Implementazione di un sistema intelligente per la modellazione di processo con un'applicazione alla pressofusione

Questa tesi di laurea si pone come obbiettivo l’implementazione di un sistema di reti neurali artificiali per ottimizzare la modellazione del processo di colata sotto pressione di alluminio. L’analisi svolta sul particolare realizzato in FAR ha permesso di evidenziare tutti i parametri e le eventuali problematiche che intervengono nel processo, delineando dipendenze e indipendenze dei fattori in gioco; in particolare, utilizzando il software di modellazione di processo ProCast, si è analizzato il solo problema della presenza di microporosità da ritiro in relazione alla variazione della temperatura iniziale del metallo fuso. L'utilizzo di tali informazioni e l'ideazione di descrittori geometrici in grado di semplificare i fenomeni fisici in atto hanno condotto all'allenamento di un sistema intelligente di reti neurali artificiali feed-forward. Successive prove hanno condotto all'ottimizzazione dell'architettura e delle caratteristiche della rete neurale per questo specifico caso di studio.