Analisi di dati e sviluppo di modelli predittivi per sistemi di saldatura

Il presente lavoro di tesi ha come obiettivo quello di predire la lunghezza dell'arco elettrico che si forma nel processo di saldatura MIG/MAG, quando un elettrodo fusibile (filo) si porta a una distanza opportuna dal componente che deve essere saldato. In questo caso specifico, la lega di materiale che forma il filo è fatta di Alluminio-Magnesio. In particolare, in questo elaborato sarà presentato l'impatto che avranno alcune grandezze fisiche, come tensione, corrente e velocità di trascinamento del filo che viene fuso, durante il procedimento della saldatura, e come queste influenzeranno la dimensione dell'arco. Più precisamente, sono stati creati dei modelli previsionali capaci di prevedere la lunghezza d'arco sulla base di tali grandezze, secondo due criteri distinti: black-box e knowledge-driven. Nello specifico, il capitolo uno prevede una panoramica sullo stato dell'arte della saldatura MIG/MAG, introducendo concretamente il Gruppo Cebora, le modalità di acquisizione dei dati e il modello fisico con cui al momento si calcola la lunghezza dell'arco elettrico. Il secondo capitolo mostra l'analisi dei dati e spiega le decisioni sperimentali che sono state prese per gestirli e comprenderli al meglio; inoltre, in questo capitolo si capirà l'accuratezza del modello di Cebora, confrontando le sue predizioni con i dati reali. Il terzo capitolo è più operativo e vengono presentate le prime rete neurali costruite, che possiedono un approccio black-box ed alcune manipolazioni sulla corrente. Il quarto capitolo sposta l'attenzione sul ruolo della tensione, e sono realizzate nuove reti con un approccio differente, ovvero knowledge-driven. Il quinto capitolo trae le conclusioni di questo elaborato, esaminando gli aspetti positivi e negativi dei migliori modelli ottenuti.