База знаний экспертной системы получения качественной отливки лопатки турбины Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

МАШИНОСТРОЕНИЕ

УДК 004.891:621.74

С. П. Павлинич, А. С. Горюхин, Е. С. Гайнцева

БАЗА ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПОЛУЧЕНИЯ КАЧЕСТВЕННОЙ ОТЛИВКИ ЛОПАТКИ ТУРБИНЫ

В статье рассматриваются вопросы проектирования баз знаний экспертных систем в области литейного производства для разработки технологии отливки лопаток турбин, поиска причин возникновения дефектов и методов их предупреждения. Экспертная система; база знаний; поле знаний, отливка; качество

Технологический процесс получения охлаждаемых лопаток является одним из наиболее трудоемких и сложных в литейном производстве авиационного двигателестроения. При литье лопаток имеет место совокупность температурных, деформационных, усадочных и других процессов, предопределенных спецификой технологии и определяющих качество получаемой отливки. Сложность технологического процесса получения внутренней полости лопатки приводит к необходимости длительной доводки разработанной технологии в производственных условиях.

Изменение геометрии системы стержень — отливка — оболочка при заливке, последующей кристаллизации и остывании определяет конечную пространственную точность лопатки. Наиболее полно в теоретическом плане этот вопрос разработан на кафедре МиТЛП УГАТУ. Согласно основным положениям этих работ, геометрия литой лопатки искажается в результате деформационных процессов конструкции стержень—отливка—оболочка. В то же время данная проблема изучена не полностью. Целесообразно при решении задач управления сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, к которым относится проблема прогнозирования изменения геометрии отливки на этапах заливки и кристаллизации, пользоваться экспертными системами (ЭС).

Основой любой ЭС является совокупность знаний, структурированных в целях упрощения процесса принятия решения [1]. База знаний является ядром ЭС, которое в процессе функционирования системы расширяется, накапливая новые знания. Знания выражены в явном виде и организованы так, чтобы упростить при-

нятие решений. Накопление и организация знаний - одна из самых важных задач ЭС.

1. ПОЛЕ ЗНАНИЙ

Центральным понятием на стадиях получения и структурирования знаний является поле знаний, которое может быть представлено как совокупность концептуальной структуры, отражающей понятийную структуру предметной области, и функциональной структуры.

Основными понятийными элементами поля знаний предлагаемой ЭС получения качественной отливки охлаждаемой лопатки являются оболочка, сплав и стержень. Пространственная точность внутренней полости рассматривается с точки зрения системы стержень — отливка — оболочка. На качество и точность внутренней полости влияют все технологические процессы, воздействующие на указанную выше систему. На технологических этапах сушки и прокаливания формы ее элементы (стержень и оболочка) находятся под воздействием неравномерного, постоянно меняющегося температурного ПОЛЯ, что приводит к механическому взаимодействию между стержнем и формой в результате неравномерного их расширения. При заливке формы в систему оболочка — стержень включается жидкий сплав, а затем и кристаллизующийся, оказывая дополнительное термомеханическое воздействие. Возникает сложное напряженно-деформированное состояние системы стержень—отливка—оболочка, которое и определяет в конечном итоге пространственную точность полученной лопатки. От правильности выбранных технологических параметров зависит качество отливки. Все описанные выше понятия входят в поле знаний рассматриваемой проблемы (рис. 1).

Контактная информация: 8(347)273-77-55

| Оболочковый материал |

- Наименование материала -Состав материала -Теплофизические свойства

| Оболочка |

-Т ип

-Материал -Толиуна оболочки / - Механическая прочность и др.

-Наимэнование сплава -Физические характеристики

| Стержневаясмэсь |

- Н аименование смеси

- Состав смэси

-Теплофизические свойства

| Оболочка_технологический процесс |-

-Температура прокаливания

- Время прокаливания -Температура передзаливкой

- Время нахождения в расплаве -Температурное поле

- Н аличие опорного наполнителя и др.

■I Технологический процесс I-

-Температура заливки

- В р е мя з а тв е рдев а н и я

- Н аличие опорного наполнителя

>и др.

| Причин

- Излишний начальный прогиб

- Изли пий начальный угол разворота -Несовершенство технологического процесса:

-Завышенные температуры - Излишнее время нахождения форг\/ы в расплаве -Неэффективное закрепление стержня -Толшина оболочки (большая или малая)

-идр.

-Не выявленные причины

| Стержень |

- Габаритные размэры

- Первоначальный прогиб

- Геом характеристики сечений

- Гибкость

- Условия закрепления У-Угол разворота

и др.

| Стержень_технологический процесс |

-Температура прокаливания -Температура передзаливкой

- Время прокаливания

- Время нахождения в расплаве -Температурное поле

- Высвобождение знака (па рафинирование)

и др.

- Пространнственное смэшрние стержня в форме -Р азнотолпунность стенок отливок

I Действия I

- Умэньшать начальный прогиб

- Умэньшать начальный угол разворота

- Выявлять влияюцуе факторы

- Оценивать влияние факторов

- Корректировать технологический процесс

и др.

Рис. 1. Концептуальная составляющая поля знаний получения лопатки

Функциональная составляющая поля знаний моделирует схему рассуждения эксперта (рис. 2). Основой для разработки технологического процесса изготовления отливки является чертеж детали. Разработка конструкции отливки начинается с анализа рабочего чертежа детали, технических требований, а также обуславливается возможностями оборудования цеха [2]. С точки зрения рассматриваемой системы стержень—отливка—оболочка технолог проектирует чертеж элементов литейной формы (ЭЛФ), чертеж отливки (или чертеж модели) и чертеж стержня (или стержневого ящика). На основе чертежа стержня составляется технология его изготовления, а на основе чертежа ЭЛФ — технология изготовления оболочки. Технология изготовления отливки содержит в себе все технологические этапы, затрагивающие систему стержень—отливка—оболочка и описывает технологические процессы получения литой лопатки.

Наличие ЭС позволяет рассчитать пространственную точность детерминированным и ней-росетевым методами. На основе выполненного расчета и статистического анализа по аналогичным технологиям получения лопаток система прогнозирует дефекты, которые могут возникнуть в отливке. Далее происходят два процесса, идущих параллельно, — поиск причин возникновения дефектов в базе знаний и, на основе срав-

нения детерминированных расчетов с нейросе-тевыми, определяются параметры процесса, вносящие наибольший вклад в формирование дефектов. Зная коэффициенты влияния основных технологических параметров, технолог может рассмотреть гипотезы их появления, не учтенные детерминированным методом (установление пространства гипотез). Гипотезы подвергаются анализу с целью поиска новых знаний и при необходимости уточняются. Далее идет проверка гипотез на практике. Особенностью проверки гипотез является то, что они могут осуществляться в рамках рабочего процесса получения лопаток, без отдельных опытных плавок, так как на этапе уточнения технолог, изменяя технологический процесс, проверяет его ЭС. В случае подтверждения гипотезы новые знаний вносятся в базу знаний в виде продукционных правил, либо в виде корректировки детерминированного метода расчета.

Важным моментом является невозможность учета всех факторов и высокая зашумленность исходных данных. При переходе с одного оборудования на аналогичное зачастую меняется уровень брака при соблюдении той же технологии. Выявить причины изменений сложно и в ряде случаев нецелесообразно. ЭС позволит уже после нескольких плавок дать рекомендации по корректировке технологического процесса при переходе на другое оборудование.

Вывод с использованием БЗ рекомендаций по предупреждению дефектов

Рис. 2. Функциональная составляющая поля знаний получения лопатки с заданной пространственной точностью

После определения ЭС причин возникновения дефектов происходит формирования перечня рекомендаций по их предупреждению. На основе рекомендаций технолог изменяет технологические параметры.

2. СТРУКТУРА БАЗЫ ЗНАНИЙ

После описания концептуальной и функциональной составляющей поля знаний следует этап структурирования и описания базы знаний, который является своеобразным переходом между стадиями структурирования и формализации при разработке прототипа ЭС.

Экспертную систему оценки качества получаемых охлаждаемых лопаток с уверенностью можно отнести к сложным системам, поскольку она обладают основными признаками сложности (иерархия понятий, внутриэлементные и межэлементные связи и пр.). Проектирование

сложных систем и методы структурирования информации традиционно использовали методологический прием расчленения формально описанной системы на уровни (блоки или модули).

Структуру базы знаний получения охлаждаемых лопаток турбин можно представить как совокупность формул, таблиц, графиков и неформализованных зависимостей. В процессе работы ЭС происходит непрерывное изменение базы знаний. Знания из графических, табличных форм и из неформализованных зависимостей переходят в формализованный вид [3].

На высших уровнях иерархии при структурировании базы знаний используются наименее детализированные представления, отражающие общие черты и особенности проектируемой системы. К высшим уровням можно отнести такие структуры фрагментов базы знаний как расчет величины прогиба стержня и расчет величины угла разворота стержня. Окончательный прогиб и угол разворота стержня в отливке определяют пространственную точность внутренней полости литой лопатки, а значит, определяют ее качество.

На следующих уровнях структурирования базы знаний степень подробности возрастает, при этом система рассматривается не в целом, а отдельными блоками. На величину прогиба стержня оказывают влияния множество факторов: величина первоначального прогиба - /0; разность коэффициентов термического расширения формы и стержня Да и распределение

температуры по их высоте — ДаТХ

12еЬ р2 к1

рас-

пределение температуры по толщине стержня -Ь2

эксцентричность приложения

а ДТ2Х

12р2к

возникающей осевой нагрузки — ДаТу

ф Ьгє

т П_____X

р2 к2

распределение температуры по ширине стерж-

ФпаЬ Ь

ня — а ДТ у

ст х т

12р2 (1 — у)к:

■; уровень осевой за-

грузки (осевой г( У)

і—у1 М р

представлена на рис. 3.

деформации стержня) —

. Структура фрагмента базы знаний

Рис. 3

Рис. 4. Граф продукционных правил и рекомендации

3. ПРОДУКЦИОННЫЕ ПРАВИЛА

После структуризации (формирования поля знаний и структуры базы знаний) следует стадия формализации знаний (формирование базы знаний на языке представления знаний).

В рассматриваемой ЭС в качестве основной принята стратегия прямого вывода и разбиение на подзадачи с последующим поиском в глубину.

Разбиение на подзадачи (рекурсия) подразумевает выделение фрагментов, решение которых рассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Примером является расчет прогиба стержня: сначала определяется от каких основных факторов зависит прогиб (неравномерный прогрев по толщине; неравномерный прогрев по ширине; эксцентричное приложение возникающей осевой нагрузки; уровень осевой загрузки; первоначальная закрученность), это сужает пространство технологических приемов для поиска корректируемых параметров. Если удается правильно понять сущность задачи и оптимально разбить ее на систему иерархически связанных целей-подцелей, то можно добиться того, что путь к ее решению в пространстве поиска будет минимален [1].

При поиске в глубину в качестве очередной подцели выбирается та, которая соответствует следующему, более детальному уровню описания задачи. Например, если на предыдущем этапе выявлена причина — неравномерное распределение температуры по толщине стержня, то система будет продолжать анализировать более тщательно этот процесс (анализ коэффициентов термического расширения, температуры заливки, скорости охлаждения и т.п.) до тех пор, пока не подтвердит необходимость изменения этих параметров, либо не опровергнет в качестве причины влияние неравномерного распределения температуры по толщине стержня.

Разработанные продукционные правила представлены в виде иерархического графа, структурирующего последовательность рассмотрения основных правил (Р) и рекомендаций (Я) при анализе и прогнозировании причин, приводящих к искажению внутренней полости отливки охлаждаемой лопатки и возможные рекомендации их снижения и устранения (рис. 4).

Фрагмент продукционных правил представлен в таблице.

Продукционные правила (фрагмент)

Имя правила Содержание правила

К со О ю О Условие «Если» Действие «Т огда»

Рч Прогиб Необходимо узнать значение прогиба Рассчитать полный прогиб (Г) и Рассчитать прогиб от неравномерного прогрева по толщине (Г21) и Рассчитать прогиб от неравномерного прогрева по ширине ^22) и Рассчитать прогиб от эксцентричного приложения возникающей осевой нагрузки ^23) и Рассчитать уровень осевой загрузки ^24) и Рассчитать прогиб от величины первоначальной закручен-ности ^25)

Рч Норм. прогиб Значение прогиба в пределах допуска Вывести сообщение «Корректировка технологического процесса не требуется» ^11)

рц Большой прогиб Прогиб больше допусти- мого Уменьшать прогиб

Термич. расшир. стержня Подбирать материал

стержня с меньшим коэф-

P23131,P2413 Термич. фициентом термического

расшир. стержня расширения ^231311, R24131)

больше и/или

термич. Подбирать материал обо-

расшир. лочки с большим коэффи-

оболочки циентом термического

расширения ^231312,

R24132)

обо- Подбирать материал обо-

Термич. лочки с меньшим коэффи-

Термич. расшир. лочки расшир. циентом термического

P23132 оболочки расширения ^231321)

больше и/или

термич. Подбирать материал

расшир. стержня с большим коэф-

стержня фициентом термического

расширения ^231322)

4. ПРОТОТИП ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

На основе разработанных продукционных правил был разработан фрагмент прототипа ЭС для оценки ее работоспособности. Для реализации был выбран комплекс Рапана [4], который не требует специальной математической подготовки и предназначена, главным образом, для специалистов, экспертов в конкретной предметной области и инженеров по знаниям, создающих базы знаний ЭС.

В программе имеются внутренние тесты, оценивающие правила. Проверка показала следующие результаты:

• тест достаточности правил (поиск комбинаций входной информации, при которых значение некоторых сущностей остаются неопределенными) — покрыты правилами все комбинации значений.

• тест непротиворечивости (поиск комбинаций входной информации, при которых одновременно срабатывающие правила дают несовместимый результат) — конфликты правил не обнаружены.

• тест связанности (поиск компонентов базы знаний, не вошедших в сеть вывода) — все сущности задействованы.

ВЫВОДЫ

Разработана и представлена база знаний ЭС получения качественной отливки лопатки турбины, включающая:

• концептуальную составляющую поля знаний, отражающую понятийную структуру получения отливок охлаждаемых лопаток;

• функциональную составляющую поля знаний, моделирующую рассуждение эксперта, позволяющую устанавливать и анализировать гипотезы возникновения дефектов в литых лопатках;

• иерархическую структуру, состоящую из уравнений детерминированного расчета, гра-

фиков, таблиц и неформализованных зависимостей, составляющих ядро Э^

• продукционную модель представления знаний в виде графа и таблицы продукционных правил;

• оценку работоспособности системы продукционных правил путем тестирования достаточности, непротиворечивости, связанности.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. CM.: Питер. 2000. 384 с.

2. Управление литейным производством с использованием CALS-технологий / Г. Г. Куликов [и др.]. Уфа: УГАТУ, 2012. 1 электронн. опт. диск (CD-ROM).

3. Гайнцева Е. С., Горюхин А. С. Формирование базы знаний при разработке экспертной системы для получения лопаток турбин // Ползуновский альманах. 2011. № 4. C.192—194.

4. Cредство быстрой разработки экспертных систем «Рапана» [Электронный ресурс] (http:// esra-pana.narod.ru/rapana.pdf).

ОБ АВТОРАХ

Павлинич Сергей Петрович, зав. каф. МиТЛП. Первый заместитель ген. директора - технический директор ОАО УМПО. Д-р техн. наук, проф. Иссл. в обл. технологии получения сложных отливок в авиационной промышленности.

Горюхин Александр Сергеевич, доц. той же каф. Дипл. инженер-механик по металлореж. станкам и инструментам (УАИ, 1965). Канд. техн. наук по ли-тейн. пр-ву в авиадвигателестроении (МВТУ им. Баумана, 1979). Иссл. в обл. технологии получения сложных отливок в авиационной промышленности.

Гайнцева Екатерина Сергеевна, соиск. каф. ACУ. Дипл. инженер (УГАТУ, 2008). Иссл. в обл. искусственного интеллекта.