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.
На острове близ Сулавеси удалось найти следы первой волны успешных выходцев из Африки. Всего через несколько тысяч лет после той миграции они уже рисовали на стенах пещер, куда можно было попасть только через открытое море. Новые данные означают, что антропологам придется снова существенно пересмотреть возможности древних людей.
Крупнейшие живые организмы девонского периода — прототакситы — не относились ни к грибам, ни к растениям, ни к лишайникам. Комплексный химический и структурный анализ помог выявить, что это ранее неизвестная и полностью вымершая ветвь биологической эволюции.
Современное жилое пространство содержит большое количество различных электротехнических устройств, функциональность которых стала неотъемлемым элементом бытового комфорта. Однако эта привычная технологическая среда содержит скрытые риски, вероятность реализации которых возрастает при сочетании естественного старения материалов и нарушения условий эксплуатации. Возгорание бытовых приборов — не результат мистического стечения обстоятельств, а следствие вполне определенных физических процессов. Разберем эти механизмы с позиций электротехники и материаловедения вместе с Татьяной Бахваловой, кандидатом физико-математических наук, преподавателем кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Повторное изучение окаменелости галлюцигении, впервые описанной в 1970-х годах, помогло палеонтологам больше узнать о рационе этого древнего существа. Ответ на вопрос о питании нашли не в ее останках, а на теле предполагаемой добычи.
Растительная диета давно стала золотым стандартом для тех, кто мечтает о долгой и здоровой жизни. Но китайские ученые внесли серьезные коррективы в этот постулат. Они обнаружили, что большинство местных долгожителей, перешагнувших столетний рубеж, регулярно употребляют в пищу мясо. Особенно заметна эта связь у одной специфической группы пожилых людей, что заставляет по-новому взглянуть на диетические рекомендации для самых старших поколений.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Хотя зоологи уже не раз наблюдали использование орудий у относительно близких к людям видов, — от приматов до свиней — коровы до сих пор не были за этим замечены. Теперь ситуация изменилась: оказалось, что они могут использовать многоцелевые орудия по-разному, в зависимости от обстоятельств.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
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