Автоматизация технологической подготовки производства для малых инновационных предприятий в машиностроении

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Введение

Актуальность темы. В современных российских условиях в машиностроительной отрасли сложилась ситуация, при которой большинство крупных промышленных предприятий, успешно существовавших до начала девяностых годов, оказались не в состоянии выживать в конкурентной среде. Среди причин неудач необходимо особо выделить тотальное устаревание технической базы, необходимость содержать ряд малоэффективных подразделений, длительный цикл подготовки производства новых изделий, отсутствие крупных оборотных средств, высокий средний возраст инженерных кадров.

В настоящее время, из крупных машиностроительных предприятий наилучшим образом себя чувствуют предприятия, работающие на оборонные отрасли или по государственным заказам, с редко изменяющимся номенклатурным рядом продукции и ограниченно участвующие в конкурентной борьбе. В связи с этим, особое место стали занимать активно создаваемые машиностроительные малые инновационные предприятия (МИП), которые даже в кризисных условиях имели возможность успешно конкурировать на рынке, развиваться и приносить прибыль.

Среди этих предприятий наиболее перспективными показали себя МИП, использующие во всех сферах их деятельности современные информационные технологии, среди которых особое место занимают вопросы автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства, реализуемые в виде различных CAD/CAM/CAE-систем и прикладных автоматизированных систем. При этом, как показал анализ при оценке их конкурентоспособности, наиболее важными вопросами для МИП в управлении производством являются вопросы автоматизации ТПП, что говорит об актуальности проведенного диссертационного исследования.

Представленное диссертационное исследование базируется на работах советских и российских ученых в областях автоматизации технологической подготовки производства, технологии машиностроения, режущего инструмента и технологических приспособлений, теории резания, теории разработки информационных автоматизированных систем. В частности, стоит отметить таких ученых, как Базров Б. М., Балакшин Б.С., Безъязычный В.Ф., Бочкарев П.Ю., Бржозовский Б.М., Васильев А.С., Волков Д.И., Волчкевич Л.И., Воронов А.Г., Гатчин Ю.А., Горанский Г.К., Григорьев С.Н., Емельянов, С.Г., Желобов А.А., Иноземцев А.Н., Капустин Н.М., Кондаков А.И., Корчак С.Н., Корсаков В.С., Кутин А.А., Малов А.Н., Митрофанов В.Г., Митрофанов С.П., Павлов В.В., Пуш А.В., Рыжов Э.В., Соломенцев Ю.М., Смоленцев В.П., Султан-Заде Н.М., Суслов А.Г., Федонин О.Н., Федоров В.П., Цветков В.Д., Шаумян Г.А., Шептунов С.А., , Яблочников Е.И. Ящерицын П.И. и др.

Объект исследования - процесс технологической подготовки производства МИП в машиностроении.

Предмет исследования - автоматизированные системы, используемые в процессе технологической подготовки производства МИП в машиностроении.

Цель работы - повышение эффективности деятельности МИП в машиностроении за счет автоматизации ТПП на основе формализации процедур выбора и реализации технологических и организационно-технических решений.

Для достижения цели исследования решены следующие задачи.

1. Решена научная проблема автоматизации процесса технологической подготовки производства малых инновационных предприятий за счет интеграции существующих и комплекса разработанных автоматизированных подсистем в рамках АСТПП.

2. Разработан метод идентификации и распознавания конструкторско-технологических элементов деталей на основе 3D-модели и 2D-чертежа, достоверно подтвержденный разработанным программным комплексом интеграции CAD-систем и САПР ТП.

3. Создан новый научно обоснованный подход к построению автоматизированной системы выбора прогрессивного режущего инструмента на примере токарного инструмента со сменными неперетачиваемыми пластинами в условиях малых инновационных предприятий.

4. Предложена теория построения инструментальной стратегии обработки и созданы методы ее автоматизированного выбора для элементарных поверхностей деталей.

5. Предложен метод выбора рационального использования режущего инструмента в процессе формообразования на основе нечеткой логики, как кинематической стратегии обработки, для основных элементарных поверхностей, на примере токарной обработки.

6. Предложен научно-обоснованный подход к созданию малых машиностроительных научно-исследовательских инновационных предприятий при университетах по 217 ФЗ от 02.08.09, как современных интеграционных структур, обеспеченных комплексом технологических, информационных и программных средств. Рассмотрено построение АСТПП и АСНИ таких предприятий и их интеграция в сферу промышленного производства РФ.

Методы исследования базируются на методах теории нечетких множеств, теории решения многокритериальных задач на нечетком множестве альтернатив, математической логики, технологии машиностроения, теории автоматизации и управления технологическими процессами и производствами. Исследования проводились с учетом государственных стандартов и рекомендаций.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложен и обоснован метод комплексной автоматизации процесса технологической подготовки производства для малых машиностроительных инновационных предприятий, основанный на пересмотренном подходе к технологическому проектированию и применении созданного информационного и программного обеспечения.

2. Разработан метод интеграции CAD-систем и САПР ТП, позволяющий сократить время на ТПП машиностроительных МИП за счет решения научной задачи автоматизированной подготовки исходных данных для проектирования технологических процессов в САПР ТП, на основе распознавания и идентификации конструкторско-технологических элементов деталей из 3D-модели и 2D-чертежа детали с применением теории нечетких множеств и нечеткой логики.

3. Предложен и обоснован метод выбора рационального металлообрабатывающего инструмента в условиях малых машиностроительных инновационных предприятий на основе способов решения многокритериальных оптимизационных задач в условиях различной важности критериев достижения максимума целевой функцией. Метод апробирован на токарном инструменте со сменными неперетачиваемыми пластинами.

4. Обоснована необходимость введения в ТПП МИП термина «инструментальная стратегия обработки», применительно к элементарным поверхностям деталей для учета возможностей современного высокотехнологичного металлообрабатывающего оборудования. Решена научная задача автоматизации процедуры выбора инструментальной стратегии обработки применительно к элементарным поверхностям в условиях интеграции с АСТПП для малых инновационных предприятий на основе многокритериального выбора в условиях определенности.

5. Предложена новая методология создания интеграционных структур и методы построения автоматизированных систем научных исследований на базе малых инновационных предприятий, созданных при университетах по 217 ФЗ от 02.08.09 г. и направленных на обеспечение научных исследований прикладных задач современного автоматизированного машиностроительного производства.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

1. В результате выполненных исследований получило дальнейшее развитие следующее направление науки в области автоматизации и управления технологическими процессами и производствами в машиностроении - автоматизация технологической подготовки производства (в частности: предложен новый научный подход к эффективной организации автоматизированной системы технологической подготовки производства малых машиностроительных инновационных предприятий, предложен новый метод интеграции конструкторских проектных модулей и систем проектирования технологических процессов, разработан метод выбора рационального режущего инструмента со сменными неперетачиваемыми пластинами для токарной обработки в условиях малых машиностроительных инновационных предприятий, введены термины инструментальная и кинематическая стратегии обработки элементарных поверхностей, научно обоснована их необходимость, предложены научные подходы по выбору наилучшей инструментальной и кинематической стратегий обработки).

2. На основе разработанного и научно обоснованного подхода, а также предложенных методов разработаны автоматизированные системы распознавания и идентификации конструкторско-технологических элементов деталей, выбора рационального токарного инструмента со сменными неперетачиваемыми пластинами, выбора инструментальной стратегии обработки элементарных поверхностей, выбора кинематической стратегии обработки элементарных поверхностей.

3. Разработаны автоматизированные системы обеспечения наукоемких видов деятельности созданных при университетах по 217 ФЗ от 02.08.09 малых инновационных предприятий (в частности: АСНИ в виде виртуальной лаборатории сканирующей микроскопии с доступом к экспериментальной установке через Интернет и автоматизированная система мониторинга научно-технической информации в Интернет в области конструкторско-технологической подготовки производства для машиностроительных МИП).

Реализация результатов работы. Результаты выполненных исследований и разработанные программные комплексы нашли широкое применение в деятельности ряда машиностроительных МИП: ООО «ИЦ ВТМ», ООО «Техальянс», ООО «Ультра-плюс», ООО «МТК», ООО «Элемент», ООО «БЗЖТ», ООО «БИС», ООО «КанКор», ООО «Росгидротех», ООО «Спецсервис», что подтверждается соответствующими справками и актами о внедрении. В учебном процессе ФГБОУ ВПО «БГТУ» результаты внедрены на кафедрах "Компьютерные технологии и системы" и "Технология машиностроения" при чтении лекций и проведении лабораторных занятий по дисциплинам "CAD-CAM системы", "Технология автоматизированного производства", "САПР ТП". Получен патент на полезную модель «Аппаратно-программный комплекс для управления удаленным оптическим микроскопом» №110842 от 27.11.2011 г. Получены свидетельства о регистрации электронных ресурсов № 16063 «Автоматизированная БД режущего инструмента для токарной обработки» от 10.08.2010 г., №17089 «Автоматизированная база данных для информационной поддержки деятельности инновационных предприятий в области высоких технологий в машиностроении» от 20.05.2011 г.

Результаты работы стали основой проведенных НИР:

- грант Президента РФ (под руководством автора) «Разработка теории и методов принятия инновационных решений при автоматизированном проектировании процессов изготовления наукоемких изделий» (МК-417.2010.8);

- НИР «Исследование и развитие новых механизмов интеграции научной и образовательной деятельности в рамках инновационных центров наукоемких технологий» (гос. рег. № 01 2009 54252, заказчик Минобрнауки);

- НИР «Разработка математических моделей, информационного и программного обеспечения для поддержки инновационных решений в области высоких технологий наукоёмких производств» (гос. рег. №01 2009 64010);

- НИР «Разработка теории построения инструментальной среды создания многоагентных систем интеллектуализации поиска и анализа данных в глобальных вычислительных сетях» (гос. рег. № 01 2009 54253, Минобрнауки);

- НИР «Консультационные услуги по проектированию технологической оснастки для штамповки стекольных изделий» (НИР № 1455У);

- НИР «Разработка отраслевой системы доступа к информационным ресурсам научного и образовательного назначения по приоритетным направлениям развития науки и техники в области искусственного интеллекта и CALS-, CAD-, CAM-, CAE-технологий» (гос. рег. № 01 2006 05586);

Апробация работы. Основные научные и практические результаты работы докладывались и обсуждались на кафедре «Технология машиностроения» ФГБОУ ВПО «Белгородский государственный технологический институт им. В.Г. Шухова», на расширенном заседании кафедры «Технология машиностроения» ФГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет», на расширенном заседании кафедры «Конструирование и компьютерное моделирование технологического оборудования в машино- и приборостроении» (в присутствии кафедр «Проектирование технических и технологических комплексов» и «Автоматизация и управление технологическими процессами» ФГБОУ ВПО «Саратовский государственных технический университет», на международных научных конференциях "Качество и ИПИ-технологии" в 2002 г. в г. Москве, на международной научно-технической конференции "Обеспечение качества технологического проектирования в условиях интегрированных САПР. Контактная жесткость. Износостойкость. Технологическое обеспечение." в 2003 г. в г. Брянске, на межрегиональной научно-технической конференции "Информационные технологии, энергетика и экономика" в 2004 г. в г. Смоленске, на 9-й Международной научно-технической конференции АТМ , 25-29 мая 2009 г., г. Ялта, на Всероссийской научно-технической конференции «Повышение эффективности механообработки на основе моделирования физических явлений» в г. Рыбинск, в 2009 г., на международной научно-практической конференции «Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях» в г. Брянск, в 2009 г., на V Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании» в г. Варна, Болгария, в 2009 г., на IV Международной научно-технической конференции «Наука, техника и технологии XXI века (НТТ-2009)» г. Нальчик, в 2009 г., на четвертой всероссийской научно практической конференции «Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии» в г. Оренбург, в 2009 г., . на IV-й Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве. ИТНОП-2010» в г. Орел, в 2010 г., на международной научно-технической конференции «Новые материалы, оборудование и технологии в промышленности» в г. Могилев в 2010 г., . на международной научно-технической конференции «Перспективные направления развития технологии машиностроения и металлообработки» в г. Минск, в 2011 г., на VII Международной конференции «Стратегия качества в промышленности и образовании» в г. Варна, Болгария, в 2011 г.и других.

1. Научные задачи, возникающие в деятельности МИП в машиностроении

режущий формообразование инструментальный

Рассматриваются инновации, стратегии развития и деятельности МИП в современных условиях. Определяется роль и место МИП в условиях российского машиностроения. Отмечается, что МИП являются важным компонентом инновационных систем, поскольку выступают в качестве связующего звена между наукой и производством.

Необходимо отметить, что сейчас к традиционному взаимодействию предприятий и вузов, добавляется новый участник - МИП, которое берет на себя ряд функций, которые вуз не может выполнять по причине отсутствия современного дорогостоящего оборудования и финансовых ограничений накладываемых государством (имеется в виду ограничения в государственных вузах, связанные налогообложением, бухгалтерским учетом и финансовым контролем), а крупные предприятия не могут их выполнять по причине отсутствия в штате ученых-исследователей и сравнительно высоких расходов на собственные НИОКР (рис. 1).

Далее в работе определяются специфические условия МИП, накладывающие ограничения на спектр возможного технологического оборудования, применение которого будет оправдано с коммерческой точки зрения.

Рассматриваются пути и средства автоматизации технологической подготовки производства малых инновационных предприятий в машиностроении, анализируются научные проблемы, возникающие в их деятельности при решении конструкторских и технологических задач.

Проведенные исследования показали, что традиционный подход к ТПП для крупных машиностроительных предприятий, в условиях МИП машиностроения, себя не оправдывает по причинам широкого применения в МИП современного высокотехнологичного оборудования и инструмента с новыми возможностями, небольшого инженерного коллектива с ограниченным коллективным опытом, сжатыми сроками на технологическую подготовку и производство изделий, высокого уровня кооперации, отсутствии возможностей приобретать дорогостоящие многофункциональные CAD/CAM/CAE-системы и переподготавливать кадры на регулярной основе. Как следствие, такие машиностроительные МИП имеют несистематизированный процесс технологической подготовки производства без его комплексной автоматизации.

2. научные основы технологической подготовки производства наукоемких изделий, которые являются специфичными для МИП, математические методы и подходы, применяемые в исследовании

Технологическая подготовка производства регламентирована рядом стандартов и рекомендаций в рамках ЕСТПП. Анализ стандартов показал, что для машиностроительных МИП их применение ограничено. Однако, общие подходы стандартов и рекомендаций, несомненно, нашли отражение в настоящей работе.

Рис. 1. Взаимосвязи и задачи участников промышленной сферы деятельности Российской Федерации

Указанные стандарты и рекомендации устанавливают основные этапы традиционного подхода к технологическому проектированию на машиностроительных предприятиях. Применительно к проектированию ТП в условиях МИП, указанная последовательность в целом сохраняется, хотя акценты изменяются и появляются новые задачи. Уровень автоматизации на каждом из этапов технологического проектирования различен. Проведен анализ наиболее важных этапов, уровень автоматизации ТПП которых недостаточен или затруднен. На этапах разработки маршрута обработки заготовки и последовательности обработки поверхностей автоматизация достигается за счет применения САПР ТП. Исследования в этой области проводятся десятки лет и к настоящему времени создан ряд успешно функционирующих коммерческих систем. Однако, процесс кодирования информации о детали (не выделяемый в традиционном подходе, как этап) выполняется проектировщиком вручную. Также, в традиционном подходе отсутствует этап выбора современного инструмента с новыми технологическими возможностями, т.к. проблема его выбора (и тем более автоматизации этого процесса) появилась сравнительно недавно. Этап выбора последовательности обработки поверхностей дополняется автоматизированным выбором инструментальной стратегии обработки конструкторско-технологических элементов (КТЭ), этап выбора или проектирования оборудования в условиях МИП не актуален, т.к. набор доступного оборудования, как правило, ограничен. Этапы расчета норм времени и оформления ТП на бланках достаточно автоматизированы с применением САПР ТП.



Рис. 2

С учетом рассмотренных условий функционирования МИП в работе применяется следующий пересмотренный подход к этапам технологического проектирования (рис. 2).

Большинство задач, возникающих в деятельности МИП, сводятся к принятию решений на основе некоторых исходных данных. Важно отметить, что большинство критериев принятия решений для задач автоматизации технологической подготовки производства имеют размытый, нечеткий характер, зачастую описываемый качественными, а не количественными показателями.

Поэтому, в работе для решения ряда задач по автоматизации технологической подготовки производства МИП (например, определение стратегий обработки поверхностей, распознавание образов и конструкторско-технологических элементов КТЭ деталей) была использована теория нечетких множеств, предложенная Л. А. Заде, и являющаяся математическим аппаратом для формализации недоопределенной и противоречивой информации.

В работе предложены новые решения, позволяющие организовать и комплексно автоматизировать процесс технологической подготовки производства для современного высокотехнологичного оборудования с применением в производственном процессе последних достижений науки и техники.

Предложенные и обоснованные решения для организации АСТПП машиностроительных МИП на основе пересмотра традиционных этапов технологического проектирования и разработки новых моделей, алгоритмов и программных комплексов для комплексной автоматизации процесса ТПП МИП стали основой проводимых диссертационных исследований.

3. Вопросы интеграции CAD-систем и САПР ТП, позволяющие решить задачу автоматизированной подготовки исходных данных для проектирования технологических процессов в САПР ТП, на основе распознавания и идентификации конструкторско-технологических элементов деталей из 3D-модели и 2D-чертежа детали

Вопрос целесообразности использования САПР ТП в деятельности МИП неоднозначен. С одной стороны, применение современных CAD/CAM/CAE-систем и станков с ЧПУ исключает такую необходимость, но с другой стороны, отказ от принятой в традиционном российском машиностроении документации может привести к потере контроля над производственным процессом.

Поэтому, в условиях МИП существует необходимость разработки и оформления документации на маршрутную или маршрутно-операционную технологию изготовления изделий. Автоматизация этой процедуры достигается за счет применения САПР ТП отечественного производства. Однако, в настоящее время остается нерешенной задача разрыва информационных потоков между модулями CAD/CAM/CAE-систем и САПР ТП.

В работе проведен анализ современных CAD/CAM/CAE-систем с точки зрения возможностей подготовки входной информации для технологического проектирования, а также обмена информацией. Проанализированы универсальные форматы хранения и обмена информации (DXF, IGES, STEP, OLE for D&G) о детали с точки зрения возможности передачи данных от CAD в САПР ТП. Сделан вывод о возможности передачи этими форматами геометрической информации в виде 3D-модели и 2D-чертежа, но не в виде конструкторско-технологической модели (КТМ) детали. В результате исследования выбран формат IGES 5.2.

Проведены исследования возможностей использования САПР ТП ("Компас-Вертикаль", "Techcard", "ТехноПро" и др.) с точки зрения автоматизации проектирования технологии изготовления изделия при получении информации о КТМ детали из внешних источников. Сделан вывод, что система "ТехноПро" в наибольшей мере удовлетворяет определяемым рамками исследования требованиям. Поэтому она была выбрана как базовая система для тестирования научных результатов. Исследовались геометрические модели (ГМ) на примере наиболее распространенного класса деталей типа "тела вращения", с последующим формированием КТМ деталей для передачи в САПР ТП.

В настоящем исследовании для распознавания вида поверхности были введены 37 КТЭ, возможных для передачи в САПР ТП "ТехноПро", составляющих детали типа тела вращения (такие, как торцевая поверхность, уступ, цилиндрическая ступень, внешняя резьбовая поверхность, многогранная поверхность, фаска и т.д.)

Для создания КТМ детали необходимо выделять и описывать все КТЭ, входящие в ее состав и отношения между ними. Для декомпозиции ГМ детали из формата IGES и построения КТМ детали составлялся граф декомпозиции G(Q, U), где Q - вершины графа, определяющие группы декомпозиции, а U - признаки, по которым производится декомпозиция ГМ на каждом уровне. Часть общего графа декомпозиции геометрической модели детали (для выбранного класса «тела вращения») представлена на рис.3.

Рис. 3. Фрагмент графа декомпозиции КТМ детали на КТЭ

На графе декомпозиции вершины Q1,…,Qn представляют уровни декомпозиции по соответствующим признакам, рассмотренным ниже. Первый уровень декомпозиции (Q1, Q2) разделяет КТЭ детали на КТЭ первого уровня (базовые, основной формы) и КТЭ второго уровня (для которых можно четко определить "родительский" КТЭ). Все КТЭ, принадлежащие вершине Q1, выделялись из 3D-модели в формате IGES, а КТЭ, принадлежащие вершине Q2, - из 3D-модели детали и 2D чертежа.

Для декомпозиции 3D-модели на КТЭ 1-го уровня в соответствии с графом декомпозиции G (Q, U) были выделены и математически описаны все признаки U1,…,Un графа. Для всех признаков составлены таблицы с визуальным представлением, лингвистическим описанием и построением их математических моделей (формализацией). При декомпозиции ГМ детали на КТЭ применялась теория нечетких множеств.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

В рамках рассматриваемой работы при математическом описании геометрического представления КТЭ использовалось следующее множество:

В указанном множестве L - длина КТЭ относительно оси вращения детали.

Длина КТЭ является нечетким понятием и может быть формализована с помощью лингвистической переменной (ЛПL)

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

где L = "длина КТЭ" - нечеткое лингвистическое понятие;

TL - множество значений ЛПL (терм-множество), представляющее собой следующий набор нечетких переменных:

TL = {"Незначительная", "Средняя", "Большая"}

XL - область определения ЛПL, имеющая вид

XL = [1 мм, 1000 мм];

GL - синтаксическое правило;

МL - семантическое правило задания нечетких подмножеств множества ХL, функции принадлежности которых графически представлены на рис. 4.

Нечеткое множество А1 соответствует терму "Незначительная длина", нечеткое множество А2 - терму "Средняя длина", А3 - терму "Большая длина".

Рис. 4. График функций принадлежности нечетких множеств формализующий термы лингвистической переменной "длина КТЭ".

Формализованное представление функции принадлежности в виде зависимостей для нечетких подмножеств А1, А2 и А3 были получены в виде выражений, зависимость для подмножества А1 представлено в формуле.

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Конкретные значения коэффициентов в этих зависимостях выбраны в результате экспертных оценок. Более точные коэффициенты могут быть подобраны в процессе практического использования предлагаемой модели, как параметры настройки системы.

Аналогично, в множестве (1) описываются параметры D (диаметр КТЭ) и Otn (Отношение длины КТЭ к общей осевой длине детали). Параметр (угол между направляющими поверхности и осью вращения детали) может задаваться четкими значениями или нечетким числом L-R типа "Приблизительно 45". Параметры Ма (определяет для цилиндрических поверхностей местоположение материала - внутри или снаружи), F (форма образующей для поверхностей, полученных вращением образующей вокруг оси вращения детали или другие признаки формы КТЭ) и Мр (местоположение КТЭ в детали) определяются четкими значениями.

Алгоритм идентификации КТЭ заключается в определении для выбранного КТЭ на графе декомпозиции вершин групп КТЭ (Q1…Qn) и конкретного КТЭ (N1…N37).

В работе представлено 18 таблиц, на основании которых происходит идентификация КТЭ на вершинах Q графа декомпозиции G. В таблицах есть название группы или типа КТЭ, визуальное представление, лингвистическое описание, математическое представление, системы продукции и предпочтения (табл.1).

Таблица 1. Декомпозиция вершины Q13 на КТЭ

Вид представления	Признаки N3	Признаки N11
Название	Цилиндрическая ступень	Канавка прямая
Визуальное представление
Лингвистическое описание	Поверхность вращения значительной протяженности, образованная вращением образующей параллельной оси вращения детали.	Поверхность вращения незначительной протяженности, образованная вращением образующей параллельной оси вращения детали, как правило, низкая точность и качество поверхности.
Математическое представление	N = <L, D, Otn, , Ma, F, Mp> L = "Значительная" D = "В широких пределах" Otn = "Соизмеримое" = "0" Ma = "Отсутствует" F= "Прямая" Mp = "В любом месте"	N = <L, D, Otn, , Ma, F, Mp> L = "Незначительная" D = "В широких пределах" Otn = "Много меньше" = "0" Ma = "Отсутствует" F= "Прямая" Мр ="Между двух уступов большего диаметра"
Система продукций	ЕСЛИ L = "Незначительная" И Otn = "Много меньше", ТО Q13 = "Канавка прямая" ЕСЛИ L = "Значительная" И Otn = "Соизмеримое", ТО Q13 = "Цилиндрическая ступень" И Мр = "Между двух уступов большего диаметра"
Предпочтения	Цилиндрическая ступень

Таким образом, в соответствии с разделом "Система продукций" в табл. 1, для каждой вершины графа декомпозиции Q1…Qn имеем систему правил, которую в общем виде можно представить в виде множества:

R = {R1, R2,…,Rm}.

В этой системе правил

Ri: если х1 есть Аi1 и х2 есть Аi2 и … и хn есть Аin , то y есть bi ,(i = 1,…,m),

где х1, х2,…, хn - входные параметры нечеткой модели; y - выходной параметр; bi - значения выходного параметра; Аij - нечеткие множества для задания значений входных параметров;

i = 1,…,m; j = 1,…,n.

В соответствии с табл. 1, x1 = "L", x2 = "Otn", у = Q13, b1 = "Цилиндрическая ступень", b2 = "Канавка прямая" множествами Аij являются множества, определенные термами "Незначительная", "Много меньше", "Значительная", "Соизмеримое".

Для каждого j множества Аij имеют единую область определения (т.к. формализуют термы одной и той же лингвистической переменной, связанной с параметром хj).

Пусть Uj - область определения множеств Аij, обозначим.

Для принятия решений был разработан алгоритм приближенных рассуждений. Пусть имеется набор конкретных значений входных параметров (u1*, u2*,…, un*), где uj* Uj (j = 1,…,n), для которого надо получить значение выходного параметра.

1. Для каждого правила Ri (i = 1,…,n), вычисляется уровень его срабатывания:

i = min (i1, i2,…, in), либо i = i1i2…in,

где ij = Aij(uj*) - уровень срабатывания правила Ri по j-му входу.

На основе уровня срабатывания i определяется вывод из правила Ri (нечеткая точка):

yi* = { i / bi}.

2. Определяется общий вывод из системы правил R:

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

где - нечеткое множество на множестве возможных значений выходного параметра.

Также, в работе предложена методика сопоставления 3D-модели детали и 2D-чертежа для поиска и идентификации конструкторско-технологических элементов 2 уровня и конструкторских обозначений. Задача сопоставления 2D и 3D появляется после однозначного понимания автоматизированной системой конструкции детали из 3D-модели на основании графа декомпозиции. После завершения поиска каждому элементу 1 уровня, распознанному на основании 3D-модели, сопоставляются линии 2D-чертежа и определяется принадлежность конструкторских обозначений к конкретным КТЭ. Также, сопоставленные 3D-модель и 2D-чертеж детали используются для поиска и распознавания КТЭ 2 уровня.

Для получения параметров качества поверхности, отклонений формы, расположения поверхностей и точности детали анализируется 2D-чертеж, получаемый в формате IGES, и в автоматическом режиме распознаются конструкторские обозначения. Полученная КТМ детали в дальнейшем используется для автоматизации процедур выбора режущего инструмента и стратегий обработки на станках с ЧПУ.

Применение разработанной в диссертационном исследовании автоматизированной системы на основе метода автоматического распознавания КТЭ из 3D-модели и 2D-чертежа на основе графа декомпозиции и передачи КТМ детали в САПР ТП «ТехноПро» в условиях машиностроительных МИП позволяет существенно сократить время на подготовку исходной информации для технологического проектирования, что достоверно подтверждается соответствующими справками о внедрении на ряде МИП региона.

4. Автоматизация процедуры выбора рационального режущего инструмента для современного многофункционального технологического оборудования с ЧПУ в условиях МИП

Конструкции современных сборных режущих инструментов одного назначения различаются способами установки и крепления режущих элементов - пластин, т.е. структурной компоновкой и параметрами - размерами пластин, корпусных элементов или элементов крепежа. Количество возможных вариантов в ряде случаев исчисляется тысячами. Выбор подходящей конструкции инженером является постоянно решаемой технической задачей, и осуществляется, в основном, на основании однонаправленных рекламных материалов, личного или коллективного производственного опыта. Наибольшие проблемы в подборе рационального инструмента могут испытывать малые машиностроительные предприятия, в связи с отсутствием коллективного опыта.

С другой стороны, производителями режущего инструмента разработаны базы данных и экспертные системы для выбора инструмента. Однако такие системы не позволяют сравнить между собой однотипные конструкции различных производителей или конструкции, укомплектованные из сборочных элементов различных производителей, а также управлять процессом выбора наилучших вариантов конструкций инструментов.

Таким образом, задача выбора рационального режущего инструмента для обработки изделий на многофункциональном технологическом оборудовании с ЧПУ является актуальной и требующей решения.

В работе разработано математическое обеспечение, алгоритмы и автоматизированная система для выбора рационального металлообрабатывающего инструмента для обработки на основе данных, полученных из ГМ детали, представляемой в виде 3D-модели и 2D-чертежа (процесс получения данных рассмотрен в главе 3), с последующей передачей спецификации на выбранный инструмент в CAM-систему и САПР ТП. Проведенное исследование затрагивает большую часть применяемого в общем машиностроении токарного инструмента. Схема предлагаемого подхода к выбору инструмента рассмотрена на рис. 5.

Согласно стандартам ISO 1832:2004, обозначение режущей пластины P включает 11 основных компонентов:

P = <Pf, Ab, Tc, Ls, Pd, Pt, Re, Cs, Cd, Cw, Ca>,

где Pf - множество значений форм пластин, Ab - множество значений заднего угла пластины, Tc - множество значений класса допуска на пластины, Ls - множество значений типа пластины (обозначение фиксации), Pd - множество значений размера пластины (длина режущей кромки), Pt - множество значений толщины пластины, Re - множество значений радиуса при вершине, Cs - множество значений вида режущей кромки, Cd - множество значений исполнения пластины (обозначение направления резания), Cw - множество значений ширины фаски или обозначение стружколома, Ca - множество значений угла фаски.

Рис. 5. Предлагаемый подход к выбору инструмента

Каждый компонент обозначения режущей пластины P имеет множество значений, например описание формы пластины Pf:

Pf={Pf1, Pf2, … Pf17} ={Ромбическая 35°, Ромбическая 50°, … ,Восьмигранная, Круглая}

Рассмотрим задачу выбора рациональной формы режущей пластины Pf из множества выпускаемых пластин. Этот выбор осуществляется на основе степени соответствия альтернатив совокупности требований, определяемых системой 5 различных критериев Ci:

Ci={C1, C2, C3, C4, С5}.

где С1 - эффективность отвода тепла; С2 - минимальная потребляемая мощность; С3 - прочность пластины; С4 - минимум возникновения вибраций;С5 - универсальность режущей пластины.

В таком случае каждому критерию Сi может быть поставлено в соответствие нечеткое множество

ACi = {µCi (Pf1), µCi (Pf2), … , µCi (Pf17)}.

Здесь величина µCi (xj) [0,1] представляет собой оценку альтернативы Pfj по критерию Сi. Иными словами, она выступает характеристикой степени ее соответствия требованию, определяемому рассматриваемым критерием Сi. Множество оценок по критериям приведено в табл. 2. Данные этой таблицы получены на основе анализа литературных источников. Экспериментальное подтверждение табличных данных является темой для отдельного диссертационного исследования и в работе не выполнялось. В рассматриваемом случае требуется решать многокритериальную оптимизационную задачу в условиях различной важности критериев достижения максимума целевой функцией. При этом каждому критерию Сi ставится в соответствие некоторый весовой коэффициент лi ? 0, причем

.

Таблица 2. Множество оценок форм пластин по критериям

Pfj	Обозначение	Отвод тепла (AC1)	Мощность (AC2)	Прочность (AC3)	Вибрации (AC4)	Универсальность (AC5)
Pf1	V	0,9	0,97	0,1	0,85	0,93
Pf2	F	0,78	0,85	0,22	0,73	0,81
Pf3	D	0,74	0,81	0,26	0,69	0,77
Pf4	К	0,74	0,81	0,26	0,69	0,77
Pf5	Т	0,7	0,77	0,3	0,65	0,73
Pf6	Р	0,604	0,674	0,396	0,554	0,634
Pf7	Е	0,58	0,65	0,42	0,53	0,61
Pf8	С	0,54	0,61	0,46	0,49	0,57
Pf9	W	0,54	0,61	0,46	0,49	0,57
Pf10	В	0,524	0,594	0,476	0,474	0,554
Pf11	А	0,5	0,57	0,5	0,45	0,53
Pf12	М	0,492	0,562	0,508	0,442	0,522
Pf13	S	0,46	0,53	0,54	0,41	0,49
Pf14	L	0,46	0,53	0,54	0,41	0,49
Pf15	Н	0,22	0,29	0,78	0,17	0,25
Pf16	О	0,1	0,17	0,9	0,05	0,13
Pf17	R	0,01	0,05	0,95	0,06	0,07

Решением исходной задачи будет такая альтернатива х, которая в наибольшей мере удовлетворяет требованиям всей совокупности критериев. Решающее правило D выбора наилучшей альтернативы в условиях многокритериальной задачи с неравнозначными критериями Сi, имеющими весовые коэффициенты лi, использует процедуру нахождения пересечения нечетких множеств

.

В соответствии с определением операции пересечения нечетких множеств функция принадлежности искомого решения находится по зависимости:

.

Таким образом, в качестве наилучшей должна быть выбрана та из альтернатив хj*, для которой значение функции принадлежности µD (xj) окажется максимальным:

.

Именно эта альтернатива и является решением исходной задачи, поскольку она в наибольшей степени удовлетворяет требованиям всей совокупности рассматриваемых критериев.

Значения весовых коэффициентов определяются на основе стандартной процедуры попарного сравнения критериев. С учетом весовых коэффициентов строятся множества AлiCi:

AлiCi = {µлiCi (Pf 1), µлiCi (Pf 2), … , µлiCi (Pf 17)}.

Применяя правило выбора искомой альтернативы (оптимальной формы режущей пластины), находится пересечение множеств, которое будет иметь следующий графический вид (рис. 6).

Таким образом, в качестве рациональной должна быть выбрана та из форм пластины Pfj*, для которой значение функции принадлежности µD(Pfj) окажется максимальным (рис. 6).

Для других параметров пластин, как и для державок, проведены аналогичные математические расчеты.

На основе разработанного математического обеспечения предложены алгоритмы работы системы, состоящей из 4 основных модулей:

- ввода первичной информации;

- подбора подходящего режущего инструмента;

- выбора рационального инструмента;

- модуль вывода.

Кроме того, в системе присутствуют модули, отвечающие за отображение чертежа и модели детали, база данных инструмента и ее редактор.

Результатом работы системы является отчет, содержащий необходимую информацию о рациональных инструментах и рекомендуемых режимах резания.

Рис. 6. Минимальные значения оценок.

При технологической подготовке производства изделий машиностроения одной из важных задач является выбор стратегии обработки деталей. Предпосылками проведения исследований в этой области деталей являются:

- значительное распространение и использование многофункциональных станков с ЧПУ;

- увеличение номенклатуры деталей, которые обрабатываются за один установ;

- потребность в сокращении сроков подготовки производства деталей;

- универсальные CAD/CAM системы больше нацелены на решение геометрических задач и очень мало могут помочь пользователю при решении технологических задач, таких как назначение режимов резания, выбор стратегий обработки, подбор инструмента и т.д.;

- недостаточная интегрируемость современных САПР ТП с CAD системами и неспособность данных систем обеспечить сквозную подготовку производства в рамках концепции CALS;

- в САПР ТП и CAM-системах отсутствует математический аппарат выбора стратегий обработки детали.

Стратегия обработки может пониматься двояко: с одной стороны, под стратегией понимается последовательность обработки поверхностей и выбор инструмента, будем называть ее инструментальная (табл. 3), а с другой стороны - траектории движения инструмента при обработке, будем называть ее кинематическая (табл. 4). В работе рассматриваются оба названных понятия. Выбор стратегий обработки заготовок актуален как для МИП, так и для средних и крупных машиностроительных предприятий.

В табл. 3 для примера приведены только 5 инструментальных стратегий обработки КТЭ из нескольких десятков возможных (в сочетании). Научная проблема выбора инструментальной стратегии обработки возникла сравнительно недавно, с появлением широкого выбора инструмента с новыми возможностями. В отечественной науке этому вопросу уделялось мало внимания по причине ограниченного выбора инструмента для выбора стратегий. В работах Цветкова В.Д. и других авторов упоминается понятие «маршрут обработки поверхности (МОП)», частично схожее с предложенным понятием «инструментальная стратегия обработки». Под МОП понимается последовательность видов обработки (например точение, шлифование, полировка), а под инструментальной стратегией обработки понимается выбор конкретных инструментов и способов их применения. Поэтому, несмотря на схожесть инструментальной стратегии обработки и МОП, принято решение применять первое понятие.

Главный вопрос исследования инструментальных стратегий обработки - «при какой инструментальной стратегии обработки себестоимость детали будет минимальна?»

Исходные данные ID для выбора стратегии обработки можно описать в виде набора:

ID = <TU, PD>,

где TU - технические условия рассматриваемого технологического процесса; PD - параметры детали.

В работе рассмотрен процесс формализации всех исходных данных.

Таблица 3. Представление об инструментальной стратегии обработки КТЭ детали (пример) - внутренняя цилиндрическая поверхность (осевая).

	Обрабатываемый КТЭ Внутренняя цилиндрическая поверхность (осевая)		Диаметр: 30мм Длина: 80 мм Точность: 8 квалитет Шероховатость: Rа 1,6 Втулка, отверстие осевое Материал: Сталь 40.
№	Стратегия	Преимущества	Недостатки
1	Сверление (быстрорежущая сталь), зенкерование, развертывание.	Низкая стоимость инструмента, можно проводить обработку на большинстве видов оборудования.	Большое машинное и вспомогательное время, сложности в автоматизированном производстве, необходимость квалифицированной переточки.
2	Сверление сверлом с механическим креплением размерной сменной пластины 30.	Длительная обработка без смены пластины, минимально возможное машинное время.	Высокая стоимость державки, сложность адаптации к отечественному оборудованию, подходит только для одного диаметра.
3	Сверление сверлом с механическим креплением двух пластин 20, растачивание этим же сверлом до 30.	Длительная обработка без смены пластин, небольшое машинное время, универсальность подхода для диаметров > 20.	Высокая стоимость державки, сложность адаптации к отечественному оборудованию.
4	Сверление (быстрорежущая сталь) 20, растачивание токарным резцом с напайными пластинами до 30	Универсальный инструмент, низкая стоимость инструмента.	Большое машинное и вспомогательное время, сложности в автоматизированном производстве, необходимость квалифицированной переточки.
5	Сверление сверлом с напайной пластиной до 20, растачивание импортным резцом со сменными пластинами до 30.	Небольшое машинное время, универсальность подхода для диаметров > 20.	Высокая стоимость инструмента.

Также, в работе показано, что на основе полученных исходных данных возможно вычислить критерии выбора стратегий обработки SO, которые можно описать в виде набора:

SO = <Tm, Tp , Cii, Ci>,

где Tm - машинное время; Tp - время смены инструмента; Cii - стоимость инструмента в перерасчете на одну деталь; Ci - затраты на обработку элементарной поверхности при данной стратегии обработки.

Для выбора инструментальной стратегии обработки КТЭ имеет смысл применить математический аппарат принятия многокритериальных решений в условиях определенности.

Пусть Х - множество альтернатив, которыми является множество вариантов инструментальных стратегий обработки КТЭ; Y - множество исходов, которым являются кортежи критериев рассматриваемых стратегий обработки SO, причем каждой альтернативе x Х соответствует единственный элемент y Y, и y=(x).

Дальнейшей задачей является ранжирование множества альтернатив Х на основе известного метода линейной свертки по кортежам критериев SO. Значимость альтернативы J(x) определяется на основе следующей зависимости:

,

где fi(x) - критерии рассматриваемых стратегий обработки из кортежа SO;

i - весовой коэффициент критерия fi(x);

m - число критериев множества SO.

Получив значимость альтернатив и проранжировав их, получаем рекомендации по выбору инструментальной стратегии обработки.

Для реализации математической модели разработана автоматизированная система, включающая следующие подсистемы, описанные далее. Подсистема ввода данных отвечает за корректный ввод оценок экспертов, взаимосвязей и построение запроса пользователем. В подсистеме анализа реализованы математические модели и алгоритмы обработки экспертных оценок. В подсистеме расчета и выводов формируются запросы для подсистемы анализа, далее подготавливаются данные для вывода и формируются отчеты для предоставления пользователю.

Результатом работы автоматизированной системы являются рекомендации, содержащие необходимые данные об инструментальной стратегии обработки КТЭ, рекомендуемых инструментах, рекомендуемых режимах резания, а также предварительный расчет времени и стоимости обработки.

Далее, говоря о кинематической стратегии обработки КТЭ, в табл. 4 для представления приведены 4 возможные кинематических стратегии обработки (в рамках процесса формообразования) КТЭ «Цилиндрическая ступень».

Таблица 4 - Представление о кинематической стратегии обработки КТЭ

Обрабатываемый КТЭ	Цилиндрическая ступень
Название	Продольное	Поперечное	По контуру	Под углом
Лингвистическое описание	Резец совершает продольное движение резания, поперечный выход из зоны резания, продольное вспомогательное движение.	Резец совершает поперечное движение резания, продольный выход из зоны резания, поперечное вспомогательное движение.	Резец совершает движение резания по контуру, выход из зоны под углом, поперечное и продольное вспомогательное движение.	Резец совершает движение резания под углом, продольный выход из зоны резания, поперечное вспомогательное движение.

На выбор кинематической стратегии влияют ряд факторов:

1. Жесткость технологической системы. Данный параметр является трудноформализуемым, но человек-эксперт может однозначно определить, в каком из случаев жесткость больше. Эксперт делает свое заключение на основание ряда прямых и косвенных факторов влияния. Этими факторами являются диаметр заготовки D, сила зажатия заготовки в патроне Fj, наличие тонкой стенки в обрабатываемом элементе Mts, вылет заготовки Lj, твердость H;

2. Длина (глубина) обрабатываемого КТЭ L.

3. Местоположение обрабатываемого элемента на детали Mp.

4. Идентификатор Mm, определяющий открытые и закрытые поверхности детали. Данный параметр вводится в связи с невозможностью применения некоторых стратегий при закрытой или, наоборот, при открытой поверхности.

5. Снимаемый на переходе припуск a.

Таким образом, факторы, влияющие на выбор кинематической стратегии обработки можно описать набором S:

S = <D, L, Mts, Fj, Lj, Mp, Mm, a, H,G>

Для математической обработки неявно заданных данных применялась теория нечетких множеств, описанная в главе 3. В результате, разработана математическая модель, программные алгоритмы и автоматизированная система для выбора кинематической стратегии обработки КТЭ.

Созданный программный комплекс по выбору инструментальной и кинематической стратегий обработки поверхностей деталей, применяется в ТПП машиностроительных МИП региона и позволяет им повысить производительность обработки и существенно снизить себестоимость продукции.

В пятой главе предложена методология создания интеграционных структур на базе малых инновационных предприятий в области машиностроения, созданных при университетах по 217 ФЗ от 02.08.09 г., с точки зрения построения современного автоматизированного производства и проведения научно-исследовательских работ на основе комплекса автоматизированных систем.

В состав таких интеграционных структур на базе малых инновационных предприятий, созданных при университетах по 217 ФЗ от 02.08.09 г., могут входить:

1. Лаборатория современного технологического оборудования и инструмента.

2. Компьютеризированные рабочие места и учебные классы, оснащенные современными CAD/CAM/CAE-системами.

3. Лаборатория измерительной техники.

4. Автоматизированный инструментальный склад общего доступа.

5. Автоматизированный банк данных технологических решений в области высоких технологий в машиностроении.

Общий механизм взаимодействия подобных структур с промышленными (в первую очередь с малыми) предприятиями показан на рис. 7. В работе обобщается и анализируется опыт функционирования подобного предприятия ООО «ИЦ ВТМ» при ФГБОУ ВПО «БГТУ».

Также в работе показано, что расширение каналов скоростных телекоммуникаций и разработка технологий обработки данных в реальном времени дают возможность реализации модели распределенного научного коллектива, работа которого строится на технологиях удаленного доступа к научно-техническим ресурсам на основе использования компьютерных средств общения. Особенно это актуально для МИП, ограниченные ресурсы которых не позволяют иметь собственные лаборатории.



Рис. 7. Взаимодействие МИП по 217 ФЗ от 02.08.09 с промышленными малыми инновационными предприятиями

Для реализации отмеченных возможностей в процессе диссертационного исследования на базе МИП ООО «ИЦ ВТМ», созданного при ФГБОУ ВПО «БГТУ» по 217 ФЗ от 02.08.09 г., была разработана автоматизированная система научных исследований в виде виртуальной лаборатории сканирующей микроскопии с доступом к экспериментальной установке через Интернет (рис.8).

Основными задачами, решаемыми созданной в ООО «ИЦ ВТМ» виртуальной лабораторией, являются (рис. 9):

- проведение удаленных исследований в лабораторном комплексе в интересах МИП и в образовательном процессе;

- предоставление удалённого доступа к средствам и методам компьютерной микроскопии (измерение морфологических параметров, применение фильтров) посредством сети Интернет;

- построение объёмных моделей исследуемой поверхности по её цифровым изображениям для оценки качества предсерийных образцов продукции, а также для выявления причин отказа (разрушения) изделий в процессе эксплуатации.

В процессе удаленного доступа к комплексу пользователь имеет возможность работать с микроскопом аналогично исследователю, работающему непосредственно на самом оборудовании. Разработанная АСНИ применяется для научных исследований в области микроструктурного и микрогеометрического анализа различных образцов и деталей в условиях дистанционного доступа в интересах МИП, средних и крупных промышленных предприятий, а также в образовательном процессе.

Рис. 8. Технический комплекс АСНИ виртуальной лаборатории: 1 - инвертированный металлографический микроскоп LEICA DMIRM; 2 - сервер; 3 - цифровая камера; 4 - WEB-камера; 5 - разработанная конструкция управления на основе шаговых двигателей

В машиностроительном производстве применяются различные виды технологической оснастки, в зависимости от типа производства: универсальные безналадочные, универсально-сборные (УСП), специализированные наладочные и пр. Одним из наиболее распространенный видов является оснастка типа УСП (изготавливается на ряде предприятий, например «Союзтехоснастка» - Нижний Новгород).

Эффект от использования УСП проявляется при покупке комплектов УСП, приобрести которые способно только крупное машиностроительное предприятие. Для МИП главной проблемой является недоступность оснастки типа УСП. В условиях, когда стоимость комплекта УСП может превышать стоимость всех основных фондов предприятия, вопрос покупки не рассматривается.