Entre as superligas à base de níquel, o Inconel 718 é um dos materiais mais utilizados devido ao seu baixo custo de fabricação em comparação com outras superligas. Sua condutividade térmica é baixa e ele apresenta alta taxa de endurecimento por deformação durante a operação de cisalhamento. Esses fenômenos ocorrem devido à sua complexa microestrutura de matriz austenítica de base níquel em solução sólida supersaturada, seguida de tratamento térmico de precipitação por envelhecimento artificial. A capacidade de usinagem com ferramentas convencionais é reduzida, e normalmente, um método de usinagem não convencional, como a remoção por descargas elétricas, torna-se um processo potencializado na fabricação de componentes com Inconel 718 ⁽¹¹⁾ . 

A remoção por descargas elétricas, ou electrical discharge machining - EDM, é um processo de usinagem não convencional, capaz de processar formas geométricas bidimensionais e tridimensionais complexas em quaisquer materiais condutores elétricos indiferentemente de suas características metalúrgicas e que apresentam grande dificuldade para manufatura por usinagem convencional. Onde ocorre inicialmente a ignição ⁽⁷⁾ e formação do canal de plasma, passando pela fusão e evaporação de uma pequena porção de material e encerrando o ciclo na ejeção do material fundido e limpeza da fenda de trabalho pelo dielétrico. 

O processo apresenta vantagens tecnológicas e produtivas amplas, não ocorrendo mecanismos de ordem tribológica e deformações mecânicas provenientes da interação com as ferramentas de corte durante a fabricação. Assim, as principais variáveis de entrada no processo são: corrente de descarga ī e (A), tensão média da descarga ūe (V) e a duração da descarga te (µs). O produto entre estas variáveis resulta na energia de descarga We (J), conforme a equação 1 descrita na literatura ⁽⁶⁾. 
 

 

O parâmetro de tempo de intervalo entre pulsos sucessivos to (µs) possui influência significativa nos resultados de rendimento tecnológico para o processo, contribuindo para o aumento ou diminuição da taxa de descargas elétricas por unidade de tempo. 
Adicionalmente, há a relação entre a duração do pulso de descarga ti e o intervalo entre pulsos sucessivos to , descrito como relação de contato τ, de acordo com a equação 2 apresentada na literatura ⁽¹⁾. 

O rendimento do processo EDM é mensurado em termos de taxa de remoção de material, desgaste do eletrodo, desgaste volumétrico relativo, na qualidade e integridade da superfície do componente. A literatura ⁽⁴⁾ descreve que outros parâmetros de ordem secundária e não elétricos devem ser considerados sobre os efeitos do rendimento do processo. Entre os parâmetros para EDM, são mencionados métodos de aplicação e pressão do dielétrico, e manutenção da limpeza dos minúsculos cavacos e subprodutos promovidos pelas descargas na fenda de trabalho. 

Além das grandezas produtivas do rendimento em termos experimentais, ferramentas estatísticas auxiliam na redução de ensaios. A metodologia de fatorial fracionado caracteriza-se em ferramenta estatística consolidada que permite a interação entre os diferentes fatores (k) e seus respectivos níveis (p) sem a necessidade da totalidade de combinações experimentais possíveis ⁽²⁾. A combinação de ferramentas tecnológicas de simulação utilizadas para otimizar os parâmetros do processo em função do desempenho requerido permite prever condições e parâmetros deletérios ao processo de remoção por EDM. São métodos que usam modelos de previsão, relacionando os resultados esperados com os dados experimentais. 

De acordo com a literatura ⁽⁹⁾, uma base de dados robusta necessita ser construída para que o modelo apresente o menor índice de respostas contraproducentes ou baixo nível de confiabilidade. Entre as ferramentas tecnológicas aplicadas, destacam-se técnicas estatísticas, de elementos finitos e redes neurais artificiais. Entre as ferramentas estatísticas, o método de superfície de resposta, o método Taguchi e a técnica de fatorial fracionado são amplamente aplicados em técnicas experimentais ⁽¹⁰⁾. 

Um sistema é constituído de dois elementos: uma coleção de objetos e uma relação lógica entre eles. Esses elementos físicos e lógicos fazem com que o sistema se comporte como um organismo. Na mesma direção, as linguagens para desenvolvimento de sites podem ser divididas em duas categorias básicas: as que rodam no lado do cliente e as que rodam no lado do servidor ⁽⁸⁾. Assim, o sistema trabalhará para atender os requisitos de ambos os lados, para criar uma solução que atenda às demandas do software simulador, tendo uma solução que aborde as principais práticas para construção deste tipo de sistema. 

O objetivo desta pesquisa é desenvolver um sistema de simulação on-line para a seleção de materiais de eletrodo e parâmetros adequados no processo EDM com eletrodos distintos na superliga Inconel 718. O sistema permite visualizar gráficos dinâmicos sobre o desempenho do processo, e simula condições reais para prever resultados com base em variáveis de entrada, usando um modelo estatístico baseado em dados experimentais. A implementação do sistema com uma interface on-line permite aos usuários visualizarem gráficos dinâmicos que mostram o rendimento do processo EDM em termos de taxa de remoção de material, desgaste volumétrico relativo e rugosidade média. 
 
Metodologia 
A partir de uma definição prévia das variáveis independentes de entrada, o projeto foi delineado a partir de uma abordagem experimental parcial com fatorial fracionado 4³ resultando em interações distribuídas em duas grandezas: alta energia de descarga e baixa energia de descarga, denominadas de regime de desbaste e regime de acabamento. Assim, resultando em 384 experimentos, considerando a réplica e tréplica de cada ensaio. 

Como variáveis independentes de entrada, foram selecionados o material do eletrodo, a corrente de descarga ī e (A), a duração da descarga te (µs) e a relação de contato τ. A tensão média da descarga ūe foi constante de 80 V para alta energia de descarga e 120 V para baixa energia. São mostradas na tabela 1 as variáveis independentes em cada regime de remoção por EDM

 

 

Após a realização dos experimentos na fase analítica, foi utilizado o software Statistica® para o tratamento dos dados resultantes do processo de remoção por EDM aplicado à fabricação de componentes em Inconel 718. Esses experimentos foram conduzidos nos dois regimes caracterizados na tabela 1. Pesquisas recentes indicam um aumento no volume de publicações relacionadas a temas de simulação e otimização em diversos setores industriais ⁽⁵⁾. Contudo, empresas com recursos limitados usam uma abordagem empírica para resolver problemas. 

O sistema planejado baseia-se no desenvolvimento alinhado a critérios estatísticos e heurísticos na formulação de ensaios, planejamento experimental e elaboração de algoritmos usando equações de regressão. Esses algoritmos consideram o comportamento da simulação, tanto relacionado à indicação orientativa de parâmetros de remoção por EDM para a melhor condição estabelecida de um modelo matemático, quanto à simulação de parâmetros disponíveis no equipamento EDM do usuário. O sistema retorna a previsão do rendimento do processo de acordo com as variáveis de entrada informadas. 

Após a realização do planejamento experimental, dos ensaios e da caracterização das amostras, foi desenvolvido e organizado um banco de dados contendo os resultados desse planejamento. Com os dados disponíveis, todos os requisitos de execução do projeto foram mapeados, permitindo a definição da estratégia de programação e dos recursos computacionais. A elaboração dos algoritmos, bem como sua posterior implementação, considerando as variáveis de entrada e as equações de regressão resultantes do planejamento experimental, foi previamente estabelecida. 

Para disponibilizar os resultados, foram feitos testes de acesso em rede local, seguidos de uma implementação que o modelo representa. Sabe-se que existe um intervalo de confiança entre a simulação e o sistema físico real da usinagem EDM. Esse erro foi calculado com 95% de confiança e informado ao usuário a partir dos dados de entrada, fornecendo requisitos de fácil entendimento ao usuário através da interface na seleção de variáveis e da interpretação dinâmica na apresentação gráfica dos resultados. 

Resultados 

O sistema desenvolvido foi denominado solvEDM, a partir da junção de “solv” ou “solved” somado ao termo EDM, representando uma descrição como “EDM resolvida”. O acesso ao sistema pode ser feito por qualquer dispositivo com conexão à internet, pelo endereço: www.solvedm.com.br. Após a realização do cadastro, informando criar um login e uma senha que serão usados para posterior navegação. O sistema foi registrado juntamente ao INPI como programa de computador: solvEDM - software de predição e simulação para processos EDM, com a conceção BR512023003995-0⁽³⁾. A página inicial do sistema e o campo de login para cadastro são mostrados na figura 2. 

Interface de acesso inicial ao sistema: (a) localização do campo de acesso ao login e (b) aba para realização do cadastro ou login e senha já registrados.

A figura 2(a) mostra a tela inicial do sistema, onde são apresentadas informações iniciais, com acesso ao campo de login na posição superior e esquerda. Ao realizar o login, o usuário é direcionado para a página própria (figura 2(b)). Nesse campo, encontram-se as opções de login e senha, que devem ser as mesmas cadastradas. Caso não haja cadastro, é necessário realizá- -lo pelo link indicado. Após realizada a etapa inicial, o acesso ao sistema estará imediatamente disponível. A figura 3 apresenta a configuração do sistema e lista os campos de ação em cada ícone programado. 

 

 Interface do sistema com login realizado: (a) destaque das ações globais do sistema na versão de administrador e (b) ações disponíveis no sistema para acesso como usuário.

 

A figura 3(a) mostra a tela inicial do para acesso por meio de uma plataforma web. O sistema foi desenvolvido com tecnologias de código aberto, utilizando as linguagens PHP e JavaScript, banco de dados MySQL e bibliotecas otimizadas para design responsivo, como o Bootstrap. A simulação para o desenvolvimento do sistema envolve a criação de um ambiente virtual que replica condições reais, a fim de testar e ajustar o desempenho, a funcionalidade e a eficiência do sistema antes da implementação real (Mattos, 2005).  

Na fabricação mecânica, a simulação proposta prevê resultados de variáveis de saída com base em parâmetros de entrada do processo, usando um modelo estatístico fundamentado em resultados experimentais. A figura 1 mostra um fluxograma do caminho da informação para a realização de uma simulação pelo sistema. 

 

Fluxograma da organização e requisitos do sistema para simulação.

Na figura 1, o sistema permite realizar uma simulação de rendimento em duas frentes diferentes. A primeira descreve a seleção das variáveis independentes de entrada para processamento de resposta. Já a segunda solicitação direciona-se à consulta de um banco de dados com informações pré-processadas, importadas anteriormente dos experimentos. Consolidada a requisição, o algoritmo processa o gráfico das variáveis dependentes de saída, representando ao usuário o resultado da simulação. O rendimento do processo em forma de gráfico interativo é apresentado na interface. 

A segunda seleção descreve a resposta pela entrada de variáveis a partir da equação de regressão dimensionada anteriormente. O retorno ao usuário consiste na devolutiva de uma previsão numérica e seu respectivo coeficiente de determinação R², expressando a quantidade da variância dos dados sistema. O acesso para as ações está posicionado à esquerda, no destaque indicado pelo número 1. O administrador pode inserir ou alterar informações do banco de dados (região identificada no destaque 2). Além disso, é possível realizar o cadastramento de novos materiais para a fabricação de componentes, novos materiais para eletrodo, tipo de operação conforme a intensidade da energia de descarga We , alterações na forma de interação gráfica da simulação e importação de novos dados pré-processados para alimentação do banco de dados. 

O usuário possui acesso indicado na figura 2(b), em que cada um dos ícones de ações está brevemente identificado. No campo “solvEDM” são realizadas todas as simulações cadastradas no banco de dados. Com o preenchimento das variáveis de entrada, as respostas do rendimento do processo são mostradas em formato gráfico. No campo “usuário”, são realizadas as alterações ou atualizações do primeiro cadastro realizado. No campo “panorama EDM”, as principais informações tecnológicas, variáveis do processo e métodos para o dimensionamento do rendimento do processo são descritos. 

Ainda na figura 2(b), o campo “fórmulas” é uma opção para os usuários que não possuem variáveis independentes de entrada previamente identificadas e cadastradas no campo solvEDM. Eles podem encontrar respostas aproximadas do rendimento do processo pela utilização de equações de regressão dimensionadas anteriormente. Essas equações foram desenvolvidas com base nos dados resultantes do planejamento experimental. No campo “sobre” estão as principais informações do sistema e o tipo de licença Creative Commons. As simulações cadastradas no banco de dados, selecionadas no campo solvEDM, retornam os resultados de rendimento do processo EDM usando gráficos interativos comparativos. A figura 4 mostra um exemplo de seleção das variáveis de entrada e seus respectivos resultados. Após a seleção das variáveis independentes de entrada para processamento de resposta, conforme indicado em uma seleção aleatória mostrada na figura 4(a), ao pesquisar o grupo de respostas já contidas no banco de dados, pode-se observar que os “IDs” são listados. Ao selecionar o ícone de “ação”, os gráficos serão exibidos na interface. Na figura 4(b), o gráfico apresenta os resultados da taxa de remoção de material (mm³/min) para quatro durações de descarga te (µs) e os eletrodos distintos analisados. 

A figura 4(c) mostra o desgaste volumétrico relativo (%) para a mesma condição de seleção. Pode-se identificar os comportamentos distintos de cada condição e dos eletrodos usados. 

 

Seleção das variáveis de entrada para a simulação: (a) campos para realizar a seleção das variáveis cadastradas no banco de dados; (b) resultado da taxa de remoção de material na comparação de quatro condições de eletrodos e duração de descarga; e (c) resultado para o desgaste volumétrico relativo nas condições requeridas.

No detalhe, ocorre uma ampliação da grandeza para melhor visualização (considerando cor e geometria), enquanto as linhas expressam as tendências do processo. Para complementar as principais respostas do rendimento do processo EDM, na figura 5 são mostrados os resultados para o comportamento da rugosidade Ra (µm) e a aplicação de um “filtro” dinâmico para a variável material do eletrodo. A figura 5 mostra uma seleção aleatória das variáveis independentes de entrada para processamento de resposta da rugosidade média aritmética Ra (µm). Na figura 5(a) pode-se observar o comportamento da rugosidade em relação à duração das descargas te (µm). O presente trabalho não tem o objetivo de discutir os fenômenos que explicam tal comportamento, concentrando-se na apresentação dos recursos do sistema. Além disso, como mostra a figura 5(b), filtros podem ser aplicados para selecionar as respostas de maior interesse do usuário. 

 

 Resultado gráfico da rugosidade média Ra para uma condição de baixa energia: (a) comparativo com quatro condições de eletrodos e (b) aplicação de filtro retirando duas condições e mantendo apenas eletrodos metálicos.

No sistema em questão, com um clique ou toque no campo correspondente ao material do eletrodo, é possível adicionar ou remover esse material no gráfico. Utilizando a opção, a escala da grandeza informada na interface se reorganiza automaticamente em ambas as escalas, facilitando a interpretação das respostas. 

Como forma complementar de auxílio ao usuário na simulação de um processo EDM, uma segunda seleção descreve o sistema por meio de uma entrada de variáveis, em que a base de dados não atenta em sua integridade para a seleção das variáveis. Foram implementadas equações de regressão e um respectivo coeficiente de determinação (%) anteriormente definidos em software. A figura 6 mostra a interface que retorna a previsão do rendimento do processo. 

 

Interface do sistema com acesso ao campo “fórmulas”: (a) seleção das variáveis com inserção de lista suspensa e campos para inserir a grandeza da variável; e (b) destaque para retorno das variáveis de saída em relação às variáveis independentes de entrada. 

Na figura 6(a) são mostradas a tela de seleção das variáveis independentes de entrada para processamento. A etapa inicial consiste na inserção de lista suspensa para a seleção do material da peça, regime de operação e da variável de saída em que o usuário deseja simular. Adicionalmente, apresentadas no destaque, são inseridas as grandezas da variável e estas necessitam estar dentro de um limite mínimo e máximo estipulados para: 1 corrente de descarga ī e (A); 2 duração da descarga te (µs); e 3 relação de contato τ. 

As grandezas são calculadas internamente por meio de equações de regressão. Conforme pode ser observado na figura 6(b), os resultados são relatados para cada material distinto de eletrodo. Cada nível de regime possui uma equação de regressão, e cada uma delas apresenta um coeficiente de determinação R², permitindo ao usuário compreender quão assertiva está uma determinada simulação. 

Conclusões 

Este trabalho buscou desenvolver uma solução on-line para a problemática de seleção de materiais e parâmetros de usinagem adequados para a EDM da superliga Inconel 718. A partir da tabulação dos dados experimentais, criou-se uma plataforma para interação com os usuários, onde são apresentados resultados gráficos dinâmicos para a avaliação do rendimento da usinagem do respectivo material. 

Assim, com base nos resultados obtidos, as seguintes conclusões podem ser observadas: o objetivo do trabalho foi alcançado, uma vez que o sistema on-line está publicado e acessível aos usuários, bastando acessar o link e se cadastrar; a interface obtida se mostrou intuitiva e de fácil compreensão, cuja forma gráfica de exposição dos dados torna sua análise rápida e eficiente; além de trabalhar com variáveis cadastradas no banco de dados, o sistema permite a indicação de outras variáveis independentes no campo de fórmulas, encontrando respostas aproximadas do rendimento do processo por meio de equações de regressão embarcadas na plataforma. As contribuições desta pesquisa são relevantes para o processo de remoção por EDM, principalmente onde se busca a otimização dos parâmetros de trabalho, melhorando a qualidade e reduzindo o número de ensaios experimentais. 

Agradecimentos 
Os autores agradecem pelo fomento da pesquisa nos editais 03/2022/PROPPI/ DAE e 03/2023/PROPPI/DAE do Instituto Federal de Santa Catarina – IFSC. 

Responsabilidade pelas informações 

Os autores são os únicos responsáveis pelas informações incluídas neste trabalho. 

 

Referências 

1) Amorim, Fred Lacerda. 2002. “Tecnologia de eletroerosão por penetração da liga de alumínio AMP 8000 e da liga de cobre CuBe para ferramentas de moldagem de materiais plásticos”. Tese (Doutorado) - Curso de Engenharia Mecânica, Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis. 
 
2) Bingham, D. R., and R. R. Sitter. 2001. “Design issues in fractional factorial Split-Plot experiments”. Journal of Quality Technology 33(1):2–15. 

3) Carlini, Giovani Conrado, André Lubawski, Felipe Alves Cordeiro, Greyce Eloise, Martins, Almir Antenor Do Espírito Santo Junior, Maria Eduarda De Castro Lima, Matheus Döge, Cassiano Rodrigues Moura, Alexandre Altair De Melo, and Fred Lacerda Amorim. 2023. SolvEDM - Software de predição e simulação para processos EDM. BR 512023003995-0. Int. FQ-05; IF-07; IN01; IN-02; IN-03. Tipo de programa: AP-01; AP-02; AT-06; FA-04; SM-01; SO-02; SO-09; TC-02. Depósito: 01/09/2023. Concessão: 13/12/2023, Brasil. 

4) Carlini, Giovani Conrado, Cristiano Silva, Walter Lindolfo Weingaertner Ricardo Diego Torres, and Fred Lacerda Amorim. 2021. “Avaliação da remoção por WEDM com fio de molibdênio no Inconel 718 alterando o meio dielétrico”. P. 8 in 11th Brazilian Congress on Manufacturing Engineering. Curitiba/PR. 

5) Chueca, Jorge, Javier Verón, Jaime Font, Francisca Pérez, and Carlos Cetina. 2024. “The consolidation of game software engineering: A systematic literature review of software engineering for industry-scale computer games”. Information and Software Technology 165:107330. 

6) Klocke, Fritz, and Wilfried König. 2007. Fertigungsverfahren 3. ed 5. Berlin: Abtragen, Generieren und Lasermaterialbearbeitung. Springer Berlin Heidelberg. 

7) Mendes, Luciano A., Fred L. Amorim, and Walter L. Weingaertner. 2014. “Automated system for the measurement of spark current and electric voltage in wire EDM performance”. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering 37(1):123–31. 

8) Neto, João Joaquim de Freitas, and Silvia de Castro Bertagnolli. 2021. “Robótica educacional e formação de professores: Uma revisão sistemática da literatura”. RENOTE 19(1):423–32. 

9) Quarto, Mariangela, Gianluca D’urso, Claudio Giardini, Giancarlo Maccarini, and Mattia Carminati. 2021. “A comparison between Finite Element Model (FEM) simulation and an Integrated artificial neural network (ANN)-Particle Swarm optimization (PSO) approach to forecast performances of micro electro discharge machining (Micro-EDM) drilling”. Micromachines 12(6). 

10) Rajhi, Wajdi, Ibrahim Alatawi, Tayyab Subhani, Badreddine Ayadi, Abdulaziz Al-Ghamdi, and Abdul Khaliq. 2021. “A contribution to numerical prediction of surface damage and residual stresses on Die-Sinking EDM of Ti6Al4V”. Journal of Manufacturing Processes 68(PA):1458–84. 

11) Sharma, Vikas, Joy Prakash Misra, and Piyush Singhal. 2019. “Multi-optimization of process parameters for Inconel 718 while Die-Sink EDM using multi-criterion decision making methods”. Journal of Physics: Conference Series 1240(1).