Моделирование технологии восстановления и упрочнения деталей из алюминиевых сплавов на примере МДО (80,00 руб.)

Стр.1

Машиностроение. Приборостроение. УДК 669.715:621.35 Д-р техн. наук проф. А. Н. Новиков (Орловский государственный технический университет) г.Орел, тел. (0862) 419805 канд. ф.т: наук доцент О. А. Иващук (Орловский государственный аграрный университет) г.Орел, тел. (0862) 97050 МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ И УПРОЧНЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ ИЗ АЛЮМИНИЕВЫХ СПЛАВОВ НА ПРИМЕРЕ МДО In this article the authors pays attention to developing methods of computer simulation of technological processes of restoration of worn-out machine details. The authors propose mathematics models, corresponding program means and introduction recommendation in repair production. Отличительной особенностью современных ремонтных предприятий, осуществляющих восстановление и упрочнение деталей, является сринципиальное изменение роли задач, связанных с моделированием используемых технологий и последующим применением разработанных моделей для автоматизации технологических процессов. Реигние такого рода задач позволит повысить уровень качества выпускаемой продукции, снизить брак и затраты материально-сырьевых, энергетических, трудовых ресурсов; повысить экологичность процесса; формировать обоснованные управленческие решения. При разработке новых и модернизации существующих технологических процессов и оборудования приоритет теоретических моделей (физикоматематических, физико-химических, химикоматематических и т.п.) неоспорим, тогда как в реальном технологическом комплексе уже закупленное производственное оборудование и внедренные в производственный процесс технологии восстановления и упрочнения деталей нуждаются в совершенствовании и в исследовании их возможностей, отработке режимов и эффективном управлении. проблем - Наиболее приемлемый способ решения данных это применение компьютерноадаптированного эмпирического подхода, основными достоинствами которого являются быстрота и универсальность. Нами рассматриваются подходы к построению двух моделей: полиномиальной и нейросетевой, на основе имеющихся экспериментальных данных. Построение полиномиальных моделей предлагается проводить согласно процедуре последовательного формирования полиномов возрастающей степени до достижения удовлетворительного уровня адекватности. Предлагаемый подход позволяет исключить априорность начального предположе37 ния о конкретном поведении системы (линейном, квадратичном или кубическом) и сократить количество экспериментов, требуемых для построения адекватной модели. Результатом моделирования является аналитическое уравнение - полином некоторой степени: У b0+ ZbjXj, J (1) где у - рассчитанное по модели значение отклика технологического процесса; Ь0, Ь/ - постоянные коэффициенты; Х} - значрние j независимых (некоррелированных) факторов. Расчет коэффициентов регрессии выполняется методом наименьших квадратов, для анализа полученных полиномов используется классический аппарат регрессионного анализа. Второй метод представляет собой построение модели с помощью многослойной нейронной сети. Нейронные сети - это класс алгоритмов, реализуемых при помощи матрицы достаточно простых взаимосвязанных схем, называемых нейронами. Упрощенно функционирование нейрона прег ставим следующим образом: нейрон вычисляет взвешенную сумму входных сигналов и преобразует ее с помощью нелинейной функции активации. Работа нейронной сети происходит в три стадии: обучение, проверка и непосредственно функционирование. Для настройки сети выбран алгоритм обратного распространения ошибки, включающий следующую последовательность этапов: Шаг 1. Случайным образом инициализировать веса связей сети W-^, (i,j - номера нейронов, соединенных синаптической связью, к - номер слоя сети). С-/чиверситет

Стр.1