
The object of this study is the process of designing a decision support system for automating the formation of technological processes (TPs) for machining parts of high-precision equipment for the aviation industry. The task of improving the efficiency of the optimization of the process of mechanical processing of parts through the use of a decision support system (DSS) and artificial intelligence methods, which, unlike known analytical approaches, allow describing processes and phenomena that do not have strict formalization, has been solved. DSS consists of three subsystems. The first is an information subsystem for the automated formation of the structure in the technological process of machining parts of high-precision equipment. The second is an information subsystem for optimizing parameters of TP operations by cutting, taking into account the accumulation of tool wear. The third is a subsystem of control and adjustment of operating parameters. In the process of conducting research, an approach was devised for designing optimal technological processes to machine parts of high-precision equipment. The task of designing the structure of technological processes was solved using production rules. The task of determining the optimal parameters of turning and milling operations was solved in a multi-criteria statement. The following objective functions were used: cost of the operation, specific energy consumption for the operation, and productivity of the operation. At the same time, the wear of the tool accumulated over time was taken into account. The solution was obtained by searching for the Pareto-optimal solution using genetic algorithms and artificial neural networks. As a result of the work of DSS, an optimal technological process for machining parts of high-precision equipment for the aviation industry was formed, which made it possible to reduce the production time of one part by 5 % and reduce the total cost of production of the part by 14 %
Об’єктом дослідження є процес створення системи підтримки прийняття рішень для автоматизації створення технологічних процесів (ТП) механообробки деталей високоточного обладнання для авіаційної промисловості. Вирішене завдання підвищення ефективності оптимізації процесу механообробки деталей за рахунок використання системи підтримки прийняття рішень (СППР) та методів штучного інтелекту, які на відміну від відомих аналітичних підходів, дозволяють описати процеси і явища, що не мають строгої формалізації. СППР складається з трьох підсистем. Перша – інформаційна підсистема автоматизованого створення структури технологічного процесу механообробки деталей високоточного обладнання. Друга – інформаційна підсистема оптимізації параметрів операцій ТП обробки різанням з урахуванням накопичення зносу інструменту. Третя – підсистема контролю та корегування операційних параметрів. В процесі проведення досліджень розроблений підхід щодо проєктування оптимальних технологічних процесів механообробки деталей високоточного обладнання. Завдання проєктування структури технологічних процесів вирішується з використанням продукційних правил. Завдання визначення оптимальних параметрів операцій точіння і фрезерування вирішене в багатокритеріальній постановці. Як цільові функції використано: собівартість операції, питомі енерговитрати на операцію та продуктивність операції. При цьому враховується знос інструменту, що накопичується у часі. Рішення отримано шляхом пошуку Парето-оптимального рішення з використанням генетичних алгоритмів та штучних нейронних мереж. В результаті роботи СППР було створено оптимальний технологічний процес механообробки деталей високоточного обладнання для авіаційної промисловості, що дозволило скоротити час виробництва однієї деталі на 5 %, а сумарну собівартість виробництва деталі зменшити на 14 %
technological process, multi-criteria statement, механообробка, штучний інтелект, технологічний процес, Pareto-optimal solution, автоматизація, багатокритеріальна постановка, artificial intelligence, Парето-оптимальне рішення, automation, machining
technological process, multi-criteria statement, механообробка, штучний інтелект, технологічний процес, Pareto-optimal solution, автоматизація, багатокритеріальна постановка, artificial intelligence, Парето-оптимальне рішення, automation, machining
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
