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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7630| Title: | Desarrollo de un Dispositivo para Medir los Índices de Corrosión en Metales |
| Authors: | Arellano Cruz, Jose Hugo%623606 |
| Issue Date: | 2016-06-30 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | En esta tesis de maestría se presenta el desarrollo de un dispositivo para medir los índices de corrosión en metales. El dispositivo desarrollado funciona específi camente en acero al carbono A36 y en aluminio 6061-T6. Se eligió al acero y al aluminio por ser los metales más utilizados en la industria. El sistema utiliza la técnica de ruido electroquímico por lo cual el sistema se limita al análisis de la corrosión electroquímica de metales en contacto con un electrolito. El dispositivo consiste en una sonda de medición formada por tres electrodos elaborados del mismo material. El primer par de electrodos mide el ruido en potencial y el segundo mide el ruido en corriente teniendo ambos pares un electrodo en común. Un circuito que acondiciona las señales de voltaje medidas (ruido en corriente y ruido en potencial). Las señales de voltaje son ampli ficadas y se suma un voltaje de nido (alrededor de 1V) para que estén en el rango de medición del convertidor analógico-digital (Arduino UNO R, sus entradas analógicas leen valores entre 0 y +5V). La ampli ficación se realizó mediante amplifi cadores de instrumentación AD620 y el ampli ficador programable AD8253. El procesamiento de los datos lo realiza una Raspberry Pi R 2 modelo B y se muestran los resultados en una pantalla táctil de 7 pulgadas. El sistema operativo que se utiliza es Raspbian Jessie y el programa que realiza los cálculos se desarrolló en Python. El dispositivo cuenta con un algoritmo que determina la velocidad de corrosión (en mm/año) presentada en el metal y el tipo de corrosión presentado (localizada, generalizada o mixta). A partir de la velocidad de corrosión medida se determina la vida útil (años) de la pieza metálica a partir de un grosor conocido. Se implementó una red neuronal artifi cial basada en el Extreme Learning Machine, en la capa de entrada se tienen dos neuronas (desviación estándar de voltaje y desviación estándar de corriente). Se tienen 15 neuronas en la capa oculta y una neurona en la capa de salida que estima la velocidad de corrosión. La función de activación usada fue la tangente hiperbólica. Se realizaron pruebas con electrodos de acero al carbono A36 sumergidos en soluciones de H2SO4 en concentraciones de 8, 10 y 12 %. Electrodos de aluminio 6061-T6 se sumergieron en soluciones de NaCl al 3 |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica |
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