Введение к работе
Актуальность темы
В настоящее время основная масса изделий машиностроительной области производится с использованием механообрабатывающих станочных модулей, в которых одним из главных звеньев является система управления, т. е. система числового программного управления. Модульная организация и открытая архитектура современных систем ЧПУ позволяет использовать их для решения широкого круга задач мелкосерийного, многономенклатурного производства на базе не только больших, но малых предприятий.
Современные- рыночные отношения требуют от машиностроительного предприятия наличия гибкого производства, своевременно и оперативно реагирующего на экономические и технические изменения, роста производительности и качества выпускаемой продукции вне зависимости от исходных условий.
На процесс резания основное влияние оказывают колебания припуска и твердости заготовки. Для минимизации их влияния используются различные адаптивные системы. Однако алгоритмы их управления достаточно сложны и требуют дополнительной информации от специально встроенных датчиков. Поэтому актуальной является задача использования интеллектуальных систем управления или обучающих систем, которые позволяют решить эту задачу более простыми способами.
Связь работы с научными программами
Диссертация выполнялась в соответствии с программой Министерства образования «Мехатронные и прецизионные технологии».
Цель работы
Создание интеллектуальной обучающей системы, обеспечивающей инвариантность процесса резания к изменениям припуска и твердости заготовки при подготовке управляющих программ для станков с ЧПУ. Автор защищает:
методику адаптации управляющих программ к типу заготовки на основе интеллектуальной обучающей системы;
модель интеллектуальной обучающей системы, состоящей из базы данных, базы знаний и искусственной нейронной сети;
рекомендации к использованию- иятеллестуалыюм-іобучающей
системы при различных способ ^'^^Фйймтисл*1** і
новизна заключается:- diertrfvor Х*Л«
о»
1$$Ы
в создании методики организации работы постпроцессора автоматизированной системы подготовки управляющих программ, обеспечивающей инвариантность технологической операции к материалу и методу, которым получена обрабатываемая заготовка;
в создании интеллектуальной обучающей системы, адаптирующей управляющую программу к типу заготовки.
Практическая ценность заключается в повышении точности и производительности обработки за счет стабилизации процесса резания и выбора эффективных режимов резания.
Апробация работы: основные положения диссертации доложены на V и VI Международной научно-практической конференции «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права», прошедшей в Сочи в 2002 и 2003 годах.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано пять печатных статей.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, общих выводов, списка литературы и 3 приложений. В работе содержится 32 рисунка и 37 таблиц.
