Uso do planejamento e análise de experimentos no desenvolvimento de um processo de solda por resistência elétrica de pequena escala.

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Full description

Bibliographic Details
Main Author: MACIEL JUNIOR, Hélio
Language:Portuguese
Published: 2011
Online Access:http://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/handle/123456789/1303
Description
Summary:Submitted by repositorio repositorio (repositorio@unifei.edu.br) on 2018-05-25T19:45:23Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_0038671.pdf: 1695926 bytes, checksum: 783e13500f5615849a3361601b1c44fe (MD5) === Made available in DSpace on 2018-05-25T19:45:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_0038671.pdf: 1695926 bytes, checksum: 783e13500f5615849a3361601b1c44fe (MD5) Previous issue date: 2011-10 === O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um processo de solda por resistência elétrica de pequena escala. Este desenvolvimento foi realizado em parceria com uma empresa do setor de autopeças. O desenvolvimento permitiu a união de cabos de cobre multifilares a terminais metálicos de latão, ambos de pequenas dimensões. O principal objetivo foi identificar os fatores de controle que mais influenciavam o processo e também criar um modelo matemático que correlacionassem os fatores de entrada com as variáveis de resposta. Dentre os vários fatores que envolvem o processo, foram analisados a corrente, tempo de solda, pressão e tempo de pré-pressão. Para a condução dos estudos utilizou-se técnicas de planejamento e análise de experimentos. Nas fases inicias foram utilizados planejamentos fatoriais 2 e metodologia de superfície de resposta na fase de otimização. Foi possível identificar que os fatores mais significativos para o processo são o tempo e a corrente de solda. A pressão mostrou-se menos significativa, porém ela deve ser ajustada num ponto intermediário, não podendo ser muito baixa, fazendo com que se tenha uma área inadequada de contato, nem muito elevada provocando a expulsão do material fundido. Após a otimização, realizou-se um teste confirmatório utilizando os níveis encontrados no modelo de otimização. O processo apresentou uma capacidade (Cpk) de 2,18.