автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.08, диссертация на тему:Обеспечение параметров качества поверхностей деталей из стеклопластика на основе нейросетевых моделей формирования шероховатости

На правах рукописи

ДОЦ МАРИНА ВАСИЛЬЕВНА

ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТЕЙ ДЕТАЛЕЙ ИЗ СТЕКЛОПЛАСТИКА НА ОСНОВЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ФОРМИРОВАНИЯ ШЕРОХОВАТОСТИ

05 02 08 - Технология машиностроения

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ии30715ЭО

Барнаул - 2007

003071590

Работа выполнена при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Алтайский государственный технический университет имени И И Ползунова»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор Марков Андрей Михайлович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Маркин Виктор Борисович

кандидат технических наук Малышкин Дмитрий Александрович

Ведущая организация

ОАО «АНИТИМ» г Барнаул

Защита диссертации состоится «25» мая 2007 г в 13 час 00 мин на заседании диссертационного совета Д 212 004 01 в Алтайском государственном техническом университете им И И Ползунова по адресу 656038, г Барнаул, пр Ленина, 46

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО Алтайского государственного технического университета имени И И Ползунова

Автореферат разослан «24» апреля 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета, к т н , доцент

ЮО Шевцов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы исследования. Стеклопластики являются одной из наиболее многочисленных и перспективных групп пластмасс конструкционного назначения Этот материал успешно заменяет черные и цветные металлы и их сплавы в конструкциях машин, уменьшая при этом массу готового изделия Технологическим достоинством стеклопластиков является возможность изготовления узлов и конструкций сложной формы с применением достаточно простого оборудования Однако, с помощью существующих методов получения заготовок, добиться заданной точности размеров и качества рабочих поверхностей деталей невозможно Поэтому механическая обработка резанием стеклопластика является необходимой и достаточно трудоемкой операцией в общем технологическом процессе изготовления деталей из этого материала

Исследования, проведенные ранее в этой области Степановым А А, Штучным Б П, Рудневым А В , Королевым А А , Егоровым С В , Ящерицыным ПИ и др , дают рекомендации по использованию узкого круга инструментальных материалов и геометрии режущих инструментов, а также назначению режимов резания для групп пластмасс, разделенных по степени обрабатываемости Однако подобные методики не автоматизированы, имеют общий характер и не могут учесть все многообразие физико-механических свойств новых марок пластмасс, а также характеристики технологических систем, влияющие на формообразование получаемой поверхности Отсутствие автоматизированных методик проектирования параметров операций для деталей из стеклопластика приводит к увеличению периода технологической подготовки производства (ТПП) до 30-40% от общей трудоемкости и становится соизмеримым со сроком нахождения изделия в производстве, а иногда и превышает его В этих условиях возникает необходимость автоматизации проектных работ на этапах его изготовления для сокращения длительности ТПП

В настоящее время все большее применение в разработке автоматизированной системы 11Ш находят нейросетевые модели Их особенностью является способность обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых, или работающих с приемлемой точностью алгоритмов решения Однако, отсутствие баз данных (БД), содержащих информацию о входных и выходных характеристиках процесса формо- и стружкообразования при механической обработке стеклопластика, осложняет задачу моделирования с помощью нейросетевых моделей процессов обработки для деталей из этого материала Для составления таких БД необходимо проводить исследования, выявляющие закономерности контактных взаимодействий при резании стеклопластика

Решение задачи эффективного управления ТПП для деталей из стеклопластика позволит снизить себестоимость их изготовления, сократить время разработки технологической документации, повысить производительность механической обработки за счет оптимизации выбора режимов резания и конструктивно-геометрических

параметров режущего инструмента.

Таким образом, исследования, направленные на разработку моделей и алгоритмов, позволяющие автоматизировать проектирование технологических операций для деталей из стеклопластика, являются актуальными

Цель работы. Разработка алгоритма автоматизированного проектирования технологической операции токарной обработки деталей из стеклопластика, на основе нейросетевых моделей процессов формо- и стружкообразования, оптимизирующих выбор режимов резания и конструктивно-геометрических характеристик режущего инструмента для достижения заданных параметров качества обрабатываемых поверхностей

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи

1) провести анализ существующих методик проектирования токарной операции для деталей из стеклопластика,

2) провести анализ процессов формирования поверхностного слоя детали и стружкообразования при точении заготовок из стеклопластика,

3) разработать математические модели, характеризующие процесс формирования качественных характеристик обработанной поверхности и механизм стружкообразования для деталей из стеклопластика в зависимости от технологических режимов операции и конструктивно-геометрических параметров режущего инструмента,

4) разработать базу данных технологических режимов операции и значений выходных параметров процесса резания деталей из стеклопластика, позволяющую производить обучение и тестирование нейросетевых моделей,

5) разработать базу данных конструктивно-геометрических параметров применяемой технологической оснастки, позволяющей синтезировать технические решения для обеспечения требуемых показателей точности,

6) разработать алгоритм автоматизированной системы, реализующий с помощью нейросетевых технологий автоматизированное проектирование токарной операции для деталей из стеклопластика.

Методы и средства исследования. Теоретические исследования проводились на базе научных основ технологии машиностроения, теории резания, теории точности Использовались основные положения системного анализа, принципы поискового конструирования, методы научно-технического творчества, математического моделирования, методы планирования экспериментов, методы искусственного интеллекта, нейросетевые технологии

Научная новизна проведенного исследования заключается в следующем

1) выявлена взаимосвязь между параметрами качества получаемой поверхности, режимами резания, и конструктивно-геометрическими параметрами режущего инструмента, предложена методика построения нейросетевой модели процесса

формирования шероховатости обрабатываемой детали из стеклопластика,

2) выявлено влияние режимов резания и типа сменной многогранной пластины на величину дефектного поверхностного слоя детали из стеклопластика, предложена нейросетевая модель, характеризующая появление прижогов и отслоений наполнителя,

3) выявлено влияние на тип образующейся стружки режимов резания и конструктивно-геометрических параметров инструмента, предложена нейросетевая модель процесса сгружкообразования при точении стеклопластика сменными многогранными пластинами

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в следующем

1) предложена методика автоматизированного проектирования токарной операции, основанная на применении нейросетевых моделей процесса точения заготовок из стеклопластика, позволяющая осуществить планирование, анализ и управление процессом формо- и сгружкообразования обрабатываемых поверхностей, за счет назначения оптимальных режимов резания, конструктивно-геометрических характеристик инструмента, для получения заданных параметров качества обрабатываемой поверхности детали,

2) предложено информационное обеспечение в виде базы данных, позволяющее моделировать процессы формо- и стружкообразования при точении деталей из стеклопластика с помощью искусственных нейронных сетей Свидетельство об официальной регистрации базы данных «Операция точения заготовок из стеклопластика (ОТС)» № 2007620074 от 8 02 07г,

3) предложено информационное обеспечение в виде базы данных, позволяющее выбирать рациональные технические решения и синтезировать эффективные конструкции специализированных инструментов при проектировании технологических процессов для деталей из стеклопластика Заявка об официальной регистрации базы данных «Синтез технических решений компенсационного механизма резца (СТР)» № 2007620057 от 26 02 2007г,

4) разработаны технологические решения, направленные на повышение эффективности процесса точения стеклопластика «Резец для автоматизированного производства» заявка на изобретение №2006123951 от 4 07 2006 г По заявке на изобретение «Устройство для автоматической подналадки инструмента» №2005135190 от 14 11 2005г получено положительное решение ф №01 ИЗ - 2005 10 от 20 02 2007г

5) предложена методика проектирования операции, основанная на применении нейросетевых моделей, позволяющая обеспечить достижение требуемого качества поверхностей при механической обработке деталей из стеклопластика, а также снизить влияние вредных производственных факторов на человека и окружающую среду, за счет оптимального выбора режимных параметров токарной операции Методика рекомендована к внедрению на предприятиях ООО «Проектный центр БиКЗ», г Бийск,

ОАО "АЛТАИГЕОМАШ" г Барнаул, ожидаемый экономический эффект составляет около 395000 рублей в год

Апробация работы Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на всероссийской научно-практической конференции «Проблемы повышения эффективности металлообработки в промышленности на современном этапе» (г Новосибирск 2005-2006г), всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и молодежь», международной школе-конференции по приоритетным направлениям развития науки и техники «Современные технологические системы в машиностроении» (г Барнаул 2005-2006г), межрегиональной научно-практической конференции «Управление качеством образования, продукции и окружающей среды», всероссийской научно-практической конференции «Ресурсосберегающие технологии в машиностроении» (г. Бийск 20052006г)

Публикации По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 2 свидетельства об официальной регистрации базы данных, 2 заявки на изобретение

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, изложенных на 148 страницах, библиографического списка из 107 источников, 36 рисунков и 15 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность исследования, элементы научной новизны и практической значимости работы

Первая глава Автоматизация проектирования токарной операции на этапе ТПП затруднена отсутствием моделей, характеризующих процесс формо- и стружкообразования, а также баз данных (рис 1), рекомендующих оптимальные режимы резания и конструктивно-геометрические параметры режущего инструмента для получения заданных по чертежу показателей качества обработанной поверхности деталей из стеклопластика

Повышение качества Hill для деталей из этого материала может быть достигнуто с помощью современных методов организации и управления производством Наиболее перспективным направлением является использование автоматизированных систем управления, построенных с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС), основанных на массовой параллельной обработке большого объема информации и способности к самообучению такой системы по примерам обучающей выборки

Применение в составе автоматизированной системы проектирования технологической операции оптимизационных алгоритмов с варьируемыми критериями оптимальности, построенных с помощью ИНС, позволит повысить эффективность принятия проектных технологических решений, минимизировать срок длительности 11111, а также обеспечит возможность приспосабливать базовый вариант системы к

производственным и хозяйственным условиям конкретного предприятия Построение нейросетевой модели требует наличие набора готовых примеров, описывающих входные и выходные параметры исследуемого процесса. Таким образом, необходимо изучать механизмы формирования поверхностного слоя деталей из стеклопластика для составления обучающей выборки для ИНС

БД режимов резания для заготовок из стеклопластика

БД применяемого режущего инструмента при механической обработке 'клопласти!

БД применяемой технол огическо й оснастки и __ контрольных средств,

Данные используемые технологом при проектировании технологического процесса изготовления детали

Этап технологической подготовки производства

БД оборудования

БД норм расхода материалов стоикости инструмента

БД физико-механических свойств материала

Выбор заготовки Определение последовательности обработки Выбор технологических баз Расчет припусков Выбор режущих инструментов и определение их параметров Определение режимов обработки Оформле ние технологической документации Подготовка управляющих программ для изготовления и

контроля на оборудовании с ЧПУ Выбор средств контроля и определение их параметров Контроль обработки1 Нормирование технологического процесса

Рисунок 1 - Схема информационного потока данных на этапе ТПП для заготовок

из стеклопластиков

Обработка резанием стеклопластика обладает рядом особенностей, отличающих ее от аналогичной обработки металлов Это объясняется характерными свойствами и структурой обрабатываемого материала, а также контактными процессами, протекающими в зоне резания при механической обработке

В настоящее время общепринятыми являются рекомендации по назначению режимов резания и выбору конструктивно-геометрических параметров резцов, основанные на классификации пластмасс по степени обрабатываемости В условиях появления все большего числа новых марок материалов данные рекомендации служат хорошей основой для предварительного проектирования операции токарной обработки Однако существующая классификация не дает четких представлений о контактных взаимодействиях и процессе стружкообразования при механической обработке определенной марки обрабатываемого материала

При обработке стеклопластика образуются различные виды стружек Элементная

стружка легко убирается со станка. Стружка в виде мелкодисперсной пыли разлетается в разные стороны, затрудняя ее утилизацию Эти частицы, состоящие из стекла и затвердевшего связующего, распространяются по всему производственному помещению, оказывая вредное воздействие на человека и окружающую среду Сливная стружка может наматываться на заготовку, затрудняя дальнейшую обработку Таким образом, имея модель стружкообразования при точении стеклопластика, можно управлять объемом образующихся вредных веществ, тем самым снижать влияние вредных производственных факторов на человека и окружающую среду

При воздействии в процессе резания механических нагрузок и выделяющейся в зоне резания теплоты происходит неизбежная деструкция связующего, что приводит к ухудшению эксплуатационных свойств поверхностного слоя материала В этом случае на обработанной поверхности детали наблюдаются прижоги, разлохмачивание и отслоения стекловолокна.

Из выше изложенного следует, что для составления нейросетевых моделей, описывающих процессы формо- и стружкообразования деталей из стеклопластика, и использования их в составе системы автоматизированного проектирования технологической операции, необходимо провести экспериментальные исследования влияния режимов резания и конструктивно-геометрических параметров инструмента на тип получаемой стружки, качественные показатели обработанной поверхности для определенной марки стеклопластика

Вторая глава посвящена экспериментальным исследованиям В качестве экспериментальных образцов взяты трубы из стеклопластика KI11IH длиной 1200 мм, диаметром 120 мм и толщиной стенки 10 мм Изучение процесса формообразования поверхности деталей из стеклопластика осуществлялось путем целенаправленного изменения входных параметров в соответствии с методикой проведения полного факторного эксперимента и регистрации выходных характеристик технологической системы (ТС) Состояние ТС в каждый момент времени характеризуется сочетанием ряда входных параметров, а поведение системы - набором ее состояний во времени

Были выделены следующие входные параметры процесса механической обработки заготовок из стеклопластика режимы резания (v, t, s), геометрия (а, у, <р, <рь) и тип сменной многогранной пластины (СМП) из твердого сплава ВК8

В качестве выходных характеристик процесса регистрировались следующие параметры вид получаемой стружки, наличие прижогов и отслоений Ah, шероховатость обработанной поверхности Ra, составляющая силы резания Pz

В рамках проведенных исследований разработана экспериментальная установка, которая включает в себя токарно-винторезный станок модели 16К20, резец тензометрический, тензостанцию УТ4-1, многофункциональную плату ввода/вывода (АЦП) JIA-70, компьютер Athlon 64, профилограф-профилометр 250 (завод «Калибр»)

Проведенные эксперименты позволили сделать следующие выводы.

При значениях подач 5=0,1-0;1 мм/об и использовании различных типов сменных многогранных пластан, наименьшие значения шероховатости соответствуют элементному типу стружки. Вь(явлено, что пластины РМ1М и НЫ11М создают наиболее благоприятные условия стружкодробления с точки зрения безопасности станочника, т.к. образование мелкодисперсной пыли при обработке этими пластинами минимально.

С увеличением силы резания и температуры в зоне резания, на поверхности детали наблюдаются прижоги (рис. 2), разлохмачивание и отслоение наполнителя.

600,00

500,00

400,00

300,00

200.00

Рг,Н

700,00

0,1 0,2 —*- ншм

0,3

0,4 0.5

—»- риим

0,6 0,7 0,8 3 мм/об

100,00 0.0

Рисунок 2 - Наличие прижогов при механической обработке СМП в зависимости от

силы резания

Возникающие при этом дефекты поверхностного слоя детали (рис. За. б) не позволяют ей выполнять свое служебное назначение, снижая прочностные свойства, увеличивая гигроскопичность материала, ухудшая эксплуатационные характеристики изделия.

а) б)

Рисунок 3 - Поверхностный дефектный слой: а - прижог на поверхности детали; б -отслоения, вырывы наполнителя

По результатам проведенного однофакторного эксперимента при точении деталей из стеклопластка гменными многогранными пластинами были построены графики зависимости величины дефектного слоя поверхности детали от подачи (рис. 4).

0.00 -I-----'..............................I—-

0,0 0.1 0.2 0,3 0,4 0,5 0,6 С,7 0.8

ВААЛ -«-рмиА ^мм/об

Рисунок 4--Величина дефектного слоя ДЬ в зависимости от подачи для каждого типа СПМ при проведении однофакторного эксперимента

Таким образом, для достижения заданных параметров качества поверхностного слоя детали необходимо искать оптимальное соотношение подачи и скорости, во избежание появления дефектов.

Используя методику планирования эксперимента, были получены эмпирические модели для каждого типа сменной многогранной пластины (табл. I), описывающие процесс формирования параметров качества поверхности детали при механической обработке деталей из стеклопластика.

Таблица ] Эмпирические модели для применяемых сменных многогранных пластин

Тип пластины Математическая модель для определения ЛЬ. мм Математическая модель для определения Яа, мкм

ГОШМ ДЬ= 0,8714 Ка=е <0,77+0.141^+1 72 5)

шил М= 0,4669 у^ в^рт р^а=е (0,7С>-К1Л1кУ+1.63 К)

РШМ ДИ- 0,5934Уи !К'Л Б^'У*054

рыил ДЬ= 0.5415 Зил<а<Чилш

По результатам проведенного одноф актор ного эксперимента были построены графики зависимости шероховатости поверхности детали от подачи при точении деталей из стеклопластика различными типами пластин (рис. 5).

Рисунок 5 - Зависимость шероховатости обработанной поверхности от подачи при проведении одноф актор но го эксперимента

Из выявленных зависимостей следует, что увеличить производительность обработки стеклопластика, а также снизить влияние вредных производственных факторов, за счет ужесточения режимов резания невозможно без ухудшения получаемых параметров качества обрабатываемой поверхности и увеличения величины дефектного поверхностного слоя. Следовательно, необходимо искать дополнительные пути снижения трудоемкости изготовления деталей из стеклопластика, исходя из критерия наивысшей производительности обработки и минимальной себестоимости изготовления.

Б третьей главе рассматривается методика построения нейросетевых моделей процессов формо- и стружкообразования при механической обработке деталей из стеклопластика.

На основе полученных в ходе экспериментов показаний была создана база данных «Операция точения заготовок из стеклопластика» (ОТС) - Свидетельство об официальной регистрации базы данных №2007620074 от 8.02.07г. БД содержит информацию о типе и геометрии сменных многогранных пластин, применяемых при экспериментальных исследованиях точения деталей из стеклопластика, назначенных операционных режимах резания, а также полученные в ходе эксперимента значения силы резания, вид получаемой стружки, наличие прижогов, шероховатость обработанной поверхности и величина дефектного слоя.

База данных состоит из таблицы обучающей выборки, составленной в соответствии с матрицей проведенных экспериментов, позволяющей формировать нейросетевые модели, характеризующие процесс точения заготовок из стеклопластика, а также таблиц тестирующей выборки, используемых для оценки качества «обучения»

мкм

0,1 0,3 0,5

ншм -ш-нша рмим -«-рша

0,7 § мм/ об

неиросетевых моделей для их дальнейшего применения в составе системы автоматизированного проектирования технологической операции

Для построения неиросетевых моделей процесса точения заготовок из стеклопластика в диссертационной работе применялась программа НеигоРго_0_25, предлагающая к использованию сети слоистой архитектуры В программе реализованы градиентные методы обучения ИНС Весовые коэффициенты адаптивных связей при создании нейросетевой модели принимают случайные значения и при обучении могут изменяться в диапазоне [-1,1] В качестве нелинейного элемента нейрона используется нелинейный сигмоидный преобразователь

Подобрать сразу же такую структуру сети, которая может решить задачу, невозможно Поэтому построение нейросетевых моделей происходило перебором различных вариантов структуры сети, значений характеристики сигмоиды, диапазона точности выходного сигнала и тд в соответствии с разработанным алгоритмом моделирования процесса точения деталей из стеклопластика (рис 6) с помощью искусственных нейронных сетей

Рисунок 6 - Алгоритм построения нейросетевых моделей

После построения двадцати пяти вариантов нейросетевых моделей, рекомендующих оптимальные режимы резания, были отобраны три, успешно

12

прошедшие обучение на приведенных примерах и показывающие хорошие результаты ри тестировании Наиболее приемлемым был выбран первый вариант модели, стоящей из трех слоев (рис 76), по три нейрона в каждом Характеристика елинейности преобразования составляет 0,4 для первых двух слоев и 0,1 для третьего лоя нейронов

Рисунок 7 - а) модель нейрона, б) пример нейросетевой модели для определения

режимов резания

Следуя предложенной методике моделирования процессов, были построены и тобраны варианты моделей, позволяющие назначать оптимальные режимы резания, сходя из условия заданных параметров качества поверхности деталей из еклопластика. А также построены модели, описывающие процесс формирования ачественных характеристик поверхностного слоя и механизм стружкообразования оверхности детали, прогнозирующие параметры шероховатости, величину дефектного оя, вид получаемой стружки в зависимости от режимов резания и конструктивно-ометрических особенностей режущего инструмента

Четвертая глава. Увеличить производительность обработки стеклопластика за чет ужесточения режимов резания невозможно, тк из-за особенностей физико-механических свойств материала это приведет к увеличению прогиба детали, овышенному износу инструмента, и, следовательно, снизит качество обработки В этом учае необходимо уменьшать вспомогательное время, затрачиваемое на восстановление ■чности взаимного расположения инструмента и обрабатываемой заготовки, арушенной вследствие динамических процессов, возникающих в зоне резания

В настоящее время известны различные способы, реализующие поднастройку езца в процессе резания Однако они имеют ряд недостатков таких, как сложность конструкции, ограниченная область применения, невозможность контролирования размера детали в процессе обработки и автоматической корректировки относительного положения режущей кромки

В рамках диссертационной работы была подана заявка № 2007620057 от 6 02 2007г на официальную регистрацию базы данных «Синтез технических решений компенсационного механизма резца (СТР)» БД создана в среде автоматизированной

системы "Творчество - интенсификация инженерного труда" (свидетельство Роспатента об официальной регистрации программы для ЭВМ №970005)

База данных содержит информацию о конструктивных особенностях элементов известных устройств, предназначена для выбора или синтеза конструкций специализированных инструментов, направленных на повышение эффективности процесса точения стеклопластика.

Наиболее удобной и компактной формой представления информации об известных технических решениях является древовидная структура в виде связного И-ИЛИ графа, не содержащего циклов и петель В базе данных общее И-ИЛИ дерево, построенное объединением И-деревьев известных конструкций, хранится в виде описания каждой вершины (рис 8)

Рисунок 8 — Фрагмент общего И-ИЛИ - дерева механизмов, компенсирующих износ

режущей кромки

В качестве модели оценки технологических решений (ТР) принята матрица соответствий Степень соответствия между требованиями и признаками ТР определяется методом экспертной оценки каждой висячей вершины И-ИЛИ дерева по пятибалльной системе, оформляется в виде таблицы.

Синтез структуры технологических решений, удовлетворяющих требованиям технического задания, производится путем проверки каждой из висячих вершин по заданным ограничениям, представленных в виде экспертных оценок Значения показателей для проверки выбирают из матрицы соответствий Далее, после того как были отброшены все висячие вершины, не удовлетворяющие требованиям технического задания, производится построение дерева допустимых технологических решений

Проверка полученных решений на соответствие патентно-правовым показателям выявила, что два из них обладают признаками патентной чистоты, что позволило заявить их в качестве изобретений Схемные проработки данных технологических решений приведены в таблице 2

Обозначение Обеспечиваемый показатель точности Схема Патентная защищенность

ТР-1 Компенсация размерного износа резца 1 зй Ат.' Г ч° ЖЬ± 1 -1-| ЗЗ^; | Ш Заявка на изобретение №2005135190 от 14 11 2005г Получен приоритет ф №01 ИЗ - 2005 10 от 20 02 2007г

ТР-2 Регулирование вылета резца Заявка на изобретение №2006123951 от 04 07 2006г

ТР-3 Автоматическая подналадка инструмента ? ' * ¡1, А— Авторское свидетельство Би 1511063 В 230 15/00

В процессе механической обработки ТР - 1 при изменении диаметрального размера детали происходит замыкание контактов на сигнальном блоке, настроенного на величину допуска После чего напряжение через усилитель подается на катушку индуктивности, что приводит к подъему сердечника электромагнита, соединенного с цангой при помощи резьбового соединения, выдвигается и сжимает пружину, вызывая перемещение режущего инструмента вместе с цангой Далее происходит закрепление его в новом положении, вследствие чего происходит корректировка диаметрального размера заготовки После этого цанга в разжатом состоянии под действием пружины возвращается в исходное положение

Предлагаемый резец (Технологическое решение - 2) позволяет повысить точность регулирования вылета резца за счет применения настроечного узла, содержащего сменный клин и микрометрический винт, расположенного в отверстии корпуса резца и ввернутого в сквозное резьбовое отверстие клина, что обеспечивает малые перемещения державки с режущим элементом при большом количестве поворотов микрометрического винта

Синтезированное ТР - 3 соответствует уже известному решению, позволяющему автоматически поднастраивать инструмент с помощью установленных в корпусе параллельных пружинных шарниров и гидравлического механизма перемещения резцедержателя

Таким образом, использование метода синтеза технических решений с помощь И-ИЛИ графа позволяет проектировать специализированную технологическую оснаст для технологических процессов изготовления деталей из стеклопластика д осуществления этих процессов с учетом особенностей различных видов обработки

В пятой главе приведен алгоритм (рис 9) автоматизированного проектирован токарной операции для детали из стеклопластика, построенный на основе

Рисунок 9 - Алгоритм проектирования операции для деталей из стеклопластика, построенного на основе нейросетевых моделей

нейросетевых технологий, позволяющий назначать рациональные режимы обработки зависимости от требуемых показателей качества обработанной поверхности, а такж управлять процессом стружкообразования для снижения воздействия на человека

16

окружающую среду вредных производственных факторов

Использование нейросетевых моделей в составе такой автоматизированной системы проектирования токарной операции позволяет решать задачу выбора оптимальных технологических режимов и конструктивно-геометрических параметров режущего инструмента для достижения заданных показателей качества обрабатываемых поверхностей

Нейросетевые модели являются открытыми для получения дополнительной информации о процессе механической обработки деталей из стеклопластиков Способны обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых или работающих с приемлемой точностью алгоритмов решения, что находит все большее их применение при разработке автоматизированных систем 11111

Таким образом, предложенный алгоритм, построенный на основе нейросетевых моделей, позволяет повысить производительность механической обработки за счет оптимизации процесса проектирования технологической операции для деталей из стеклопластика, а также применения новых технологических решений, направленных на повышение эффективности процесса точения заготовок из этого материала

Теоретические и экспериментальные исследования, направленные на решение проблемы обеспечения параметров качества деталей из стеклопластика, прошли промышленную апробацию и внедрены на предприятиях Алтайского края

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1) Установлена взаимосвязь между параметрами качества получаемой поверхности, режимами резания и конструктивно-геометрическими параметрами режущего инструмента при точении детали из стеклопластика сменными многогранными пластинами

2) Выявлено, что при скорости резания более 80 м/мин, подаче более 0,3 мм/об и значении силы резания более 350Н на поверхности детали появляются прижоги Однако при обработке с малыми скоростями резания и подачей 0,1 мм/об наблюдаются вырывы наполнителя

3) Установлено, что на рост величины дефектного слоя наибольшее влияние оказывает подача, так при ее изменении с 0,1 до 0,71 мм/об, его величина увеличивается в 2-3,7 раза для разных типов пластин

4) Выявлено, что пластины PNUM и HNUM создают наиболее благоприятные условия стружкообразования с точки зрения безопасности станочника, т к появление мелкодисперсной пыли при обработке этими пластинами минимально

5) Разработанная база данных «Операция точения заготовок из стеклопластика» (Свидетельство об официальной регистрации базы данных №2007620074) предназначена для построения, обучения и тестирования нейросетевых моделей характеризующих

17

формирование параметров качества обрабатываемых поверхностей детали

6) Предложенная нейросетевая модель, описывающая процесс формирован шероховатости и дефектов поверхностного слоя обрабатываемой поверхности д деталей из стеклопластиков в зависимости от технологических характеристик операци и конструктивно-геометрических параметров режущего инструмента, позволя оптимизировать выбор режимов обработки для достижения заданных показателе качества получаемой поверхности

7) Разработанная база данных «Синтез технических решений компенсационног механизма резца» (Заявка об официальной регистрации базы данных № 2007620057 26 02 2007г) позволяет синтезировать перспективные технологические решения направленные на повышение эффективности процесса точения стеклопластик обеспечивающие достижение требуемых показателей точности обрабатываемо поверхности Подана заявка на изобретение №2006123951 от 4 072006 г «Резец д автоматизированного производства» Получен приоритет ф№01 ИЗ - 2005 10 о 20 02 2007г по заявке на изобретение №2005135190 от 14 11 2005г «Устройство д автоматической подналадки инструмента»

8) Разработанный алгоритм, реализующий с помощью нейросетевых моделей формо-стружкообразования автоматизированное проектирование токарной операции деталей и стеклопластика, позволяет повысить производительность обработки за счет оптимизаци выбора режимов резания для деталей из этого материала, а также применения новь технологических решений, направленных на повышение эффективности точен! стеклопластиков

9) Применение на предприятиях ООО «Проектный центр БиКЗ» г Бийск, ОА "АЛТАЙГЕОМАШ" г. Барнаул разработанных методик, позволяет находи рациональные технические решения при проектировании технологических процессо изготовления деталей из стеклопластика, разрабатывать эффективные конструкци специализированных инструментов и оснастки для осуществления этих процессов Ожидаемый экономический эффект от внедрения указанных разработок составлю около 395000 (трехсот девяносто пяти тысяч) рублей в год

Основные положения диссертации опубликованы в работах

1 Доц MB Задачи разработки системы виброакустической диагностики процессов механической обработки / М.В Доц, A M Марков // Обработка металлов - 2005 - №2 -С 41-42

2 Доц M В Разработка автоматизированной системы проектирования операций токарной обработки деталей из стеклопластика / M В Доц, A M Марков, H И Мозговой, Е Б Бондарь, А В Пузанов // Проблемы повышения эффективности металлообработки в промышленности на современном этапе Материалы 4-й всероссийской научно-практической конференции 23 марта, 2006г - Новосибирск, 2006 - С 8-11

3 Доц M В Влияние вида стружки на производительность при обработке стеклопластика / M В Доц, A M Марков, H И Мозговой, Е Б. Бондарь, А Т Зиновьев // Проблемы повышения эффективности металлообработки в промышленности на современном этапе Материалы 4-й всероссийской научно-практической конференции 23 марта, 2006г -Новосибирск, 2006 - С 117-119

4 Доц M В Моделирование сил резания при точении стеклопластика / M В Доц, A M Марков, Е Б Бондарь // Управление качеством образования, продукции и окружающей среды Материалы третьей межрегиональной научно-практической конференции 29-30 июня 2005г /Изд-воАлт гос тех ун-та, БТИ-Бийск, 2005 - С 217-220

5 Доц M В Управление технологическим процессом изготовления деталей на станках с ЧПУ с помощью искусственных нейронных сетей / M В Доц, A M Марков, Е Б Бондарь // Управление качеством образования, продукции и окружающей среды Материалы третьей межрегиональной научно-практической конференции 29-30 июня 2005г / Изд-во Алт гос тех ун-та, БТИ - Бийск,2005 - С 220-222

6 Доц M В Возможности реализации искусственной нейронной сети / M В Доц, A M Марков, H И Мозговой, Е Б Бондарь // Управление качеством образования, продукции и окружающей среды Материалы четвертой межрегиональной научно-практической конференции 6-8 июля 2006г /Изд-воАлт гос тех ун-та, БТИ - Бийск,2006 - С 157-160

7 Доц M В Управление точностью обработки деталей из стеклопластика / M В Доц, A M Марков, H И Мозговой, Е Б Бондарь И А Елескин // Управление качеством образования, продукции и окружающей среды Материалы четвертой межрегиональной научно-практической конференции 6-8 июля 2006г / Изд-во Алт гос тех ун-та, БТИ - Бийск,2006 -С 190-192

8 Доц M В Применение искусственных нейронных сетей в составе автоматизированной системы управления подготовкой производства / M В Доц, A M Марков, Е Б Бондарь // Современные технологические системы в машиностроении СТСМ — 2006 /Изд-во АлтГТУ -Барнаул,2006 - С 11-14

9 Доц M В Исследование процесса точения стеклопластика / M В Доц, A M Марков, H И Мозговой, Е Б Бондарь // Материалы VII-й городской научн -практ конф молодых ученых «Молодежь-Барнаулу», б и, Барнаул,2005 - С 353-355

М/

10 Доц МВ Влияние режимов резания на стружкообразование при обработке стеклопластика / М В Доц, А М Марков, Н И Мозговой // Материалы УН-й городской научн -практ конф молодых ученых «Молодежь-Барнаулу», б и, Барнаул,2005 - С 364

11 Доц М В Экспериментальные исследования точения стеклопластика / М В Доц, А М Марков, Е Б Бондарь // Современные технологические системы в машиностроении СТСМ -2005 /Изд-во АлтГТУ - Барнаул, 2005 - С 133-135

12 Заявка на изобретение №2005135190 от 14 11 2005г «Устройство для автоматической подналадки инструмента» Получен приоритет ф №01 ИЗ - 2005 10 от 20 02 2007г

13 «Операция точения заготовок из стеклопластика» (ОТС) Свидетельство об официальной регистрации базы данных №2007620074 от 8 02 07г

14 «Режимы резания при механической обработке заготовок из стеклопластика» (РРМОС) Свидетельство об официальной регистрации базы данных №2007620118 от 22 03 07г

Издано в авторской редакции

Подписано в печать 20 04 07 Формат 60x84 1/16

Печать - ризография Уел п л 1,16

Тираж 100 экз Заказ 2007 - 6

Издательство Алтайского государственного технического университета им ИИ Ползунова, 656038, г Барнаул, пр-т Ленина, 46

Лицензия на издательскую деятельность ЛР№ 020822 от 21 09 98 г

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Анализ основных факторов, влияющих на эффективность проектирования токарных операций для деталей из стеклопластика

1.1. Область применения деталей из стеклопластика

1.1.1. Классификация полимерных материалов

1.1.1.1. Классификация полимерных материалов по назначению

1.1.1.2. Классификация полимерных материалов по обрабатываемости

1.1.1.3. Классификация стеклопластиков по типу и ориентации стекловолокна

1.1.1.4. Классификация стеклопластиков по типу связующего

1.1.1.5. Классификация стеклопластиков по методу изготовления

1.1.2. Применение деталей из стеклопластика в машиностроении

1.2. Особенности механической обработки стеклопластиков

1.2.1. Особенности процесса резания стеклопластиков

1.2.2. Анализ вредных факторов при токарной обработке стеклопластиков 31 1.3 Основные задачи технической подготовки производства для деталей из стеклопластика

1.4. Автоматизация проектных работ этапа технологической подготовки производства с помощью нейросетевых технологий

1.5. Постановка цели и задач исследования

Глава 2. Экспериментальные исследования процессов механической обработки деталей из стеклопластика

2.1. Цель и задачи экспериментальных исследований

2.2. Построение модели «черного ящика» процесса точения детали из стеклопластика. Выбор контролируемых параметров

2.3. Экспериментальная установка для исследования процесса резания стеклопластика

2.4. Построение математических моделей, описывающих формирование поверхности при резании детали из стеклопластика

2.5. Выводы

Глава 3. Синтез новых технологических решений с помощью И-ИЛИ графа

3.1. Анализ известных способов, реализующих автоматическую поднастройку резца в ходе механической обработки

3.2. Обоснование выбора метода синтеза технологических решений

3.3. Построение И-ИЛИ графа компенсационного механизма резца

3.4. Формирование модели оценки технологических решений

3.5. Синтез способов обеспечения заданных показателей шероховатости

3.6. Схемные проработки синтезированных структур технологических решений

3.7. Выводы

Глава 4. Моделирование процессов формо- и стружкообразования для деталей из стеклопластика с помощью искусственных нейронных сетей

4.1. Построение обучающей и тестирующей выборок для нейросетевых моделей

4.2. Алгоритм построения нейросетевых моделей процессов резания

4.3. Построение нейросетевой модели формирования шероховатости

4.4. Построение нейросетевой модели процесса стружкообразования

4.5. Построение нейросетевой модели формирования дефектного поверхностного слоя

4.6. Построение нейросетевой модели оптимизирующей выбор режимов резания

4.7. Выводы

Глава 5. Алгоритм автоматизированного проектирования токарной операции для деталей из стеклопластика на основе нейросетевых моделей

5.1. Алгоритм автоматизированного проектирования токарной операции деталей из стеклопластика

5.2. Пример проектирования операции для корпуса геофизического прибора

5.3. Оценка эффективности использования методики проектирования токарной операции

Актуальность темы исследования. Стеклопластики являются одной из наиболее многочисленных и перспективных групп пластмасс конструкционного назначения. Этот материал успешно заменяет черные и цветные металлы и их сплавы в конструкциях машин, уменьшая при этом массу готового изделия. Технологическим достоинством стеклопластиков является возможность изготовления узлов и конструкций сложной формы с применением достаточно простого оборудования. Однако, с помощью существующих методов получения заготовок, добиться заданной точности размеров и качества рабочих поверхностей деталей невозможно. Поэтому механическая обработка резанием стеклопластика является необходимой и достаточно трудоемкой операцией в общем технологическом процессе изготовления деталей из этого материала.

Исследования, проведенные ранее в этой области Степановым A.A., Штучным Б.П., Рудневым A.B., Королевым A.A., Егоровым C.B., Ящерицыным П.И. и др., дают рекомендации по использованию узкого круга инструментальных материалов и геометрии режущих инструментов, а также назначению режимов резания для групп пластмасс, разделенных по степени обрабатываемости. Однако подобные методики не автоматизированы, имеют общий характер и не могут учесть все многообразие физико-механических свойств новых марок пластмасс, а также характеристики технологических систем, влияющие на формообразование получаемой поверхности. Отсутствие автоматизированных методик проектирования параметров операций для деталей из стеклопластика приводит к увеличению периода технологической подготовки производства (ТПП) до 30-40% от общей трудоемкости и становится соизмеримым со сроком нахождения изделия в производстве, а иногда и превышает его. В этих условиях возникает необходимость автоматизации проектных работ на этапах его изготовления для сокращения длительности ТПП.

В настоящее время все большее применение в разработке автоматизированной системы Hill находят нейросетевые модели. Pix особенностью является способность обучаться решению задач, для которых у человека не существует формализованных, быстрых, или работающих с приемлемой точностью алгоритмов решения. Однако, отсутствие баз данных (БД), содержащих информацию о входных и выходных характеристиках процесса формо- и стружкообразования при механической обработке стеклопластика, осложняет задачу моделирования с помощью нейросетевых моделей процессов обработки для деталей из этого материала. Для составления таких БД необходимо проводить исследования, выявляющие закономерности контактных взаимодействий при резании стеклопластика.

Решение задачи эффективного управления ТПП для деталей из стеклопластика позволит снизить себестоимость их изготовления, сократить время разработки технологической документации, повысить производительность механической обработки за счет оптимизации выбора режимов резания и конструктивно-геометрических параметров режущего инструмента.

Таким образом, исследования, направленные на разработку моделей и алгоритмов, позволяющие автоматизировать проектирование технологических операций для деталей из стеклопластика, являются актуальными.

Цель работы. Разработка алгоритма автоматизированного проектирования технологической операции токарной обработки деталей из стеклопластика, на основе нейросетевых моделей процессов формо- и стружкообразования, оптимизирующих выбор режимов резания и конструктивно-геометрических характеристик режущего инструмента для достижения заданных параметров качества обрабатываемых поверхностей.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) провести анализ существующих методик проектирования токарной операции для деталей из стеклопластика;

2) провести анализ процессов формирования поверхностного слоя детали и стружкообразования при точении заготовок из стеклопластика;

3) разработать математические модели, характеризующие процесс формирования качественных характеристик обработанной поверхности и механизм стружкообразования для деталей из стеклопластика в зависимости от технологических режимов операции и конструктивно-геометрических параметров режущего инструмента;

4) разработать базу данных технологических режимов операции и значений выходных параметров процесса резания деталей из стеклопластика, позволяющую производить обучение и тестирование нейросетевых моделей;

5) разработать базу данных конструктивно-геометрических параметров применяемой технологической оснастки, позволяющей синтезировать технические решения для обеспечения требуемых показателей точности;

6) разработать алгоритм автоматизированной системы, реализующий с помощью нейросетевых технологий автоматизированное проектирование токарной операции для деталей из стеклопластика.

Методы и средства исследования. Теоретические исследования проводились на базе научных основ технологии машиностроения, теории резания, теории точности. Использовались основные положения системного анализа, принципы поискового конструирования, методы научно-технического творчества, математического моделирования, методы планирования экспериментов, методы искусственного интеллекта, нейросетевые технологии.

Научная новизна проведенного исследования заключается в следующем: 1) выявлена взаимосвязь между параметрами качества получаемой поверхности, режимами резания, и конструктивно-геометрическими параметрами режущего инструмента, предложена методика построения нейросетевой модели процесса формирования шероховатости обрабатываемой детали из стеклопластика;

2) выявлено влияние режимов резания и типа сменной многогранной пластины на величину дефектного поверхностного слоя детали из стеклопластика, предложена нейросетевая модель, характеризующая появление прижогов и отслоений наполнителя;

3) выявлено влияние на тип образующейся стружки режимов резания и конструктивно-геометрических параметров инструмента, предложена нейросетевая модель процесса стружкообразования при точении стеклопластика сменными многогранными пластинами.

Практическая значимость результатов диссертационного исследования заключается в следующем:

1) предложена методика автоматизированного проектирования токарной операции, основанная на применении нейросетевых моделей процесса точения заготовок из стеклопластика, позволяющая осуществить планирование, анализ и управление процессом формо- и стружкообразования обрабатываемых поверхностей, за счет назначения оптимальных режимов резания, конструктивно-геометрических характеристик инструмента, для получения заданных параметров качества обрабатываемой поверхности детали;

2) предложено информационное обеспечение в виде базы данных, позволяющее моделировать процессы формо- и стружкообразования при точении деталей из стеклопластика с помощью искусственных нейронных сетей: Свидетельство об официальной регистрации базы данных «Операция точения заготовок из стеклопластика (ОТС)» № 2007620074 от 8.02.07г.;

3) предложено информационное обеспечение в виде базы данных, позволяющее выбирать рациональные технические решения и синтезировать эффективные конструкции специализированных инструментов при проектировании технологических процессов для деталей из стеклопластика: Заявка об официальной регистрации базы данных «Синтез технических решений компенсационного механизма резца (СТР)» № 2007620162 от 23.04.2007г.;

4) разработаны технологические решения, направленные на повышение эффективности процесса точения стеклопластика: «Резец для автоматизированного производства» заявка на изобретение №2006123951 от 4.07.2006 г. По заявке на изобретение «Устройство для автоматической подналадки инструмента» №2005135190 от 14.11.2005г. получен приоритет ф. №01 ИЗ - 2005 10 от 20.02.2007г.

5) предложена методика проектирования операции, основанная на применении нейросетевых моделей, позволяющая обеспечить достижение требуемого качества поверхностей при механической обработке деталей из стеклопластика, а также снизить влияние вредных производственных факторов на человека и окружающую среду, за счет оптимального выбора режимных параметров токарной операции. Методика рекомендована к внедрению на предприятиях: ООО «Проектный центр БиКЗ», г.Бийск, ОАО "АЛТАЙГЕОМАШ" г.Барнаул, ожидаемый экономический эффект составляет около 395000 рублей в год.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на всероссийской научно-практической конференции «Проблемы повышения эффективности металлообработки в промышленности на современном этапе» (г. Новосибирск 2005-2006г.), всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Наука и молодежь», международной школе-конференции по приоритетным направлениям развития науки и техники «Современные технологические системы в машиностроении» (г. Барнаул 2005-2006г.), межрегиональной научно-практической конференции «Управление качеством образования, продукции и окружающей среды», всероссийской научно-практической конференции «Ресурсосберегающие технологии в машиностроении» (г. Бийск 2005-2006г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 печатных работ, в том числе 2 свидетельства об официальной регистрации базы данных, 2 заявки на изобретение.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, изложенных на 148 страницах, библиографического списка из 107 источников, 36 рисунков и 15 таблиц.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1) Установлена взаимосвязь между параметрами качества получаемой поверхности, режимами резания и конструктивно-геометрическими параметрами режущего инструмента при точении детали из стеклопластика сменными многогранными пластинами.

2) Выявлено, что при скорости резания более 80 м/мин, подаче более 0,3 мм/об и значении силы резания более 35 ОН на поверхности детали появляются прижоги. Однако при обработке с малыми скоростями резания и подачей 0,1 мм/об наблюдаются вырывы наполнителя.

3) Установлено, что на рост величины дефектного слоя наибольшее влияние оказывает подача, так при ее изменении с 0,1 до 0,71 мм/об, его величина увеличивается в 2-3,7 раза для разных типов пластин.

4) Выявлено, что пластины РЖЖ и ГОШМ создают наиболее благоприятные условия стружкообразования с точки зрения безопасности станочника, т.к. появление мелкодисперсной пыли при обработке этими пластинами минимально.

5) Разработанная база данных «Операция точения заготовок из стеклопластика» (Свидетельство об официальной регистрации базы данных №2007620074 от 08.02.07г.) предназначена для построения, обучения и тестирования нейросетевых моделей характеризующих формирование параметров качества обрабатываемых поверхностей детали.

6) Предложенная нейросетевая модель, описывающая процесс формирования шероховатости и дефектов поверхностного слоя обрабатываемой поверхности для деталей из стеклопластиков в зависимости от технологических характеристик операции и конструктивно-геометрических параметров режущего инструмента, позволяет оптимизировать выбор режимов обработки для достижения заданных показателей качества получаемой поверхности.

7) Разработанная база данных «Синтез технических решений компенсационного механизма резца» (Свидетельство об официальной регистрации базы данных № 2007620162 от 23.04.2007г.,) позволяет синтезировать перспективные технологические решения, направленные на повышение эффективности процесса точения стеклопластика, обеспечивающие достижение требуемых показателей точности обрабатываемой поверхности. Подана заявка на изобретение №2006123951 от 4.07.2006 г. «Резец для автоматизированного производства». Получен приоритет ф.№01 ИЗ - 2005 10 от 20.02.2007г. по заявке на изобретение №2005135190 от 14.11.2005г «Устройство для автоматической подналадки инструмента».

8) Разработанный алгоритм, реализующий с помощью нейросетевых моделей формо- и стружкообразования автоматизированное проектирование токарной операции деталей из стеклопластика, позволяет повысить производительность обработки за счет оптимизации выбора режимов резания для деталей из этого материала, а также применения новых технологических решений, направленных на повышение эффективности точения стеклопластиков.

9) Применение на предприятиях ООО «Проектный центр БиКЗ» г. Бийск, ОАО с/

АЛТАИГЕОМАШ" г. Барнаул разработанных методик, позволяет находить рациональные технические решения при проектировании технологических процессов изготовления деталей из стеклопластика, разрабатывать эффективные конструкции специализированных инструментов и оснастки для осуществления этих процессов. Ожидаемый экономический эффект от внедрения указанных разработок составляет около 395000 (трехсот девяносто пяти тысяч) рублей в год.

1. Алексеева Э.М., Дмитриев В.А., Токарев A.A. Обработка тонких деталей из стекловолокнита. «Станки и инструменты». 1971, №7, с.39-40.

2. Алмазный инструмент для обработки стеклопластиков/ C.B. Егоров, Н.И. Никулин, Д.В. Краснов и др. Станки и инструмент, 1971, №2, с.36.

3. Автоматизация проектирование технологии в машиностроении/ Б.Е.Челищев, И.В.Боброва, А.Гонсалес-Саббатер; Под ред. акад. Н.Г.Бруевича. -М.: Машиностроение, 1987.- 264 с. ил.

4. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1971,- 283 с.

5. Автоматизация поискового конструирования (искусственный интеллект в машинном проектировании)/ А.И.Половинкин, Н.К.Бобков, Г.Я.Буш и др.; Под ред. А.И.Половинкина. М.: Радио и связь, 1981.-344 е., ил.

6. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. Пер. с англ. М.: Радио и связь,1988.- 128 е., ил.

7. Берж К. Теория графов и ее приложения. М.: Главная редакция физико-математической литературы, 1962.-318 с.

8. Бешелев А.И. Экспертные оценки М.: Высш.шк., 1974.-431 с.

9. Боровиков A.A. Математическая статистика. Новосибирск: Наука; Изд-во Ин-та математики, 1997.-772 с.

10. Базров Б.М. Технологические основы проектирования самоподнастраивающихся станков. М.: Машиностроение, 1978.- 215 с.

11. Балакшин Б.С. Новые принципы наладки и подналадки технологических процессов. Вестник машиностроения, 1957, № 1.

12. Балакшин Б.С. Основы технологии машиностроения. М.: Машиностроение, 1969.-559 с.

13. Богданов В.М. Износ резцов при точении пластмасс. «Станки и инструменты». 1970, №3, с.27-29.

14. Брага В.В., Вдовенко Л.А., Савичев Г.Д. и др. Автоматизированные системы управления предприятиями. / Под ред. Титаренко Г.А. «Финансы и статистика», 1983 г. 263 с.

15. Буловский П.И., Петрова H.A. Механическая обработка стеклопластиков. Л., «Машиностроение», 1969,152с.

16. Вадачкория В.И. Исследование обрабатываемости пластмасс резанием. Тбилиси, изд-во ГрПИ им. В.И. Ленина, 1969, 87с.

17. Вадачкория В.И. Температурные режимы при резании пластмасс. -«Пластические массы», 1962, №6, с.27-31.

18. Воробей В.В., Маркин В.Б. Основы технологии и проектирования корпусов ракетных двигателей. Новосибирск: Наука, 2003. 164с.

19. Васин Л.А., Федин Е.И., Ямникова O.A. Математическая модель силы резания с учетом колебаний подсистем инструмент заготовка. - СТИН, 1998, № 8, с.8.

20. Васин С.А., Анцев В.Ю., Иноземцев А.Н., Пасько Н.И. -Автоматизированная экспресс-оценка трудоемкости обработки деталей. -СТИН, 2000, № 10, с.9.

21. Горанский Г.К., Бендерова Ю.И. Технологическое проектирование в комплексных автоматизированных системах подготовки производства. Л.: Машиностроение, 1981.-456 с.

22. Грановский Г.И., Грановский В.Г. Резание металлов: Учебник для машиностр. и приборостр. спец. вузов. М.:Высш.шк.,1985.- 304 е., ил.

23. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей.- М.: Изд. СССР-США СП "ParaGraph", 1990.- 160 с.

24. Гречишников В.А, Лукина C.B. Автоматизированное проектирование и прогрессивные конструкции режущего инструмента. СТИН, 2000, № 9, с.ЗО.

25. Горяинова A.B. Стеклопластики в машиностроении. М., Машгиз, 1961, 215с.

26. Дворецкий Ф.Г. Пластмассы в машиностроении. М., Машгиз, 1965,271с.

27. Дрожжин В.И., Сустан П.И. Качество обработки и прочность слоистых пластиков. «Станки и режущие инструменты». №10, Харьков, 1969, с. 15-16.

28. Дрожжин В.И. О контакте поверхности инструмента с пластмассой при резании. Резание и инструмент. 1970, вып.2, с.59-66.

29. Дрожжин В.И. Физические особенности и закономерности процесса резания слоистых пластмасс. Автореф. дис. на соиск учен. степ, д-ра техн. наук. - Харьков: ХПИ, 1982, 32с.

30. Дуев A.M. Механическая обработка изделий из пластмасс. -«Пластические массы»,1962, №5, с.67-70.

31. Дальский A.M., Васильев A.C., Кондаков А.И. Технологическое наследование и направленное формирование эксплутационных свойств изделий машиностроения. Известия вузов. Машиностроение, 1996, № 10-12. С.70 - 76.

32. Дворянкин A.M., Половинкин А.И., Соболев А.Н. Методы синтеза технических решений. М.: Наука, 1977. -103 с.

33. Джонс Кр. Дж. Методы проектирования: Пер. с англ.-2-e изд.,доп. -М.:Мир, 1986.-326 е.,ил.

34. Дунин-Барковский И.В., Карташева А.Н. Измерение и анализ шероховатости, волнистости и некруглости поверхности. М.: Машиностроение, 1978. - 232 с.

35. Дунин-Барковский B.JI. Информационные процессы в нейронных структурах. М.: Наука, 1978.

36. Душинский В.В., Пуховский Е.С., Радченко С.Г. Оптимизация технологических процессов в машиностроении. Киев: Техшка, 1977. - 176 с.

37. Евгеньев Г., Кузьмин Б., Лебедев С., Тагиев Д. САПР XXI века: интеллектуальная автоматизация проектирования технологических процессов.- САПР и графика, 2000, № 4. С.46-48.

38. Евланов М.Г., Кутузов В.А. Экспертные оценки в управлении. -М.:Экономика,1978.-133 с.

39. Егоров C.B. Обработка пластмасс резцами с керамическими пластинками.- «Станки и инструмент», 1953, №10, с.25-27.

40. Егоров C.B. Обработка резанием конструкционных пластмасс. «Труды МАИ им. С. Орджоникидзе», 1955, №44, с.221-222.

41. Егоров C.B. Обработка резанием конструкционных пластмасс. М.: Оборонгиз, 1955, 115с.

42. Егоров C.B. Режимы резания и геометрия инструмента для обработки пластмасс, применяемых в машиностроении. М., ВНИИ, 1956, 48с.

43. Егоров C.B. Режимы резания и геометрия инструмента для обработки пластмасс. М., ВИНИТИ, 1957,41с.

44. Егоров C.B. Силы резания при обработке конструкционных пластмасс. В кн. Обработка металлов и пластмасс резанием. - М.,Машгиз, 1955, №10,с.35-44.

45. Егоров C.B. и др. Алмазный инструмент для обработки стеклопластиков. -«Станки и инструмент», 1971, №2, с.25-27.

46. Ерохин A.A. Обработка резанием стеклопластиков. В кн.: Высокопроизводительное резание в машиностроении. М.: Наука, 1966, с.48-54.

47. Захаренко И.П., Федосеев JÏ.A., Юркевич Ю.В. Обработка стеклопластика твердосплавным инструментом. «Машиностроитель», 1966, №1, с.29-30.

48. Захаров В.И., Альтфельд Г.И. Обработка стеклопластмасс резанием. -«Труды ЛМИ», 1964, №38, с. 18-2.1'.

49. Инструмент, режущий для обработки термореактивных пластмасс. Фрезы отрезные. МН3638-62, МН3646-62, РТМ59-62, РТМ60-62. Стандартгиз, М., 1963.

50. Исаев А.И. Обработка резанием конструкционных пластмасс. Москва-Свердловск, Машгиз, 1944,40с.

51. Исаев А.И. Обработка резанием конструкционных пластмасс. В кн.: Энциклопедический справочник: Машиностроение. М.: Машгиз, 1947, с.700-708.

52. Исаев А.И. Обработка пластических масс резанием. В кн.: Пластические массы в машиностроении. М.: Академгиз, 1955, с. 178-190.

53. Искусственный интеллект: В 3-х кн. М.: Радио и связь, 1990.- Кн. 2. Модели и методы: Справочник / под ред. Д.А. Поспелова. - 304 с.

54. Каменецкий Е.И., Дрозденко В.М., Нехай В.А. Обработка неметаллических деталей. «Машиностроитель», 1971, №9, с.30-31.

55. Кестельман Н.Я., Кестельман В.Н. Влияние режимов резания при точении на чистоту поверхности деталей из пластмасс. «Изд. Вузов. Машиностроение», 1964, №9, с. 167-179.

56. Киселева Б.А. Стеклопластики. М., Госхимиздат, 1961, 240 с.

57. Кабалдин Ю.Г., Бурков A.A., Семибратов М.В., Александров A.A. Динамическая модель процесса резания. Вестник машиностроения, 2001, № 11.

58. Ковшов Е.Е., Фролов A.B. Применение баз данных при комплексной диагностике металлорежущего оборудования. СТИН, 2000, № 5, с.8.

59. Колесов И.М. Технология машиностроения. М.: Машиностроение, 1998. -496 с.

60. Кобаяши A.A. Обработка пластмасс резанием. М.: Машиностроение, 1974,192с.

61. Контев Д.В. Обеспылевание процессов обработки малогабаритных изделий из стеклопластиков. М., «Машиностроение, 1973, 88с.

62. Кохонен Т. Ассоциативные запоминающие устройства. М.: Мир, 1982.

63. Курис И.М., Трембовецкий А.И., Сидоренко В.А. Обработка стеклопластиков алмазным инструментом. Киев, 1977, с. 181.

64. Куликов В.В. Режущий инструмент для механической обработки термореактивных пластмасс. М. ГОСИНТИ, 1966, №10, с.31-35.

65. Малкин А.Я., Руднев А.В, Колодев A.A. Механическая обработка стеклопластиков. В кн.: Обработка пластмассы в машиностроении. М., «Наука», 1968, с. 73-85.

66. Мамиконов А.Г. Теоретические основы автоматизированного управления. М.: Высшая школа, 1994.

67. Механическая обработка стеклопластиков. Под ред. канд. техн. наук П.К. Имшеника. М., 1965, 81с.

68. Минский М., Пайперт С. Персептроны. М.: Мир, 1971.

69. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта.- Новосибирск: Наука, 1998.

70. Миркес Е.М. Логически прозрачные нейронные сети и производство явных знаний из данных //Нейроинформатика.- Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998. С. 283-292.

71. Мухин В.И. Исследование систем управления. Учебник. М.: Экзамен, 2002.-384 с.

72. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления: Учебное пособие для вузов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Академический проспект: Екатеринбург:Деловая книга, 2003. - 352 с.

73. Науман Э. Принять решение но как?/ Пер. с нем. - М.: Мир, 1987. - 198 с.

74. Мордвин А.П., Ершов Е.М., Давиденко В.И. Механическая обработка стеклопластиков, полученных методом намотки. ЛДНТП, 1966, 39с.

75. Никитин А.П. Механическая обработка стеклопластиков алмазным инструментом. ЛДНТП, 1968,20с.

76. Обработка стеклопластиков алмазным инструментом/ И.М. Курис.

77. A.Н.Трембовецкий и др.-В кн.: Синтетические алмазы- ключ к техническому прогрессу. Киев: Наукова думка, 1977, с.181-183.

78. Общемашиностроительные нормативы режимов резания, норм износа и расхода резцов, сверл и фрез при обработке неметаллических конструкционных материалов (пластмасс). -М.: НИИмаш, 1962. 144с.

79. Окунь А.Г. Изнашиваемость режущего инструмента при механической обработке пластмасс. В кн.: «Применение радиоактивных индикаторов для исследования и контроля износа инструмента». М., НИИМАШ, 1969, с.72-88.

80. Охрана труда в машиностроении: Учебник для машиностроительных вузов/ Е. Я. Юдин, С. В. Белов, С. К. Баланцев и др.; Под ред. Е. Я. Юдина, С.

81. B. Белова 2-е изд., перераб. и доп. - М.Машиностроение, 1983,432 е., ил.

82. Оценка эффективности использования инструментальных материалов на основе неорганических порошковых композиций для обработки стеклопластиков/ Бокин А.Н, Рогалев С.А, Сидоров П.Н./ Труды пермского инта, 1975, с.23-26.

83. Павловская В.М., Барсуков М.Ф., Рубцов В.Н. О точности обработки пластмасс резанием. В кн.: «Точность и взаимозаменяемость деталей из пластмасс». Ленинградский технологический институт, 1963, с.65-75.

84. Петрова Н.А. Механическая обработка стеклопластиков. ЛДНТП, 1965, 27с.

85. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества. М.: Машиностроение, 1988.-368 е., ил.

86. Пластики конструкционного назначения/ Под ред. Е.Б. Тростянской М.: Химия, 1984, 5с.

87. Прохоров Ю.Я. Механическая обработка стеклопластиков и других неметаллических материалов». МДНТП, 1967, с. 157-177.

88. Режимы резания и геометрия инструмента для обработки пластмасс, применяемых в станкостроении. Под ред. канд. техн. наук П.П. Грудова. М., ЦБТИ, 1956, 48с.

89. Резников А.Н., Цирулина Е.А. Силы резания и чистота обработанной поверхности при точении пластмассовых изделий повышенной точности. -«Пластические массы», 1963, №5, с.36-40.

90. Режимы резания металлов: Справочник / Ю.Б. Барановский, JI.A. Брахман, Ц.З. Бродский и др. 3-е изд. перераб. - М.: Машиностроение, 1972. - 407 с.

91. Руднев A.B., Королев A.A. Влияние структуры и физико-механических свойств стеклопластиков на их относительную обрабатываемость при точении. В кн.: Механическая обработка стеклопластиков. Под ред. канд. техн. наук К.П. Имшеника. М., ВНИИ, 1965, с.65.

92. Руднев A.B., Королев A.A. Обработка резанием стеклопластиков. М., «Машиностроение», 1969,118с.

93. Семко М.Ф., Баскаков И.Г. и др. Механическая обработка пластмасс. М., «Машиностроение», 1965,132с.

94. Семко М.Ф., Сустан Г.К., Дрожжин В.М. Обработка резанием электроизоляционных материалов. М.: Энергия, 1977,174с.

95. Справочник машиностроителя. М.: Машгиз, 1962, т.З, 657с.

96. Справочник технолога-машиностроителя. В двух томах. Том 1/ Под ред. А. Г. Косиловой и Р. К. Мещерякова 4-е изд. перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1986. - 656 с.

97. Справочник технолога-машиностроителя. В двух томах. Том 2/ Под ред. А. Г. Косиловой и Р. К. Мещерякова 4-е изд. перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1985. - 496 с.

98. Степанов A.A. Обработка резанием высокопрочных композиционных полимерных материалов. JI.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1987,176 с.

99. Степанов A.A. Коробенкова Л.И. Качество поверхности при механической обработке стеклопластика. В кн.: Новые полимерные композиционные материалы в машиностроении (тез.докл. Всесоюзн. научно-техн. симпоз). М.: ЦП НТО машпрома, 1978, с. 162-164.

100. Степанов A.A. Коробенкова Л.И. Образцы шероховатости для стеклопластиков. Информационный листок №195-76, Л.: Межотрасл. терит. ЦНТИ, 1976,2с.

101. Тюкаев В.Н. Стекловолокниты. В кн.: Пластики конструкционного назначения. -М.: Химия, 1974, с. 120-204.

102. Тихомиров P.A., Николаев В.И. Механическая обработка пластмасс. Д.: Машиностроение, 1975,206с.

103. Цукерман JI.T. Механическая обработка пластмасс. В кн.: «Технология машиностроения». М., ВИНИТИ, 1967, с.136-193.

104. Чудновский А.Р., Кестельман Н.Я., Ахмчет JI.C. Изготовление и обработка деталей из пластмасс. М., «Машиностроение», 1967, 99с.

105. Шпур Г., Краузе Ф.-Л., Автоматизированное проектирование в машиностроении. М:Машиностроение, 1988. 646 с.

106. Штучный Б.П. Обработка резанием пластмасс. М.: Машиностроение, 1974,144с.

107. Штучный Б.П. Точение стеклопластиков. В кн.: Пути повышения производительности режущего инструмента. МДНТП, 1963, с. 103-109.1. СВИДЕТЕЛЬСТВОш ш1. СВИДЕТЕЛЬСТВО1. ГОСОТЁСЖАШ ФВД1РМЩШ1. ШШШУ^рШУВ $ ж Ж Й Ж $ж ж ж ж ш шж1. СВИДЕТЕЛЬСТВО

108. Ж об официальной регистрации базы данных2007620162

109. Ж Синтез технических решений компенсационного механизма ш резца (СТР)

110. Правообладатель(ли): Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Алтайский государственный технический университет им. И.И.Ползунова» (АлтГТУ) (Я11)

111. Ш Лвтор(ы): Марков Андрей Михайлович, Доц Марина Васильевна, Мозговой Николай Иванович, Бондарь Евгений Борисович (Ш1)Шjg . . ^мВШпрОНм^, Зарегистрировано в Реестре баз данных23 апреля 2007 г.1. Заявка № 2007620057

112. Дата поступления 26 февраля 2007 Г.

113. Руководитель Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам^ШзЯНкшЙР /ПТ1. * я * / ¿У В.П. Симонов1. УТВЕРЖДАЮ"

114. Генеральный директор ОАО "АЛТАЙГЕОМАШ'it1. УТВЕРЖДАЮ"

115. Проректор по научной и инновационной работе Алтайского государст1.технического университета Йшвунова^1. А. Максименкорезультатов научно-технических и технологических работ

116. Разработана и внедрена база данных, содержащая информацию о конструкциях технологической оснастки, предназначенная для выбора или синтеза технических решений, обеспечивающих достижение требуемых показателей точности обработанной поверхности.

117. Разработана и внедрена база данных технологической оснастки, предназначенная для синтеза технических решений, обеспечивающих достижение требуемых показателей точности обработанной поверхности.

118. Предложены и внедрены рекомендации по выбору типа сменных многогранных пластин из твердого сплава для чернового и чистового точения заготовок из стеклопластиков.

119. Пре^ста^тели АлтГТУ: Представитель ООО «Проектный

120. A.M. Марков центр Бийского котельного завода»,

121. Е.Б. Бондарь директор по производству1. М.В. Доц

122. Н.И. Мозговой Бабаков С.Н.