МЕТОД ОТОБРАЖЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ МЕХАНООБРАБАТЫВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ АТРИБУТАМИ ТЕОРИИ ГРАФОВ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлен методический подход информационного обеспечения технологической подготовки систем механообработки, направленный на создания интеллектуальных систем автоматизированного проектирования и реализации технологических процессов с учетом реальной производственной ситуации. Внедрение автоматизированного проектирования технологических процессов сдерживается из-за отсутствия доступных научно-методических принципов и практических методик проектирования банков данных, отвечающих основным требованиям к обеспечению необходимого качества обработки информации и ориентации на потребности в решении задач в реальных производственных условиях. Основной причиной этого является недостаток исходной информации, которую можно в формализованном виде получить из конструкторской и технологической документации без дополнительного участия инженера. Включая данные по обрабатывающим станкам и средствам технологической оснастки, позволяющим на основе сопоставления имеющихся реальных технологических возможностей каждой единицы оборудования и характеристик деталей (заготовок) выполнять необходимые проектные процедуры по разработке технологических процессов. Разработана структура взаимосвязей между отдельными параметрами и характеристиками поверхностей обрабатываемой детали и средствами технологического оснащения, последовательность формализованного описания представленной схемы с использованием в качестве математического аппарата теории графов. Спроектированы элементы связей, описывающие: влияние используемого технологического способа на изменение показателей качества обрабатываемой поверхности в рамках отдельного технологического перехода; предельные размеры, качественные характеристики используемых в качестве базовых поверхностей и требования к их взаимному пространственному расположению для варианта выбранной технологической оснастки в системе координат оборудования; диапазоны рабочей зоны обработки, учитывающей совокупность параметров обрабатываемой и базовых поверхностей детали с элементами технологической оснастки. Результатом создания графа, на основе которого формируется база данных в реляционной форме, является четко структурированное информационное обеспечение для выполнения комплекса проектных процедур, ориентированное на анализ установочных и операционных размерных связей. Развитие методической базы информационного обеспечения создания систем автоматизированной технологической подготовки производств, обеспечивает учет, как реального состояния действующих систем, так и сложившуюся современную ситуацию в области управления разработкой технологических процессов.

Об авторах

Петр Юрьевич Бочкарев

Камышинский технологический институт - филиал Волгоградского государственного технического университета; Саратовский государственный аграрный университет им. Н.И. Вавилова.

ORCID iD: 0000-0003-0587-6338
доктор технических наук

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».