A RENDERING METHOD OF TECHNOLOGY OPTIONS FOR MACHINING EQUIPMENT THROUGH GRAPH THEORY ATTRIBUTES

详细

A technical approach to information support for the machine work process design is presented, which is aimed at creating intelligent computer-aided design systems and implementing technological processes, taking into account the real production situation. The introduction of computer-aided design of manufacturing activity is slowed down due to the lack of available scientific and methodological principles and practical methods for designing databases that meet the basic requirements for ensuring the necessary quality of information processing and focusing on the needs for solving problems in real production conditions. The main reason for this is the lack of initial information, which can be formalized from design and technological documentation without the involvement of an engineer. Including data on processing machines and technological equipment, which makes it possible, based on a comparison of the available real technological capabilities of each piece of equipment and the characteristics of parts (workpieces), to carry out the necessary design procedures for the development of manufacturing activities. The structure of the interrelationships between the individual parameters and characteristics of the surfaces of the machined part and the means of technological equipment, the sequence of the formalized description of the presented scheme using graph theory as a mathematical tool technique, is developed. The elements of connections are designed that describe: the influence of the process used for the quality indicators change in case of the treated surface within the framework of a separate technological transition; the maximum dimensions, the qualitative characteristics of the base surfaces used and the requirements for their relative spatial arrangement for the equipping variant of the selected technological equipment in the coordinate system of the equipment; the ranges of the working area of processing, taking into account the set of parameters of the bases and operating surfaces of the part with the elements of the technological equipment. The result of the graphing, on the basis of which a relational database is formed, is a clearly structured information support for the implementation of a set of design procedures, focused on the analysis of definitive and operational dimensional relationships. The development of a procedural framework of the information support base for the creation of automated technological preparation systems ensures both: real state of existing systems and the current situation in the field of process development management, are taken into account.

作者简介

Pyotr Bochkarev

ORCID iD: 0000-0003-0587-6338
doctor of technical sciences

参考

  1. Справочник технолога / под общей ред. А.Г. Суслова. М.: Инновационное машиностроение, 2019. 800 с.
  2. Базров Б.М. Базис технологической подготовки машиностроительного производства: монография. М.: КУРС, 2023. 324 с.
  3. Васильев А.С., Дальский А.М., Золотаревский Ю.М., Кондаков А.И. Направленное формирование свойств изделий машиностроения /под ред. А.И. Кондакова. М.: Машиностроение, 2005. 352с.
  4. Суслов А.Г., Федонин О.Н., Петрешин Д.И. Фундаментальные основы обеспечения и повышения качества изделий машиностроения и авиакосмической техники. Вестник Брянского государственного технического университета. 2020; 2(87). С. 4–10.
  5. He B., Bai K.J. Digital twin-based sustainable intelligent manufacturing: a review // Adv. Manuf. 2021. Vol. 9. P. 1–21.
  6. Chakraborty S., Chowdhury R. Graph-theoretic-approach-assisted Gaussian Process for Nonlinear Stochastic Dynamic Analysis Under Generalized Loading // Journal of Engineering Mechanics. 2019. Vol. 145. № 12. P. 04019105.
  7. Чигиринский Ю.Л., Крайнев Д.В., Фролов Е.М. Цифровизация машиностроительного производства: технологическая подготовка, производство, прослеживание // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2022. № 8 (134). С. 39– 48.
  8. Чигиринский Ю.Л., Крайнев Д.В., Тихонова Ж.С. Трансформация информационной структуры как инструмент повышения эффективности многономенклатурного производства // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024. № 4 (154). С. 29–40.
  9. Ингеманссон А.Р. Основные положения методологии технологической подготовки производства и адаптивного управления в цифровых производственных системах для механической обработки // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2021. № 1 (248). С. 15–18.
  10. Бочкарев П.Ю. Проектирование маршрутов многономенклатурных технологических процессов механообработки. Саратов: Сарат.гос.техн.ун-т, 1996. 104 с.
  11. Бочкарев П.Ю. Системное представление планирования технологических процессов механообработки // Технология машиностроения. 2002. № 1. С. 10–14.
  12. Бочкарев П.Ю. Развитие теории и принципов планирования многономенклатурных технологических процессов механообработки и сборки // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2024. № 9 (159). С. 25–32.
  13. Бочкарев П.Ю., Решетникова Е.П. Повышение качества технологической подготовки механообрабатывающих производств на основе расширенного анализа конструктивных характеристик деталей // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2023. № 2 (150). С. 30–36.
  14. Иванов А.А., Бочкарев П.Ю. Оперативное планирование в многономенклатурном производстве. Методы и алгоритмы взаимодействия: монография // Saarbrucken: LAP LAMBERT, 2016. 270 с.
  15. Митин С.Г., Бочкарев П.Ю., Азиков Н.С. Метод генерации структур технологических операций для оборудования сверлильной группы // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2018. № 2. С. 69–74.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».