Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Пермские ученые «раскроили» промышленные детали с помощью нейросетей
Сокращение отходов производства приводит к снижению себестоимости конечного продукта, а, значит, к увеличению прибыли. Для изготовления деталей из сырья часто требуется раскрой из металлического листового материала на заготовки произвольной формы, например, в машиностроении, автомобильной промышленности, на металлообрабатывающих заводах и других производствах. Для экономии необходимо рационально разместить детали на полотне. Такой процесс известен как создание карты раскроя материала. Использование дорогостоящего сырья предъявляет еще более жесткие требования к качеству и методам решения проблемы. Ученые ПНИПУ разработали комбинированный алгоритм для оптимального расположения фигур на листе на основе технологии искусственных нейросетей.
Такой способ минимизирует отходы производства при вырезании деталей, что позволит экономить сырье и повышать эффективность производства.
Существует два вида фигурного раскроя: регулярный и нерегулярный. В первом – у всех геометрических объектов одинаковая форма и ориентация. Решение задачи второго типа практически невозможно точными методами из-за произвольности форм и, следовательно, большого объема входных данных.
Основная проблема заключается в том, что одни способы приводят к нецелесообразным временным затратам в связи с перебором объектов, другие ограничиваются лишь одним из оптимальных вариантов, а не самым лучшим (локальные результаты, которые не соответствуют глобальному).
Ученые Пермского Политеха разработали новый уникальный алгоритм решения задачи двумерного (плоского) нерегулярного раскроя материала с использованием технологии нейронных сетей.
На первом этапе оператор задает размеры и форму листа. Далее производит выбор из стандартных фигур, таких как круг, квадрат, треугольник и указывает их размеры. Если необходимо разложить детали нестандартной формы, то их можно задать посредством координат или выгрузкой из базы данных. После чего запускается обучение, и затем программа выполняет сам раскрой.
Для повышения эффективности алгоритм дополнен гравитационным уплотнением карты раскроя – на фигуры действуют случайные силы внутри физически смоделированной среды. При таком воздействии на объекты они располагаются более плотно: по аналогии с реальным миром, если трясти закрытую коробку с различными предметами, то они расположатся наиболее оптимальным для себя образом. В случае его использования результат заполнения улучшается до 22 процентов.
«В основу алгоритма легла идея моделирования процесса обучения, по аналогии с реальным миром, когда человек с нуля обучается какому-либо навыку. Перед нейронной сетью стоит цель научится находить приемлемое решение задачи раскроя-упаковки. Для того, чтобы снизить нагрузку и уменьшить время сходимости, проектируется среда по реальным физическим законам. Она полностью исключает случаи взаимного пересечения фигур и выход их за границы области раскроя», – поделился старший преподаватель кафедры «Технических дисциплин» Лысьвеньского филиала ПНИПУ Сергей Зыкин.
Работа нейронной сети проходит по эпизодам. Эпизод – это одна попытка получить решение задачи. Нейросеть обучалась на 30000 таких эпизодов, при этом их количество может увеличиваться в зависимости от числа фигур в раскрое.
Разработка политехников реализована в виде программы. С ее помощью на производстве можно автоматически составлять эскизы заготовки с контурами вырезаемых деталей и получать рекомендации рационального размещения геометрических объектов сложной формы на листе. Сейчас программа проходит испытания как на градообразующем, так и на малых предприятиях, которые используют в своем производстве раскрой материала.
На разработку выдано соответствующее свидетельство. Статья опубликована в «Вестнике ВГУ. Системный анализ и информационные технологии». Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда.
Telegram 
Дзен 
VK Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Австралийские медики проследили за уровнем витамина D в крови людей, которые на протяжении года постоянно пользовались кремом с пометкой SPF 50+, означающей, что средство блокирует до 98% ультрафиолетовых лучей.
Новые изображения сверхмассивной черной дыры в центре галактики М87 показали, что за последние четыре года магнитные поля в ее окрестностях изменили направление. Совершить столь неожиданное и важное для понимания устройства космических «монстров» открытие удалось с помощью сети радиотелескопов «Телескоп горизонта событий» (Event Horizon Telescope, EHT).
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Во время недавних наблюдений карликовой планеты Квавар что-то неожиданно почти полностью закрыло ее собой. Астрономы уверены, что это не ее спутник Вейвот и не одно из двух известных колец этого маленького мира на краю Солнечной системы.
Самая большая планета в Солнечной системе, всегда поражавшая воображение своими колоссальными размерами, немного сдала позиции. Новые высокоточные измерения орбитального зонда NASA показали, что Юпитер не такой большой и круглый, как считали астрономы последние 40 лет.
Исследования самодержавия могут пролить свет на феномен, исконно свойственный российской государственности, а значит, переосмыслить исторический путь России и выработку новых направлений развития, к такому выводу пришел ученый ТюмГУ.
Третий известный межзвездный объект 3I/ATLAS летит примерно вдвое быстрее обоих своих предшественников. По расчетам, его вряд ли могло выбросить из родной планетной системы с подобной скоростью, и так разогнаться по пути он тоже не мог.
Все больше покупателей начинают отказываться от привычки делать покупки на маркетплейсах, а число новых продавцов на площадках практически не увеличилось. Аналитика показывает, что за первый квартал 2025 года — прирост селлеров составил всего 0,45% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В то же время, маркетплейсы активно расширяют сеть пунктов выдачи, особенно в регионах, где физическое присутствие всех брендов невозможно. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему люди стали реже совершать покупки на маркетплейсах.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно