Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.authorUrraca Valle, Rubén
dc.contributor.authorSodupe Ortega, Enrique
dc.contributor.authorAntoñanzas Torres, Javier
dc.contributor.authorAlonso García, Eduardo
dc.contributor.authorSanz García, Andrés
dc.date.accessioned2018-03-13T12:04:25Z
dc.date.available2018-03-13T12:04:25Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.isbn978-84-616-6454-2
dc.identifier.urihttp://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/1073
dc.descriptionLa minería de datos y la estadística son aplicadas para predecir ciertas propiedades de las mezclas de goma extruida. Estas propiedades están asociadas a sus curvas de curado utilizando datos procedentes de la fase de mezclado al comienzo del proceso. El principal objetivo es obtener automáticamente un modelo que proporcione a los trabajadores puntos de consigna precisos para controlar el proceso de mezcla. Los trabajadores serían capaces de anticiparse a posibles fallos en la calidad de la mezcla de goma vulcanizada. Existen varias estrategias para desarrollar modelos óptimos. En este trabajo se propone una metodología para optimizar la extracción de información de los datos disponibles. En primer lugar se analizan las características de la base de datos buscando información útil para el entrenamiento de modelos. En segundo lugar, se lleva a cabo una amplia comparativa de diferentes modelos no paramétricos para determinar cuál el más apropiado. En vez de comparar directamente los errores de predicción, se incluye un sistema automático de comparación basado en el uso de varias técnicas no paramétricas. Por último, se analizan otras estrategias alternativas que tratan de aprovechar la información obtenida en la fase de análisis de las variables.es_ES
dc.description.abstractData mining and statistics are applied to predict certain of the properties of rubber-extruded mixtures. These properties are associated to their cure curves using data from the mixing phase at the beginning of the process. The main goal is to automatically obtain the model that provides operators accurate set points to control mixing process. The operators would be able to anticipate possible failures in the quality of vulcanized rubber mixture. There are several strategies to develop optimum models. This work proposes the following methodology to optimize the information extraction from the available data. First, an initial analysis of database attributes is performed seeking for significant information to future model derivation. Second, a wide comparison of different non-parametric methods is carried out to determine which one is the most appropriate. Instead of directly contrasting prediction errors, an automatic statistical system of comparison is included by using several non-parametric techniques. Third, some alternative strategies are tested taking advantage of the specific attributes of the database.es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.subjectIngeniería de los Procesos de Producciónes_ES
dc.titleMETODOLOGÍA COMPARATIVA DE MODELOS NO LINEALES PARA LA PREDICCIÓN DE LAS PROPIEDADES REOLÓGICAS DE MEZCLAS DE GOMA IN LINEAS INDUSTRIALESes_ES
dc.title.alternativeCOMPARATIVE METHODOLOGY OF NON-LINEAR MODELS FOR PREDICTING RHEOLOGICAL PROPERTIES OF RUBBER MIXTURES IN INDUSTRIAL LINESes_ES
dc.typeArticlees_ES


Ficheros en el ítem

Thumbnail

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

  • CIDIP 2013 (Logroño) [163]
    XVII Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos (Logroño, 2013)

Mostrar el registro sencillo del ítem