Este documento propone el uso de un algoritmo de aprendizaje Q de doble profundidad fusionado con modelos rápidos de proceso para permitir un diseño de programación de pases que incluye optimización multiobjetivo. La propuesta de implementación del algoritmo fue probada en un proceso de forja a escala industrial que converge de manera estable con valores de recompensa altos. Los programas de pasadas generados produjeron de manera confiable la geometría final deseada del lingote; utilizando de manera efectiva la fuerza de prensa disponible sin exceder los límites de la planta, minimizando el número de pasadas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Sistemas de coordinación de pedidos: revisión, clasificación, operatividad y aplicabilidad
Artículo:
Optimización multiobjetivo del proceso GMAW de la aleación AA 6063-t5 basada en la penetración y la zona afectada por el calor
Artículo:
Optimización de los parámetros del régimen de soldadura en la soldadura por arco metálico protegido (SMAW) mediante modelización matemática
Presentación:
Optimización de procesos en las PyME, una real alternativa de disminución de costos
Artículo:
Método híbrido de AHP y lógica difusa para la toma de decisiones en la gestión de proyectos en una industria forestal
Libro:
Metodología del marco lógico para la planificación, el seguimiento y la evaluación de proyectos y programas
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060
Software:
Simulación del proceso de extracción sólido-líquido EXTSL
Folleto:
Dentro de una fabrica de chocolate