info:eu-repo/semantics/article
Modeling heat treatment process variables for 3-inch cast steel balls-mineral grinding balls
Modelamiento de variables de proceso de tratamiento termico para bolas fundidas de acero de 3 pulgadas-bolas para molienda de minerales
Registration in:
10.15381/iigeo.v19i37.12966
Author
Mancha Gonzáles, Salvatore
Institutions
Abstract
A model is sought from the variables of the production process to forecast the surface hardness of 3-inch diameter steel balls. The DI indicator in replacement of chemical composition is considered as an independent variable. The analyzed data corresponds to 43 controls. In which 10 independent variables and a dependent variable are initially considered as the surface hardness of the ball (HRC). The data treatment begins with a descriptive analysis of the type of relationship between the independent and dependent variables, and then reduces the independent variables, then applies the multiple linear regression method. The initial model to be considered is of the type Y = β0 + ΣβiXi + ε to later be Y = β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6 + β7X7 This model was evaluated, multicollinearity, between independent variables by the inverse matrix method of correlations. Normality and homoscedasticide of residues were also tested. The value found for R2 = 0.97056, The test of global significance of the coefficients rejects null hypothesis H0: β1 = βi = 0 and accepts alternative hypotheses, at least one coefficient is different from zero because it has p-value <0.05. Se busca un modelo a partir de las variables de proceso productivo para pronosticar la dureza superficial de bolas de acero de 3 pulgadas de diámetro. Se considera como variable independiente el indicador DI en reemplazo de composición química. La data analizada corresponde a 43 controles. En los cuales se considera inicialmente 10 variables independientes y una variable dependiente como la dureza superficial de la bola (HRC). El tratamiento de datos inicia con un análisis descriptivo del tipo de relación entre las variables independientes y dependiente, para luego reducir las variables independientes, luego aplicar el método de regresión lineal múltiple. El modelo inicial a considera es del tipo Y=β0 +ΣβiXi + ε para luego quedar como Y= β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + β6X6+ β7X7 A este modelo se evaluó, multicolinearidad, entre variables independientes por el método de matriz inversa de correlaciones. También se probó la normalidad y homoscedasticida de residuos. El valor encontrado para R2 = 0.97056, La prueba de significancia global de los coeficientes rechaza hipótesis nula H0 : β1=βi= 0 y acepta hipótesis alterna al menos un coeficiente es diferente de cero por tener p-valor < 0.05.