автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.08, диссертация на тему:Самообучающаяся система экспресс-оценки трудоемкости изготовления деталей машин

Введение

1. Состояние вопроса. Постановка задачи

1.1. Анализ основных методов укрупнённой оценки трудоёмкости

1.2. Методики расчёта норм времени 21 1.2.1. Анализ существующих методик расчета норм времени с точки зрения автоматизации

1.3. Автоматизация расчёта трудоёмкости

1.4. Применение механизмов обучения и самообучения в автоматизированных системах

1.5. Анализ способов классификации деталей

1.5.1. Дифференциация трудоёмкости по видам работ

1.5.2. Параметризация видов работ

1.6. Методики экспертных оценок

1.6.1. Формирование полного списка параметров и/или свойств детали

1.6.2. Проведение экспертизы 43 1.6.3 Обработка результатов экспертизы и формирование подмножества доминирующих факторов

1.7. Цель и задачи исследования

2. Математическая модель экспресс-оценки трудоёмкости

2.1. Регрессионная модель экспресс-оценки трудоёмкости

2.2. Обучение и самообучение модели

2.2.1. Способы обеспечения функционирования модели при недостатке исходных данных

2.2.2. Получение регрессионной зависимости по методу планирования эксперимента

2.2.2.1. Факторный эксперимент

2.2.2.2. Практическое получение условных деталей по методу факторного эксперимента

2.2.3. Самообучение модели

2.3. Погрешности модели и методы их сокращения

2.4. Доверительный интервал, гамма-процентная трудоёмкость

2.5. Учёт влияния свойств обрабатываемого материала на трудоёмкость изготовления детали

2.6. Выводы

3. Автоматизация расчёта норм времени на этапе подготовки маршрутно-операционной технологии

3.1. Мифологическая модель автоматизированной системы укрупнённого нормирования

3.2. Формализация процесса выбора необходимой таблицы данных

3.3. Формализация представления табличных данных

3.4. Выводы

4. Практическая реализация результатов работы 97 4.1. Автоматизированная система укрупнённой экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин

4.1.1. Требования к самообучающейся системе экспресс-оценки трудоёмкости

4.1.2. База данных системы экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин

4.1.3. Организация данных деталей, необходимых для функционирования механизма самообучения

4.1.4. Функционирование механизма самообучения

4.1.4.1. Определение класса детали

4.1.4.2. Формирование списка требуемых видов работ

4.1.4.3. Выборка необходимых для расчёта параметров

4.1.4.4. Выборка данных по изготовленным деталям, необходимых для построения регрессионного уравнения.

4.2. Автоматизированная система расчёта норм времени на выполнение станочных операций

4.3. Выводы 119 5. Экспериментальная проверка модели экспресс-оценки трудоёмкости

5.1. Работа модели при неточных исходных данных

5.2. Влияние неучтенных факторов

5.3. Проверка работы модели на основе реальных деталей

5.3.1. Детали типа "Втулка без резьбовых поверхностей".

Токарные работы

5.3.2. Детали типа "Втулка без резьбовых поверхностей". Шлифовальные работы

5.3.3. Детали типа "Ось с резьбовыми поверхностями".

Токарные работы

5.3.4. Детали типа "Ось". Шлифовальные работы

5.3.5. Детали типа "Шестерня прямозубая". Токарные работы

5.3.6. Детали типа "Шестерня прямозубая". Фрезерные работы

5.4. Выводы 178 Заключение 179 Список использованных источников

В последнее десятилетие возросшая потребность создания высокоэффективных, конкурентоспособных изделий и прогрессивных технологий неразрывно связана с вхождением России в международную рыночную систему. В условиях рыночной экономики изделия выпускаются, как правило, небольшими партиями и в более широком ассортименте, что обусловливает сокращение производственного цикла их изготовления, а следовательно и необходимость ускорения подготовки производства. При этом также уменьшается время, которым располагает предприятие, для оценки целесообразности принятия к производству того или иного заказа на изготовление изделий. Возможность выбора из нескольких альтернативных производственных заказов и штрафные санкции, в случае их невыполнения в поставленные сроки, делают задачу оперативного оценивания трудоёмкости изготовления изделий всё более важной. В этом случае укрупнённая оценка трудоёмкости позволяет определить общий срок выполнения задания, ориентировочную себестоимость изделия, предполагаемый уровень использования ресурсов технологических систем, производительность труда и т.д.

В современной технологии машиностроения используется несколько методик укрупнённой оценки трудоёмкости на ранних стадиях подготовки производства. Например, методы многофакторного анализа, учёта масс, учёта сложности конструкции изделия, учёта значимости составных частей, элементокоэффициентов, регрессионного анализа, удельного нормирования [46, 89, 106, 107, 109, 110, 111, 115] и др. Результаты расчётов по этим методикам имеют различную точность, причем наиболее точные из этих методик имеют большую сложность, что негативно сказывается на их практическом использовании. Поэтому возникает задача выбора из них наиболее рационального для использования в конкретных этом одним из основных критериев, определяющих выбор метода укрупнённой оценки трудоёмкости, наряду с точностью получаемых результатов, является также и время, необходимое для выполнения всех расчётных работ. Здесь следует иметь ввиду, что время, выделяемое для укрупнённой оценки трудоёмкости изделия на современном производстве, составляет, как правило, от нескольких дней до нескольких часов. Определение за это время суммарной трудоёмкости изготовления изделия, включающего в себя несколько сотен, а то и тысяч деталей, является сложной задачей. Также следует учесть, что, кроме суммарной трудоёмкости изготовления изделия, для планирования технологической подготовки производства, требуется трудоёмкость, дифференцированная по различным видам работ (токарные работы, фрезерные и т.д.).

Широкое внедрение на предприятиях компьютерной техники позволяет решать многие производственные задачи на новом уровне. Современные ЭВМ с легкостью осуществляют хранение и манипулирование большими объёмами данных. Однако механическое переложение расчётов укрупнённых методик на вычислительную технику не решает проблемы первоначального накопления данных для настройки моделей на конкретные производственные условия и неизбежных корректировок их характеристик в связи с быстрой сменой выпускаемой номенклатуры изделий. Дело в том, что традиционные укрупнённые методики рассчитаны, в основном, на стабильные условия производства. При этом характеристики и зависимости, используемые в данных методиках, определяются только при их внедрении на конкретном предприятии и в дальнейшем не изменяются. В условиях быстрой сменяемости выпускаемой номенклатуры подобное ограничение довольно сильно сужает возможности своевременной и правильной оценки трудоёмкости изделия на ранних стадиях подготовки производства. трудоёмкости изделия на ранних стадиях подготовки производства. Поэтому задача создания самообучающейся системы экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин является актуальной. Решению данной задачи и посвящены выполненные диссертационные исследования.

В первой главе рассматриваются существующие укрупнённые методики расчёта трудоёмкости [89, 115, 106, 109, 110, 111], анализируются их преимущества и недостатки. На основе этого анализа формируются требования к математической модели экспресс-оценки трудоёмкости. Так как использование укрупнённых методов неразрывно связано с классификацией множества деталей, то в данной главе также рассматривается процесс оптимального классификационного деления деталей на группы с учётом специфики предприятия и возможности его автоматизации. Для реализации механизма самообучения в системе экспресс-оценки и повышения точности расчётов необходима автоматизация процедуры пооперационного нормирования. Поэтому рассмотрены основные методики расчёта норм времени на работы, выполняемые на металлорежущих станках [58-64] и произведен их анализ с точки зрения пригодности для автоматизации.

Во второй главе приводятся теоретические исследования экспресс-оценки трудоёмкости на ранних стадиях подготовки производства, разрабатывается математическая модель, решается вопрос обеспечения работоспособности модели на этапе накопления данных, описываются предложенные механизмы обучения и самообучения модели при использовании её в производственных условиях. Также в этой главе описываются погрешности модели и способы их сокращения и приводится оценка точности результатов укрупнённого расчёта трудоёмкости на основе вероятностных характеристик. Предложен способ создания первоначальной регрессионной зависимости для новой (либо слабо наполненной) классификационной группы деталей на основе компьютерного моделирования деталей с использованием факторного эксперимента.

Третья глава посвящена описанию автоматизированной системы расчётов норм времени на изготовление деталей на этапе маршрутно-операционной подготовки производства, основанной на использовании методик [58-64]. Описывается инфологическая модель предметной области норм времени, позволяющая выявить основные информационные объекты и информационно-логические зависимости и, на их основе, получить нормализованную структуру базы данных, способную хранить всю информацию, необходимую для автоматизированного нормирования. Описываются основные механизмы работы с разработанной базой данных: механизмы поиска (выхода на конечную таблицу данных) и методы организации хранения и обработки справочных табличных данных.

В четвертой главе приводится описание разработанной автоматизированной системы экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин. Приводятся её инфологическая модель и формализованное описание основных этапов её работы на основе использования аппарата реляционной алгебры.

В пятой главе приводится экспериментальная проверка способности модели экспресс-оценки трудоёмкости уточнять результаты расчёта при увеличении числа деталей, учитываемых в регрессионном уравнении. Проверка проводилась как при неточных исходных данных, так и при неполном учете в регрессионном уравнении значащих факторов, а также и на основе реальных деталей ОАО "Станкотехника" АК "Туламашзавод" (г. Тула).

В заключении обсуждаются итоги работы и формулируются общие выводы по диссертации.

Автор защищает следующие теоретические и прикладные результаты работы:

- математическую модель экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин, обеспечивающую получение в реальном времени регрессионных зависимостей между параметрами деталей и трудоёмкостью различных видов её обработки;

- методику формализации, хранения и обработки нормативно-справочных карт в реляционной базе данных;

- схему самообучения, позволяющую разработанной модели экспресс-оценки трудоёмкости не терять достоверность своих оценок в ходе эксплуатации.

Научная новизна заключается в разработке математической модели на базе мультипликативной регрессионной зависимости, позволяющей оперативно производить комплексную и дифференцированную по видам работ экспресс-оценку трудоёмкости изготовления деталей на основании данных их рабочих чертежей и включающей в себя алгоритмы обучения и самообучения, использующие данные о трудоемкости изготовления деталей, получаемые на этапе подготовки маршрутно-операционной технологии, а также в формализации хранения в базе знаний и обработки справочных нормативов времени, представленных в табличной форме, с целью обеспечения возможности их программной обработки при сохранении легитимности данных.

Автор выражает благодарность д.т.н., профессору Иноземцеву А.Н. за научные консультации при подготовке теоретической части, к.т.н., доценту Анцеву В.Ю. за методическую помощь при практической реализации результатов диссертационной работы и другим сотрудникам кафедры "Автоматизированные станочные системы" Тульского государственного университета за помощь, поддержку, полезные замечания и предложения, высказанные в ходе обсуждения диссертационной работы, а также сотрудникам ОАО "Станкотехника" АК "Туламашзавод" г. Тулы.

5.4 Выводы

1. Предложенный механизм самообучения обеспечивает уточнение характеристик модели экспресс-оценки трудоёмкости как при неточных исходных данных, так и при неполном учёте значащих факторов.

2. При работе модели с реальными деталями, достаточная точность (5-20%) оценки трудоёмкости достигается при размере выборки деталей в 6-8 штук.

3. При малом количестве реальных деталей, предварительное обучение модели позволяет повысить точность оценки трудоёмкости.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена актуальная научная задача развития укрупнённых методов оценки трудоёмкости изготовления деталей на основе разработанного механизма самообучения, что способствует своевременному учёту динамики производства, сокращению первоначального периода подготовки модели к работе и повышению точности расчётов при эксплуатации системы экспресс-оценки.

Основные научные и практические результаты заключаются в следующем:

1. Разработана математическая модель экспресс-оценки трудоёмкости, включающая в себя алгоритмы обучения и самообучения и позволяющая, на основе выборки деталей, получать степенные, учитывающие фактическую нелинейность, регрессионные зависимости трудоёмкости изготовления деталей от их параметров.

2. Разработан механизм самообучения позволяющий, на основе данных получаемых на этапе пооперационного нормирования деталей, производить уточнение параметров математической модели экспресс-оценки трудоёмкости.

3. С целью учета вероятностного характера производственного процесса предусмотрена возможность определения доверительных интервалов и гамма-процентной трудоёмкости изготовления как деталей, так и всего изделия в целом.

4. Экспериментально установлено, что при размере выборки деталей в 6-8 штук погрешность оценки трудоёмкости не превышает 5-20% и с увеличением числа деталей в среднем уменьшается.

5. Установлено, что при малом числе деталей (до 4-6), использованных при построении регрессионной зависимости, возможны значительные отклонения результатов расчёта от истинных значений и поэтому целесообразно производить предварительное обучение модели с использованием условных деталей, получаемых на основе применения факторного эксперимента.

6. Осуществлено формальное описание операций и процедур, выполняемых технологами при укрупнённом и пооперационном расчётах трудоёмкости, на основе аппарата реляционной алгебры.

7. Разработанная самообучающаяся система экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин позволяет прогнозировать трудоёмкость изготовления деталей, дифференцированно по видам работ. Используемая в ней схема классификатора деталей позволяет составлять уникальный список возможных работ для каждого класса деталей. Причем, каждому из этих видов работ ставится в соответствие свое подмножество параметров, влияющих на трудоёмкость.

8. Произведена формализация общемашиностроительных укрупнённых нормативов времени на работы, выполняемые на металлорежущих станках, с целью разработки автоматизированной системы пооперационного нормирования токарных, фрезерных, сверлильных и расточных работ. При этом применена оригинальная математическая модель организации, извлечения и обработки справочных карт данных укрупнённых нормативов. Разработана база данных реляционного типа, являющаяся по существу базой знаний по укрупнённому нормированию.

9. Разработанные автоматизированная самообучающаяся система укрупнённой экспресс-оценки трудоёмкости изготовления деталей машин и автоматизированная система расчёта норм времени на выполнение станочных операций приняты к внедрению на ряде промышленных предприятий Тульского региона.

1. Абрамов В.В., ЭлькинА.И., РыловВ.А. Автоматизированный отбор деталей // Машиностроение. - 1983. - №2. с.14-15.

2. Аверченков В.И. Автоматизация проектирования технологических процессов: Учеб. пособие.- Брянск: БИТМ, 1984.- 84 с.

3. Автоматизированные системы технологической подготовки производства в машиностроении. / Под. ред. Г. К. Горанского -М.: Машиностроение, 1976. 240 с.

4. Агрегатные станки средних и малых размеров / Ю.В. Тимофеев, В.Д. Хициан, М.С. Вассерман, В.В.Громов; Под. общ. ред. Ю.В. Тимофеева. М.: Машиностроение, 1985. - 248 с.

5. Акимов И.В. Интегрированная модель временных характеристик технологических процессов// XXIII Гагаринские чтения. Сборник тезисов докладов молодежной научной конференции. Часть 7.-М.:МАТИ, 1997. с.9

6. Акимов И.В., Крушин А.Н. Интеграция конструкторско-технологической подготовки производства на базе компьютерно-информационной технологии// Гагаринские чтения. Сборник тезисов докладов молодежной научной конференции. Часть 1.-М.:МАТИ, 1995. с.20

7. Акимов И.В., ПаськоН.И., Иноземцев А.Н. Информационно-логический аспект компьютерного нормирования операций// Приборы и приборные системы.- Тезисы докладов, 26-29 сентября 1994 г. Тула-с.45-46.

8. Аллик Р. А. САПР изделий и технологических процессов в машиностроении. Л.: Машиностроение, 1986. - 319 с.

9. Анурьев В.И. Справочник конструктора-машиностроителя: В 3-х т. Т.1. 7-е изд., перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1992. -720 е.: ил.

10. АнцевВ.Ю., Акимов И.В. Проблемы компьютерного нормирования технологических операций //Механика машиностроения: Тез. докл. международной НТК. Набережные челны, КамПИ, 1995. - С. 219-220.

11. Бенерджи Р. Теория решения задач. Подход к созданию искусственного интелекта. М.: Мир, 1972. - 280 с.

12. Бойко В.В., Савинков В.М. Проектирование баз данных информационных систем. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1989. - 351 е.: ил.

13. Бойцов B.B. Научные основы комплексной стандартизациитехнологической подготовки производства. М.: Машиностроение,1982.-319 с.

14. Блехерман М.Х. Организационно-технологическое группирова-ниедеталей в ГПС // Вестник машиностроения. 1986. №6. с.З 7-42.

15. Большее JI.H., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965. 474 с.

16. Брахман Т.Р. Многокритериальное^ и выбор альтернативы в технике. М.: Радио и связь, 1984. - 288 с.

17. Вентцель Е. С., Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. - 576 с.

18. Владимиров Е.В. Автоматизация с помощью ЭВМ расчёта режимов резания и норм времени при одноинструментальной обработке деталей на металлорежущих станках. -Минск: ИТК АН БССР, 1975.- 96 с.

19. Волович В. А. и др. Нормирование расхода режущего инструмента в машиностроении: Справочник / В. А. Волович, А. Ф. Керженцев, И. Г. Филатов. Мн.: Беларусь, 1989. - 176 с.

20. Володченко Г.Ф. Классификация деталей для роботизациимногономенклатурного производства // Технология и организацияпроизводства. Киев, 1985. - №3. с.15-17.

21. Вольский B.C., Гордон Х.И. Укрупнённое техническое нормирование станочных работ. М.: Машгиз, 1961. - 205 с.

22. ГлинниковМ. Комплекс CuneiForm Collection/ М.: Мир ПК, 1998.3. С. 58-59.

23. Гномшинский В.Г., Флиорент Г.И. Теоретические основы инженерного прогнозирования. М.: Наука, 1973. - 304 с.

24. Горанский Г.К., Владимиров Е.В., Ламбин JI.H. Автоматизация технического нормирования работ на металлорежущих станках в помощью ЭВМ. М.: Машиностроение, 1970. - 224 с.

25. Горанский Г. К., Горелик Д. М. и др. Элементы теории автоматизации машиностроительного проектирования с помощью вычислительной техники. Минск: Наука и техника, 1970. - 335 с.

26. Горелова В.П., Мельникова E.H. Основы прогнозирования систем// Учеб. пособ. для инж.-экон. спец. вузов, 1986. 287 е.: ил.

27. Григорович В. Г., Юдин С. В. Информационное обеспечение технологических процессов. М.: Машиностроение, 1992. - 144 е.: ил.

28. Гуткин JI.C. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. М.: Советское радио, 1975. - 368 с.

29. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных для использования с микроЭВМ. М.: Мир, 1991. - 252 е.: ил.

30. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М: Статистика, 1973. 392 с.

31. Дружинин Г.В. Анализ эрготехнических систем. М.: Энергоатомиздат, 1984. 160 е.: ил.

32. Дюбуа Д., ПрадА. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: Пер. с фр. М.: Радио и связь, 1990. - 288 с.

33. Иллюстрированный определитель деталей общемашино-строительного применения. М.: Изд-во стандартов, 1977. б/с.

34. Иконников А.Н., БаимовЛ.Н., Носов A.B. Нормирование труда в машиностроении. Учеб. Пособие. М.: Машиностроение, 1983. 160 с.

35. Иноземцев А.Н., Акимов И.В. Информационно-логический аспект компьютерного нормирования процессов обработки резанием// Автоматизированные станочные системы и роботизация производства. Тула: ТулГТУ, 1994. С. 56-61.

36. Интеллектуализация программных средств / Под. ред. О.Г. Дивакова. -Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1990. -216 с.

37. КацевП.Г. Статистические методы исследования режущего инструмента. Изд. 2-е, пер. и доп. М.: Машиностроение, 1974. - 239 с.

38. Кириллов В.В. Структуризованный язык запросов (SQL). СПб.: ИТМО, 1994. - 80 с.

39. Клюев А. С. Проектирование систем автоматизации технологическихпроцессов: Справочное пособие / А. С. Клюев, Б. В. Глазов,

40. A. X. Дубовский; Под ред. А. С. Клюева. М.: Энергия, 1980. - 512 е.:ил.

41. Ковешников В.А. Обоснование параметров и оптимизация состава технологического оборудования в автоматизированном многономенклатукном производстве. Диссертация на соиск. уч. степ. к.т.н. Тула, 1987. 368 с.

42. Кокс Д. Р., Смит В. Л. Теория восстановления. М.: Советское радио, 1967. -299с.

43. Колесов И.М. Основы технологии машиностроения: Учебник длямашиностроительных вузов. М.: Машиностроение, 1997. - 592с.: ил.

44. Корсаков B.C. Автоматизация производственных процессов. Учебник для вузов. М.: Высш. школа, 1978. 295 е.: ил.

45. Кохан Д., Якобе Г.Ю. Проектирование технологических процессов ипереработка информации: Пер. с нем. / Пер. канд. техн. наук

46. B. Ф. Колотенкова. М.: Машиностроение, 1981. - 312 е.: ил.

47. Кузнецов M. M. и др. Автоматизация производственных процессов. / Под ред. Г. А. Шаумяна. Учебник для втузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. -М.: Высш. школа, 1978. 431 е.: ил.

48. Мартынов А.К., Лившиц В.И. Автоматизация мелкосерийногомеханообрабатывающего производства на базе станков с ЧПУ.

49. Томск: Из-во Томск, ун-та, 1984. 229 с.

50. Маталин А. А. Технология машиностроения: Учебник для машиностроительных вузов по специальности "Технология машиностроения, металлорежущие станки и инструменты". Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. 496 е.: ил.

51. Мейер Д. Теория реляционных баз данных: Пер. с англ. М.: Мир, 1987. -608 с.

52. Меламед Г.И., ТурсуновБ.М. Гибкое автоматическое производство:

53. Станки с ЧПУ и роботы. Минск, Беларусь, 1986. - 159 с.

54. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974. - 256 с.

55. Митрофанов С.П. Групповая технология машиностроительногопроизводства. В 2-х т. Л.: Машиностроение, 1983. Т.1. - 407 е., Т.2. 376 с.

56. Михалев С.Б., Мирзоев С.М. Автоматизация технологическойподготовки производства. Минск: Выш. школа, 1982. - 238 с.

57. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. -М.:Мир, 1973. 270 с.

58. Нормативы времени на изготовление оснастки, режущего и измерительного инструмента, Тула: Горизонт, 1978. 352 е.: ил.

59. Обучающиеся алгоритмы в системах управления и обработки информации. / Под. ред. А. В. Медведева Наука: Новосибирск, 1978. -128 с.

60. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на металлорежущих станках. Единичное, мелкосерийное и среднесерийное производство. Часть I. Токарновинторезные и токарно-карусельные станки. М.: НИИ труда, 1988.-425 с.

61. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на металлорежущих станках. Единичное, мелкосерийное и среднесерийное производство. Часть И. Фрезерные станки. М.: Экономика, 1988. - 378 с.

62. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на металлорежущих станках. Единичное, мелкосерийное и среднесерийное производство. Часть III. Сверлильные станки. М.: Экономика, 1988. - 134 с.

63. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на металлорежущих станках. Единичное,мелкосерийное и среднесерийное производство. Часть V. Горизонтально-расточные станки. М.¡Экономика, 1988. - 240 с.

64. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на малогабаритных металлорежущих станках. Среднесерийное и мелкосерийное производство. М.: НИИ труда, 1986. - 328 с.

65. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на токарно-револьверных станках. Мелкосерийное и среднесерийное производство. М.: Экономика, 1989. - 152 с.

66. Общемашиностроительные укрупненные нормативы времени на работы, выполняемые на координатно-расточных станках. М.: Экономика, 1989. 128 с.

67. Павлов В. В. Основы автоматизации проектирования технологических процессов. М.: МАТИ, 1975. - 72 с.

68. Пасько Н.И., Иноземцев А.Н., Акимов И.В. Обоснование адаптивной методики укрупнённого нормирования трудоёмкости изделий станкостроения// Известия Тульского государственного университета. Серия "Машиностроение". Выпуск 2. Тула: ТулГУ, 1997.

69. Пасько Н. И. Надежность станков и автоматических линий. Тула: ТПИ, 1979.-106 с.

70. Пасько Н. И. Расчёт надежности и производительности отдельно работающего станка. //Автоматизированные станочные системы и роботизация производства. Тула: ТулГТУ, 1994. -С. 15-20.

71. Пиль Э.А. Нормирование операций механической обработки с помощью персонального компьютера// М: СТИН, 1995. №3. с. 23-24.

72. Плехнова М.И., Кутовая A.B., Булава Л.И. Классификатор деталей для их группирования // Машиностроитель. 1985. №12. с. 28-29.

73. Применение ЭВМ для расчёта норм труда. Расчёт режимов резания инорм времени при работе металлорежущих станках: Методические рекомендации.- М.: НИИтруда, 1979. Вып. 2. -102 с.

74. Проектирование технологии: Учебник для машиностроительных специальностей вузов/ Баранчукова И.М. и др.; Под общ. ред. Соломенцева Ю.М.-М. ¡Машиностроение, 1990.-416 с.

75. Прялин М.А. Классификация деталей по технологическому принципупри группировании в механообрабатывающем производстве // Технология производства, научная организация труда и управления. -1980. №7. с. 10-11.

76. Пуш В.Э., Пигерт Р., Сосонкин В.А. Автоматические станочные системы. -М.:Машиностроение, 1982. -319 с.

77. Руководство для инженеров по решению задач теории вероятностей/ Б.Г. Володин, М.П. Ганин, И.Я. Динер и др. Под общ. ред. A.A. Свешникова. JL: Судпромгиз, 1962. - 423 с.

78. Саратов A.A. Руководство по эксплуатации системы автоматизациитехнологии подготовки производства "САПФОРД". М.: ЦНИИСУ, 1995. 140 с.

79. САПР в технологии машиностроения / Митрофанов В.Г., Калачев О.Н.,

80. Схиртладзе А.Г. и др. //Учебное пособие. Ярославль: Ярославский гос. техн. ун-т., 1995. - 298 с.

81. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления / Дж. Саридис; Пер. с англ. Т.Г. Абрамянц и др.; Под. ред. Я.З. Цыпкина. М.: Наука, 1980. - 400 е.: ил.

82. Сергиенко И.В., Математические модели и методы решения задач дискретной оптимизации. 2-е изд. доп. и перераб. -КиевгНаук. думка, 1988. -472 с.

83. Сигорский В.П. Математический аппарат инженера. 2-е изд., стереотип. Киев: Техшка, 1977. - 768 с.

84. Слэйгл Д. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1973. - 319 с.

85. Смирнов С.В. Механизация расчётов норм времени в машиностроении. М.: Машиностроение, 1976. 88 с.

86. Справочник нормировщика / A.B. Ахумов, Б.М. Генкин, Н.Ю. Иванов и др.; Под общ. ред. A.B. Ахумова. JL: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1987. - 458 е.: ил.

87. Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977. -384 с.

88. Ступаченко А. А. САПР технологических операций. Л.: Машиностроение, 1988. 234 с.

89. Теория прогнозирования и принятия решений: Учебное пособие/ Под. ред. С.А. Саркисяна. М.: Высшая школа, 1977. - 351 с.

90. Технологическая подготовка гибких производственных систем/ С.П.Митрофанов, Д.Д.Куликов, О.Н. Миляев, Б.С. Падун; Под. общ. ред. С.П. Митрофанова. Д.: Машиностроение. Ленинград, отд-ние, 1987.-352 с.

91. Технологический классификатор деталей машиностроения и приборостроения. М.: Изд-во стандартов, 1987. - 255 с.

92. Технологичность конструкции изделия: Справочник/ Ю. Д. Амиров, Т. К. Алферова, П. Н. Волков и др.; Под общ. ред. Ю. Д. Амирова,- 2-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1990. - 768 е.: ил. - (Б-ка конструктора).

93. Тимофеев Ю.В., Карпусь В.Е., Шелковой А.Н. Оптимизация параметров технологических систем массового автоматизированного производства// Резание и инструмент. Харьков, 1982. -Вып.27. с.43-47.

94. Трушин H.H. Методологическое обеспечение функционирования производственной системы по параметру оптимизации номенклатурыобрабатываемых деталей. Диссертация на соиск. уч. ст. к.т.н. Тула, 1988.- 156 с.

95. Хартман К., Лецкий Э., Шефер В. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. М.: Мир, 1977. 547 с.

96. Цаленко М. Ш. Моделирование семантики в базах данных. -М.: Наука. Гл. ред.физ-мат., 1989. 288 с.

97. Цветков В. Д. Система автоматизации проектирования технологических процессов. М.: Машиностроение, 1972. - 240 с.

98. Цветков В.Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов. Минск: Наука и техника, 1979. - 264 с.

99. Цикритизис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 с.

100. Цыпкин Я. 3. Адатация и обучение в автоматических системах. -М.: Наука, 1968. 400 с.

101. Цыпкин Я. 3. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970. -252 с.

102. Челищев Б. Е., Боброва И. В. Автоматизированные системы технологической подготовки производства. М.: Энергия, 1975. - 136 с.

103. Челищев Б. Е., Боброва И. В., Гонсалес-Сабатер А. Автоматизация проектирования технологии в машиностроении.

104. М.: Машиностроение, 1987. 264 с.

105. Червяков Л.М. Управление процессом обеспечения точности изделий машиностроения на основе когнитивных моделей принятия технологических решений/ Специальность: 05.02.08 Технология машиностроения. Автореферат, 1999. Москва.

106. Формирование базы данных систем автоматизации нормирования трудовых процессов в машиностроении. /Под. ред. Е.В. Владимирова. Минск: Изд-во НТК АН БССР, 1983. -109 с.

107. Шадский Г.В., Ковешников В.А., АнцевВ.Ю., Трушин H.H., Морозова Л.Н. Формализация станков и обрабатываемых на них деталей при автоматизированном проектировании станочных комплексов// Деп. во ВНИИТЭМР, 1986, №89-86 мш, 24с.

108. Шадский Г.В., Ковешников В.А., Анцев В.Ю., Трушин H.H. Влияние конструктивно-технологических особенностей станка на величину станкоемкости технологической операции// Деп. Во ВНИИТЭМР, 1986, №87-86 мш, 20с.

109. TT Тайн С. А. Разработка типовых норм времени и расчет численности вспомогательных рабочих на заводе. М.: Машиностроение, 1979. -128 е.: ил.

110. Шарин Ю. С., Журавлева С. В. Укрупненные методы определения трудоемкости //Машиностроитель. 1992. - №9. - С. 9-10

111. Шарин Ю.С. Технологическое обеспечение станков с ЧПУ. М.: Машиностроение, 1986. 176 с.

112. Ширялкин А.Ф., Епифанов В.В., Ефремов В.В. Методика расчёта укрупненной трудоёмкости обработки заготовки на основе элементно-технологического классификатора деталей машин// Вестник машиностроения, 1996. №9. С.39-41

113. Ширялкин А. Ф., Епифанов В. В., Ефимов В. В. Классификация и кодирование деталей в интегрированной автоматизированной системе подготовки группового производства // Стандарты и качество. 1994. -№11.-С. 56-58

114. Ширялкин А.Ф., Ефимов В.В., Епифанов В.В. О технологическом подходе к построению структур классификации деталей машин// Стандарты и качество, 1994. №8. С.40-42

115. ШорА.Я., Кузьмин Ф.И. Таблицы для анализа и контроля надежности. М.: Советское радио, 1968. 228 с.

116. Шумаков В.П. Delphi 3 и разработка приложений баз данных. -М.: НОЛИДЖ, 1998. 704 е.: ил.

117. Энгельке У.Д. Как интегрировать САПР и АСТПП: Управление и технология / Пер. с англ. В.В. Мартынюка, Д.Е. Веденеева; Под ред. Д.А. Корягина. М.: Машиностроение, 1990. - 320 е.: ил.

118. Якимович Б. A.â Коршунов А. И. Определение прогнозной трудоемкости изготовления корпусных деталей в условиях автоматизированного производства // Вестник машиностроения. -1996.-№8.-С. 41-45.

119. Anil К., JianchangM., Mohiuddin K.M. Введение в искусственные нейронные сети М.: Открытые системы, 1997. - №4. - С. 16-24.

120. Kneppelt L.R. Planning: The Challenge in a CIM Environment // Automation, Jan. 1991, p. 34-351. Структура кодификатора

121. В настоящее время имеется 4 практически однотипных типа кодификатора, зависящих от типа работы (токарные, фрезерные, сверлильные, расточные).1. Токарные работы1. XX XX X X X X X X

122. Код жесткости детали Код мощности станка — Код режущего инструмента — Код обрабатываемого материала Код шероховатости — Код точности — Код перехода — Код станка1. Фрезерные работы1. XX XX X X X X X X1. Кг

123. Код жесткости детали Код мощности станка Код режущего инструмента — Код обрабатываемого материала — Код шероховатости Код точности — Код перехода — Код станка1. Сверлильные работы1. XX XX X X X X X X11. Кг

124. ХХ6Х зенкование ,цекование1. ХХ7Х нарезание резьб

125. ХХ31 сверление сквозных отверстий

126. ХХ32 сверление конических отверстий

127. ХХЗЗ сверление глухих отв.

128. ХХ34 наложение фасок сверлом1. ХХ35 центрование

129. ХХ92 нарезание резб метчиком (правая)13.3.Обработка на шлифовальных станках (ЗХХХХ)31ХХ круглое шлифование наружное32ХХ круглое шлифование внутреннее

130. ЗЗХХ обдирочное шлифование34ХХ бесцентровое шлифование35ХХ шлифование на станках с круглым столом36ХХ затачивание37ХХ плоское шлифлвание38ХХ обработка на притирочных и полировальных станках39ХХ разная обработка абразивным инструментом

131. ЗХ1Х шлифование торцем круга

132. ЗХ2Х шлифование перифирией круга

133. ЗХЗХ шлифование чашечным кругом1. ЗХ4Х шлифование уступов

134. ЗХ5Х шлифование "ласточкина хвоста"1. ЗХбХ шлифование призм

135. Коды точности. Точность обработки кодируется в сответствии со следующей таблицей1. Код Квалитет точности1 15.162 12.143 10.114 8. . .95 7