7 resultados para cutting tools

em Archivo Digital para la Docencia y la Investigación - Repositorio Institucional de la Universidad del País Vasco


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In this paper we introduce four scenario Cluster based Lagrangian Decomposition (CLD) procedures for obtaining strong lower bounds to the (optimal) solution value of two-stage stochastic mixed 0-1 problems. At each iteration of the Lagrangian based procedures, the traditional aim consists of obtaining the solution value of the corresponding Lagrangian dual via solving scenario submodels once the nonanticipativity constraints have been dualized. Instead of considering a splitting variable representation over the set of scenarios, we propose to decompose the model into a set of scenario clusters. We compare the computational performance of the four Lagrange multiplier updating procedures, namely the Subgradient Method, the Volume Algorithm, the Progressive Hedging Algorithm and the Dynamic Constrained Cutting Plane scheme for different numbers of scenario clusters and different dimensions of the original problem. Our computational experience shows that the CLD bound and its computational effort depend on the number of scenario clusters to consider. In any case, our results show that the CLD procedures outperform the traditional LD scheme for single scenarios both in the quality of the bounds and computational effort. All the procedures have been implemented in a C++ experimental code. A broad computational experience is reported on a test of randomly generated instances by using the MIP solvers COIN-OR and CPLEX for the auxiliary mixed 0-1 cluster submodels, this last solver within the open source engine COIN-OR. We also give computational evidence of the model tightening effect that the preprocessing techniques, cut generation and appending and parallel computing tools have in stochastic integer optimization. Finally, we have observed that the plain use of both solvers does not provide the optimal solution of the instances included in the testbed with which we have experimented but for two toy instances in affordable elapsed time. On the other hand the proposed procedures provide strong lower bounds (or the same solution value) in a considerably shorter elapsed time for the quasi-optimal solution obtained by other means for the original stochastic problem.

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[ES]Los objetivos del siguiente trabajo consisten en analizar e optimizar el proceso del torneado en duro del acero ASP-23 indagando de especial manera en la realización de diferentes soluciones para brochas. En este caso, este proyecto nace de la importancia de reducir así como los costes económicos y los costes temporales de fabricación de elementos basados en el acero ASP-23 mediante el torneado en duro; proceso de mecanizado, cuya importancia cada vez es mayor como en las industrias de automoción o aeronáutica. El desarrollo del proyecto es fruto de la necesidad de EKIN S. Coop, uno de los líderes en los procesos de máquina-herramienta de alta precisión para el brochado, de desarrollar un proceso de mecanizado más eficaz de las brochas que produce. Así en el aula máquina-herramienta (ETSIB) se han intentado demostrar los beneficios que tiene el torneado en duro en el mecanizado del ASP-23. Hoy en día, con el rápido desarrollo de nuevos materiales, los procesos de fabricación se están haciendo cada vez más complejos, por la amplia variedad de maquinas con las que se realizan los procesos, por la variedad de geometría/material de las herramientas empleadas, por las propiedades del material de la pieza a mecanizar, por los parámetros de corte tan variados con los que podemos implementar el proceso (profundidad de corte, velocidad, alimentación...) y por la diversidad de elementos de sujeción utilizados. Además debemos ser conscientes de que tal variedad implica grandes magnitudes de deformaciones, velocidades y temperaturas. He aquí la justificación y el gran interés en el proyecto a realizar. Por ello, en este proyecto intentamos dar un pequeño paso en el conocimiento del proceso del torneado en duro de aceros con poca maquinabilidad, siendo conscientes de la amplia variedad y dificultad del avance en la ingeniería de fabricación y del mucho trabajo que queda por hacer.

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World Conference on Psychology and Sociology 2012