de alta velocidad.
%U https://revistas.ups.edu.ec/index.php/ingenius/article/view/19.2018.08