Preview

Frontier Materials & Technologies

Расширенный поиск

Определение рациональных уровней отсева вариантов проектных решений в системе автоматизированного планирования технологических процессов

https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-3-48-56

Полный текст:

Аннотация

Разработка системы автоматизированного планирования технологических процессов механической обработки направлена на решение актуальной задачи сокращения сроков и повышения качества технологической подготовки многономенклатурных механообрабатывающих производств, поскольку в существующих системах автоматизированного проектирования технологических процессов отсутствует возможность быстрого реагирования на изменения производственной ситуации, часто возникающие в условиях многономенклатурного производства. В системе автоматизированного планирования технологических процессов, разрабатываемой авторами работы, заложены требования полной автоматизации проектных действий, многовариантности проектных решений и наличия обратной связи с подсистемой реализации технологических процессов. Статья посвящена разработке математической модели и методики нахождения рациональных уровней отсева вариантов проектных решений в зависимости от производственной ситуации для всей совокупности проектных процедур системы автоматизированного планирования технологических процессов. Обосновано использование математического аппарата генетических алгоритмов, дано описание математической модели в его терминах. В качестве гена обозначен уровень отсева в отдельной проектной процедуре. Хромосома представляет собой набор генов в соответствии с проектными процедурами. Целевая функция определяет минимальное суммарное время обработки заданной номенклатуры деталей на основе множеств комбинаций генов, возникающих в результате проведения операций скрещивания и мутаций. Результатом работы является математическая модель и методика для определения рациональных уровней отсева в каждой проектной процедуре, обеспечивающая возможность самонастройки системы автоматизированного планирования технологических процессов в зависимости от производственной ситуации.

Об авторах

Сергей Геннадьевич Митин
Камышинский технологический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета, Камышин (Россия)
Россия

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Технология машиностроения и прикладная механика»



Пётр Юрьевич Бочкарёв
Камышинский технологический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета, Камышин (Россия); Саратовский государственный аграрный университет имени Н.И. Вавилова, Саратов (Россия)
Россия

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Технология машиностроения и прикладная механика», профессор кафедры «Техническое обеспечение АПК»



Вячеслав Викторович Шалунов
Саратовский государственный медицинский университет имени В.И. Разумовского Министерства здравоохранения Российской Федерации, Саратов (Россия)
Россия

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры педагогики, образовательных технологий и профессиональной коммуникации



Иван Александрович Разманов
ООО «Газснабинвест», Саратов (Россия)
Россия

исследователь, ведущий инженер-конструктор



Список литературы

1. Цветков В.Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов. Минск: Наука и техника, 1979. 264 с.

2. Митрофанов С.П. Групповая технология машиностроительного производства. В 2-х т. Т. 1. Организация группового производства. 3-е изд., перераб. и доп. Ленинград: Машиностроение, Ленинградское отделение, 1983. 407 с.

3. Базров Б.М. Модульная технология и её внедрение в механосборочное производство // Наукоёмкие технологии в машиностроении. 2014. № 7. С. 24–30.

4. Аверченков А.В. Повышение эффективности виртуальной подготовки производства на основе выбора оптимального режущего инструмента и стратегий обработки // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2011. Т. 17. № 3. С. 767–774.

5. Yusof Y., Latif K. Survey on computer-aided process planning // International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2014. Vol. 75. № 1-4. P. 77–89.

6. Xu X., Wang L., Newman S.T. Computer-aided process planning – A critical review of recent developments and future trends // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 2011. Vol. 24. № 1. P. 1–31.

7. Куликов Д.Д., Падун Б.С., Яблочников Е.И. Перспективы автоматизации технологической подготовки производства // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2014. Т. 57. № 8. С. 7–11.

8. Андриченко А.Н. Три поколения отечественных САПР технологических процессов // Станкоинструмент. 2017. № 1. С. 56–63.

9. Евгенев Г.Б., Крюков С.С., Кузьмин Б.В., Стисес А.Г. Интегрированная система автоматизации проектирования технологических процессов и оперативного управления производством // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2015. № 3. С. 49–60.

10. Миловзоров О.В. Реализация принципов синтеза технологических процессов из обобщенной структуры на базе системы T-FLEX Технология // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2015. № 54-1. С. 133–138.

11. Долгов В.А. Повышение эффективности многономенклатурного машиностроительного производства путём адаптации работ технологического процесса к текущему состоянию технологической системы // Вестник МГТУ Станкин. 2011. № 3. С. 83–87.

12. Бочкарёв П.Ю. Системное представление планирования технологических процессов механообработки // Технология машиностроения. 2002. № 1. С. 10–14.

13. Митин С.Г., Бочкарёв П.Ю. Принципы создания системы автоматизированного проектирования технологических операций в условиях многономенклатурного производства // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2015. № 2-2. С. 117–122.

14. Разманов И.А., Митин С.Г., Бочкарёв П.Ю. Повышение эффективности технологической подготовки производства на основе разработки системы показателей для автоматизированной оценки уровня проектных решений // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2017. № 9. С. 132–134.

15. Разманов И.А., Митин С.Г., Бочкарёв П.Ю. Формирование методики ранжирования проектных процедур в системе планирования многономенклатурных технологических процессов // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2019. № 1. С. 58–63. DOI: 10.18323/2073-5073-2019-1-58-63.

16. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Кнорус, 2018. 192 с.

17. Bo Z.W., Hua L.Z., Yu Z.G. Optimization of process route by genetic algorithms // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2006. Vol. 22. № 2. P. 180–188.

18. Qiao L., Wang X.-Y., Wang S.-C. A GA-based approach to machining operation sequencing for prismatic parts // International Journal of Production Research. 2000. Vol. 38. № 14. P. 3283–3303. DOI: 10.1080/002075400418261.

19. Cai N., Wang L., Feng H.-Y. GA-based adaptive setup planning toward process planning and scheduling integration // International Journal of Production Research. 2009. Vol. 47. № 10. P. 2745–2766. DOI: 10.1080/00207540701663516.

20. Salehi M., Tavakkoli-Moghaddam R. Application of genetic algorithm to computer-aided process planning in preliminary and detailed planning // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2009. Vol. 22. № 8. P. 1179–1187.


Рецензия

Для цитирования:


Митин С.Г., Бочкарёв П.Ю., Шалунов В.В., Разманов И.А. Определение рациональных уровней отсева вариантов проектных решений в системе автоматизированного планирования технологических процессов. Вектор науки Тольяттинского государственного университета . 2021;(3):48-56. https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-3-48-56

For citation:


Mitin S.G., Bochkarev P.Yu., Shalunov V.V., Razmanov I.A. Determination of sustainable levels of design alternatives selection in the workflow cap system. Science Vector of Togliatti State University . 2021;(3):48-56. (In Russ.) https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-3-48-56

Просмотров: 181


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2782-4039 (Print)
ISSN 2782-6074 (Online)