Пермские ученые «раскроили» промышленные детали с помощью 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.

ПНИПУ

1386 статей

Пермский национальный исследовательский политехнический университет (национальный исследовательский, прошлые названия: Пермский политехнический институт, Пермский государственный технический университет) — технический ВУЗ Российской Федерации. Основан в 1960 году как Пермский политехнический институт (ППИ), в результате объединения Пермского горного института (организованного в 1953 году) с Вечерним машиностроительным институтом. В 1992 году ППИ в числе первых политехнических вузов России получил статус технического университета.

Показать больше

Закладка

Скопировать ссылку

Email

Печать

Twitter

VK

Telegram