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Se presenta un modelo para la estimación de los parámetros que definen la rugosidad superficial [Ra] cuando se produce con un proceso de texturizado por descarga eléctrica [EDT, Electro Discharge Texturing). La no linealidad, la inestabilidad y los costos de la experimentación en EDT son las principales causas para el uso de técnicas de predicción usando algoritmos robustos y fiables, con el fin de estudiar factores que presentan dificultades en la caracterización. Se realizaron varios experimentos para producir texturas de superficies planas usando una máquina de electroerosión [EDM, Electric Discharge Machining) modificada ALIC-1. Los datos obtenidos en la fase experimental se usaron para entrenar modelos Bayesianos con los clasificadores Naïve Bayes y Naïve Bayes Aumentado a Árbol. Los resultados conseguidos mostraron un comportamiento aceptable dentro del rango operativo, consistente con los fenómenos físicos que rigen el proceso EDT. Se demuestra que es posible encontrar una rugosidad superficial con especificaciones particulares. A model for prediction of parameters that defined roughness surface [Ra] when this texture is produced by Electro Discharge Texturing [EDT] is presented. The non-linearity, instabilities and expensive experimentation in this process, are main causes for use predictive techniques by means of robust and reliable algorithms, for study factors that present characterization hard. Series of experiments were conducted to produce plane surface textures using a modified EDM machine ALIC-1. The data collected in experimental phase were used for trained Bayesian models with Naïve Bayes and Tree Augmented Naïve Bayes [TAN] classifiers. Results show acceptable behavior within the operating range, consistent with the physical phenomena governing EDT process. Find a surface roughness with particular specifications is demonstrated

Se presenta un modelo para la estimación de los parámetros que definen la rugosidad superficial [Ra] cuando se produce con un proceso de texturizado por descarga eléctrica [EDT, Electro Discharge Texturing). La no linealidad, la inestabilidad y los costos de la experimentación en EDT son las principales causas para el uso de técnicas de predicción usando algoritmos robustos y fiables, con el fin de estudiar factores que presentan dificultades en la caracterización. Se realizaron varios experimentos para producir texturas de superficies planas usando una máquina de electroerosión [EDM, Electric Discharge Machining) modificada ALIC-1. Los datos obtenidos en la fase experimental se usaron para entrenar modelos Bayesianos con los clasificadores Naïve Bayes y Naïve Bayes Aumentado a Árbol. Los resultados conseguidos mostraron un comportamiento aceptable dentro del rango operativo, consistente con los fenómenos físicos que rigen el proceso EDT. Se demuestra que es posible encontrar una rugosidad superficial con especificaciones particulares A model for prediction of parameters that defined roughness surface [Ra] when this texture is produced by Electro Discharge Texturing [EDT] is presented. The non-linearity, instabilities and expensive experimentation in this process, are main causes for use predictive techniques by means of robust and reliable algorithms, for study factors that present characterization hard. Series of experiments were conducted to produce plane surface textures using a modified EDM machine ALIC-1. The data collected in experimental phase were used for trained Bayesian models with Naïve Bayes and Tree Augmented Naïve Bayes [TAN] classifiers. Results show acceptable behavior within the operating range, consistent with the physical phenomena governing EDT process. Find a surface roughness with particular specifications is demonstrated