Використання алгоритмів штучного інтелекту в дослідженнях технологій машинобудування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorФролов, Володимир Костянтинович
dc.contributor.authorАртюшенко, Віктор Владиславович
dc.date.accessioned2020-06-24T16:44:33Z
dc.date.available2020-06-24T16:44:33Z
dc.date.issued2020-05
dc.description.abstractenThe thesis contains 90 pages, 59 illustrations, 22 tables, 2 appendices. 69 literary sources were used in the paper. The object of research – artificial intelligence systems. The subject of research – properties of artificial intelligence systems used for research and manufacture process control. The purpose of thesis – to increase of controllability of new machining processes on an example of turn-milling at the reduced expenses due to optimization of creation of process models and application of flexible systems of adaptive control and monitoring. Methods of research: idealization, formalization, analysis, synthesis, induction, computer mathematical modeling. Scientific novelty of the received results 1. It is proposed to use artificial intelligence systems to increase the controllability of turn-milling process. 2. Creation of empirical models of machining processes with complex kinematics were automatized using artificial intelligence. 3. Software with artificial intelligence for interdisciplinary research of machining processes was developed. 4. The system of artificial intelligence for adaptive control of cutting modes and tool condition monitoring is offered. The practical value of the obtained results. 1. The developed software allows automatizing creation of empirical models of machining processes, which saves time and manufacturing cost by reducing the required number of experiments, compared with traditional modeling methods. This also eliminates errors by the calculations due to the human factor. The software can be used for any technological process without changing the source code due to theability of algorithms to self-learning. Based on the results of the program, the user can choose the optimal empirical model and use it for simulations. 2. The proposed scheme of artificial intelligence for adaptive control of cutting modes and tool condition monitoring compared with the traditional systems is flexible and can adapt to changes in machining conditions and can be applied to any machining process. Their application will allow to ensure the accuracy of processing or to increase the productivity of the processing due optimizing the cutting modes. This system is part of the "Industry 4.0" and "Agile Manufacturing" concepts. Proposals for possible directions of research continuation It is reasonably to do further researches in the direction of adding data to the database of the developed artificial intelligence system and creating hardware for this system. During the studying generally 12 materials of reports at conferences were published (including 5 at international ones), 1 certificate of ownership for a work (computer program which was implemented into the educational process) and 6 patents of Ukraine for utility model were received. Among them during work on the master's thesis 4 materials of reports at conferences (including 3 at international ones) were published, 4 patents of Ukraine for utility model were received.uk
dc.description.abstractukРобота 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.uk
dc.format.page99 с.uk
dc.identifier.citationАртюшенко, В. В. Використання алгоритмів штучного інтелекту в дослідженнях технологій машинобудування : магістерська дис. : 131 Прикладна механіка / Артюшенко Віктор Владиславович. – Київ, 2020. – 99 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/34442
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectортогональне токарно-фрезерне обробленняuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectоптимізаціяuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectадаптивне управлінняuk
dc.subjectorthogonal turn-millinguk
dc.subjectmachine learning optimizationuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectadaptive controluk
dc.subject.udc62-503.57uk
dc.titleВикористання алгоритмів штучного інтелекту в дослідженнях технологій машинобудуванняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Artyushenko_magistr.pdf
Розмір:
4.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ТМ)
Магістерські роботи