автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.07, диссертация на тему:Повышение точности обработки на многооперационных станках на основе применения интеллектуального информационно-управляющего модуля

На правах рукописи

Лысенко Алексей Федорович

ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ОБРАБОТКИ НА МНОГООПЕРАЦИОННЫХ СТАНКАХ НА ОСНОВЕ

ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩЕГО МОДУЛЯ

Специальность: 05.02.07 -Технология и оборудование механической и физико-технической обработки

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

13 НОЯ 2014

Ростов-на-Дону, 2014

005555345

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Донской государственный технический университет»

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор кафедры

«Робототехника и Мехатроника» Тугенгольд Андрей Кириллович

Официальные оппоненты:

Бойко Николай Иванович, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ

ВПО «Ростовский государственный университет путей сообщения»,

заведующий кафедрой «Эксплуатация и ремонт машин».

Литвинов Артем Евгеньевич, кандидат технических наук, доцент кафедры

систем управления и технологических комплексов, ФГБОУ ВПО

«Кубанский г осударственный технический университет»

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Южно-Российский

Защита диссертации состоится «30» декабря 2014г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.058.02 в ФГБОУ ВПО Донской государственный технический университет «ДГТУ» по адресу: 344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина, 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО Донской государственный технический университет «ДГТУ» и на сайте ДГТУ по адресу: 1тр://5с'1епсе^оп51и.т/р15/арех/(?р=853:13:852999471265694::Ш:КР::. Автореферат разослан «28» октября 2014г.

Ученый секретарь

государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова».

диссертационного совета

Бурлакова В.Э.

Актуальность темы

Обработка сложных по конфигурации й точных деталей в условиях растущих требований к качеству выпускаемой продукции является одной из актуальных задач в современном машиностроении. Повышение точности механической обработки в компьютеризированном производстве за счёт использования методов интеллектуального управления является нетривиальной комплексной задачей, решение которой способно дать ощутимый экономический эффект.

Вопросы достижения необходимой точности обработки деталей резанием и факторы, влияющие на нее, рассматриваются в работах профессоров А.П. Соколовского, B.C. Корсакова и зарубежных ученых N. Xu, S.H. Huang, J. Snyder, Q. Liu, R. Musa, L. Laperriere, и H.A. El Maraghy. В.П. Щербаковым, M.M. Аршанским, Д.Н. Решетовым, В.А. Ратмировым и В.Т. Портманом предложены расчеты точности станков и их отдельных узлов. Исследованию возмущений в процессах резания посвящены работы В.Н. Подураева, А.П. Соколовского, A.A. Рыжкина, Д. Кумабэ и др. Разработке методов и систем адаптивного управления качеством обработки уделяется внимание в исследованиях Б.С. Балакшина, Б.М. Базрова, Б.М. Бржозовского, В.В. Бушуева, B.JI. Вейца, Ю.И. Городецкого, В. Л. Заковоротного, В.В. Каминской, В.А. Кудинова, А.И. Левина, З.М. Левиной, A.A. Маталина, В.Н. Подураева, A.C. Проникова, В.Э. Пуша, A.B. Пуша, Д.Н. Решетова, Ю.М. Соломенцева, В.Л. Сосонкина, Г.М. Мартинова и других.

Кроме традиционных направлений исследований, таких как повышение геометрической, кинематической, динамической точности станков, минимизации влияния температурных деформаций и пр., все больше внимания уделяется обеспечению высокого качества обработки путем введения интеллектуальных систем управления. Вопросы повышения точности на основе применения интеллектуального управления рассматриваются в работах Ю.Г. Кабалдина, C.B. Беленко, Н.В. Козака, H.A.

Никишечкиной, A.K. Тугенгольда, А.Б. Филимонова, Г.В. Самодурова, а гакже зарубежных ученых E.Bagci, A. Mahfouz, M. Zheng, Y. Peng, Antonio J. Vallejo, Rubén Morales-Menéndez, J.R. Alique и др.

Одним из направлений интеллектуализации управления становится формирование знаний станка о своем состоянии, особенностях динамических, тепловых явлений, а также специфики процессов, происходящих при обработке деталей. Базой для создания такой системы ¡наний может послужить разработка интеллектуальной документации ;танков на основе общепризнанных мировых подходов к электронному документированию наукоемких изделий. Эффективность применения тодхода в отечественном машиностроении обусловлена тем, что на ;егодняшний день полностью игнорируется не только интеллектуальное, но л интерактивное электронное техническое документирование технологического оборудования, активно внедряемое по всему миру такими <рупными компаниями, как Fanuc, Kistler, Prometeo, Tekniker и др.

Значительный вклад в разработку вопросов электронного :окумонтирования на основе комплекса международных стандартов внесли такие российские ученые, как C.B. Веретехина, Е.В. Судов, А.И. Левин, А.Н. Цавыдов, BIB. Барабанов, A.B. Петров, Е.В. Чубарова, А.Г. Кабанов и др.

Целью диссертационной работы является повышение точности обработки деталей на многооперационных станках с ЧПУ путем создания интеллектуальной системы управления на базе информационно-управляющего интеллектуального модуля.

Для достижения цели диссертационного исследования решаются следующие задачи:

1. Разработка структуры и алгоритма функционирования интеллектуального информационно-управляющего модуля для иногооперационных станков.

2. Разработка структуры системы интеллектуального электронного технического документирования металлорежущих станков с ЧПУ как

4

базовой составляющей интеллектуального информационно-управляющего модуля.

3. Разработка модульной структуры оболочки системы знаний на разных уровнях управления (стратегическом, аналитическом, исполнительном).

4. Формирование базы данных и базы знаний, представляющих собой систему знаний для принятия решений в процессе функционирования интеллектуального информационно-управляющего модуля. Обеспечение возможности изменения модулей баз данных для потенциального накопления данных и знаний.

5. Разработка механизма вывода и модификации правил системы знаний с возможностью их быстрого изменения без необходимости переработки системы в целом.

6. Экспериментальное подтверждение эффективности работы созданного интеллектуального информационно-управляющего модуля по повышению точностного ресурса.

Объектом исследования являются станки с ЧПУ как наукоемкие изделия отрасли машиностроения, их системы управления и электронная эксплуатационная документация.

Предметом исследования является управление многооперационными станками с ЧПУ на основе использования возможностей предлагаемого в работе подхода к интеллектуальному электронному техническому документированию.

Методы исследования. В диссертационной работе использованы методы классической механики, теории автоматизированного управления, мехатроники, методы современных информационных технологий, включая нечеткую логику и интеллектуальный анализ данных, теории планирования эксперимента. Полученные результаты проверялись натурными экспериментами.

Научная новизна работы заключается в том, что предлагаемый подход к созданию интеллектуального информационно-управляющего модуля основывается на унифицированном учете и анализе существующих данных о технологическом объекте, являющимися его наследуемыми характеристиками, входящими в состав традиционной технической документации станка (включая результаты приемосдаточных испытаний), а также динамическими данными, представляющими собой оперативные данные станка, получаемые от различных средств мониторинга состояния технологического объекта в процессе обработки. Ключевой особенностью подхода является интеллектуальных анализ наследуемых и оперативных характеристик станка и процессов обработки и выведение на их основе нетривиальных решений. Оригинальность подхода к созданию информационной оболочки заключается в использовании современных возможностей интерактивного электронного документирования. При этом отличие от известных подходов обусловлено использованием в составе системы электронного технического документирования системы знаний с подсистемой интеллектуального анализа данных и синтеза решений по управлению станком. Эти возможности непосредственно используются для повышения точности обработки детали.

Полученные научные результаты подтверждают новизну диссертационной работы в следующих положениях:

1. Принципиальным отличием разработанного метода к построению интеллектуального информационно-управляющего модуля является то, что его база сформирована на основе средств интерактивной электронной технической документации, обеспечивающей информационную поддержку знаний о себе конкретного станка. Метод позволяет учитывать специфические особенности каждого многооперационного станка, их влияние на процесс формообразования, и создает возможность повышения точности обработки деталей.

2. На основе технологии Data Mining, осуществляющей поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных, разработана методика установления влияния наследуемых и оперативных погрешностей составляющих процесса обработки (станка, заготовки и инструмента, с учетом складывающейся ситуации) на суммарную погрешность получаемой поверхности детали. Сформированы методы коррекции управления для типовых процессов обработки заготовок, учитывающие специфику влияния параметров конкретного многооперационного станка, и тем самым повышающие его точностной ресурс.

3. Разработано алгоритмическое обеспечение системы знаний интеллектуального информационно-управляющего модуля, отличающееся возможностью интеллектуального анализа складывающейся ситуации процесса обработки и синтеза решений по коррекции программы ЧПУ для достижения заданной точности.

4. Созданная методика интеллектуальной электронной интерактивной документации станков на базе подходов технологии управления жизненным циклом изделий соответствует мировой тенденции организационного документооборота технологических данных таких объектов, информационного обмена данными и использования документирования как одного из средств построения информационной системы промышленного предприятия.

Практическая реализация результатов исследований. Вследствие решения теоретических задач и проведенных экспериментальных исследований создана алгоритм функционирования и программная оболочка системы знаний интеллектуального информационно-управляющего модуля для управления многооперационным станком. Разработанное программное обеспечение включает инструменты интеллектуального анализа данных и синтеза решений.

Разработанный интеллектуальный информационно-управляющий модуль обеспечивает оперирование информацией, которая может быть представлена в нечетком виде; работу в режиме реального времени; обучение на основе накопления опыта; возможность протоколирования хода обработки; возможность обучения на этапе функционирования системы управления; возможность использования информации, полученной другими программно-аппаратными системами; возможность передачи информации и использования дополнительных программных модулей, расширяющих функциональность оболочки системы знаний.

Достоверность и обоснованность полученных результатов основана на использовании нечетких систем нечетких множеств, экспертных и Data Mining систем, хорошо зарекомендовавших себя в решении подобных задач, а также подтверждается результатами проведенных экспериментальных исследований с использованием современного оборудования. Исследования выполнены на кафедре «Робототехника и мехатроника» Донского Государственного Технического Университета в течение 2011-2014 гг. по единому заказ-наряду (государственному заданию) Министерства образования и науки РФ «Изучение вариантов и разработка концептуального подхода у созданию системы интеллектуального электронного технического документирования мехатронных технологических объектов, реализующих механизм приобретения и обобщения знаний» в 2011г. и «Разработка базовых принципов построения, функционирования, анализа и синтеза интеллектуальных систем управления мехатронных технологических объектов» в 2013г. Часть испытании проводилась в лаборатории Южного центра модернизации машиностроения Донского Государственного Технического Университета, а часть - на заводе ОАО «РОСТВЕРТОЛ».

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Область диссертационного исследования включает рассмотрение процесса повышения точности обработки на станках с ЧГГУ в компьютеризированном производстве и обеспечения качества заготовок. Указанная область

8

исследования соответствует формуле специальности 05.02.07 - «Технология и оборудование механической и физико-технической обработки (технические науки)», а именно: Теория и практика проектирования, монтажа и эксплуатации станков, станочных систем, в том числе автоматизированных цехов и заводов, автоматических линий, а также их компонентов (приспособлений, гидравлических узлов и т.д.), оптимизация компоновки, состава комплектующего оборудования и его параметров, включая использование современных методов информационных технологий. Создание, включая исследования, проектирование, расчеты, комплектующих агрегатов и механизмов, обеспечивающих достижение требуемых технологических и технико-экономических параметров оборудования. Новые технологические процессы механической и физико-технической обработки и создание оборудования и инструментов для их реализации.

Публикации. По материалам диссертационного исследования опубликовано 10 научных работ, из них 3 — в изданиях, рекомендованных в ВАК РФ, 2 — на международных научно-технических конференциях, 3 - в общероссийских научных сборниках, 2 — отчеты по КИР, прошедший государственную регистрацию.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 138 страницах машинописного текста. Она включает в себя введение, 4 главы основной части, основные результаты работы, список литературных источников из 67 наименований, 7 таблиц, 38 рисунков, приложения на 25 страницах.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении приводится общая характеристика работы, обосновывается ее актуальность, научная новизна, практическая значимость, дается информация о структуре диссертации.

В первой главе приведен анализ состояния вопроса повышения точности обработки деталей на металлорежущих станках, в том числе проведен обзор методов, механизмов и систем повышения точности обработки. Для определения основных подходов к решению задач

9

повышения точности обработки на многооперационных станках рассматривается широкий круг вопросов, касающихся процесса обработки резанием, принципов интеллектуального управления, разрабатываемых и применяемых методов и систем интеллектуального управления технологическим оборудованием. Проанализированы современные научные работы, касающиеся вопросов повышения точности технологического оборудования при помощи внедрения методов интеллектуального анализа данных. Сформулирована цель и задачи исследования.

Вторая глава посвящена описанию принципиально нового подхода к документальному сопровождению технологического оборудования для создания на его основе интеллектуального информационно-управляющего модуля станка. Наиболее перспективным направлением является наделение информационной среды сложных технических объектов интеллектуальными возможностями.

Для информационной и интеллектуальной поддержки управления процессами при обработке деталей и в целом для сопровождения в жизненном цикле металлорежущие станки наделяются системой знаний о своих особенностях. Каждый станок-индивидуум, имеет отличительные характеристики не только среди станков других типоразмеров, но и среди станков того же типоразмера по действительной геометрической точности, жесткости, динамическим характеристикам и пр.

Подход предусматривает создание для каждого многооперационного станка интеллектуального информационно-управляющего модуля, включение в его состав интеллектуального обеспечения - системы знаний для принятия решений по управлению, в том числе, с учетом индивидуальных особенностей конкретного станка.

Это дает возможность использования системы знаний, формализуемой в разработанной документации, и возможность интеграции интеллектуального модуля в информационно-управляющую инфраструктуру станка и технологическую систему предприятия. Таким путем создается база

ю

для накопления и обмена информацией на всех стадиях жизненного цикла, включая обслуживание, ремонт станков.

В главе сформулированы основные требования к созданию системы интеллектуального электронного технического документирования, а также методика проектирования баз данных и баз знаний для учета наследуемых и оперативных характеристик станка.

Предложенный в главе подход к электронному документированию многооперационных станков является основой для разработки интеллектуального информационно-управляющего модуля. Архитектура системы интеллектуального электронного технического документирования отвечает требованиям ГОСТ 18675-79, ГОСТ 2.601-95 и стандарта АЕСМА S1000D, что обеспечивает высокую степень ее интегрируемости в системы поддержки жизненного цикла изделия и позволяет использовать большие массивы данных, спроектированные в таких средах, как XML и SQL. На рисунке 1 показаны источники информации системы интеллектуального электронного технического документирования.

Рисунок 1 - Структура интеллектуального информационно-управляющего

модуля

Помимо непосредственного повышения точности и производительности за счет возможности прогнозирования и реализации наиболее рационального использования технологического оборудования

обеспечивается: управление жизненным циклом изделия; возможность выполнения вычислительных процедур, для технологических нужд и для определения остаточного ресурса надежности оборудования; полная сохранность баз данных и знаний интеллектуальных электронных паспортов на сервере за счет организации копирования и восстановления информации; обмен информацией; возможность организации выборки данных по любым наборам параметров документальной информации и пр.

В третьей главе описано принятое представление индивидуальной системы знаний мехатронного технологического объекта и процесс разработки программной оболочки интеллектуального информационно-управляющего модуля.

Множество факторов, или наблюдаемых входных воздействий влияющих на общую погрешность У (I), в зависимости от возможности получения знаний о них может быть представлено в виде совокупности из «наследуемого» множества И и «оперативного» множества О:

X* = (Х\, Х'„),

"I X I, = (х \,Х 2,...Г* т)', [ X о — (х п)-

Под наследуемым множеством X Л подразумевается совокупность т факторов, знания о которых получают при приемо-сдаточных или тестовых измерениях, а совокупность п факторов, измеряемых непосредственно в процессе обработки, отнесена к оперативному множеству^. Одна из причин деления факторов на наследуемые и оперативные заключается в ограниченной возможности получения оперативной информации от средств контроля непосредственно в процессе обработки детали. К оперативным факторам относятся, например, ошибки перемещений, погрешность наименьших номинальных перемещений рабочего органа при последовательных дискретных перемещениях, погрешности привода, изменяемые при рабочем ходе во время обработки и др.

В собственную систему знаний станка кроме базы знаний по факторам погрешностей входят совокупности правил принятия решений по различным ситуациям в обработке, видам обработки и требуемым параметрам точности готовой детали. Оценка ситуации и принятие решений выполняется многоуровневой интеллектуальной системой управления. Программа синтеза решений по количеству и параметрам проходов определяется исходя из наследуемых и оперативных данных и знаний. В функции этой системы управления входят прогнозирование точности обработки, принятие решений и программы действий, сопоставление прогнозов с результатами обработки деталей и накопление знаний.

Ill

I_____________________________________1

Рисунок 2 — Структурно-функциональная схема интеллектуальной системы

управления.

Интеллектуальный информационно-управляющий модуль

многооперационного станка может быть представлен многоуровневой иерархической структурой, представленной на рисунке 2.

Модуль базируется на принятии решений при изготовлении продукта с учётом складывающейся конкретной ситуации и реализует следующую последовательность действий:

1. Оценка ситуации по поведению объекта управления, техпроцесса и результата процесса (возможно по стадиям);

2. Коррекция критериальных баз и терминальных условий;

3. Моделирование и перепланирование программы движений;

4. Коррекция способа регулирования движений рабочих органов.

Структура имеет характерный для мехатронных систем с

интеллектуальным управлением состав уровней: тактический - I, координационный - И, организационный - III.

В главе рассмотрен пример применения интеллектуального управления. В частности рассматривается задача построения базы знаний для повышения точности обработки внутренних угловых поверхностей деталей, которая характерна для многооперационных станков с ЧПУ и обрабатывающих центров при фрезеровании концевыми цилиндрическими фрезами. Одной из причин возникновения погрешностей, приводящей к искажению обработанных поверхностей, является деформация системы СПИД, основную долю которой составляет деформация фрезы.

Одним из способов управления, позволяющих максимально уменьшить погрешности обработки угловых поверхностей, является реализация нечеткого управления, выполняемого системой знаний станка при использовании нечеткого регулятора в приводах подач для постепенного снижения скорости подачи за короткий отрезок пути фрезы с момента начала изменения припуска.

При достаточном быстродействии приводов подачи современных станков такой способ позволяет получить положительный результат при практически не ощутимой потере времени обработки.

В главе приведен перечень входных переменных нечеткого регулятора скорости в приводе подачи, определяющих специфику

14

складывающейся ситуации при обработке внутренних угловых поверхностей и определяемых на основе имеющейся базы данных оперативных факторов. Сформирована база эвристических правил вывода.

Результаты моделирования и анализа работы приводов постоянного тока с двигателями мощностью 1,1 кВт и системы знаний с управлением нечетким регулятором скорости показали, что контурная погрешность, вызванная деформацией системы СПИД, снижена во много раз.

Экспериментальная проверка выполнена на многооперационном станке 2204ВМФ4; условия резания: обрабатываемый материал - сталь Ст45; фрезерование попутное шириной 8 лш, фреза d - 6 мм. материал Р18; п — 630 об/мин , SM = 150 мм/мин, ta = 2,5 лш. При этих условиях максимальная динамическая ошибка составила 0, 36 мм. Применение нечеткого регулятора скорости с представленной выше базой правил дала возможность снизить максимальную динамическую ошибку до 0,007 л«/.

В главе представлена структура программной оболочки системы знаний, модули, входящие в ее состав, и проиллюстрирован фрагмент программного обеспечения. Особое внимание уделяется разработанным методам анализа данных на основе показаний системы регистрации виброакустической эмиссии, получаемых в процессе обработки на металлорежущих станках. Описан оригинальный механизм вывода на основе методологии нечетких знаний, сформулированных нечетких правил для наполнения базы знаний и обеспечения функционирования системы знаний. Разработана база знаний. Совокупность правил, вошедших в нее, является непротиворечивой и достаточной для решения задач по достижению требуемой точности обработки. Показана работа базы знаний на примере задачи устранения наследственности припуска при фрезерной обработке деталей со сложным профилем.

Четвертая глава посвящена экспериментальному исследованию эффективности интеллектуального управления на примере учета наследственности припуска. В рамках исследования используется анализ

15

виброакустической эмиссии для определения потенциальных угроз качеству обработки. Часть испытаний проводилась в лаборатории Южного центра модернизации машиностроения Донского Государственного Технического Университета, а часть - на заводе ОАО «РОСТВЕРТОЛ».

В главе описан экспериментальный стенд на базе вертикального обрабатывающего центра Окита МВ-46УАЕ. Описана работа системы знаний при анализе виброакустической эмиссий и приведена схема системы коррекции режимов резания (рис. 3).

Рисунок 3 - Схема системы коррекции режимов резания Приведен перечень входных переменных нечеткого регулятора подачи и частоть! вращения шпинделя, определяющих специфику складывающейся ситуации при обработке сложнопрофильных деталей (на основе анализа виброаккустической эмиссии). Сформирована база эвристических правил вывода.

Представлены результаты сканирования поверхности после обработки каждой из фрез при попутном и встречном фрезеровании как без использования коррекции программы управления, так и с применением коррекции, включая данные сканирования исходной поверхности и отклонение значений результирующей поверхности от заданной. На рисунке 4 показан график, отражающий наследственность припуска при встречном и попутном фрезеровании фрезами 0 6мм, 8мм и 10мм соответственно, до и после применения коррекции программы управления.

Рисунок 4 - Наследственность припуска при попутном и при встречном фрезеровании до (без к.) и после (с к.) применения коррекции Таким образом, применение интеллектуального управления в сочетании с системой электронного документирования многооперационных станков и управления жизненным циклом мехатронного технологического оборудования позволило обеспечить существенное повышение точности обработки.

Основные выводы н результаты работы ¡. Разработана структура и алгоритм функционирования интеллектуального информационно-управляющего модуля для многооперационных станков. Интеллектуальный информационно-управляющий модуль позволяет обеспечивать высокую точность обработки на станках с ЧПУ в условиях компьютеризированного производства. Достоинством созданного интеллектуального информационно-управляющего модуля является то, что его структура не требует внесения в станочную систему дополнительных механизмов, повышающих точность обработки, используя для этого существующие исполнительные механизмы станков. 2. Разработана структура системы интеллектуального электронного технического документирования металлорежущих станков с ЧПУ как базовая составляющая интеллектуального информационно-управляющего модуля.

3. Разработана модульная структура оболочки системы знаний на разных уровнях управления (стратегическом, аналитическом, исполнительном). Созданная оболочка системы знаний является универсальной и позволяет интегрировать в свой состав различные методы интеллектуального анализа данных и синтеза решений. Система знаний имеет возможность инициировать работу той или иной самостоятельной программы, не входящей в состав оболочки.

4. Сформированы база данных и база знаний, представляющие собой систему знаний для принятия решений в процессе функционирования интеллектуального информационно-управляющего модуля. Принципы построения базы знаний позволяют в дальнейшем учесть большее число факторов, влияющих на точность обработки деталей резанием и расширить круг решаемых задач без существенной модификации наработанных компонентов базы знаний и базы данных.

5. Разработан механизм вывода и модификации правил системы знаний с возможностью их быстрого изменения без необходимости переработки системы в целом.

6. Экспериментально подтверждена эффективность работы созданного интеллектуального информационно-управляющего модуля по повышению точностного ресурса станка. Применение корректирующих коэффициентов, выведенных системой знаний, позволяет увеличить точность обработки боковых поверхностей и уменьшить влияние наследственности припуска с ±0,050мм до ±0,005мм. Применение нечеткого регулятора скорости с разработанной базой правил позволяет снизтъ максимальную динамическую ошибку при обработке внутренних угловых поверхностей деталей сО, 36 мм до 0,007 мм.

Приложения содержат листинг кода интерфейсной оболочки управления таблицами БД, алгоритм работы системы знаний и листинг кода программы «БтаПРазБро!!».

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Лысенко А.Ф. Интеллектуальное электронное документирование технологических объектов в системе PLM / А.К. Тугенгольд, A.C. Тишин, А.Ф.Лысенко и др. // Вестник Донского гос. техн. ун-та. - 2011. - Т.11, №3(54).

2. Лысенко А.Ф. К вопросу формирования системы знаний при интеллектуальном электронном документировании мехатронпых объектов / А.К. Тугенгольд, A.C. Тишин, А.Ф. Лысенко // Вестник До.чского гос. техн. ун-та.-2012.-№3(64).

3.Лысенко А.Ф. Базы данных системы знаний интеллектуального электронного паспорта технологического мехатронного объекта / А.К. Тугенгольд, А.Ф. Лысенко, О.В. Гончаров // Вестник Донского гос. техн. унта. - 2013-№7/8 (75).

Публикации в других изданиях

4. Лысенко А.Ф. Интеллектуальная электронная паспортизация в системе управления технологическими объектами / А.К. Тугенгольд, А.Ф. Лысенко, A.C. Тишин // Микроэлектронные информационно-управляющие комплексы: сб. тез. и ст. Всерос. науч. шк., 5-7 сент. - Новочеркасск: Лик, 2011.

5. Лысенко А.Ф. Использование метода Dala Mining в системе интеллектуальной электронной паспортизации / А.Ф. Лысенко, А.К. Тугенгольд // Микроэлектронные информационно-управляющие комплексы: сб. тез. и ст. Всерос. науч. шк., 1-10 дек. - Новочеркасск: Лик, 2011.

6. Лысенко А.Ф. Разработка базовых принципов интеллектуального мониторинга состояния мехатронного объекта и технологического процесса; организация подсистемы информационного обеспечения и обобщения знаний и самообучения интеллектуальной системы мониторинга / А.К. Тугенгольд, Е.А. Лукьянов, В.А. Герасимов, А.Ф. Лысенко и др. // ЦИТИС; рук. А.К. Тугенгольд: исполн.: Е.А. Лукьянов, В.А. Герасимов, А.Ф.Лысенко и др. - Ростов-н/Д, 201 1. - 79 с. -№ ГР 01201057237. - Инв. № 02201156492.

7. Лысенко А.Ф. Методика построения системы знаний при электронном документировании мехатронных технологических объектов / А.Ф. Лысенко, P.C. Нижников // Фундаментальные и прикладные проблемы современной техники.-2012-№15.

8. Лысенко А.Ф. Управление базами данных системы знаний при интеллектуальном электронном документировании мехатронных объектов (статья) - Современные научные достижения. / А.Ф. Лысенко, А.К. Тугенгольд, О.В. Гончаров // 2013. - Praha Publishing House, Education and Science s.r.o.

9. Лысенко А.Ф. Прогнозирование геометрической точности изделия с помощью совокупности составляющих суммарной погрешности / А.Ф. Лысенко, А.И. Изюмов, О.В. Гончаров и др. // Эффективные инструменты современных наук - 2013. — Praha Publishing House, Education and Science s.r.o.

10. Лысенко А.Ф. Разработка базовых принципов построения и функционирования интеллектуальной системы управления на основе технологии извлечения знаний и формирования обобщенных знаний мехатронного технологического объекта / А.К. Тугенгольд, Е.А. Лукьянов, В.А. Герасимов, А.Ф. Лысенко и др. // ЦИТИС; рук. А.К. Тугенгольд: исполн.: Е.А. Лукьянов, В.А. Герасимов, А.Ф.Лысенко и др. - Ростов-н/Д, 2013. - 81 с. № ГР 01201157460. - Инв. № 02201359200.

В печать £?■?. -{-0.2014.

Объём 0 усл. п.л. Офсет. Формат 60^84/16.

Бумага тип №3. Заказ №б& Ч- Тираж тЙ^зкз. Цена свободная

Издательский центр ДГТУ

Адрес университета и полиграфического предприятия: 344000, г. Ростов-на-Дону, пл. Гагарина,!.