Экспериментальная апробация интеллектуальной системы для управления точностью механической обработки

Abstract

Обеспечение точности механической обработки – актуальная задача технологии машиностроения, решение которой позволяет гарантировать точность работы механизмов и машин, их износостойкость, надежность и долговечность. Для выполнения данной задачи предложен способ, позволяющий создать наибольший запас точности обработки на основе многофакторной оптимизации параметров технологического процесса с использованием методов искусственного интеллекта. С целью обеспечения точности обработки концевыми инструментами разработана интеллектуальная система, базирующаяся на технологиях функциональных семантических сетей. Для выявления корректности функционирования интеллектуальной системы SEMANTIC проведена экспериментальная проверка ее работоспособности. В статье описана методика экспериментальных исследований, целью которых являлось сравнение фактических погрешностей обработки отверстий с погрешностями обработки, прогнозируемыми системой SEMANTIC на основе использования функциональных семантических сетей. В ходе исследований устанавливались зависимости смещений осей обрабатываемых отверстий от подачи и частоты вращения инструмента при сверлении отверстий сверлом из быстрорежущей стали. Приведены результаты анализа предельных и вероятных значений составляющих суммарной погрешности обработки. Показано, что при оценке точности обработки следует учитывать вероятностный характер проявления составляющих суммарной погрешности, задающих ее верхнюю границу, как это и реализовано в описанной интеллектуальной системе. С помощью семантической сети сопоставлены погрешности расположения осей отверстий, обрабатываемых при допустимых подачах и частотах вращения сверла, и соответствующие им экспериментальные значения. На основе экспериментальных исследований подтверждена возможность использования подхода прогнозирования суммарной погрешности обработки, базирующегося на применении технологии функциональных семантических сетей.