Инженер из Тихоокеанского государственного университета Михаил Гимадеев представил проект современной системы мониторинга процесса фрезерной обработки. Разработка, основанная на сочетании классических математических моделей и нейронных сетей, позволит в реальном времени отслеживать состояние инструмента и сам процесс обработки, говорится на сайте Десятилетия науки и технологий в России.
В современном машиностроении контроль качества часто осуществляется уже после изготовления детали — «постфактум». Несмотря на то что оборудование способно собирать данные о силах резания, вибрациях, температуре и других параметрах прямо во время работы, эффективно использовать эту информацию пока не удается.
Существующие методы мониторинга либо разрознены, либо требуют дорогостоящего и сложного оборудования. Это вынуждает предприятия работать с запасом: выбирать более «осторожные» режимы обработки, что снижает производительность и увеличивает себестоимость продукции. Особенно остро эта проблема стоит при обработке сложных деталей для авиации и энергетики, где требования к точности максимальны, а износ инструмента напрямую влияет на качество конечного изделия.
Проект команды Михаила Гимадеева предлагает перейти к «умному» управлению производством. Система будет анализировать процесс прямо во время обработки и помогать принимать решения в режиме реального времени. Ключевая особенность разработки — интеграция математических моделей, нейронных сетей (машинного обучения) и данных с оборудования, в первую очередь вибрационных и звуковых сигналов.
Вместо дорогостоящих датчиков предлагается использовать доступный виброакустический подход. Анализируя звук и вибрации, система сможет «услышать» процесс резания, выделить полезную информацию и оценить состояние инструмента без остановки производства.
Внедрение системы позволит своевременно определять износ инструмента, корректировать режимы обработки в реальном времени и снижать количество брака. Кроме того, использование разработки позволит уменьшать производственные затраты и повышать общую эффективность производства. В перспективе подобные решения могут стать частью цифровых двойников производственных процессов и интегрироваться в современные системы управления жизненным циклом продукта (PLM).
Ранее российские химики представили новый способ создания «умных» тканей. Подробнее о нем рассказали в другом материале Hi-Tech Mail.
Источник: hi-tech.mail.ru