CC BY
56
УДК 64.012.2
Использование нейронных сетей при моделировании процессов (на примере строгальных машин)
В.В. Рашкин, аспирант
Л.В. Сумзина, к.т.н., доцент, e-mail: byttech@yandex.ru Ю.Н. Пономарева, к.м.н.
ФГОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса», г. Москва
Показана зависимость качества обработки кожи от параметров заточного механизма строгальных машин; проведена оптимизация параметров основных подсистем строгального оборудования на основе инструмента «Что, если?» пакета Neural Connection.
The authors show the dependence of leather-processing quality on the parameters of grinding mechanism in planing machines. This article optimizes the parameters of the main subsystems in planer equipment using the What If? tool (the Neural Connection).
Ключевые слова: строгальная машина, заточка, ножевой вал, винтообразный нож, нейросети, прогнозирование. Key Words: planing machine, grinding, cutter shaft, helical knife, neural networks, modeling.
При обработке кожи на отделочных операциях наиболее значимой является операция строгания, которая с точки зрения формирования качества готовой продукции относится к одной из основных в технологическом процессе. Обработка полуфабриката осуществляется винтообразными ножами, закрепляемыми на ножевом валу. К этому валу принудительно подается прижимной вал, при этом между валами сохраняется заданный технологический зазор, в котором и перемещается обрабатываемый материал. Группы механизмов, объединенные совместным действием, образуют системы, выполняющие технологическую функцию или функции управления. Для поддержания работоспособности строгальной машины необходимо постоянно контролировать рабочие параметры, которые непрерывно меняются, в частности из-за износа ножей. Причем износ происходит по двум причинам: во-первых, из-за постепенного затупления режущей кромки ножа, что позволяет обычно обработать 10-20 единиц полуфабриката, во-вторых, при заточке уменьшается высота ножа. Следует отметить также, что наиболее значительно эти факторы проявляются при обработке шкур крупного развеса: бычина, яловка и т.п. (профессиональные термины в обработке кожи). Поэтому как для предприятий легкой промышленности, так и для малых предприятий службы быта вполне вероятно возникновение проблемы с обработкой (строганием) мебельной кожи. Такая проблема вполне решаема с помощью большой машины с рабочим проходом 2000 мм.
Производительность современной строгальной машины, когда обработка кожи производится в основном за один проход, значительно сдерживается требованиями к качеству обработанной поверхности, в первую очередь, отсутствию таких характерных дефектов, как «лестница». При прочих равных условиях возникновение данного дефекта связано с состоянием ножевого вала - точностью его формы и остротой режущей кромки ножей, а также определяется скоростью подачи кожи. Поскольку рабочие показатели ножевых валов строгальных машин в эксплуатационный период зависят от затачивающего устройства и режимов заточки, то можно утверждать, что затачивающая система строгальной машины непосредственным образом влияет на качество обработки кож и определяет ее производительность. В связи с этим особое значение приобретает решение таких задач, как нахождение рациональных способов управления процессом затачивания ножей ножевого вала с целью повышения качества затачивания, а также определение степени влияния на качество следующих факторов:
• марки абразивного инструмента - на стойкость ножей;
• конструкции затачивающего аппарата - на обеспечение определенного уровня производительности машины за счет повышения качества затачивания и точности ножевого цилиндра, в том числе конструктивной компоновки элементов, входящих в состав затачивающей подсистемы;
• режимов затачивания - на кинематические параметры строгания, связанные с производительностью и качеством.
Решение сформулированных задач связано со снижением вибрации ножевых валов, усовершенствованием их конструкции, выбором материала ножей и вида его термической обработки, а также разработкой технических устройств для ее осуществления.
Операция строгания важна и по следующей причине: в процессе обработки полуфабриката за счет большой частоты вращения рабочего органа - ножевого вала, значительно превышающей частоту вращения транспортирующего вала, обработка кожи происходит практически вдоль оси вращения, вправо и влево от середины (рис. 1). Это приводит к тому, что полуфабрикат растягивается, увеличивается его площадь, что сопровождается изменением физико-механических свойств. Данный эффект проявляется в готовой продукции - возрастает выход полезной площади кожевенного полуфабриката, повышается эластичность и прочность кожи. На большинстве типов машин применяется следующая схема обработки кожевенного материала: кожа подается между обрезиненным валом 1 и прижимным валом 3 в зону обработки к ножевому валу 4 с закрепленными в винтовых канавках ножами, устанавливаемому в опорах машины на подшипниках качения. Необходимость принудительной подачи и введения дополнительного обрези-
Рис. 1. Схема обработки кожи на строгальной машине: 1 -транспортирующий вал; 2 - кожа; 3 - прижимной вал; 4 - ножевой вал; 5 - шлифовальный круг
ненного вала обусловлена наличием значительных усилий резания, которые превосходят силы трения полуфабриката о прижимной вал. Для обеспечения в соответствии с номенклатурой продукции заказанных разнообразных толщин готовой кожи и возможности применения одной строгальной машины для выпуска полуфабриката различной толщины необходимо наличие механизма регулирования технологического зазора между ножевым и прижимным валами.
Работа заточного аппарата может осуществляться по двум схемам, имеющим между собой существенные различия: раздельно (т.е. вне процесса обработки) и одновременно с резанием кожи. В первом случае, в связи с необходимостью достаточно частой заточки ножей для обеспечения стабильно высокого качества обработки кожи, снижается производительность машины, во втором - существует большая вероятность выхода после операции продукции, не удовлетворяющей потребительским качествам, поскольку частицы абразива и металлические микрочастицы режущей кромки ножа, подвергаемого заточке, изменяют динамическое состояние в зоне обработки и могут привести к нестабильности процесса резания.
На узкопроходных строгальных машинах заточное устройство имеет прямоугольный шлифовальный камень, который закреплен на салазках и перемещается в продольном и поперечном направлениях. На средне- и широкопроходных машинах применяются вращающиеся шлифовальные круги, закрепленные на продольных направляющих и также имеющие возможность перемещаться вдоль и поперек оси ножевого вала. Окончательно вопрос о правомерности выбора того или иного способа заточки (перемещающимся прямоугольным бруском или вращающимся шлифовальным кругом) до настоящего времени не решен. Заточка ножей производится либо за несколько проходов затачивающей системы, либо за один проход, причем начало контакта шлифовального инструмента с обрабатываемой поверхностью ножей задается в различных машинах по-разному. Это может происходить и в одном из крайних положений - у левой или правой опоры ножевого вала, и в некотором промежуточном положении. При заточке за один проход повышается вероятность появления заусенцев на режущей кромке ножа, так как увеличивается глубина резания при шлифовании. Величина заусенца,
который приводит к появлению дефектов обработки кожевенного полуфабриката, зависит от материала ножа. Чем выше твердость передней поверхности ножа, тем меньше заусенец. При этом большую роль играет толщина слоя стабильно высокой твердости. Оптимальным можно считать толщину слоя, лежащую в пределах 0,1-0,2 мм, так как величина максимального износа ножа по задней поверхности, при которой качество обработки кожи остается в норме, составляет около 0,17-0,20 мм и повышение твердости передней поверхности на большую глубину нецелесообразно. Увеличение твердости свыше приведенного значения приведет к повышению хрупкости упрочняющего слоя и сколу режущей кромки. Абразивный материал, при обработке которым выбранного материала ножа высота заусенца минимальна, должен быть мягче применяемого на кожевенных предприятиях, что позволяет добиться при заточке ножей эффекта «выхаживания» и высокой остроты режущей кромки строгального ножа. Режимы заточки и марка шлифовального инструмента на кожевенных заводах подбираются индивидуально для различных машин одного типа, что не может не сказываться и на разнице в долговечности режущего инструмента. Необходимо уделять большее внимание выбору абразивного материала (применять более мягкие абразивные материалы типа СМ, СМ1, СМ2), повышать качество изготовления абразивных кругов и сегментов, уменьшать глубину резания при заточке ножей, несколько увеличивая время заточки, что приведет к снижению усилий резания и позволит уменьшить бочкообразность, конусность и другие отклонения от нормы поверхностей ножевого вала, поскольку дефекты работы заточного механизма проявляются на качественном состоянии обрабатывающей системы.
Методологией управления объектами и процессами, где решаемая проблема содержит элементы как количественного, так и качественного характера, является системный подход. При анализе проблем интерес представляет методология системного анализа сложных объектов техногенной природы. Ниже представлены основные положения системного подхода, которые являются определяющими
при разработке моделей и механизмов управления технологическими системами строгальных машин.
На основе системного анализа, раскрывающего сущность процессов взаимодействия подсистем и элементов строгальных машин, доказано, что основным условием достижения высокого качества обработки кожи является оптимизация конструкции заточного аппарата и режимов заточки. Экспертными методами обосновано, что наибольшими приоритетами, после свойств обрабатываемой кожи, обладают параметры заточного аппарата. С помощью нейросетевых технологий на основе инструмента «Что, если?» пакета Neural Connection можно проводить оптимизацию параметров основных подсистем строгального оборудования - ножевого вала и заточного устройства, а также решать вопросы управления режимами строгания с целью повышения качества кожи при заданной производительности обработки [1, 2].
Основными элементами кибернетической системы управления (рис.2) являются субъект и объект управления (последний, применительно к предмету нашего исследования, субъект хозяйственной деятельности).
Фактически субъект и объект управления связаны прямой и обратной связями. Управляющему объекту сообщаются цели управления и алгоритм (способ) управления. Эти данные должны быть заранее заложены в управляющее устройство, чем достигается объективная технологичность управления.
Самый простой вариант применения искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования - использование обычного персептрона с одним, двумя или, в крайнем случае, тремя скрытыми слоями (многослойный персептрон). На входы нейронной сети обычно подается набор параметров,
Рис. 2. Простейшая кибернетическая система управления
на основе которого (по мнению эксперта) можно успешно прогнозировать. На выходе обычно получаем прогноз сети на будущий момент времени.
Рассмотрим пример прогнозирования. На рис. 3 представлен график, отражающий историю коэффициента износа за рабочий цикл ножа. В данных явно заметна выраженная сезонность, т.е. условное обозначение цикла между очередными подзаточками ножей. Для простоты предположим, что никаких других нужных данных нет. Тогда сеть логично строить следующим образом. Для прогнозирования на будущие опыты надо подавать данные об износе за последние опыты, а также данные об износе предыдущего ножа в течении нескольких опытов подряд, чтобы сеть видела динамику изменений один сезон назад, когда эта динамика была похожа на настоящую за счет сезонности.
Рис. 3. Изменение коэффициента износа за рабочий цикл ножа: 1 - износ ножей в начале цикла (после подзаточки); 2 -износ ножей в конце цикла (перед следующей подзаточкой)
Рис. 4. Изменения параметров заточки ножей
Если входных параметров много, крайне рекомендуется не сбрасывать их сразу в нейронную сеть, а попытаться вначале провести предобработку данных, для того чтобы понизить их размерность или представить в правильном виде.
Предобработка данных является ключевым этапом в работе с нейронной сетью. В большинстве практических задач по прогнозированию предобработка состоит из нескольких частей. Вот лишь один пример. Пусть в предыдущем примере имеется не только историческая база данных о прогнозируемом износе, но и данные о его физических параметрах. Эти данные представлены на рис. 4, где в условных единицах приведены величины, характеризующие параметры заточки, которые определяют режущие свойства ножа: радиус затупления и угол заточки [1]. По оси абсцисс отложены порядковые номера заточек, хронологически предшествующих текущей операции. Очевидно, что неправильно подавать в сеть данные о физических параметрах изменений состояния (если это не рекуррентная нейронная сеть) в таком виде, поскольку определяет изменения не сама работа как таковая, а заточка ножа, которая и создает изменения в физическом плане. И заточка имеет продолжительное действие, проявляющееся только после нескольких опытов. Поэтому при попытке подачи в сеть таких данных постановка задачи делается неправильной и, как минимум, усложняется для сети процесс обучения.
При использовании многослойных нейронных сетей в прогнозировании полезно также помнить о том, что нужно аккуратно делать нормировку и что для выходного нейрона лучше использовать линейную передаточную функцию. Обобщающие свойства от этого немного ухудшаются, но держащими всплеск.
Часто используемыми нейросетевыми архитектурами в прогнозировании являются нейронные сети с общей регрессией ОЯ^К и ОККК-ОА.
Несмотря на то, что принцип обучения и применения таких сетей в корне отличается от обычных персептронов, внешне сеть используется таким же образом, как и обычный персептрон. Говоря другими словами, это совместимые архитектуры в том смысле, что в работающей системе прогнозирования можно заменить работающий пер-септрон сетью с общей регрессией и все будет работать. Не потребуется проводить никаких дополнительных манипуляций с данными.
Если персептрон во время обучения запоминал предъявляемые примеры, постепенно подстраивая свои внутренние параметры, то сети с общей регрессией запоминают примеры в буквальном смысле. Каждому примеру соответствует отдельный нейрон в скрытом слое сети, а затем, во время применения, сеть сравнивает предъявляемый пример с примерами, которые она помнит, и смотрит, на какие из них текущий пример похож и в какой степени, и на основе этого сравнения выдаст ответ.
Отсюда следует первый недостаток такой архитектуры - когда база данных об опытах или других прогнозируемых величинах велика, сеть станет слишком большой и будет медленно работать. С этим можно бороться предварительной кластеризацией базы данных. Второй недостаток таких сетей - они совсем не способны «продлевать» всплеск. Поэтому такие сети можно использовать только в случаях, когда параметры устойчивы, либо после декомпозиции данных, а также прогнозировать другими архитектурами нейронных сетей или любыми классическими методами.
Таким образом, на основе системного анализа обосновано, что наибольшими приоритетами для качества при обработке кожи обладают параметры заточного аппарата. С помощью ней-росетевых технологий на основе инструмента «Что, если?» пакета Neural Connection проведена оптимизация параметров основных подсистем строгального оборудования, что позволяет решать вопросы управления режимами строгания с целью повышения качества кожи при заданной производительности обработки.
ЛИТЕРАТУРА
1. Шуметов В.Г., Дьяченко С.А., Афанасьев В.В., Иванов В.А. Применение нейросетевых технологий для анализа влияния параметров оборудования на качество натуральных кож // Межвуз. сб. научн. трудов «Наука и образование. Новые технологии». Вып.2. - М.: МГУДТ, 2002.
2. Степанов Ю.С., Шуметов В.Г., Дьяченко С.А., Афанасьев В.В. Использование нейронных сетей для анализа влияния параметров спиральных ножей строгальных машин и режимов резания на качество натуральных кож // Материалы Междунар. научн.-метод. конф. «Актуальные проблемы планирования и прогнозирования экономики» (10-13 декабря 2003 г.). - Орел: ОГУ, 2004.
Поступила 18.12.2009 г.
ПРОЦЕССЫ И АППАРАТЫ ХИМИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
УДК 621.792
Теоретическое обоснование использования клеевых составов для разработки метода фиксации шпилек в отверстиях с поврежденной резьбой при техническом сервисе автомобилей
Грибут И.Э., к.т.н., доцент, e-mail: igrit@gmail.com Кручер И.Л., преподаватель, e-mail: stokato@list.ru Никишина О.С., инженер Ушаков С.В., аспирант, e-mail: usegav@bk.ru Колосков А.В., аспирант
ФГОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса» г. Москва
Проведен анализ напряженно деформированного состояния адгезивных соединений, рассмотрен тип клеевого соединения металлов «одинарная нахлестка»; сделан теоретический расчет на прочность клеевого шва для фиксации шпилек.
The authors analyze the stressedly-deformed state of adhesive joint and study the bond for metal parts called the single-lap. The article provides theoretical calculations on the durability of glue joints to fix the pins.
Ключевые слова: адгезив, клеевое соединение, напряжения, сдвиг.
Key Words: adhesive, adhesive bonding, stress, shift.
Использование адгезивов для ремонта автомобилей позволяет восстановить потери металла от коррозии, механического изнашивания, кавитации, а также реконструировать детали, имеющие повреждения в виде пор, вмятин, раковин, трещин, пробоин, отколов и т. д.
В каждом случае на адгезивное соединение воздействуют различные факторы, величина и направление которых определяет целесообразность применения адгезива. В случае целесообразности применения адгезива нужно определить параметры его применения, а именно: толщину его слоя, величину нахлестки, а также оценить необходимость армирования, использования жесткой накладки и т.д. От оптимизации данных параметров зависит экономическая эффективность и работоспособность деталей, восстановленных при помощи адгезива. Последнее определяется деформационными свойствами клеевого шва склеиваемых материалов, геометрическими параметрами соединения и способом нагружения.
Для адгезивного соединения важным фактором, определяющим надежность всей системы, является прочность и стабильность контактов между субстратом и адгезивом. Для направленного регулирования прочностных и иных свойств клеевых соединений необходимо иметь представления о явлениях, происходящих при образовании адгезионных связей.
Следует отметить, что до настоящего времени отсутствует общепринятая методика для расчета параметров клеевого соединения, как и общепринятая теория адгезии. Существующие способы расчетов клеевых соединений разработаны для конкретных случаев, имеют множество допущений и основываются в основном на результатах эксперимента.
При расчете параметров клеевого соединения важно, чтобы площадь (при соединении жестких элементов) или длина (если хотя бы один элемент эластичный или гибкий) клеевого соединения были достаточными по размерам для воспри-
