SCI Библиотека

Рассматривается задача теории расписаний с дополнительным условием - необходимостью выбора альтернативной цепочки операций в техпроцессах изделий. Предлагается двухэтапный алгоритм планирования, первый этап которого - выбор подходящих по некоторому критерию цепочек операций из заданных альтернатив, после чего задача сводится к классической задаче JSSP (Job-Shop Scheduling Problem). На втором этапе происходит расстановка на машины выбранных производственных операций с учетом порядка технологического процесса и иных ограничений. В качестве критерия оптимизации выбрана минимизация времени переналадок на производстве. Описание алгоритма и его реализация приведены на примере кабельной промышленности (производство жгутов проводов). Оба этапа планирования реализованы на основе жадных алгоритмов, приведены результаты тестовых замеров на различных объемах данных (до десятков тысяч операций). Реализация выполнена на языке C# 10 с использованием свободной платформы .NET 6. Вектором дальнейших исследований является реализация более сложных алгоритмов (в частности, на основе эволюционных методов) с целью получения более оптимальных планов.

Комплексное использование древесного сырья, получение возобновляемых биоэнергоресурсов - это современный тренд лесной промышленности развитых стран. Производство щепы из лесосечных отходов - один из технологических элементов рационального, экономного природопользования в интересах повышения выхода полезного валового продукта с единицы лесной площади и снижения негативного экологического влияния лесозаготовок. В работе рассмотрен вопрос моделирования технологического процесса производства щепы из лесосечных отходов посредством применения мобильных рубительных машин. Актуальность имитационного моделирования объясняется существенными преимуществами, реализуемыми в современных графоаналитических пакетах программ, а также ограничениями, связанными с возможность и экономической целесообразностью натурного физического эксперимента с реальными машинами. В статье кратко приведена информация о работах других авторов в предметной области исследования. Имитационная модель работы мобильной рубительной машины разработана в среде имитационного моделирования AnyLogic. Имитационная модель является комбинированной агентно-дискретно-событийной моделью. В работе представлен алгоритм взаимодействия рубительной машины, транспортера щепы и предмета труда. Модель предусматривает возможность варьирования значительного числа факторов в интересах адаптации к конкретным лесоэксплуатационным и технологическим условиям. Применение разработанной имитационной модели позволяет провести программную симуляцию процесса очистки лесосеки от отходов в виде порубочных остатков посредством их переработки на щепу с последующим перемещением на склад хранения. Имитационный эксперимент позволяет оценить степень влияния различных факторов на целевые показатели производительности, загруженности и затрат на производство. Материалы работы могут использоваться для совершенствования технологий очистки лесосек, принятия решений при определении состава и сочетания технологического оборудования, необходимого для производства щепы на лесосеке.

Выполнена систематизация проблем создания общественных пространств на примере городского округа «Город Хабаровск». Результаты исследования могут быть использованы органами государственной власти и местного самоуправления для разработки документов стратегического городского планирования и их актуализации.

При разработке высокоавтоматизированных и беспилотных транспортных средств автоиндустрия столкнулась с новым комплексом проблем, связанным с необходимостью стандартизации элементов систем автоматизированного вождения и определения правил их испытаний и сертификации. В связи с ускорением научно-технического прогресса и развитием новых технологий применяемые ранее стандарты стали устаревать по мере накопления практики их применения, а иногда и до утверждения того или иного технического регламента. В этих условиях перспективным техническим и юридическим решением может стать применение нечеткой логики в инструментах агрегации и управления экспертными знаниями в процессах сертификации и испытаний высокоавтоматизированных транспортных средств и элементов систем их автоматизированного управления. В нечетких моделях принятия решений используются типовые нечеткие ситуации, которые формируют каталоги сценариев для проведения испытаний автомобилей и их систем. Таким образом может формироваться база знаний экспертной системы, в которой инженеры по знаниям применяют набор параметров сценария испытания или эксперимента, для испытаний и имитационного моделирования. Определение параметров нового сценария, их схожесть с ранее формализованными сценариями и решение о включении того или иного сценария в каталог сценариев остается за экспертами. Применяемые на современном этапе подходы к формализации знаний экспертов не приемлемы для создания баз знаний под управлением систем управления большими данными или искусственными нейронными сетями, за которыми ближайшее будущее в развитие экспертных систем. Предлагается метод, с помощью которого инженеру знаний, администрирующему экспертную систему, можно автоматизировать создание каталога «нечетких» сценариев испытаний и имитационного моделирования систем посредством автоматического поиска максимального значения принадлежности состояний этих систем к картам и каталогам сценариев, с заданной экспертом вероятностью, с использованием методов машинного обучения.

Колесные тракторы, использующиеся в лесозаготовительном производстве, сельском и лесном хозяйстве, отличаются большой вариативностью конструктивных параметров и эксплуатационных характеристик. От них напрямую зависят показатели экологической эффективности - воздействия техники на окружающую среду (например, вес машины и параметры движителя определяют глубину колеи и уплотнение почвогрунта) и эксплуатационной эффективности - производительности, энергоемкости (так, например, грузоподъемность и грузовая скорость машины во многом определяют время цикла трелевки). Подбор техники, наилучшим образом совместимой с природно-производственными условиями, параметры которой обеспечивают требуемые показатели экологической и эксплуатационной эффективности, является нетривиальной научно-практической задачей. Для упрощения процесса принятия решений при выборе машин предложены различные классификации техники, что позволяет рассматривать не каждую конкретную модель, а определенный класс с учетом типа природно-производственных условий. В настоящей статье проанализированы сведения о 102 моделях колесных тракторов с формулой 4х4. При обработке данных использован алгоритм кластеризации данных k-средних с метрикой Евклида (k-means). Число кластеров подобрано итерационным путем на основе результатов анализа функции суммарной ошибки разбиения объектов на кластеры (метрика inertia). Программа для проведения расчетов подготовлена на языке Python; расчеты выполнены в среде Google Colab, использована библиотека sklearn. Классификация предложена на основе обобщения результатов разметки объектов.

В работе рассмотрена и проанализирована структура естественных ландшафтов города Хабаровска на уровне типов местности. В пределах города на основе геолого-геоморфологических различий выделено 8 типов местности, характеризующихся различной антропогенной нагрузкой. Для оценки структуры естественных ландшафтов и антропогенной нагрузки составлена карта городских ландшафтных комплексов в масштабе 1:10 000.

Рассматривается управление процессом обслуживания высокотехнологичного оборудования. Описывается механизм эксплуатации, обслуживания и ремонта элементов оборудования и наличие высококвалифицированного персонала, способного выполнять определенные виды работ. Функционирование сети Петри отражает процесс использования и обслуживания высокотехнологичного оборудования. Сеть Петри исследует события, которым соотносят определенные переходы. Рассматриваются условия срабатывания переходов, описываются связи между позициями и переходами. Каждая позиция выбранного множества соответствует видам анализируемого высокотехнологичного оборудования, выполняемым регламентным работам и бригадам, осуществляющим эти работы. Для моделирования процессов функционирования сети Петри формируется функция переходов, позволяющая определять новые состояния сети, получаемые при срабатывании какого-либо перехода. Описаны правила функционирования сети Петри. Реализуются разрешенные переходы, у которых в каждой позиции на входе метки имеются ненулевые значения. Срабатывание перехода осуществляется не обязательно в ближайший разрешенный момент времени. Исследуются изменение состояния сети Петри и ее маркировки при реализации различных переходов и изменении порядка их осуществления. При выполнении любого перехода происходит изменение маркировки рассматриваемой сети Петри. Метки в каждой позиции на входе реализуемого перехода снижаются на единицу, а в каждой выходной позиции увеличиваются на единицу, причем прибавление фишек на выходных позициях и уменьшение на входных происходит одновременно. Для описания процесса функционирования сети Петри применяется матричный подход. В качестве рассматриваемого оборудования могут выступать летательные аппараты, транспорт, станки и т. д. В итоге рассматривается механизм эксплуатации, обслуживания и ремонта элементов оборудования в виде параллельных процессов, которые протекают в рассматриваемой системе независимо друг от друга.

Изменение свойств материала в процессе физико-механической обработки может существенно снизить рабочий ресурс производимого изделия, поэтому важно осуществлять контроль качества поверхностного слоя деталей. Для решения данной задачи на подшипниковых предприятиях применяются такие методики неразрушающего контроля, как травление, визуальный, капиллярный, магнитопорошковый, ультразвуковой, вибрационный, вихретоковый методы. Рассматриваются физические основы представленных методик, приводится их сравнительный анализ. Для автоматизации обработки результатов методов неразрушающего контроля поверхностного слоя деталей подшипников в рамках концепции «Индустрия 4.0» могут применяться машинное зрение и подходы цифровой обработки сигналов. С точки зрения производительности и возможности интеграции в производственную систему наиболее перспективным является вихретоковый метод, результатом контроля поверхности данным способом является массив цифровых значений. Развитие современных методов анализа информации позволяет эффективно обрабатывать большое количество данных, а машинное обучение позволяет решать задачи классификации, регрессии и т. д. Приводится методологическое обеспечение разработки и применения автоматизированной системы вихретокового контроля с использованием методов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Рассматриваются работы ученых, посвященные обработке результатов вихретокового контроля различных объектов, в том числе деталей подшипников, отмечается, что ранее не было уделено внимание вопросу обоснованного выбора модели машинного обучения для распознавания дефектов поверхности деталей. Показана возможность применения метода медианной полировки для преобразования вихретокового сигнала. Разработка и внедрение системы распознавания дефектов подшипников на основе методологического обеспечения, представленного в данной работе, могут существенно повысить эффективность контроля качества изделий и оптимизировать технологический процесс.

Приводится краткий анализ подходов, применяемых в настоящее время для разработки программ управления, выявлены особенности их применения, преимущества и недостатки. Для исследования выбрана разработка кроссплатформенного приложения систем управления робототехническими комплексами (РТК) на примере РТК с роботами-манипуляторами МП-11. Структура системы управления включает в себя контроллер на плате Arduino Mega 2560 Pro Mini с загруженной программой низкого уровня и программу верхнего уровня. Разработка производится на платформе .NET MAUI, которая позволяет создать приложение для операционных систем Windows, Android, IOS на единой кодовой базе, т. е. один и тот же код автоматически компилируется под все операционные системы с учетом их особенностей и применяемых элементов. Подключение управляющего компьютера осуществляется по USB, мобильных устройств - по Bluetooth, при этом программно передача данных осуществляется через последовательный порт. Приведено описание режимов работы разработанного приложения, его алгоритмов функционирования с указанием особенностей выполнения для данного типа программ и внешнего вида форм с расположенными на них элементами. В программе предусмотрен ручной и автоматический режимы работы, а также управление не только РТК, но и его моделью. Ключевой особенностью данного приложения является использование единой кодовой базы и оформления для реализации настольного и мобильного приложения для различных операционных систем без использования ресурсов сети, в отличие от web-приложений.

|
|
|

В статье рассматриваются аспекты, связанные с применением нейронной сети для прогнозирования и оценки эксплуатационных характеристик шпиндельного узла металлорежущего станка. Проводится анализ применения нейронных сетей для решения задач прогнозирования состояния и проектирования конструкций сложных технических объектов. Показано планирование эксперимента с использованием языка Python с реализацией применения генератора псевдослучайных чисел Вихря Мерсенна и описан этап сбора экспериментальных данных для обучения нейронной сети. Приводится настройка модуля Neural networks математического пакета Statistica, в котором осуществлялись построение и обучение нейросети. Показан алгоритм выбора наилучшей нейронной сети по критериям ее производительности и ошибки обучения на тестовом множестве. Выбрана сеть со структурой на основе многослойного персептрона, прогнозирующая работу шпиндельного узла с учетом взаимного влияния факторов - частоты вращения шпинделя (n), времени работы станка (tm) и нагрузки на передний конец шпинделя (P) на выходные переменные - температуру наружного кольца подшипника (T), радиальное биение (Δ) и упругое смещение переднего конца шпинделя (E). Математическая оценка данной сети показала весьма высокую корреляционную связь для переменных T и E и заметную для Δ. При анализе чувствительности переменных видно высокое влияние переменной n и низкое, почти шумовое, - переменной tm. Средняя относительная ошибка сети на тестовом множестве не превысила 10,7 %. Приведенный пример использования построенной нейронной сети и его анализ доказали высокое качество сети со средней относительной ошибкой по отдельным переменным, не превышающей 9,8 %.