автореферат диссертации по приборостроению, метрологии и информационно-измерительным приборам и системам, 05.11.16, диссертация на тему:Система аттестации сварочных материалов с обучаемой нейросетевой структурой

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ ОСОБЕННОСТЕЙ РУЧНОЙ ДУГОВОЙ СВАРКИ И МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА СВАРОЧНЫХ

ЭЛЕКТРОДОВ.

1Л. Общая характеристика процесса ручной дуговой сварки.

1.2. Испытания сварочных электродов для ручной дуговой сварки. Технологические свойства сварочных электродов и методы их оценки.

1.3. Использование нейросетевых технологий при обработке информации.

1.4. Цель и задачи работы.

2. АНАЛИЗ МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ К КОЛИЧЕСТВЕННОМУ ОПИСАНИЮ ФИЗИЧЕСКИХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В СВАРОЧНОМ КОНТУРЕ.

2.1. Оценка информационного содержания параметров процесса сварки.

2.2. Технологическое обоснование выбора количественных характеристик свойств сварочных электродов.

2.3. Методика классификации электродов по качественным категориям.

2.4. Конкурсный выбор наилучшей партии сварочных электродов при нечетко сформулированных требованиях.

Выводы.

3. ИНФОРМАЦИОННО-РЕГИСТРИРУЮЩАЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПАРАМЕТРОВ СВАРОЧНОГО КОНТУРА.

3.1. Анализ информативности сигналов сварочного процесса.

3.2. Разработка аппаратных средств экспериментальной системы.

3.3. Экспериментальные исследования технологических свойств сварочных электродов.

3.4. Экспериментальные оценки показателей качества при выборе оптимальной партии.

Выводы.

4. Автоматизированная система аттестации сварочных материалов.

4.1. Разработка аппаратных средств системы аттестации сварочных материалов.

4.2. Программное обеспечение автоматизированной системы аттестации сварочных материалов.

4.3. Особенности использования программно-аппаратной компьютеризованной системы в сварочном производстве.

Выводы.

Несмотря на большие масштабы использования в промышленности различных видов механизированной сварки, значительные объемы сварочных работ на предприятиях изготавливающих сложное и ответственное оборудование выполняется с помощью ручной дуговой сварки. Показатели качества сварных соединений, выполняемых ручной дуговой сваркой, во многом зависят от качества сварочных электродов. Электроды в процессе их изготовления проходят пооперационный статистический контроль параметров, формирующих их свойства: в частности, проверку химического состава наплавленного металла, механических свойств сварного шва. И, тем не менее, поступающие предприятиям сварочные электроды не всегда обладают требуемыми технологическими характеристиками. Исследованиями Блинова А.Н. и Лялина К.В. установлено, что причиной появления 20-25% дефектов в сварных соединениях является низкое качество сварочных материалов.

Поэтому, независимо от наличия сертификата, подтверждающего качество поставляемых электродов, перед производством сварочных работ на ответственных конструкциях электроды должны пройти пробную проверку технологических характеристик. Особенностью этих характеристик сварочных электродов является то обстоятельство, что они проявляются только в процессе сварки, и включают в себя: стабильность горения дуги, производительность процесса расплавления электрода, возможность выполнения сварки в различных пространственных положениях и т.д.

Существующие в настоящее время методики проверки технологических свойств не отвечают требованиям современного производства в силу своей трудоемкости и недостаточной объективности. Это приводит к тому, что при выполнении ответственных сварочных работ иногда используются электроды, применение которых приводит к увеличению вероятности появления дефектов в сварном шве. В связи с этим рядом исследователей, в частности, Бубликовой И.А., Походней И.К., Калчиком А., Зарубой И.И., были разработаны информационные системы, предназначенные для аттестации технологических характеристик сварочных электродов, на основе обработки сигналов параметров процесса сварки. Однако, сложность обработки этих сигналов из-за сильного влияния помех, сопровождающих процесс сварки, и трудность принятия объективных количественных решений не позволило данным системам выйти за рамки опытных образцов и получить широкое распространение в сварочном производстве.

С учетом вышеизложенного, особую актуальность приобретает разработка автоматизированной системы, лишенной недостатков существующих систем, повышающей эффективность входного контроля качества и обеспечивающей обоснованный выбор электродов для ручной дуговой сварки. Это позволит снизить вероятность появления дефектов в сварных соединениях ответственных конструкций.

Чтобы достичь этой цели нам необходимо, во-первых, исследовать параметры, дающие наиболее достоверную количественную оценку технологических характеристик сварочных электродов; во-вторых, сформулировать требования к характеристикам измерительного тракта информационно-измерительной системы (ИРИС); в-третьих, разработать алгоритмы получения значений параметров, несущих количественную информацию о технологических свойствах электродов, на основании обработки сигналов сварочного тока и напряжения на дуге; в-четвертых, разработать методику определения качества технологических свойств электродов и самих электродов, через значения полученных параметров; в-пятых, разработать стратегию выбора партии электродов, наиболее подходящей по своим технологическим характеристикам для выполнения определенного рода сварочных работ; в-шестых, разработать структуру и довести до уровня аппаратной и программной реализации автоматизированную систему оперативной аттестации сварочных электродов.

Экспериментальные исследования проводились с применением цифровой информационно-измерительной системы. Обработка результатов измерения выполнялась с помощью методов вероятностного анализа, теории нейросетей и теории нечетких множеств. Частотные характеристики измерительного тракта ИРИС определялись с помощью энтропийных методов теории информации.

Особую благодарность хотелось бы выразить Чернову А.В., Бубликовой И.А., Карташевой И.Ю. результаты научных работ, которых были положены в основу данной диссертации и существенно дополнены. А также Сысоеву Ю.С., Кривину В.В., оказавших большую помощь в обсуждении результатов работы.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. На основе исследования сигналов о параметрах процесса сварки установлено:

- процесс ручной дуговой сварки может находиться в трех состояниях (холостой ход, горение дуги, короткое замыкание дугового промежутка) имеющих различную вероятность, поэтому для количественной оценки информационного содержания необходимо использовать энтропию, рассчитанную по формуле Шеннона;

- технологические характеристики сварочных электродов в основном определяются процессами плавления и переноса электродного металла, информационный след которых составляет в сигналах сварочного тока 1св и напряжения на дуге U д около 50% от общего объема информации;

- основной объем информации в сигналах 1св и Uд содержится в частотном диапазоне от 0 до 100Гц.

2. В автоматизированной системе аттестации сварочных материалов функция принятия решения может быть реализована на основе исполь7 зования обучаемой трехслойной нейросети без обратных связей с пятью нейронами во входном и выходном слоях, семью нейронами в скрытом слое и сигмоидной функцией активации.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Оценка информационной способности сигналов сварочного тока и напряжения на дуге.

2. Нейросетевая модель-классификатор качества технологических свойств электродов.

3. Методика конкурсного выбора лучшей партии электродов из множества партий, попавших в одну категорию качества.

4. Результаты исследований информационной способности электрических параметров сварочного контура.

Выводы.

1. На основе проведенных исследований и анализе особенностей сварочного производства построена функциональная схема автоматизированной системы аттестации сварочных материалов, состоящая из двух блоков: аппаратного (ИРИС) и программного. Сформулированные требования к обеспечению информативности используемых сигналов выполняются выбором современных аппаратных средств и мерами обеспечения помехозащищенности.

2. Оценка погрешности измерений разработанной ИРИС £ИРИС показали, что основной вклад в нее вносит погрешность квантования сигнала при преобразовании сигнала из цифровой формы в аналоговую £ца — 0,5 % . Общая относительная погрешность измерений составляет £ИРИС — 0,65 %, что обеспечивает достаточную точность.

3. Программа "НейроПАЭ 1.1" позволяет осуществлять аттестацию технологических характеристик сварочных электродов и выбирать оптимальную партию электродов из ряда партий для выполнения определенного рода сварочных работ. В основу данной программы положены методы выбора и аттестации сварочных электродов и алгоритмы вычисления параметров, характеризующих качество технологических характеристик электродов. Интерфейс данной программы обеспечивает пользователю оперативность получения объективной информации о качестве исследуемой партии электродов.

4. Опытно-промышленное опробование разработанной автоматизированной системы аттестации сварочных материалов показало, что она может найти широкое применение в промышленности. На предприятии-изготовителе данная система может быть использована в техпроцессе изготовления электродов на стадии сертификации. На предприятии-потребителе автоматизированная система аттестации может быть использована при входном контроле сварочных электродов и на стадии выбора сварочных материалов технологической подготовки производства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ существующих методов аттестации технологических характеристик сварочных электродов, а также эксперименты, направленные на получение необходимого объема информации о связи сварочных процессов и технологических характеристик электродов с электрическими параметрами сварочного контура, исследования свойств этих параметров, позволили сделать следующие выводы:

1. При производстве и использовании сварочных материалов в настоящее время отсутствует возможность объективной аттестации технологических характеристик сварочных электродов. Экспертная оценка не дает количественных показателей, характеризующих поведение сварочных электродов при выполнении сварки: стабильность горения дуги, защита зоны сварки от вредных примесей, возможность сварки в различных пространственных положениях и т.д. Применение автоматизированных систем позволяет повысить объективность аттестации сварочных материалов и улучшить качество сварных соединений ответственных конструкций.

2. Для разработки информационного обеспечения автоматизированной системы аттестации сварочных материалов были проведены исследования сигналов 1св и Uд, которые показали, что помимо энергетических значений процесса сварки, сигналы Iсв и Uд содержат в себе информацию о физических процессах протекающих в сварочном контуре. Сравнительными экспериментами было выявлено, что в сигналах 1св и Uд содержится около 50% информации о процессах, определяющих технологические характеристики сварочных электродов.

3. В результате исследования спектральных характеристик сигналов 1св и Uд энтропийными методами была установлена ширина спектра, содержащая информацию о физических процессах проходящих в сварочном контуре, что позволило сформулировать требования к измерительному тракту информационной системы.

4. Для аттестации технологических свойств электродов необходимо использовать значительное количество информации, имеющей различную физическую природу (измерительная и семантическая информация). Использование нейросетевых технологий позволило создать систему принятия решений, позволяющую получить 93% сходимость результатов показаний системы с мнением высококвалифицированных экспертов.

5. Разработанная методика выбора партии электродов, наиболее подходящей по своим технологическим характеристикам для выполнения конкретного рода сварочных работ, улучшает возможности сварщика в управлении процессом сварки, что способствует повышению качества выполняемых сварных соединений.

6. Формирование образа сварочных электродов из набора выбранных параметров ар, (lK 3), fK n , ст[Т] и (тк 3) позволяет производить их классификацию по категориям качества с помощью интеллектуальных информационных систем на основе искусственных нейросетей.

7. Выполненные оценки относительной погрешности регистрации сигналов ИРИС, определяемой погрешностями работы согласующих усилителей и процессом преобразования сигналов из цифровой формы в аналоговую, дали результат БИРИС = 0,65 %, что говорит о достаточной точности регистрации измеряемых сигналов, без существенных потерь информации.

8. Проведенные испытания разработанной АСАСМ в промышленных условиях показали высокую сходимость лабораторных исследований электродов с результатами показаний аттестующей системы. Это дает основания рекомендовать разработанную систему для внедрения в промышленности.

1. Петров Г.Л. Сварочные материалы. Учебное пособие для ВУЗов. JL: Машиностроение, 1972. 280 с.

2. Никифоров Г.Д., Бобров Г.В., Никитин В.М. Технология и оборудование сварки плавлением. Учебник для вузов. М.: Машиностроение, 1986. 320 е.,ил.

3. Походня И.К. Газы в сварных швах. М.: Машиностроение. 1972, 256 с.

4. Ворновицкий И.Н. Электроды для сварки оборудования тепловых электростанций. М.: Энергоатомиздат, 1983. 96 е., ил.

5. Блинов А.Н., Лялин К.В. Организация и производство сварочно-монтажных работ . М.: Стройиздат, 1982. 307 е., ил.

6. Ерохин А.А. Основы сварки плавлением. Физико-химические закономерности. М.: Машиностроение, 1973. 448 с.

7. Ворновицкий И.Н., Благовещенская В.В., Виноградов О.Д. Способы предупреждения образования пор при сварке электродами с фтористо-кальциевым покрытием. Л.: Б.И., 1972. 18 с.

8. Лесков Г.И. Электрическая сварочная дуга. М.: Машиностроение,1970.- 335 с.

9. Мазель А.Т. Технологические свойства электросварочной дуги. М.: Машиностроение, 1969. 178 с.

10. Хренов К.К. Электрическая сварочная дуга. М.: Машиностроение,1949.-204 с.

11. Чернов А.В., Полетаев Ю.В., Кавришвили З.О., Бурдаков С.М. Повышение устойчивости горения дуги при сварке покрытыми электродами. // Сварочное производство, 2000, №2. С. 7-9.

12. Chernov А.V., Poletaev YU.V., Kavrishvili Z.O. and Burdakov S.M. Increasing the stability of arcing in welding with coated electrodes. // Welding International, 2000, 14 (8). P. 640-641.

13. Сидлин Э.А., Гарлинский В.Д. Современные типы покрытых электродов и их применение для дуговой сварки сталей. М.: Машиностроение, 1984. 64 с.

14. Бродский А.Я., Евстратов Г.И., Фридман A.M. Сварка арматуры железобетонных конструкций на строительной площадке. Под ред. А.Я. Бродского. М.: Стройиздат, 1978. 271 е., ил.

15. Походня И.К., Заруба И.И., Пономарев В.Е., Илюшенко Н.В., Гве-нетадзе Т.А. Критерии оценки стабильности процесса дуговой сварки на постоянном токе. // Автоматическая сварка. 1989. №8. С. 1-4.

16. Язовских В.М., Кривоносова Е.А., Шумяков В.И. Экспресс-методы оценки качества сварочных электродов. // Сварочное производство. 1998. №5. С.26-30.

17. Новые разработки фирмы "Манса Судаж С А" (Швейцария). // Энергомашиностроение, 1988. №7. - с.45.

18. Lukas W. Computers in arc welding the next industrial revolution. Part 3: Instrumentation and progressanalysis //Metal Construction, 1985. - №7. - P.431-436.

19. Бутаков Г.А., Долиненко В.В., Тер-Арутюнянц, Шеметило К.А., Ржанов Б.П., Зиновьев А.А., Никифоров А.Ю. Предварительная обработка сигналов сварочного тока и напряжения для ввода в ЭВМ. // Автоматическая сварка. 1991. №8. С.41-46.

20. Surgean I., Lelutiu I., Benea F., Sofonea V. Aprecierea comportaru la sudare a electrozilor inveliti cu ajutorul unui sistem electronicmodular. Lucrarile istitutuluide sudara si incercari de materiall. // Sudara si incercmater,1984. №4. - P.43-45.

21. Автоматизированная система контроля технологических свойств сварочных материалов: Отчет НИР./ Новочерк. политехи, ин-т: Рук. Чернов А.В. ГР 01870033686. - Инв.№02890021817. - Новочеркасск. 1989. - 48 с.

22. Чернов А.В., Баклыкова И.А., Сысоев Ю.С. Методика поликритериальной оценки сварочно-технологических свойств электродов.// Современные проблемы сварочной науки и техники: Тез. докл. междунар. научн.-техн. конф. Ростов-н/Д. 1993. - С.57.

23. Принципы построения микропроцессорных информационно-регистрирующих систем для исследования процессов сварки. / Чернов А.В., Кривин В.В., Лесков А.В., Юхин Н.А. // Труды ВНИИМСС. М., 1985, №2. - С.46-51.

24. Кавришвили З.О., Кривин В.В. Разработка акустического преобразователя для исследования процесса дуговой сварки. // Новые материалы, приборы и технологии: Сб. науч. тр. / Волгодон. ин-т Новочерк. гос. техн. ун-та. Новочеркасск: Набла, 1998. - С. 71-73.

25. Lutz D., Rippl P. Development of a system for process data acquisitionand process analysis during arc welding. // Schwei en und schneiden, 1982. №4. - P.E80-E81.

26. Кушлейко P. Метод оценки стабильности сварочного процесса. // Информ. Материалы СЭВ, 1977. вып.2. - с.183-185.

27. Лакатош Л., Калчик А. Метод объективной оценки сварочных свойств электродов с основным покрытием и технологии их механизированного производства. Братислава: Б.И., 1984. с.93-114.

28. Походня И.К., Гопернюк В.Н., Миличенко С.С. и др. Метод и аппаратура для исследования оперативных свойств сварочных материалов. В кн.: Всесоюзн. Конф. По сварочным материалам: Тез. докл. - Киев: ИЭС им. Е.О. Патона, 1979. - с.86-87.

29. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука. 1996. 276 с.

30. Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сиб. журн. вычисл. математики / РАН. Сиб. отделение. Новосибирск. 1998. - Т.1. -№1. - С. 11-24.

31. Суровцев И.С., Клюкин В.П., Пивоварова Р.П. Нейронные сети. Воронеж: ВГУ. 1994. 224 с.

32. Гладков Э.А., Малолетков А.В., Перковский Р.А. Прогнозирование качества стыковых соединений при дуговой сварке неплавя-щимся электродом с помощью нейросетевых моделей. // Сварочное производство. 1997. №8. С.3-7.

33. Гладков Э.А. Задачи прогнозирования качества и управления формированием шва в процессе сварки с использованием нейросетевых моделей. // Сварочное производство. 1996. №10. С.36-41.

34. Гладков Э.А., Малолетков А.В., Перковский Р.А., Гаврилов А.И. Оценка качества сварных соединений при аргонодуговой сварке с помощью нейросетевых моделей с регрессионным входом. // Сварочное производство. 2000. №2. С.9-15.

35. Генис И.А. Автоматизированная система научных исследований процесса сварки дугой, движущейся в магнитном поле, на базе персональной ЭВМ. // Автоматическая сварка. 1990. №7. С.69-71.

36. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетики. М.: Иностранная лит. 1963. 829 с.

37. Чернов А.В. Обработка информации в системах контроля и управления сварочным производством: Монография / Новочерк. гос.техн.ун-т. Новочеркасск: НГТУ. 1995. 180 с.

38. Цветков Э.И. Основы теории статистических измерений. Л.: Энергоатомиздат. 1986. 256 с.

39. Алиев Т.А. Экспериментальный анализ. М.: Машиностроение.1991.-272 с.

40. Чернов А.В., Куренкова Т.Е. Энтропийные методы теории информации: Учебное пособие / Волгодонский ин-т ЮРГТУ. Новочеркасск: ЮРГТУ. 2002. - 70 с.

41. Осипенко В.П., Славинский В.Д. Сварка в углекислом газе пульсирующей дугой с автоматическим изменением наклона внешней характеристики источника питания. // Сварочное производство. 1983. №5. С.10-11.

42. Петров Г.Л., Тумарев А.С. Теория сварочных процессов (с основами физической химии): Учебник для вузов. Изд. 2-е, перераб. М.: Высш. школа. 1977. 392 е., ил.

43. Технология электрической сварки плавлением. // под. Ред. Патона Б.Е. М.: Машгиз. 1962. - 663 с.

44. Sasch A. Newe Grundsatze zur Beurteiling der dinanischen Eigenshenvon Gleishstrom quellen fur das lishtbogen - landschwei en. //Schwei enund Schneiden. 1982. - 34. - №11. - P.525-529.

45. Якобашвили С.Б. Поверхностные свойства сварочных флюсов и шлаков. Киев: Техшка. 1970. 208с.

46. Правила контроля сварных соединений и наплавки узлов и конструкций атомных электростанций, опытных и исследовательских ядерных реакторов и установок, //ответственные за выпуск И.Е. Дмитриенко, В.П. Ачкасов. М.: Металлургия. 1975. 72 с.

47. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: изд. СССР-США СП "ParaGraph". 1990. 160 с. (English Translation: AMSE Transaction, Scientific Siberian, A, 1993, Vol. 6. Neurocomputing, pp. 1-134).

48. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн.1.: Учеб. пособие для вузов./ Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2000. - 416 е.: ил. (Нейрокомпьютеры и их применение).

49. Hertz J., Krogh A., Palmer R.G. Introduction to the Theory of Neural Computation. Addison-Wesley, Reading, Mass., 1991.

50. ЕжовА.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. // "Учебники экономико-аналитического института МИФИ" под ред. проф. В.В. Харитонова. М.: МИФИ. 1998.-224 с.

51. Кочкин В.И., Сидлин З.А. Стратегия и тактика развития малого электродного предприятия. //Сварочное производство. 1999. №12. С.36-38.

52. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. /Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 312 с. - (Проблемы искусственного интеллекта).

53. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к понятию приближенных решений. М.:Мир, 1976. 169 с.

54. Карташева И.Ю. Поликритериальное ранжирование альтернатив и планирование координатных измерений. //Измерительная техника. 2000. №10. С.22-27.

55. Акимов Ю.С., Цветков В.А. Паразитные связи и устойчивость аналоговых интегральных микросхем. М.: Радио и связь. 1984. -112 с., ил. (Массовая б-ка инженера "Электроника", Вып.44).

56. Балакай В.Г., Крюк И.П., Лукьянов Л.М. Интегральные схемы аналого-цифровых и цифро-аналоговых преобразователей. М.: Энергия. 1978. 256 е., ил.

57. Нефедов В.И. Основы радиоэлектроники: Учеб. для вузов. М.: Высш. шк.2000. - 399 е.: ил.

58. Гольденберг JI.M. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник. / Гольденберг Л.М., Матюшкин Б.Д., Поляк М.Н. М.: Радио и связь. 1985. - 312 с.

59. Бендат Д., Пирсо А. Измерение и анализ случайных процессов. М.: Мир. 1971.-408 с.

60. Баскаров С.И. Радиотехнические цепи и сигналы. //Учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк. 2000. - 462 е., ил.

61. Очков В.Ф. Mathcad 7 Pro для студентов и инженеров. М.: КомпьютерПресс. 1998. 384с., ил.

62. Сварка и свариваемые материалы: В 3-х т. Т.2. Технология и оборудование. Справ. Изд. // Под ред. Ямпольского В.М. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана. 1998. - 574 с.

63. Ворновицкий И.Н., Горбатов С.А., Глушков Ю.А., Ктиторов Р.Б. Совершенствование технологии производства электродов УОНИ-13/55. //Сварочное производство. 2001. №1. С. 42-44.

64. Фоминых В.П., Яковлев А.П. Ручная дуговая сварка. //Учебник для сред. ПТУ. 7-е изд., испр. и доп. - М.: Высш. шк. 1986. -288с., ил.

65. Kalcik A. Objective evaluation of metal transfer by the arc.// Zva-racke spravy VUZ. Bratislava. 1984. №3 - P. 59-65.

66. Фарзане Н.Г., Илясов Л.В., Азим-Заде А.Ю. Технологические измерения и приборы: Учеб. для студ. вузов по спец. "Автоматизация технологических процессов и производства". М.: Высш. шк. 1989.-456 е.: ил.

67. Акулов А.И., Бубликова И.А., Чернов А.В., Сысоев Ю.С. Информационно-регистрирующая система для оценки технологических свойств электродов для ручной дуговой сварки. // Сварочное производство. 1992. №12. С.31-32.

68. Булычев А.Л., Галкин В.И., Прохоренко В.А. Аналоговые интегральные схемы: Справочник. 2-е изд., перераб. и доп. - Мн.:147

69. Беларусь. 1993. 382 е.: черт.

70. Кофлин Р., Дрискол Ф. Операционные усилители и линейные интегральные схемы. /Перевод с английского Бронина Б.Н., под редакцией канд. техн. наук Гальперина М.В. М.: Мир. 1979.

71. Сварка в машиностроении: Справочник в 4-х т. Т.1.// Под. ред. Ольшанского Н.А. М.: Машиностроение. 1978. - 504 е., ил.

72. Акулов А.П., Бельчук Г.А., Демянцевич В.П. Технология и оборудование сварки плавлением. //Учебник для студентов вузов. М.: Машиностроение. 1977. 432 е., ил.

73. Тули М. Справочное пособие по цифровой электронике./Пер. с англ. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 176 с.

74. Бобровский С. Delphi 5: учебный курс. СПб: Издательство "Питер". 2000. 640 е., ил.

75. Фаронов В.В., Шумаков П.В. Delphi 5. Руководство разработчика баз данных. М.: "Нолидж". 2000. 640 е., ил.

76. Лазарсон Э.В. Автоматизация технологической подготовки сбо-рочно-сварочного производства в СССР. // Автоматическая сварка. 1992. №1. С.25-30.148