ATREX.RU
Пресс релизы коммерческих компаний и общественных организаций

» Архив пресс-релизов

» Авторам от редакции

» Добавить пресс-релиз

IT технологии «

Антивирусы «

Промышленность и производство «

Банки «

Культура, искусство «

Образование, учеба «

Природа, окружающая среда «

Наука «

Медицина «

Фармацевтика «

Спорт «

Реклама, PR «

Договора, соглашения «

Логистика, транспорт «

Благотворительность «

Скидки «

Прочие события «

Другие статьи «

Комментарии специалистов «

Недвижимость «

Аналитика «

Самое-самое //

Пресс-релизы //

» Добавить пресс-релиз

Ученые Пермского Политеха разработали нейросетевой алгоритм, повышающий качество токарной обработки

Для обеспечения полной автоматизации производств сегодня активно развивается адаптивное управление станками. Ученые ПНИПУ разработали к нему эффективный алгоритм на основе искусственного интеллекта. Его внедрение в промышленную деятельность повысит производительность и качество металлообработки в России.
Для механической обработки металла на предприятиях используют специальные станки, которые производят операции по резанию, точению и шлифованию по заданным программам. Однако несмотря на автоматизацию процесса, участие человека в управлении станком все-таки остается. 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. Но для его реализации и стабильной работы требуется специальное математическое обеспечение. Ученые Пермского Политеха разработали эффективный алгоритм адаптивного управления на основе искусственного интеллекта. Его внедрение в промышленную деятельность повысит производительность и качество металлообработки в России.

Статья опубликована в «Journal of Digital Science», 2024 год. 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.

Контактное лицо: ПНИПУ (написать письмо автору)
Компания: ПНИПУ (все новости этой организации)
Добавлен: 17:03, 20.02.2025
Количество просмотров: 208
Страна: Россия

Ученые Пермского Политеха предложили метод создания керамики из нефтяных отходов, ПНИПУ, 09:55, 15.07.2025, Россия

201

Нефтешламы – это отходы, образующиеся при получении и переработке нефти. Среди методов их обезвреживания выделяют пиролиз – термическую обработку, в процессе которой образуется углеродсодержащий продукт. Ученые ПНИПУ предлагают использовать 15-20% таких отходов в качестве добавки для получения керамики.

Ученый Пермского Политеха разработал инновационный датчик для контроля малейших деформаций в композитных материалах, ПНИПУ, 11:57, 13.07.2025, Россия

138

Оптоволокно важно для определения дефектов при мониторинге зданий, трубопроводов, деталей самолетов и спутников. Датчики на его основе позволяют вовремя определить микроповреждения внутри детали. Ученый ПНИПУ разработал уникальный датчик в виде многожильного оптоволоконного кабеля из нескольких световодов со специальными чувствительными элементами.

Ученые Пермского Политеха выяснили, как снизить вязкость нефти в 14 раз, ПНИПУ, 11:51, 13.07.2025, Россия

Более половины нефтяных запасов в России состоит из высоковязкой нефти – труднодобываемой. Это негативно сказывается на перекачивающих насосах. Ученые ПНИПУ исследовали процесс тепломассопереноса в нефтяной скважине. Результаты позволят в 14 раз снизить вязкость нефти, обеспечить бесперебойную работу оборудования и увеличить уровень добычи нефти.

Разработка ученых Пермского Политеха поможет увеличить эксплуатационный ресурс строительных и дорожных машин, ПНИПУ, 17:08, 12.07.2025, Россия

Гидравлическая система — важный элемент в современных строительных и сельскохозяйственных машинах, таких как экскаваторы, краны, бульдозеры, комбайны. Ее надежность может снизиться из-за застоя и загрязнения масла. Ученые ПНИПУ предложили новый подход к повышению надежности гидросистем и предотвращению ее застоя еще на этапе проектирования.

Стартап ВИШ: Измеритель снега — не имеющий аналогов в России, ФГАОУ ВО Российский университет транспорта, Высшая инженерная школа, 16:55, 12.07.2025, Россия

Студенты Высшей инженерной школы образовательной программы «Системы мобильной связи и сетевые технологии на транспорте» разработали прототип уникального устройства, позволяющего автоматически измерять уровень снежного покрова при подготовке горнолыжных трасс. Аналогов этой технологии на российском рынке не существует.

Стартап ВИШ: выпускник разработал программно-аппаратный комплекс для контроля уплотнения грунта, ФГАОУ ВО Российский университет транспорта, Высшая инженерная школа, 16:53, 12.07.2025, Россия

Студент Высшей инженерной школы Константин Леманский защитил диплом в формате стартапа. Он разработал программно-аппаратный комплекс, позволяющий в режиме реального времени контролировать качество уплотнения грунта при строительстве железных и автодорог.

БПЛА с интеллектом: студент ВИШ разработал алгоритм автономной навигации, Высшая инженерная школа Российского университета транспорта, 16:51, 12.07.2025, Россия

Студент Высшей инженерной школы (ВИШ) образовательной программы «IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте» разработал алгоритм, основанный на машинном обучении (ML) и технологиях искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет беспилотному летательному аппарату (БПЛА) автономно перемещаться по заданным маршрутам, избегая препятствия и адаптируя свой маршрут в режиме реального времени.

Ученые Пермского Политеха создали новую строительную смесь для полов из производственных отходов, ПНИПУ, 22:07, 07.07.2025, Россия

Фторангидрит – это побочный продукт производства плавиковой кислоты, которого в России ежегодно образуется до 350 тыс. тонн. Один из перспективных вариантов его утилизации – использование в составе вяжущего вещества при производстве сухих строительных смесей для самовыравнивающихся полов. Ученые Пермского Политеха разработали состав такой смеси.

Улучшенный учеными Пермского Политеха биореактор снизит время производства кормовых добавок, ПНИПУ, 15:47, 03.07.2025, Россия

293

Кормовые добавки в сельском хозяйстве улучшают здоровье животных и повышают их продуктивность. Однако их производство - это сложный процесс, который требует точного контроля условий. Ученые ПНИПУ модернизировали биологический реактор, с помощью которого выращивают кормовых микроорганизмов - это может в несколько раз ускорить производство.

Разработка ученых Пермского Политеха поможет избежать брака при изготовлении деталей турбин и двигателей самолетов, ПНИПУ, 14:59, 03.07.2025, Россия

В авиастроении для изготовления деталей конструкции используют индукционную плавку металла. В процессе на поверхности материала образуются тонкие пленки из загрязняющих веществ, которые становятся причиной дефектов и брака. Ученые ПНИПУ разработали математическую модель и с ее помощью определили режимы плавки, при которых эта пленка не оседает.