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Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
advisor
Bustillo Iglesias, Andrés
advisor
Maudes Raedo, Jesús M.
author
Santos González, Pedro
other
Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
2019-07-02T08:54:45Z
2019-07-02T08:54:45Z
2015
http://hdl.handle.net/10259/5129
10.36443/10259/5129
En este trabajo se emplean técnicas de Minería de Datos para mejorar la eficiencia de dos procesos industriales: el diagnóstico de fallos en aerogeneradores y la fabricación de piezas metálicas de geometría compleja mediante tecnologías láser. Se mejora la validación experimental de estudios anteriores, en los que no se usó validación cruzada ni se tuvieron en cuenta algunas particularidades de los problemas analizados.
Para el diagnóstico de fallos en aerogeneradores, se identifica la técnica de clasificación más adecuada para relacionar medidas de vibraciones con el tipo de fallo. Además, se define la métrica más adecuada para evaluar su precisión.
Para la fabricación de piezas metálicas de geometría compleja, se estima la técnica de clasificación más adecuada para predecir la calidad superficial obtenida con pulido superficial láser, así como la técnica de regresión para predecir los errores en los distintos requerimientos geométricos de piezas obtenidas mediante microfresado 3D láser.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
minería de Datos
optimización de procesos
diagnóstico de fallos en aerogeneradores
fabricación láser
clasificación desequilibrada multiclase
data mining
process optimization
wind turbines fault diagnosis
laser manufacturing
multi-class imbalance classification
Optimización de procesos industriales con técnicas de Minería de Datos: mantenimiento de aerogeneradores y fabricación con tecnologías láser
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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