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Los metodos de regresion multiple y redes neuronales artificiales son tecnicas usadas en muchas aplicaciones de la industria. En este trabajo se utilizaron dos metodos de prediccion: regresion multiple y redes neuronales artificiales (perceptron multicapa) con el objetivo de predecir la rugosidad superficial en el torneado en seco del acero AISI 316l. En su implementacion fueron considerados varios parametros de corte como la velocidad, el avance y el tiempo de mecanizado. Las ecuaciones obtenidas por ambos metodos fueron comparadas desarrollando un diseno factorial completo para aumentar la fiabilidad de los valores registrados de rugosidad superficial. En el analisis se puede comprobar mediante los valores de coeficientes de determinacion que los modelos propuestos son capaces de predecir la rugosidad superficial. Los modelos obtenidos demuestran que la tecnica de redes neuronales artificiales tiene mejor precision que la regresion multiple para este estudio.

Comparación entre redes neuronales artificiales y regresión múltiple para la predicción de la rugosidad superficial en el torneado en seco