• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
20.02.2025, 10:33
ПНИПУ
160

Разработан нейросетевой алгоритм, повышающий качество токарной обработки

❋ 4.4

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.

В Перми разработали нейросетевой алгоритм, повышающий качество токарной обработки / © maniacvector, Freepik

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.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ПНИПУ
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.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
11 августа, 12:44
МАИ

Со стороны профессия летчика-испытателя часто выглядит как череда опасных полетов, требующих бесстрашия и способности мгновенно импровизировать. В действительности ее основу составляют методика, дисциплина, технические знания и умение честно рассказать о каждой особенности машины. Его задача — не просто поднять самолет в воздух, но и понять, насколько точно он выполняет команды, предсказуемо ли ведет себя на сложных режимах и какие изменения необходимо внести в конструкцию или систему управления.

11 августа, 06:17
Мария Азарова

То, в каком порядке дети в одной семье появились на свет, оказалось связано с вероятностью развития самых разных заболеваний — от аллергии и гастрита до аутизма и СДВГ. Ученые составили наиболее полную на сегодня карту подобных связей, проанализировав данные более 10 миллионов человек.

10 августа, 18:14
Мария Азарова

Специалисты по поведению животных проверили, что важнее для кошки — голос ее котенка или место, откуда он доносится. Для этого 13 кошек-матерей слушали записи криков собственных и чужих котят, которые включали то возле их гнезда, то в другом месте. Голос своего детеныша заставлял самок реагировать, но оказался для них не главным ориентиром.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

9 августа, 10:53
Редакция Naked Science

Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.

10 августа, 11:42
Илья Гриднев

Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.

31 июля, 14:12
Андрей Серегин

Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.

9 августа, 19:34
Марк Чернов

Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.

19 июля, 20:09
Александр Березин

Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий