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.
Разработан нейросетевой алгоритм, повышающий качество токарной обработки
Для механической обработки металла на предприятиях используют специальные станки, которые режут, точат и шлифуют детали по заданным программам. Но зачастую режимы обработки приходится вручную корректировать из-за меняющихся во время производства свойств как инструмента, так и изделия. Сегодня активно развивается и внедряется в промышленность так называемое адаптивное управление станками, когда процесс обработки автоматически приспосабливается к изменяющимся условиям. Для его реализации и стабильной работы требуется специальное математическое обеспечение. Ученые Пермского Политеха разработали эффективный алгоритм адаптивного управления на основе искусственного интеллекта.
Статья опубликована в Journal of Digital Science. Исследование проведено в рамках реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
При обработке металлических заготовок на стандартных станках с числовым управлением программу настраивают на определенные параметры. Учитывают твердость обрабатываемого материала, толщину слоя, который необходимо с него снять, и многие другие показатели, влияющие на качество итогового изделия. Но в процессе резания металла происходят неконтролируемые случайные изменения свойств режущих инструментов. Кроме того, каждая следующая заготовка из обрабатываемой партии имеет отличия в структуре поверхности и твердости. Все это требует постоянного контроля со стороны оператора станка.
Адаптивное управление, в отличие от обычных систем, обеспечивает автоматическое приспособление параметров процесса к изменяющимся условиям.
«На основе получаемой информации о текущем состоянии процесса обработки система сама увеличивает или уменьшает объем снимаемого металла с заготовки, тем самым поддерживая предельное значение какого-либо заданного параметра, например, силы резания. В более сложном случае — обеспечивает получение оптимальных значений точности, производительности или себестоимости обработки заготовок», — рассказывает Владимир Онискив, доцент кафедры вычислительной математики, механики и биомеханики ПНИПУ, кандидат технических наук.
Методы искусственного интеллекта все чаще применяются в системах адаптивного управления процессами токарной обработки. Однако еще недостаточно изучен вопрос, как при этом износ инструмента влияет на шероховатость обрабатываемой поверхности. Ученые Пермского Политеха разработали алгоритм с использованием нейросети, который обеспечивает необходимый уровень шероховатости и повышает производительность резания.
«Мы предположили, что этот показатель зависит от степени износа режущего инструмента. А она, в свою очередь, определяется текущим уровнем вибрации. Обученная нами нейросеть по величине энергии снимаемого датчиками вибрации сигналов определенных частот, предсказывает значение шероховатости при заданных параметрах режима резания. На ее основе мы разработали алгоритм, который, получив сигнал о достижении максимально допустимой величины шероховатости, изменит параметры подачи инструмента до подходящих показателей», — объясняет Владимир Онискив.
Политехники отмечают, что алгоритм выполняет условия оптимального управления, так как процесс обработки начинается с наиболее высокой величины подачи инструмента и постепенно снижается. Система обеспечивает максимально возможный объем съемного металла при заданной шероховатости поверхности, что значительно повышает производительность металлообработки.
Предложенный учеными ПНИПУ алгоритм уже апробировали на реальных данных и подтвердили возможность использования при разработке интеллектуальной информационной системы адаптивного управления процессом токарной обработки.
Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.
В темных лабиринтах подземного муравейника разыгрывается коварный сценарий, достойный политического триллера. Вместо того чтобы силой захватить трон, королева одного вида муравьев применяет хитрую тактику. Она проникает в чужую крепость и с помощью поддельного химического сигнала подстрекает верную стражу к свержению собственной повелительницы. Результат — жестокая казнь законной королевы и добровольное подчинение всего муравейника новой владычице.
Крошечная глиняная фигурка возрастом 12 тысяч лет, найденная в Израиле еще в 2019 году, долгое время озадачивала ученых. Дело в том, что на ней изображен сюжет, который никак не могли расшифровать. После тщательного анализа это удалось сделать международной команде исследователей. Они пришли к выводу, что на статуэтке, вероятно, изображен анимистический ритуал.
Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.
Ю-Цон Тан (YuCong Tang) — концептуальный художник из Китая. Научно-фантастические мотивы — одно из основных направлений его творчества. Он исследует, как научные открытия и технологии будущего трансформируют среду обитания.
Наблюдая за сверхновой 2024 ggi спустя всего 26 часов после вспышки, астрономы напрямую определили форму ударной волны в момент ее прорыва из звезды. Открытие позволит уточнить механизмы гибели массивных светил и может привести к пересмотру существующих моделей возникновения сверхновых.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
В современном доме, насыщенном разнообразной техникой, удлинители стали незаменимым атрибутом, позволяющим обеспечить электропитанием все необходимые устройства. Однако мало кто задумывается, что привычное использование этого аксессуара может нести серьезную угрозу безопасности. По статистике, значительная часть бытовых пожаров происходит из-за неправильной эксплуатации электропроводки и вспомогательных устройств. Какие приборы категорически нельзя подключать через удлинители и почему это может привести к трагическим последствиям, рассказывает профессор кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА, доктор физико-математических наук Алексей Юрасов.
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