Моделі для автоматизованого пошуку раціональних варіантів компонування виробів машинобудування
Анотація
У даній роботі вирішено задачу моделювання раціональних варіантів компонування виробів машинобудування. Запропоновані математичні моделі дозволяють формалізувати поставлену задачу, враховують структуру і технологічні закономірності виробів, що впливають на послідовність складання. Завдяки математичним моделям, побудованим на основі ситуативного моделювання, теорії матриць, графів забезпечується можливість компактного зберігання і зручного оперування вхідними даними у поєднанні з математичною сумісністю поставленої задачі синтезу варіантів складання. В основу методу, представленого в роботі, покладено правила ранжування, що враховують конструкторські та технологічні особливості складального процесу. Перевага методу полягає в тому, що здійснюється пошук варіантів складання, раціональних по часовій тривалості. Це досягається завдяки оптимальному поділу структури виробу на незалежні складальні одиниці, що можуть збиратися одночасно, мінімізації кількості складальних позицій та паралельній реалізації складальних операцій. На основі методу розроблено алгоритм, спрямований на комп’ютерну реалізацію автоматизованого пошуку раціональних варіантів компонування виробів машинобудування.
Посилання
Belov, V., Abramov, D., & Ahmed, R. (2018). Technological Prerequisites for Designing Automated Control System for Technological Process of Production of High-Strength Fine-Grained Concrete on Local Fibrous Basalt Wool Wastes. 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 1–6.
Trofimova, M. S., Panov, A. Y., & Kuznetsov, S. V. (2018). Automated System of Analysis of Reasons and Consequences of Defects of Mechanical Engineering Products. 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon), 1–5.
Shnayder, D. A., & Kalinina, E. A. (2020). Automated System-Adviser Based on a Model for Control of the Technological Process of Concentrate Production. 2020 Global Smart Industry Conference (GloSIC), 335–341.
Salah, Y. Ben, Weiguo, L., Sellami, L., Hamida, A. Ben, & Ailing, T. (2022). New and optimal set up for 3D-based stereovision system for manufacturing inspection in 4.0 industry. 2022 6th International Conference on Advanced Technologies for Signal and Image Processing (ATSIP), 1–6.
Smityuh, Y., Kyshenko, V., Romashchuk, O., & Gorpinchenko, A. (2022). Intelligent synergistic control of the technological complex for the sugar factory. 2022 IEEE 11th International Conference on Intelligent Systems (IS), 1–5.
