Aplicación de redes neuronales para el control de la geometría de piezas obtenidas por procesos de fabricación aditiva mediante extrusión de materiales

Abstract

La fabricación aditiva es un proceso de fabricación novedoso que no solo es adecuado para la fabricación de prototipos, también para la obtención de piezas finales. Es por ello que la precisión dimensional cobra cada vez más importancia. También resulta vital alcanzar la mayor precisión dimensional evitando los reprocesos que supone la, comúnmente llamada, ley del ensayo y el error. En este trabajo se propone una metodología en la que se pretende alcanzar la mejor precisión dimensional desde el primer modelo que se genere. Para ello se desarrollará una red neuronal que sea capaz de predecir la desviación que tendrá una pieza en función de sus parámetros característicos de fabricación: altura de capa, temperatura y velocidad de deposición.