автореферат диссертации по авиационной и ракетно-космической технике, 05.07.02, диссертация на тему:Разработка процесса автоматизированного мониторинга состояния резиновых смесей при производстве резинотехнических изделий авиационного назначения

На правах рукописи

/

ХАНОВ Владимир Андреевич

□034892 16

РАЗРАБОТКА ПРОЦЕССА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ РЕЗИНОВЫХ СМЕСЕЙ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ РЕЗИНОТЕХНИЧЕСКИХ ИЗДЕЛИЙ АВИАЦИОННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Специальность 05.07.02 - Проектирование, конструкция и производство летательных аппаратов

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

1 7 ДЕК 2009

Комсомольск-на-Амуре - 2009

003489216

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Комсомольский-на-Амуре государственный технический университет» (ГОУ ВПО «КнАГТУ») на кафедре «Технология самолётостроения»

Научный руководитель: доктор технических наук

Шпорт Вячеслав Иванович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Иванов Юрий Леонидович

Ведущая организация: ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное

производственное объединение им. Ю.А. Гагарина»

Защита диссертации состоится «25» декабря 2009 года в 14:00 часов на заседании диссертационного Совета К212.092.04 в Комсомольском-на-Амуре государственном техническом университете (ГОУ ВПО «КнАГТУ») по адресу: 681013, г. Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина 27, ГОУ ВПО «КнАГТУ». Факс: (4217) 53-61-50. E-mail: office@knastu.ru.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «КнАГТУ».

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью, просим направлять по адресу: 681013, г. Комсомольск-на-Амуре, пр. Ленина, д. 27, ГОУ ВПО «КнАГТУ».

Автореферат разослан «25» ноября 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного Совета

кандидат технических наук, доцент Тихомиров Владимир Александрович

К 212.092.04

кандидат технических наук, доцент

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Необходимость переоснащения парка гражданских и военных самолётов в России - основная проблема, которую необходимо решить авиационной промышленности. Новая авиационная техника должна соответствовать не только отечественным, но и мировым стандартам качества и надёжности, для того чтобы быть конкурентоспособной в условиях активного противодействия со стороны зарубежных производителей.

Это возлагает колоссальную ответственность на всех участников производственного этапа жизненного цикла изделия. Повышение качества продукции предприятия возможно только при совершенствовании самого производства, всех технологических процессов производственного цикла, включая технологический контроль.

Важнейшей из задач в авиастроении, несомненно, является обеспечение высокой надёжности технических систем летательных аппаратов, особенно при постоянном расширении областей применения и ужесточении условий эксплуатации изделий авиационной техники (температуры, нагрузки, скорости, агрессивные среды и т.д.). В частности, существенную роль здесь играет обеспечение требуемого качества деталей, выполняющих ответственные функции, к которым относятся различные уплотнители из эластомеров.

Производство деталей из резинотехнических изделий (РТИ) для агрегатов авиационной техники нередко сопровождается высоким процентом отсева бракованных деталей, что приводит к существенному увеличению материалоемкости изделий и трудоемкости их изготовления, то есть удорожанию производства РТИ, а, следовательно, и повышению стоимости конечного продукта - летательного аппарата.

В современном самолёте количество РТИ составляет порядка 10-12 тысяч единиц, многие из которых выполняют особо ответственные функции, а стоимость и сложность замены отдельных деталей из эластомеров в процессе эксплуатации летательного аппарата зачастую высока. Таким образом, долговечность РТИ является основным эксплуатационным показателем для потребителя. Для производства это оборачивается увеличением материапо- и трудоёмкости. Следовательно, при производстве РТИ огромное значение имеет продление сроков эксплуатации изделий, не исключая оптимальное использование сырья и материалов и разработку безотходных технологий, так как особенностью производства РТИ является высокая стоимость применяемого сырья, являющегося продуктом сторонних химических предприятий. Одним из путей достижения этих целей является внедрение на участках изготовления РТИ новых систем контроля качества сырья и РТИ и мониторинга состояния технологического процесса.

По технологии контроль качества сырья и деталей из РТИ состоит только во входном контроле исходной резиновой смеси (РС) в лабораторных условиях при установке стандартных параметров технологического процесса изготовления РТИ и контролируемом поддержании их. Однако в цеховых

условиях в технологическом цикле под влиянием различных внешних и внутренних контролируемых и неконтролируемых факторов происходят трудно контролируемые необратимые изменения состояния исходного материала РС, что в свою очередь оказывает значительное влияние на качество РТИ на выходе технологического процесса. В результате чего возникает необходимость в разработке новых методов и средств оперативного мониторинга состояния резиновых смесей в цеховых условиях, для систематического и непрерывного сбора информации, необходимой для достижения заданного уровня качества РТИ.

Целью работы является разработка, исследование и внедрение автоматизированных методов и средств оперативного мониторинга состояния резиновых смесей в процессе изготовления РТИ авиационного назначения, позволяющих:

• вести мониторинг технологического процесса изготовления РТИ, обеспечивая выпуск деталей требуемого качества в соответствии с требованиями к надёжности агрегатов и систем авиационной техники;

• снизить затраты на изготовление РТИ.

Методика исследования. При выполнении диссертационной работы использовались такие научные методы исследования как:

• анализ и синтез технологических систем;

• методология функционального моделирования;

• теория принятия решений на основе автоматизированного анализа данных с применением нейросетевого моделирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

• разработан процесс автоматизированного мониторинга технологического процесса производства РТИ авиационного назначения на основе анализа реологической информации о состоянии РС, что позволило обеспечить выпуск деталей заданного уровня качества и снизить уровень брака за счёт улучшения информационного обеспечения технолога;

• разработана и применена методика автоматизированной оценки состояния РС в технологическом цикле изготовления РТИ на основе нейросетевого моделирования, что позволило снизить количество ошибок при выборе и корректировке технологических параметров.

Практическая значимость и внедрение результатов. Разработана малозатратная методика реологических испытаний РС, используемых в авиационной промышленности. На основе разработанной методики создан и внедрён программно-аппаратный комплекс, позволяющий:

• отслеживать изменение состояния материалов в технологическом цикле производства РТИ;

• обеспечивать информационную поддержку принятия решения технологом;

• оценивать качество сырья по степени подвулканизации, возникающей под влиянием неуправляемых скрытых факторов;

• обеспечить выпуск РТИ требуемого качества.

• снизить затраты на производство РТИ авиационного назначения.

Результаты работы внедрены в экспериментальном режиме в лаборатории цеха по производству РТИ ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение» при исследовании качества РС и технологическом контроле производства РТИ авиационного назначения (Акт внедрения результатов диссертационной работы от «27» января 2009г. с приложением расчёта экономического эффекта от внедрения результатов научно-исследовательской работы). Так же результаты работы использованы при организации системы лабораторных испытаний при технологическом контроле качества образцов РС в Испытательном центре материалов и изделий ОАО «Амурский судостроительный завод» (Акт внедрения результатов диссертации от «14» января 2009г.).

Достоверность подтверждается снижением на 20% доли бракованных РТИ в реальном производстве, изготовленных с применением процесса автоматизированного мониторинга РС, в сравнении с данными о количестве брака без использования разработанного процесса.

Апробация работы. Основные результаты работы выносились на обсуждение на XX научно-технической конференции ОАО «КнААПО» им. Ю.А.Гагарина «Создание самолетов — высокие технологии» в 2005 г., на Международном Российско-Китайском симпозиуме «Современные материалы и технологии 2007», на Международной научно-технической конференции «Теория и практика механической и электрофизической обработки материалов» в 2009 г.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, общих выводов, библиографического списка из 82 наименований. Материалы работы изложены на 107 страницах, содержит 41 иллюстрацию и 5 таблиц.

Автор искренне признателен научному консультанту кандидату технических наук, доценту Фролову Д.Н. за консультации, поддержку, внимание и критический анализ результатов работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении описывается состояние проблемы переоснащения парка авиационной техники, развития производства деталей агрегатов и систем летательных аппаратов, так же сформулирована цель исследования и даётся общая характеристика работы.

В первой главе проводится исследование существующих отечественных и зарубежных научных и практических разработок в области автоматизированного мониторинга технологического процесса производства резинотехнических изделий (РТИ) авиационного назначения.

Большой вклад в решение проблем моделирования и оптимизации производства полимеров и эластомеров, а также создание нового оборудования внесли такие ученые, как Д.М. Мак-Келви, Г. Шенкель, Т.Э. Бернхардт, Р.В. Торнер, Н.И. Басов, В.И. Коновалов, Ю.В. Казанков, М.М. Балашов, В.В. Скачков, В.С. Ким, Н.Г. Бекин, Г.М. Гончаров, В.Н. Красовский, и др.

Установлено, что большинство исследований ограничиваются лишь совершенствованием системы входного контроля физико-механических параметров материала и не затрагивают вопроса автоматизированной оценки состояния PC в технологическом процессе.

Отдельное внимание уделено экономической оценке производства РТИ авиационного назначения, а также объёмам брака при производстве РТИ, позволившая утверждать необходимость разработки новых методов и инструментов мониторинга и оценки состояния PC и технологического процесса для снижения уровня брака и, как следствие, снижения затрат на производство.

В настоящий момент брак при производстве РТИ, выполняющих особо важные функции, может достигать 30%. При этом по оценкам специалистов предприятия при среднем потреблении 10 кг сырья в сутки снижение уровня брака хотя бы на 20% даст экономию только сырьевых средств на сумму порядка 158 928 руб. в год.

Сформулированы основные задачи, которые необходимо решить для достижения цели исследования:

• проведение системного анализа технологии производства РТИ авиационного назначения;

• анализ априорных сведений о методах и средствах контроля технологии изготовления РТИ;

• анализ применяемых средств мониторинга состояния сырья;

• разработка процесса формализованной оценки состояния резиновых смесей;

• разработка методики и инструмента для оценки состояния резиновых смесей;

• постановка экспериментальных работ по выявлению информативных параметров реологических сигналов и оценки степени достоверности реологической информации;

• разработка системы распознавания (классификации) реологических сигналов;

• тестирование системы распознавания реологических сигналов в реальном производственном процессе;

• внедрение результатов работы в производственный процесс.

Во второй главе на основе формализованного анализа реально существующего технологического процесса исследованы и описаны особенности мониторинга технологии производства и эксплуатации резинотехнических изделий (РТИ) авиационного назначения, выполняющих особо важные функции, а также приведены требования к физико-механическим свойствам РТИ.

Так же была построена (с использованием системы функционального моделирования BPWin) функциональная модель технологического цикла производства РТИ, которая представляет собой детально формализованный производственный цикл РТИ от момента получения исходного сырья PC на

склад до выхода готового РТИ. На рис. 1 представлена функциональная модель процессов технологии изготовления РТИ. Приводятся обобщённое и подробное описание существующей системы технологического контроля на всех этапах технологической цепи.

а)

Рис. 1. Функциональная модель процессов технологии производства РТИ без введения

контрольных функций: а - этапы технологической цепи производства РТИ; б - декомпозиция блока 2, этапы подготовки РС - изготовление заготовки.

На рис. 2 представлена функциональная модель процессов традиционного технологического контроля исходного сырья РС на этапе хранения.

В результате исследования было установлено, что существующая система мониторинга технологических параметров РС и режимов хранения, а также технологических параметров изготовления РТИ, является неэффективной, так как не даёт полного представления о текущем состоянии технологического процесса и не позволяет проводить оценку изменения состояния материала на

этапах производственного цикла, что является основной причиной неудовлетворительного качества РТИ, выполняющих особо важные функции.

Рис. 2. Функциональная модель процессов технологического контроля состояния РС

на этапе хранения.

В ходе дальнейших исследований были выделены звенья технологического процесса, влияющие на качество РТИ и требующие дополнительных методов и средств технологического контроля в производстве сборочных деталей из эластомеров агрегатов систем авиационной техники.

По результатам исследований разработан процесс оценки состояния РС и технологии изготовления РТИ в целом (рис. 3), который заключается в последовательном контроле состояния материала на всех этапах технологического цикла: при получении сырья на склад, после вальцевания, шприцевания и изготовления заготовок, до этапа закладки заготовок в пресс-форму.

Однако для дальнейшей реализации разработанного процесса требуется разработка методов и средств оценки состояния технологических процессов в цеховых условиях.

Также разработан процесс мониторинга и оценки состояния РС и построена его информационная модель с помощью нотации ГОЕРО, что позволяет разработать дополнительный инструментарий для технологов и операторов производства, который в свою очередь увеличит качество оперативно-принимаемых решений по корректировке входных параметров технологического процесса, что даст значительное снижение уровня бракованных деталей из РТИ, напрямую влияя на снижение себестоимости агрегатов авиационной техники.

а)

Рис. 3. Функциональная модель процессов технологии производства РТИ с введением

контрольных функций: а-этапы технологической цепи производства РТИ; б - декомпозиция блока 2, этапы подготовки РС - изготовление заготовки.

В третьей главе приводятся результаты исследования существующих методов и средств оценки состояния каучукосодержащих смесей: пластометрия, ротационная вискозиметрия, капиллярная вискозиметрия, виброреометрия и др.

Технологический процесс производства РТИ представляет собой последовательность операций, сопровождающихся химическими реакциями, протекающими между ингредиентами в полимерном материале под воздействием энергетических полей (давление, температура, время воздействия, деформационные воздействия, связанные с геометрическими параметрами формы). Технологией предусматривается контроль текущего состояния полимерного материала, конечным состоянием которого должно

быть РТИ с заданными физико-механическими свойствами. Методы контроля основаны на различных способах оценки физико-механических параметров материала путем физического моделирования технологических процессов.

На практике для оценки технологических свойств РС используют в основном реологические характеристики, которые отражают способность материала изменять свойства под действием механических нагрузок и температурных полей. Чаще всего используются упрощенные методы оценки технологических свойств, при фиксированных значениях температурно-деформационных параметров, которые позволяют быстро силами цеховых контрольных лабораторий получать сведения, достаточные для приближенной оценки пригодности РС к переработке и первичного выбора (корректировки) технологических режимов.

Были рассмотрены такие методы, как пластометрия, ротационная вискозиметрия, капиллярная вискозиметрия, виброреометрия. Основным недостатком вышеперечисленных методов является их высокая стоимость, вследствие большого расхода испытуемого материала. В условиях многочисленных испытаний в цеховых условиях такой контроль состояния РС становится большой преградой в экономическом плане.

Необходимо отдельно сказать о недостатке, связанном с невозможностью применения указанных методов контроля РС на первичных этапах технологического процесса, особенно важным среди которых является этап перед закладкой заготовки в пресс-форму.

В связи с тем, что существующие методы и средства технологического контроля РС физически не позволяют объективно оценивать состояние материала на всех этапах технологической цепи, а также из-за технической сложности контроля параметров, обоснованными являются разработка и исследование методов технологического контроля РТИ авиационного назначения, выполняющих особо важные функции.

В четвёртой главе приводится описание разработанного автоматизированного рабочего места (АРМ) технолога участка РТИ.

В состав измерительной ячейки «Микропластографа» входит устройство преобразования механической нагрузки на валах (момента) в аналоговой электрический сигнал, который преобразовывается в цифровой и поступает на вход программно-аппаратного комплекса (ПАК) на базе персонального компьютера (ПК). На вход ПАК кроме цифровых значений механического момента во времени, также поступают цифровые значения температуры вальцов, и параллельно обеспечивается обработка поступившей информации по программам исследователя.

В структурную схему устройства (рис. 4) входят следующие блоки: РМ -регулятор микропроцессорный; И - индикатор измерений; 118485 - интерфейс 485; БУК - блок управления ключами; АЦП - аналогово-цифровой преобразователь; БТ - блок тиристоров; Н1, Н2 - нагревательные элементы первого и второго валов, соответственно; ТП1,ТП2 - термопары первого и второго валов, соответственно; БП - блок питания; ИД — индукционный датчик;

У - усилитель; Ф - фильтр; ПИ - преобразователь интерфейса ЯБ485 в 118232; ПК - персональный компьютер.

Микропластограф

V.

Н1

ТП1

БП

ид

Н2 | | ТП2

Рис. 4. Структурная схема «Микропластографа».

БП служит для формирования рабочих напряжений отдельных блоков микропластографа.

РМ представляет собой микропроцессорный шестиканальный регулятор серии МЕТАКОН 562 - ТП. Система дает возможность собирать данные с сети приборов МЕТАКОН, архивировать их, оформлять и распечатывать в виде отчетов, формировать временные диаграммы для управления технологическими процессами в производстве.

Блок тиристоров (БТ), служит для управления нагревателей (Н1, Н2), расположенных внутри вальцов, где также размещаются термопары (ТП1, ТП2). С термопар снимается полезный сигнал о текущей температуре валов и обрабатывается РМ с последующим поддержанием температуры в заданном интервале.

Нагрузка на вальцах (механический момент) преобразуется в перемещение, которое связано с ИД, сигнал от которого усиливается операционным усилителем и поступает на фильтр и РМ.

Для связи ПК с регулятором микропроцессорным РМ служит преобразователь интерфейса (ПИ), представляющий собой отдельное устройство преобразования интерфейса ЯБ485 в 1*5232 и наоборот, что позволяет управлять на больших расстояниях РМ.

В качестве коллектора поступающих данных выступает ПК, с установленным программным обеспечением (ПО), которое в автоматизированном режиме формирует файлы данных по каждому запуску эксперимента, включающие в себя температуру каждого из валков измерительной ячейки, момент нагрузки системы с заданным интервалом времени. Сформированные данные обрабатываются в автоматизированном режиме по методике, суть которой представлена далее.

На основе, полученной в результате испытаний, реологической информации становится возможным оценить состояние РС на всех технологических подэтапах этапа подготовки и в автоматизированном режиме произвести корректировку управляемых технологических параметров, используемых на последующих этапах технологической цепи, в результате чего становится возможным добиваться требуемого уровня качества РТИ.

Далее представлена разработанная нами методика оценки состояния РС с использованием АРМ «Микропластограф».

Измерительная ячейка микропластографа (рис. 5) состоит из двух вальцов диаметром не более 25 мм, между которыми установлен зазор размером 0,1 -0,3 мм., который является рабочей зоной, куда помещаются образцы РС (вес образца составляет примерно 0,285 г.).

Вальцы нагреваются до установленной температуры, которая поддерживается цифровым автоматом на заданном уровне. Специальной механикой обеспечивается встречное вращение вальцов с одинаковой угловой скоростью. Ввиду того, что диаметры вальцов разные, линейные скорости поверхностей вальцов тоже различаются, поэтому при помещении образца РС в зону между ними создается сдвиговая деформация. Чем больше различие в диаметрах между вальцами, тем больше скорость деформирования образца.

Реологическая кривая отображает изменение механического момента, как нагрузки на измерительный преобразователь при вальцевании образца из РС, с временным интервалом равным 3 секунды.

На графике М-^) можно условно выделить участки по характеру изменения момента.

РС подвергается влиянию различных контролируемых (температура вальцов, масса навески, скорость сдвиговой деформации) и неконтролируемых факторов, к которым мы отнесли качество ингредиентов состава материала, а также степень подвулканизации РС.

Скорость деформирования задаётся диаметрами валов и угловой скоростью, которые постоянны.

На начальных этапах проведения экспериментальных работ исследовалась зависимость момента от массы образца. При увеличении массы образца т, в процесс деформирования, соответственно, вовлекается больший объём материала, а значит и создается большее сопротивление при деформировании РС. Однако в ходе экспериментов было установлено, что при увеличении массы образца при вальцевании, лишний материал на этапе разогрева выдавливается через боковые зазоры. Таким образом, была подобрана оптимальная масса образца - 0,285 ± 0,003 г.

Рис. 5. Измерительная ячейка «Микропластографа».

10 -------------------------------------------

о ...............................................................................

О 36 72 108 1« 180 216 252 266 324 360 386 432 <66 504 540 576 612 648 684 720

— ТС В-14-1 —-ИРП 1078 -ИРП 1375 -ИРП 1338

Рис. 6. Реограммы РС разных типов.

От типа РС значительно зависит форма и поведение реологической кривой во времени (рис. 6). Первоначальные испытания проводились на четырёх РС -ТС В-14-1, ИРП 1078, ИРП 1375, ИРП1338. Замечено, что формы реологических кривых существенно различаются для разных типов РС при прочих равных условиях. Кривые же, полученные для образцов одного типа, изготовленных из одной заготовки, идентичны (рис. 7), что подтверждает хорошую повторяемость экспериментов.

|—Образец 1 —Образец 2 —Образец 3 |

Рис. 7. Реограммы, полученные при вальцевании образцов РС ТС В-14-1 при температуре Т=140 °С, массе образцов т=0,285 г.

Для того чтобы оценить чувствительность метода, а также для установления возможности определения соответствия реальных технологических параметров РС заданным, дополнительно в качестве внешнего воздействующего параметра была введена искусственная подвулканизация, которая заключается в кипячении РС при температуре 100°С. В результате проведения серии экспериментов было установлено, что подвулканизация оказывает значительное влияние на качество РС, а, соответственно, и на готовые РТИ. На рис. 8 показаны реограммы РС ТС В-14-1, полученные при различном времени подвулканизации (/„=0,5,...20 мин.), температуре вальцевания 7=140 °С и массе образцов /я~0,285 г.

М, И м

18 36 54 72 90 108 126 144 162

198 216 234 252 270 288 306 324 342 360 378

и с

(—■Образец 1 —Образец 2 —Образец 3 —Образец 4 —Образец 5]

Рис. 8. Реограммы, полученные при вальцевании образцов РС ТС В-14-при температуре Т=140 °С, массе образцов т=0,285 г,

№ образца 1 2 3 4 5

/п, С 0 300 600 900 1200

Отмечено, что чем большему внешнему воздействию подвергалась РС, тем меньше время вальцевания. Скачёк момента в конце реологической кривой говорит о том, что на вальцах нарушилась целостность плёнки, вследствие начала процесса сшивки, в зону деформирования, соответственно, вовлечено большее количество материала. Этот этап считается окончанием эксперимента.

По результатам проведённых экспериментов было выявлено существенное отличие между реологическими кривыми для различных марок РС, а также для РС одной марки разных партий. Существенным является обнаружение различия между физико-механическими свойствами РС одного и того же типа одной партии по образцам, взятым в разное время в допустимый период хранения и использования. Однако кривые, полученные для образцов одного типа, изготовленных из одной заготовки, практически идентичны с незначительными

отличиями. Следовательно, можно проводить распознавание (классификацию) РС с использованием известных методов распознавания образов.

От момента поставки РС на склад предприятия (момент времени /о) до готового продукта - РТИ (момент времени („) РС непрерывно меняет свое (физико-химическое) состояние. Поэтому каждому моменту времени соответствует вполне определенное состояние материала.

Возьмем момент времени (А=0, 1, ..., п) подвергнем РС испытанию (зададим вопрос системе). В результате получим реакцию на воздействие (ответ системы), соответствующий текущему состоянию РС. Если случится так, что получаемые реакции на одинаковые воздействия в моменты времени /, (/=0, 1, ..., п) разбиваются на классы некоторым отношением эквивалентности (например, отношением, задающим «расстояние» между реакциями), то задачу оценки состояния РС можно свести к задаче распознавания образов, где в качестве образа выступают реакции системы на определенное воздействие. Для этого необходимо поставить каждой реакции в соответствие вектор признакового пространства.

В качестве реакций РС на воздействия была выбрана реологическая информация (реологические кривые), полученная в результате эксперимента.

Были подготовлены несколько наборов образцов, сгруппированных по типам (классам) РС. Каждый образец весом 0,285 г имел фиксированные размеры. Выборка из каждого набора образцов формировалась в зависимости от типа РС и степени подвулканизации, введенной искусственно.

Проведя серию экспериментов и отобрав данные с помощью экспертных оценок, мы получили множество, состоящее из реологических кривых нескольких классов. Реологическая кривые - это последовательность значений момента с дискретизацией 3 секунды.

Для образования вектора признаков определенной кривой использована следующая процедура:

• Начало каждого эксперимента характеризуется резким скачком момента. Этот эффект объясняется тем, что образец РС, еще не прогретый и не развальцованный, подают на движущиеся с постоянной скоростью вальцы. В этот момент материал максимально сопротивляется приложенной нагрузке, вследствие чего проявляется максимальное значение момента. Данное максимальное значение полагается первой переменной вектора признаков.

• Далее все последующие значения после максимального последовательно копируются в вектор признаков, всего ТУ = 100 штук (с учетом момента), что соответствует 3/У = 300 секундам протекания эксперимента, считая от максимума.

Тем самым достигнуто уравнивания векторов-признаков. На рис. 9 изображены два множества таких векторов для разных типов (классов) РС.

Вектора признаков состоят из //=100 координат. Если N достаточно велико (порядка сотен), то мы имеем пространство очень большой размерности. При построении нейронного классификатора пришлось бы использовать N=100 входов. Даже, если принять, что скрытый слой нейронной сети состоит из одного нейрона и выход сети тоже из одного, то сеть будет иметь N+1 весов,

что недопустимо вследствие ограниченности набора обучающих данных на начальных этапах исследований. Следовательно, необходимо понижать

размерность исходных данных.

________________________________________________________________________

!'г:.....:::.......

О 18 36 54 72 во 108 12« 144 162 180 160 21в 234 252 270 2

а)

б)

Рис. 9. Диаграммы векторов-признаков для различных типов РС: а) ИРП 1375, б) ТС В-14-1.

Для понижения размерности исходного признакового пространства был использован метод главных компонент, являющийся следствием дискретного разложения Карунена-Лоева.

Предварительно были удалены выбросы — нетипичные отклонения от среднего (шум). Удаление выбросов осуществлено по принципу: если отклонение определенной переменной от среднего значения больше чем два с половиной стандартных отклонения, то она является выбросом. Вследствие ограниченности набора данных, присутствие выброса в примере не является критерием для удаления этого примера из данных. Значение такой переменной решено заменять на её среднее значение по всей выборке. Далее размерность данных понижается методом главных компонент, который позволяет отобрать наиболее информативные признаки.

Понизив размерность до необходимого минимума М=4 (М«Ы), полученные данные нормируются для того, чтобы результат обучения нейронной сети (НС) не зависел от единиц измерения компонент векторов признаков.

После этого приступили к моделированию НС.

Все множество из 68 примеров разделили так: 50% - обучающее, 25% -контрольное и 25% - тестовое, т.е. 34, 17, 17, соответственно.

Был использован трехслойный персептрон. В первом слое М=4 входов. Количество нейронов в выходном слое определится в соответствии с числом классов данных (т=2), выделенных экспертами, и будет равно ¿=/я/2=1, где т - число классов. Число нейронов в скрытом слое по теореме Колмогорова достаточно взять 2А/+1, т.е. 2*4+1=9. Но, если мы имеем ограниченное число обучающих данных - 34, то максимальное количество нейронов в скрытом слое должно быть уменьшено для того, чтобы обеспечить требуемые обобщающие способности НС. Персептрон с определенной выше конфигурацией при 7 нейронах в скрытом слое будет иметь 35 весов, тогда примем, что скрытый слой должен иметь не более 7 нейронов (во избежание проблемы

переобучения). Активационная функция в каждом слое - гиперболический тангенс. Для определенности возьмем К=3 (К < 2М+1) нейронов в скрытом слое. Таким образом, НС имеет архитектуру, показанную на рис. 10.

Входной слой Скрытый слой Выходной слой

Рис. 10. Многослойный персептрон с 4-мя входами = 1, 2, 3, 4), 3-мя нейронами в скрытом слое, 1-м нейроном в выходном слое.

Математическая модель НС представляет собой суперпозицию функций активации

Л = /Г± ) = /± Е у

Ч<=0

1=0

1=0

где у к - выходной сигнал к-го нейрона выходного слоя сети (к = 1,2,..., М)\ /- активационная функция нейрона;

(2)

Щь' - элемент весовой матрицы выходного слоя (к - номер нейрона выходного слоя, I - номер нейрона скрытого слоя); и, - выходной сигнал /-го нейрона скрытого слоя;

"■у, - элемент весовой матрицы скрытого слоя (/ - номер нейрона скрытого слоя, у -номер входного сигнала сети ); X) -у'-й входной сигнал сети.

На вход подается вектор сигналов, который умножается на матрицу весовых коэффициентов, вследствие чего получается взвешенная сумма входов, далее она подвергается нелинейному преобразованию функцией активации (сигмоид)

№ =

е -е

где 5 - взвешенная сумма входов. а - коэффициент крутизны наклона сигмоида, а=1.

Выходы нейронов первого слоя служат входами нейронов следующего слоя. Тем самым происходит последовательное преобразование сигнала, и на выходе сети мы получаем вектор, состоящий из Ь компонент. Нам необходимо сделать так, чтобы НС реагировала на входные воздействия требуемым образом, а именно выдавала определенный вектор {/,} (/'=1,2, ..., V). Последнее достигается процессом тренировки сети.

Для обучения НС, используем алгоритм обратного распространения ошибки. Вычисляется функция ошибки

p

где E(w) - целевая функция ошибки;

yf - реальное выходное состояние нейрона j выходного слоя Q нейронной сети; dj - идеальное (желаемое) выходное состояние нейрона

и минимизируется методом градиентного спуска. Веса корректируются на величину Aw:

где Д- элементы коррекции матрицы весовых коэффициентов;

г) - коэффициент скорости обучения, 0<т<1; Е - функция ошибки;

wv - весовой коэффициент синаптической связи, соединяющей i-ый нейрон слоя q-1 с у'-ым нейроном слоя q.

пропорционально антиградиенту ошибки. Градиент находится по формуле

ävv fy) dSj СЛГ,,'

где Е- функция ошибки;

у j - выходное состояние нейрона j слоя q нейронной сети;

w,y -весовой коэффициент синаптической связи, соединяющей /-ый нейрон слоя q-1 с у'-ым нейроном слоя q\

Sj - взвешенная сумма входных сигналов нейрона j слоя q нейронной сети.

Для выходного слоя он находится по этой формуле непосредственно, для

последующих слоев член — в формуле находится через производные функции

ошибки и активации вышестоящих слоев.

Обучение останавливается по достижении минимума функции ошибки или заданного ее значения.

Для создания НС, их тренировки, симуляции работы и др. использовался стандартный пакет расширения среды Matlab - Neural Network Toolbox.

Основным недостатком алгоритма обратного распространения является тот факт, что никогда нельзя быть уверенным, что в данном процессе обучения мы найдем глобальный минимум целевой функции ошибки.

Для решения проблемы предварительного поиска области, в которой лежал глобальный минимум, предложено использовать следующий метод.

В среде Matlab создать функцию, представляющую собой серию управляемых рестартов инициализации сети, с последующим обучением. Количество рестартов и циклов обучения выбирается экспериментально. Рестарты инициализации нужны потому, что при каждом новом создании сети ее веса задаются случайным образом, поэтому процесс обучения будет идти каждый раз с новой отправной точки, то есть движение в направление антиградиента по целевой функции ошибки будет каждый раз начинаться с разных точек. Тем самым повышается вероятность при очередном шаге «наткнуться» на глобальный минимум или хотя бы на наименьший из вычисленных локальных.

Используя несколько раз эту функцию можно получить набор «локальных минимумов» (в кавычках потому, что за такое количество эпох минимум фактически не достигался, а достигалось наименьшее значение ошибки за данное количество эпох в данной серии рестартов). Эти наборы дообучаются до 1000 эпох, и после этого выбираются наименьшие или те, на которых резко падало значение функции ошибки.

Таким образом, пришли к тому, что ошибка обучения достигла необходимого уровня малости не более 0,05.

При тестировании НС распознавала правильно 95% предъявляемых образов. Следовательно, задачу можно считать решенной.

Разработанная методика справляется с задачей классификации РС по выбранным классам. Решение задачи классификации более сложно отделимых состояний РС возможно в дальнейшем при накоплении достаточной базы данных.

Решение общей задачи оценки состояния, то есть классификация РС по сложно отделимым состояниям, даст в руки исследователей и инженеров мощный инструмент контроля состояния РС на каждом этапе технологического процесса, что позволит, в конечном счете, снизить процент бракованных РТИ или полностью исключить брак.

Таким образом, разработан инструмент для проведения оперативного мониторинга состояния РС в технологическом процессе производства РТИ. На основании проведённого исследования доказана эффективность метода для проведения испытаний образцов РС на предмет соответствия их реологических характеристик эталонным, а также обоснована возможность проведения классификации РС на основе результатов реологических испытаний. Для этого разработана методика, позволяющая решить задачу классификации состояний РС в производстве РТИ, выполняющих особо ответственные функции в агрегатах и системах авиационной техники, проводить оперативный мониторинг состояния материала с обеспечением возможности коррекции последующей технологии изготовления РТИ, что подтверждено положительными результатами испытаний реализованного алгоритма классификации РС, с количественными оценками качества функционирования реализованного алгоритма.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

1. Проведён системный анализ технологии производства РТИ авиационного назначения с использованием методологии функционального моделирования - технологии моделирования процессов, что позволило построить функциональную модель технологического процесса и выявить недостатки существующей системы технологического контроля.

2. Разработан процесс формализованной оценки состояния РС, основанный на методике автоматизированного анализа реологической информации посредством нейросетевого моделирования, что позволило снизить уровень брака при производстве РТИ авиационного назначения за счёт повышения качества информационного обеспечения технологического процесса.

3. Разработаны метод и инструмент (автоматизированное рабочее место технолога участка производства РТИ на основе ПАК «Микропластограф») для оперативного поэтапного мониторинга состояния РС при производстве РТИ авиационного назначения, что позволило обеспечить выпуск деталей из РТИ, выполняющих особо важные функции, требуемого качества за счёт

повышения качества информационного обеспечения технологии изготовления РТИ.

4. Разработанная методика мониторинга позволяет отслеживать изменение состояния PC на этапах технологической цепи по степени подвулканизации, приобретённой под воздействием неконтролируемых факторов.

5. Результаты работы внедрены и используются в экспериментальном режиме в лаборатории цеха по производству РТИ ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение имени Ю.А. Гагарина» при исследовании качества PC и технологическом контроле производства резинотехнических изделий. Также научно-практические рекомендации использованы при организации системы лабораторных испытаний при технологическом контроле качества PC в Испытательном центре материалов и изделий ОАО «Амурский судостроительный завод».

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ

1. Караченков Д.Л., Марьин Б.Н., Феоктистов С.И., Фролов Д.Н., Ханов В.А. Особенности технологического контроля производства сборочных деталей из эластомеров. / «Сборка в машиностроении, приборостроении». - 2008. - №5. - С. 40—45.

2. Караченков Д.Л., Марьин Б.Н., Фролов Д.Н., Ханов В.А., Шпорт В.И. Автоматизированная оценка состояния резиновых смесей с использованием нейронной сети. / Теория и практика механической и электрофизической обработки материалов: Материалы международной научно-технической конференции (г. Комсомольск-на-Амуре 2009 г.): В 2 ч. (дополнение) /Редкол.: A.M. Шпилёв (отв. ред.) и др. - Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2009.

3. Марьин Б.Н., Феоктистов С.И., Фролов Д.Н., Ханов В.А. Автоматизированный мониторинг технологии производства резинотехнических изделий авиационного назначения. / «Полёт». - 2009. -№6.

4. Марьин Б.Н., Феоктистов С.И., Фролов Д.Н., Ханов В.А., Шпорт В.И. Цеховой контроль качества сырья при производстве резинотехнических изделий авиационного назначения. / Теория и практика механической и электрофизической обработки материалов: Материалы международной научно-технической конференции (г. Комсомольск-на-Амуре 2009 г.): В 2 ч. (дополнение)/Редкол.: A.M. Шпилёв (отв. ред.) и др. - Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «КнАГТУ», 2009.

5. Karachenkov D.L., Frolov D.N., Khanov V.A. Estimation of the condition of the polymeric material on the basis of neuronetwork modeling. / Modern materials and technologies 2007: Materials of international VIII Russia-China Symposium: two volumes. - Khabarovsk: Pacific National University, 2007. - vol. 2. - p. 9296.

6. Feoktistov S.I., Frolov D.N., Khanov V.A. Features of the rubber-based compound condition technological control. / Modern materials and technologies 2007: Materials of international VIII Russia-China Symposium: two volumes. -Khabarovsk: Pacific National University, 2007. - vol. 2. - p. 102-106.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОПЫТ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ПРАКТИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДОВ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ДЕТАЛЕЙ ИЗ РТИ.

1.1. Предпосылки.

1.2. Номенклатура РТИ авиационного назначения.

1.3. Экономическое обоснование необходимости совершенствования системы мониторинга состояния резиновых смесей.

1.4. Обзор литературы.

1.5. Задачи исследования.

ГЛАВА 2. СПЕЦИФИКА ОРГАНИЗАЦИИ СИСТЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ РТИ АВИАЦИОННОГО НАЗНАЧЕНИЯ.

2.1. Определения качества продукции.

2.2. Организация контроля качества продукции.

2.2.1. Входной контроль.

2.2.2. Экспресс-контроль.

2.3. Особенности технологии производства РТИ. и технологического контроля.

2.3.1. Технологический процесс производства РТИ.

2.3.2. Формализованная модель технологии производства РТИ.

2.3.3. Традиционный технологический контроль.

2.4. Методика мониторинга состояния РС.

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ МЕТОДОВ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ РЕЗИНОВЫХ СМЕСЕЙ.

3.1. Современные методы мониторинга состояния резиновых смесей.

3.1.1. Пластометрия.

3.1.2. Ротационная вискозиметрия.

3.1.3. Капиллярная вискозиметрия.

3.1.4. Виброреометрия.

3.2. Недостатки инструментов оценки состояния резиновых смесей.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКИ МОНИТОРИНГА И АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ КЛАССИФИКАЦИИ РЕЗИНОВЫХ СМЕСЕЙ ПО РЕОЛОГИЧЕСКИМ ХАРАКТЕРИСТИКАМ.

4.1. Информационная модель методики мониторинга состояния резиновых смесей.

4.2. Автоматизированное рабочее место технолога/оператора участка РТИ

4.3. Структурная схема и устройство «Микропластографа».

4.4. Методика обработки и анализа реологической информации.

4.5. Распознавание образов.

4.5.1. Понятие «образ».

4.5.2. Обучение распознаванию образов.

4.5.3. Гипотеза о компактности образов.

4.6. Обзор методов классификации объектов.

4.7. Основные положения теории нейронных сетей.

4.7.1. Понятие нейрона.

4.7.2. Понятие нейронной сети.

4.7.3. Архитектура нейронной сети.

4.8. Обработка исходных данных.

4.8.1. Выбор исходных данных:.

4.8.2. Понижение размерности признакового пространства.

4.9. Выбор архитектуры нейронной сети.

4.10. Создание и тренировка сети.

4.10.1. Структура сети.

4.10.2. Моделирование НС на ЭВМ.

4.11. Процесс автоматизированного мониторинга технологии производства РТИ авиационного назначения.

Актуальность проблемы. Необходимость переоснащения парка гражданских и военных самолётов в России — основная задача, которую необходимо решить авиационной промышленности в ближайшее десятилетие. Новая авиационная техника должна соответствовать не только отечественным, но и мировым стандартам качества и надёжности, для того чтобы быть конкурентоспособной в условиях активной борьбы за потребителя и крупные рынки сбыта с зарубежными производителями.

Это возлагает колоссальную ответственность на всех участников важнейшего из этапов жизненного цикла изделия (летательного аппарата) — производственного этапа. Приведение качества продукции авиационных предприятий в соответствии с мировыми стандартами возможно только при совершенствовании самого производства, всех технологических процессов производственного цикла, включая технологический контроль.

Важнейшей из задач в авиастроении, несомненно, является обеспечение высокой надёжности технических систем летательных аппаратов, особенно при постоянном расширении областей применения и ужесточении условий эксплуатации изделий авиационной техники (температуры, нагрузки, скорости, агрессивные среды и т.д.). В частности, существенную роль здесь играет обеспечение требуемого качества деталей, выполняющих ответственные функции, к которым относятся различные уплотнители из эластомеров.

Производство деталей из резинотехнических изделий (РТИ) для агрегатов авиационной техники нередко сопровождается высоким процентом отсева бракованных деталей, что приводит к существенному увеличению материалоемкости изделий и трудоемкости их изготовления, то есть удорожанию производства РТИ, а, следовательно, и повышению стоимости конечного продукта-летательного аппарата.

В современном самолёте количество РТИ составляет порядка 10-12 тысяч единиц, многие из которых выполняют особо ответственные функции, а стоимость и сложность замены отдельных деталей из эластомеров в процессе эксплуатации летательного аппарата зачастую высока. Таким образом, долговечность РТИ является основным эксплуатационным показателем для потребителя. Для производства это оборачивается увеличением материало- и трудоёмкости. Следовательно, при производстве РТИ огромное значение имеет продление сроков эксплуатации изделий, не исключая оптимальное использование сырья и материалов и разработку безотходных технологий, так как особенностью производства РТИ является высокая стоимость применяемого сырья, являющегося продуктом сторонних химических предприятий. Одним из путей достижения этих целей является внедрение на участках изготовления РТИ новых систем контроля качества сырья и РТИ и мониторинга состояния технологического процесса.

По технологии контроль качества сырья и деталей из РТИ состоит только во входном контроле исходной резиновой смеси (РС) в лабораторных условиях при установке стандартных параметров технологического процесса изготовления РТИ и контрольном поддержании их. Однако в цеховых условиях в технологическом цикле под влиянием различных внешних и внутренних контролируемых и неконтролируемых факторов происходят трудно контролируемые необратимые изменения состояния исходного материала (РС), что в свою очередь оказывает значительное влияние на качество РТИ на выходе технологического процесса. При этом отсутствуют методы и средства, позволяющие принимать оперативные решения, направленные на контролируемые изменения параметров технологического процесса для достижения заданного уровня качества конечного РТИ. В результате чего возникает необходимость в разработке новых методов и средств оперативного мониторинга состояния резиновых смесей и технологического контроля производства РТИ в цеховых условиях.

Таким образом, целью работы ставится разработка, исследование и внедрение автоматизированных методов и средств оперативного мониторинга состояния резиновых смесей в процессе изготовления РТИ авиационного назначения, позволяющих вести мониторинг технологического процесса изготовления РТИ, обеспечивая выпуск деталей требуемого качества в соответствии с требованиями к надёжности агрегатов и систем авиационной техники, а также снизить затраты на изготовление РТИ.

При выполнении диссертационной работы для достижения поставленной цели использовались такие научные методы исследования как:

• анализ и синтез технологических систем;

• методология функционального моделирования;

• теория принятия решений на основе автоматизированного анализа данных с применением нейросетевого моделирования.

Содержание работы. В первой главе представленной диссертационной работы проводится анализ решаемой проблемы, приводится описание номенклатуры РТИ авиационного назначения, даётся экономическая оценка необходимости совершенствования системы мониторинга состояния резиновых смесей. Также здесь рассмотрены разработки ведущих учёных по проблеме моделирования и оптимизации производства полимеров и эластомеров, а также создание нового оборудования. По результатам анализа формулируются основные задачи исследования.

Во второй главе приводятся результаты исследования организации системы контроля качества при производстве РТИ авиационного назначения, представлены разработанные на основе исследования формализованная функциональная модель технологии производства РТИ и модель традиционного технологического контроля. В завершении главы представлена предлагаемая методика мониторинга состояния резиновых смесей в цеховых условиях.

В третьей главе проводятся результаты исследования и сравнительного анализа существующих методов мониторинга состояния резиновых смесей с выявлением их недостатков. По результатам сделан вывод о невозможности применения рассмотренных методов в цеховых условиях, как с технической, так и экономической точек зрения, чем обосновывается необходимость разработки методов оперативного цехового технологического контроля изготовления деталей авиационной техники из РТИ.

В четвёртой главе представлено описание разработанных методик мониторинга и автоматизированной классификации резиновых смесей по реологическим характеристикам. Приводится описание разработанного автоматизированного рабочего места «Микропластограф» для осуществления мониторинга состояния материала в цеховых условиях. Описана методика сбора, обработки и анализа реологической информации с применением метода нейросетевого моделирования.

Научная новизна. В результате выполнения работы получены следующие новые научные результаты:

• разработан процесс автоматизированного мониторинга технологического процесса производства РТИ авиационного назначения на основе анализа реологической информации о состоянии РС, что позволит обеспечить выпуск деталей заданного уровня качества и снизить уровень брака за счёт улучшения информационного обеспечения технолога;

• разработана и применена методика автоматизированной оценки состояния РС в технологическом цикле изготовления РТИ на основе нейросетевого моделирования, что позволит снизить количество ошибок при выборе и корректировке технологических параметров.

Практическая значимость диссертационной работы заключается в том, что разработана малозатратная методика реологических испытаний резиновых смесей, используемых в авиационной промышленности. На основе разработанной методики создан и внедрён программно-аппаратный комплекс, позволяющий:

• отслеживать изменение состояния материалов в технологическом цикле производства РТИ;

• обеспечивать информационную поддержку принятия решения технологом;

• оценивать качество сырья по степени подвулканизации, возникающей под влиянием неуправляемых скрытых факторов;

• обеспечить выпуск РТИ требуемого качества;

• снизить затраты на производство РТИ авиационного назначения.

Автор искренне признателен научному руководителю доктору технических наук Шпорту В.И., а также научному консультанту кандидату технических наук, доценту Фролову Д.Н. за консультации, поддержку, внимание и критический анализ результатов работы.

5. Результаты работы внедрены и используются в экспериментальном режиме в лаборатории цеха по производству резинотехнических изделий ОАО «Комсомольское-на-Амуре авиационное производственное объединение имени Ю.А. Гагарина» при исследовании качества резиновых смесей и технологическом контроле производства резинотехнических изделий. Также научно-практические рекомендации использованы при организации системы лабораторных испытаний при технологическом контроле качества образцов резиновых смесей в Испытательном центре материалов и изделий ОАО «Амурский судостроительный завод».

1. Александров ЕА. Основы теории эвристических решений. Подход к изучению естественного и построению искусственного интеллекта. Под редакцией Кузнецова П.П. — М., Советское радио, 1975. 256с.

2. Альперович Т.А. и др. Компьютерно-интегрированные производства и CALS-технологии в машиностроении. -М.: ГУЛ «ВИМИ», 1999. 512с.

3. Аркадьев, А. Г. Обучение машины классификации объектов / А. Г. Аркадьев, Э. М. Браверман. М. : Наука, 1971. - 192 с.

4. Ахо, Альфред, В., Джон, Ульман, Джефри, Д. Структуры данных и алгоритмы.: Пер. с англ.: Уч. Пос. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000.-384с.

5. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004. — 176 е.: ил. — (Прикладные информационные технологии).

6. Басов Н.И. и др. Контроль качества полимерных материалов / Н.И. Басов,B.А. Любартович, С.А. Любартович; Под. ред. В.А. Брагинского. 2-е изд. перераб. JL: Химия, 1990.

7. Бахвалов Н.С. Численные методы / Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков. 3-е изд., доп. и перераб. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2004. - 636 е., илл.

8. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2004. 640 е.: ил. - Парал. тит. англ.

9. Братухин А.Г. и др. Информационные технологии в наукоемком машиностроении. — К., Техника, 2001. 728с.

10. Братухин А.Г., Давыдов Ю.В. и др., CALS в авиастроении. М.: Изд-во МАИ, 2000 - 304 с.

11. Вентцель Е.С. Исследование операций. — М.: «Советское радио», 1972. -552с.

12. Виноградов Г.В., Малкин А.Я. Реология полимеров. М.: Химия, 1977. -440 с.

13. Вострокнутов Е.Г., Новиков М.И., Новиков В.И., Прозоровская Н.В. Переработка каучуков и резиновых смесей (реологические основы, технология, оборудование). М.: Химия, 1980. - 280 е., ил.

14. Вострокнутов Е.Г., Прозоровская Н.В., Кирилюк Л.В. Вибрационный реометр и перспективы его использования для контроля качества резиновых смесей. «Производство шин. РТИ и АТИ». 1971 г. - №6.C. 21.

15. Гейтс Б. Бизнес со скоростью мысли. Изд. 2-е, исправленное — М.: Изд-во Эксмо, 2006. 480 е., илл.

16. Гидрогазовые системы летательных аппаратов / под ред. д.т.н. Марьина Б.Н. 2-е изд., перераб. и доп. - Владивосток: Дальнаука, 2006. - 459с.

17. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения. Прогнозирование планирование. Теория проектирования эксперементов.- г.Железнодорожный, Моск. Обл.: ТОО НПЦ «Крылья», 1997. 400с.

18. Горбань, А. Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей / Сибирский журнал вычислительной математики. — 1998. Т.1, N° 1. — С. 12-24.

19. Горелик A.JL, Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. Современное состояние проблемы распознования: Некоторые аспекты. — М.: Радио и связь. 1985. — 160с.

20. ГОСТ 6678-72 Манжеты резиновые уплотнительные для пневматических устройств. -М.: ИПК Издательство стандартов, 1998.

21. ГОСТ 9833-73 Кольца резиновые уплотнительные круглого сечения для гидравлических и пневматических устройств. — М.: ИПК Издательство стандартов, 1998.

22. ГОСТ 14896-84 Манжеты уплотнительные резиновые для гидравлических устройст. -М.: Издательство стандартов, 1991.

23. ГОСТ 18829-73 Кольца резиновые уплотнительные круглого сечения для гидравлических и пневматических устройств. — М.: Издательство стандартов, 1990.

24. ГОСТ 22704-77 Уплотнения шевронные резино-тканевые для гидравлических устройств. — М.: Издательство стандартов, 1990.

25. Григорьев Ю.А., Ревунков Г.И. Банки данных. Учебн. для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2002. - 320с.

26. Гуляев В.А. и др. Методы и средства обработки диагностической информации в реальном времени. Киев: Наук, думка, 1986. — 219 с.

27. Данилова-Волковская Г.М., Торнер Р.В. Методика расчёта реологических и релаксационных показателей расплавов полимерных материалов по данным капиллярной вискозиметрии. Ж. «Пластические массы». 2002 г.5.

28. Джордж Ф. Основы кибернетики./ пер. с английского. М.: «Радио и связь» 1984.-272 с.

29. Доброленский Ю.П., Завалова Н.Д., Пономаренко В.А., Туваев В.А. Методы инженерно — психологических исследований в авиации. — М.: Машиностроение, 1975.-276с.

30. Дубов Н. Автоматизация от идеи до автоматизации. Ж. «Открытые системы», июнь 2003. С. 17-19.

31. Ефимов А.Н. Предсказание случайных процессов. М.: Знание, 1976. -64с.

32. Иванов Б.Н. Дискретная математика. Алгоритмы и программы: Учеб. пособие / Б.Н. Иванов. — М.: Лаборатория базовых знаний, 2003. — 288 е.: ил.

33. Иванова Г.С. Технология программирования. Учебник для вузов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 320с.

34. Интеллектуальные информационные системы. Нейронные сети и нечеткие системы: учеб. пособие / О. С. Амосов. — Комсомольск-на-Амуре: ГОУВПО «Комсомольский-на-Амуре гос. техн. ун-т», 2006. 136 с.

35. Информационное обеспечение, поддержка и сопровождение жизненного цикла изделия / Бакаев В.В., Судов Е.В., Гомозов В.А. и д.р. / Под ред. В.В. Бакаева. — М.: Машиностроение-1, 2005. 624 е., ил.

36. Исакова H.A., Белова Г.А., Фихтенгольц B.C. Контроль производства синтетических каучуков. Л.: Химия, 1980. 240 с.

37. Караченков Д.Л., Марьин Б.Н., Феоктистов С.И., Фролов Д.Н., Ханов В.А. Особенности технологического контроля производства сборочных деталей из эластомеров. Ж. «Сборка в машиностроении, приборостроении». 2008. - №5. - С. 40-45.

38. Ким В.С.-Х., Хаметова М.Г. Реологический метод расчёта технологических характеристик полимеров, учитывающий их деструкцию при переработке //Хим. и нефт. машиностроение. 1996. № 4. С.6-9.

39. Клайн Г. Аналитическая химия полимеров / Под. Ред. Г. Клайна: Пер. с англ. М.: Мир, Т.1 (1963); Т.2 (1965); Т.З (1966).

40. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд., стереотип. — М.: Горячая линия-Телеком, 2002.-382 е.: ил.

41. Кузнецов И.Н. Учебник по информационно-аналитической работе. — М.: ООО Изд-во Яуза, 2001.-320 с.

42. Куличихин Г.В., Кербер М.Л. Особенности реологического поведения смесей полимеров в различных режимах деформирования:. Ж. «Пластические массы». 2000 г. - №9.

43. Лукомская А.И. и др. Расчёты и прогнозирование режимов вулканизации резиновых изделий/ А.И. Лукомская, П.Ф. Баденков, Л.М. Кеперша. — М.: Химия, 1978.-280 с.

44. Лысенко Э.В. Проектирование автоматизированных систем управления технологическими процессами. -М.: Радио и связь, 1987. 272с.

45. Мамиконов А.Г. Основы построения АСУ. М.: Высшая школа, 1981. -248с.

46. Марьин Б.Н., Фролов Д.Н., Уваров Н.И. Оценка состояния производства на основе формализованного подхода. Ж. Сборка в машиностроении, приборостроении. 2004. - № 6. - С. 4, 6.

47. Миленький A.B. Классификация сигналов в условиях неопределённости. (Статистические методы самообучения в распознавании образов). — М.: «Сов. радио», 1975, 328 с.

48. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. - 336с.

49. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский; пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.

50. Петров В.Н. Информационные системы. СПб.: Питер, 2003. - 688с.

51. Приоритеты авиационных технологий: В 2-х кн. / Науч. ред. А.Г. Братухин. М.: Изд-во МАИ, 2004. - Кн. 1: Гл. 1-12. - 696, 4. е.: ил.

52. Приоритеты авиационных технологий: В 2-х кн. / Науч. ред. А.Г. Братухин. М.: Изд-во МАИ, 2004. - Кн. 2. 640 е.: ил.

53. Проектирование автоматизированных участков и цехов: Учеб. для машиностроит. спец. вузов/В .П. Вороненко, В. А. Егоров, М.Г. Косов и др.; Под ред. Ю.М. Соломенцева. 2-е изд., испр. — М.: Высш. школа, 2000.-272с.: ил.

54. Р50.1.028-2001 Методология функционального моделирования. М.: Госстандарт России, 2000.

55. Распознавание образов: состояние и перспективы / К. Верхаген и др.; пер. с англ. Н. Г. Гуревич; под ред. И. Б. Гуревича. — М.: Радио и связь, 1985.- 104с.

56. РД 50-34.698-90 Методические указания. Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Требования к содержанию документов. — М.: Издательство стандартов, 1989.

57. РД 50-680-88 Методические указания. Автоматизированные системы. Основные положения. — М.: Издательство стандартов, 1989.

58. Резниковский М.М., Лукомская А.И. Механические испытания каучука и резины. 2-е изд. — М.: Химия, 1968. - 500 с.

59. Рыжиков Ю.И. Работа над диссертацией по техническим наукам. СПб.: БХВ-Петербург, 2006. - 496 е.: ил.

60. Савицкий Н.И. Технологии организации, хранения и обработки данных: Учебное пособие. М.: ИНФРА - М, 2001. - 232с.

61. Современные технологии агрегатно-сборочного производства самолётов / Пекарш А.И., Тарасов Ю.М., Кривов Г.А. и др. М.: Аграф-пресс, 2006. -304 е., ил.

62. Способы оценки свойств резиновых смесей / Н.В. Захаренко, В.И. Козоровицкая, Ю.З. Палкина, Ж.З. Суздальницкая: Тематич. Обзор. Сер. «Производство резинотехнич. и асбестотехнич. изделий». М.: ЦНИИЭнефтехим, 1988. Вып.З. 52 с.

63. Судов Е.В. Интегрированная информационная поддержка жизненного цикла машиностроительной продукции. Принципы. Технологии. Методы.Модели. М.: ООО Издательский дом «МВМ», 2003. - 264с.

64. Тадмор 3., Гогос К. Теоретические основы переработки полимеров. — М.: Химия, 1984.-632 с.

65. Теплофизические и реологические характеристики полимеров. Справочник./Под ред. Ю.С. Липатова. — Киев: Наукова думка, 1977. — 244 с.

66. ТУ 38-0051166-98 Смеси резиновые для резинотехнических изделий авиационной техники.

67. ТУ 38-1051959-90 Детали и пластины резиновые для авиационной техники.

68. Уваров Н.И., Иванов Ю.Л., Марьин Б.Н., Фролов Д.Н. Наукоемкое производство в условиях информационных технологий в промышленных компаниях России. Ж. Авиационная промышленность. 2004. - № 2. - С. 41,44.

69. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечёткая логика. — М.: Горячая Линия-Телеком, 2004. 143 е.: ил.

70. Фридман А.Л. Основы объектно-ориентированной разработки программных систем. М.: Финансы и статистика, 2000. - 192 е.: ил. -(Прикладные информационные технологии).

71. Фу К. Структурные методы в распознавании образов./ пер. с английского, под редакцией М.А. Азермана Мир, 1977. - 319с.

72. Фукунага К. Введение в статическую теорию распознавания образов. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1979. -368с.

73. Хасхачих А.Д. Электромагнитные методы и средства для неразрушающего контроля в технологии резинового производства: Тематич. Обзор. Сер. «Производство шин». М.: ЦНИИТЭнефтехим 1988. Вып.1. С.88.

74. Levin M. Quality Its Dependence on Improved Technology // Kauchuk andGummi, Kunsts. 1992. 45, №2, P. 130 132.

75. Swingler Kevin, "Applying Neural Networks. A practical Guide" (перевод ro.n.Macno6oeBa)/http://matlab.exponenta.ru/neuralnetwork/book4/index.php

76. White L. Воспроизводимость при исследовании резиновых смесей // Europ. Rubber J. 1992. 174, № 3. P.31-34.

77. White L. Приборы для оценки перерабатываемости: старые и новые // Europ. Rubber Journal. 1992. 174, № 4. Р.25-27.