CC BY
13
кластерный анализ деталей для выделения
СХОЖИХ ПО КОНСТРУКТИВНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРИЗНАКАМ ГРУПП Галиева Э.Б.
Галиева Эльза Борисовна - студент магистратуры, кафедра технической кибернетики, Уфимский государственный авиационный технический университет, г. Уфа
Аннотация: в статье описывается метод кластерного анализа для выделения кластеров деталей, схожих по конструктивно-технологическим признакам. Ключевые слова: разработка управляющих программ, технологический процесс, обработка детали, кластерный анализ, конструктивно-технологический признак, исходные данные, диаграммы рассеивания.
В настоящее время в машиностроении прослеживается тенденция усложнения геометрической формы производимых деталей. В связи с этим для механической обработки деталей чаще всего применяют станки с числовым программным управлением (ЧПУ) [3].
Для упрощения технологического процесса при обработке детали, можно воспользоваться ранее созданным технологическим процессом детали, схожим по строению. Тем самым облегчить работу программиста при разработке управляющих программ для обработки детали. Чем детали ближе конструктивным видом, тем проще подобрать наиболее подходящий технологический процесс.
Объектом исследования в ходе выполнения кластерного анализа являются детали. Далее определяются признаки, характеризующие эти объекты.
Для кластерного анализа необходимо, чтобы признаки имели количественный характер [2]. Признак «Сложность конструктивного исполнения» имеет качественный характер - простой и сложный, поэтому необходимо перевести в количественное значение. Для отображения степени используется ранжирование. Простой будет обозначен значением 1, сложный будет обозначен значением 2. Таким же образом для признака «Характер совмещения операций» вводится: Последовательные - 1, Совмещенные - 2, Последовательно-совмещенные - 3.
Исходные данные загружаются в программу для построения кластерного анализа.
Координатное пространство располагается так, чтобы по оси абсцисс была компонента 1, а по оси ординат - компонента 2 (Рис. 1, 2).
-0,8 1,2 3,2
Component 1
Рис. 1. 2Б-диаграмма рассеивания в двухмерном пространстве
I 26 |
Scatterplot
Component 1
Рис. 2. 30-диаграмма рассеивания в трехмерном пространстве
Получив 2Б- и 3Б- диаграмму рассеивания в двухмерном и трехмерном пространстве наглядно можно увидеть разбиение на кластеры.
Эти кластеры представляют собой детали, близкие по особенностям разработки и требующие однотипные управляющие решения.
1. ЕСЛИ Количество уровней обработки = высокое, Количество переходов на рабочей поверхности = высокое, Количество инструментов = среднее, Сложность конструктивного исполнения = высокое, Характер совмещения операций = среднее ТО кластер 1;
2. ЕСЛИ Количество уровней обработки = высокое, Количество переходов на рабочей поверхности = среднее, Количество инструментов = среднее, Сложность конструктивного исполнения = среднее, Характер совмещения операций = низкая, ТО кластер 2;
3. ЕСЛИ Количество уровней обработки = среднее, Количество переходов на рабочей поверхности = среднее, Количество инструментов = низкая, Сложность конструктивного исполнения = низкая, Характер совмещения операций = низкая, ТО кластер 3;
По этим кластерам можно определить, что детали по типу обработки имеют разницу по конструктивно-технологическим признакам. Таким образом, можно упростить работу программиста, сокращая продолжительность выполнения технологического процесса, а для выполнения работы с нуля потребовалось бы намного больше времени.
Список литературы
1. Солкин А. Способы автоматизации создания управляющих программ для
металлорежущего оборудования с ЧПУ // Вестник Волжского университета, 2013.
№ 2. С. 99-105.
2. Колтунов И.И., Лобанов А. С. Разработка управляющих программ для систем
ЧПУ. Учебное пособие. 2009. С. 81.
I 27 |
