Використання алгоритмів штучного інтелекту в дослідженнях технологій машинобудування
Вантажиться...
Дата
2020-05
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Робота містить: 90 аркушів, 59 ілюстрацій, 22 таблиці, 2 додатки. При написанні роботи використано 69 літературних джерел.
Об’єкт дослідження – системи штучного інтелекту
Предмет дослідження – властивості систем штучного інтелекту, які
використовуються для дослідження та управління технологічними процесами.
Мета роботи – підвищення контрольованості нових технологічних
процесів оброблення на прикладі процесу ортогонального фрезо-токарного
оброблення при зменшених витратах за рахунок оптимізації створення
моделей процесів оброблення та застосування гнучких систем адаптивного
управління та моніторингу.
Методи дослідження: ідеалізація, формалізація, аналіз, синтез, індукція,
комп’ютерне математичне моделювання.
Наукова новизна одержаних результатів
1. Запропоновано використовувати системи штучного інтелекту для
підвищення контрольованості процесу фрезо-токарного оброблення.
2. Автоматизовано створення емпіричних моделей процесів оброблення
зі складною кінематикою за допомогою штучного інтелекту.
3. Розроблене програмне забезпечення зі штучним інтелектом для
проведення міждисциплінарних досліджень процесів оброблення.
4. Запропонована система штучного інтелекту для адаптивного
управління режимами різання та моніторингу стану інструмента.
Практичне значення одержаних результатів.
1. Розроблене програмне забезпечення надає можливість
автоматизувати створення емпіричних моделей процесів оброблення, що
дозволяє заощадити час та собівартість за рахунок зменшення кількості
експериментів в порівнянні з традиційними методами моделювання. Це такожвиключає виникнення помилок за рахунок людського фактору. Програмне
забезпечення може бути застосовано для будь-якого технологічного процесу
без зміни вихідного коду за рахунок здатності алгоритмів до самонавчання. За
результатами роботи програми користувач може обрати оптимальну
емпіричну модель та використовувати її для симуляцій.
2. Запропонована система штучного інтелекту для адаптивного
управління режимами різання та моніторингу стану інструмента, на відміну
від традиційних систем, є гнучкою та може пристосовуватися до змін умов
оброблення та бути застосована до будь-якого процесу оброблення. Її
застосування дозволить забезпечити точність оброблення або збільшити
продуктивність процесу оброблення за рахунок оптимізації режимів різання.
Ця система є частиною концепцій «Індустрія 4.0» та «Agile Manufacturing».
Пропозиції щодо можливих напрямків продовження досліджень
Подальші дослідження доцільно проводити в напрямку поповнення бази
даних розробленої системи штучного інтелекту та створення апаратного
забезпечення для цієї системи. Під час навчання загалом опубліковано 12 тез та матеріалів конференцій
(в тому числі 5 – міжнародних), отримано 1 свідоцтво на право власності на
твір (комп’ютерна програма, яка впроваджена у навчальний процес) та 6
патентів України на корисну модель. Зокрема, під час роботи над
магістерською дисертацією опубліковано 4 матеріали конференцій (в тому
числі 3 – міжнародних), отримано 4 патенти України на корисну модель.
Опис
Ключові слова
ортогональне токарно-фрезерне оброблення, машинне навчання, оптимізація, штучний інтелект, адаптивне управління, orthogonal turn-milling, machine learning optimization, artificial intelligence, adaptive control
Бібліографічний опис
Артюшенко, В. В. Використання алгоритмів штучного інтелекту в дослідженнях технологій машинобудування : магістерська дис. : 131 Прикладна механіка / Артюшенко Віктор Владиславович. – Київ, 2020. – 99 с.