Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Análisis de falla metalúrgico casos de aplicación en la industria peruana
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-06-10) Rumiche Zapata, Francisco Aurelio; Lean Sifuentes, Paul Pedro
    En el presente informe se presentan tres casos de aplicación del análisis de falla metalúrgico para determinar la causa raíz de falla de componentes siniestrados pertenecientes a tres sectores de la industria peruana. Este informe se presenta como medio de verificación de la experiencia profesional del autor, quien se desempeña como Analista de Fallas Senior en el Laboratorio de Materiales PUCP; habiendo desarrollado en los últimos diez años más de 70 proyectos de análisis de falla y caracterización de materiales con diversas industrias: minería, hidrocarburos, alimentos, pesquería, farmacéutica, manufactura, entre otras. El informe inicia con la presentación de conceptos y definiciones asociadas al análisis de falla metalúrgico. Luego de ello, se presenta la metodología de análisis empleada en el Laboratorio de Materiales PUCP, la misma que ha sido utilizada para el desarrollo de los casos de aplicación. Posteriormente se desarrolla extensivamente cada uno de los casos, presentando los antecedentes, los ensayos realizados, los resultados obtenidos, y las conclusiones. El objetivo final en cada caso es determinar la causa de falla y emitir recomendaciones, factibles de implementar, para evitar que la falla vuelva a ocurrir. Los casos a presentar corresponden a una zapata de oruga de una pala de movimiento de tierras, perteneciente a la industria de maquinaria pesada; una placa soporte de un reactor de sulfato de cobre perteneciente a la industria química; y una viga principal de una zaranda vibratoria correspondiente a la industria minera. Finalmente, se presentan las conclusiones del informe profesional, haciendo énfasis en la importancia y eficacia del análisis de falla metalúrgico como una herramienta de la ingeniería para asistir en el desarrollo de la industria nacional.
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    Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas en la dirección asistida eléctrica de automóviles
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-03) Arias Copacondori, Luis Angel; Pérez Zúñiga, Carlos Gustavo
    Actualmente el índice de tránsito vehicular del parque automotor está creciendo sustancialmente y con ello también los altos índices de accidentes de tránsito. Si bien muchos de dichos accidentes se deben a factores humanos, es importante considerar que estos vehículos están propensos a fallas en sus sistemas debido a múltiples factores como son, la falta de mantenimiento, el corto tiempo de vida de los elementos del sistema vehicular, el uso continuo, las condiciones de las carreteras, etc. Es por ello que la detección oportuna de estas fallas permitirá reducir drásticamente pérdidas de vidas humanas, costosos gastos de recambio de piezas y sistemas, daños al medio ambiente a causa de malos funcionamientos, etc. Un elemento crítico de los vehículos actuales es el del sistema de dirección asistida que permite reducir el esfuerzo del conductor para maniobras de orientación del vehículo reduciendo los impactos en el volante y garantizando una adecuada estabilidad del vehículo. En esta tesis se aborda el diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para el sistema de dirección asistida de un vehículo de categoría M1 (categorizado por el Ministerio de Transportes) con el objetivo de diagnosticar las fallas más relevantes de este sistema. El desarrollo de la tesis, se inicia con un estudio del modelamiento matemático del sistema de dirección asistido eléctrico (EPS por sus siglas en inglés). Posteriormente, se diseña el sistema de diagnóstico basado en 2 etapas. La primera es la detección de fallas, la cual está basada en la generación de Relaciones de Redundancia Analítica. Como segunda etapa, se diseña el sistema de diagnóstico de fallas utilizando Redes Neuronales Artificiales a fin de poder reconocer los tipos de fallas de manera más robusta ante las perturbaciones. Las pruebas de validación del sistema de diagnóstico se realizan utilizando los software de ingeniería Matlab y Carsim. Con estas pruebas se valida el adecuado funcionamiento del sistema de diagnóstico de fallas propuesto en un vehículo de categoría M1. Finalmente se propone un sistema para implementación en un vehículo real utilizando la plataforma Arduino.
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    Determinación mediante la realización análisis de falla de las causas más comunes de falla en ejes de equipos industriales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-08-29) Díaz Cáceres, Jorge Luis; Merino Ponce, Daniel
    Uno de los componentes más importantes en la mayoría de máquinas que existen en el mundo son los ejes. Una falla en estos componentes, involucra un elevado costo, no solo por el costo del componente en sí mismo, sino también, porque al fallar dicho componente, puede parar toda una línea de producción por varias horas e incluso días y en trabajos como operaciones mineras, dichas paradas no programadas simbolizan grandes pérdidas económicas. El presente documento tiene como objetivo determinar mediante la realización de dos análisis de falla y el estudio de data del laboratorio las causas de falla más comunes en ejes de equipos industriales. Los componentes a los que se realizarán los análisis de falla pertenecen a los casos externos que llegan comúnmente al Laboratorio de Materiales de la PUCP. La secuencia del trabajo desarrollado fue recolectar información sobre la metodología que se sigue para realizar un análisis de falla, para que de esta manera se pueda llevar a cabo los análisis de falla a 2 ejes pertenecientes a una caja reductora de un molino de bolas. La secuencia que utiliza este documento sigue los alineamientos planteados por el Laboratorio de Materiales de la PUCP. Una vez realizado los reportes de los casos mencionados, se procede al estudio y análisis de otros 7 reportes que se encuentran en la base de datos del laboratorio, para que de esta manera se pueda presentar resúmenes de cada uno de estos casos siguiendo una secuencia planteada. Finalmente, se procede a analizar los resultados donde se encuentra que el problema más recurrente tiene que ver con deficiencias en el material empleado en la fabricación del componente. Con los resultados obtenidos se plantean recomendaciones y conclusiones.