CC BY
56
УДК 621.9
В. М. Пашкевич, М. Н. Миронова
МЕТОДОЛОГИЯ КОМПЛЕКСНОГО РЕШЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ
UDC 621.9
V. M. Pashkevich, M. N. Mironova
METHODS OF COMPLEX SOLUTION OF TECHNOLOGICAL TASKS BY USING FUNCTIONAL SEMANTIC NETWORKS
Аннотация
Рассмотрены вопросы обеспечения точности механической обработки деталей машин. Использован подход, базирующийся на технологиях функциональных семантических сетей. Отмечена возможность многофакторной оптимизации параметров механической обработки с целью обеспечения точности на основе комплексного подхода. Приведен размерный анализ технологической системы.
Ключевые слова:
точность механической обработки, искусственный интеллект, функциональные семантические сети, многофакторная оптимизация.
Abstract
The issues of ensuring the accuracy of machining of machine elements are considered in this paper. The approach based on the technologies of functional semantic networks is used. The possibility of multiple-factor optimization of machining parameters for ensuring accuracy by using the integrated approach is considered. The dimensional analysis of the technological system is provided.
Key words:
accuracy of machining, artificial intelligence, functional semantic networks, multiple-factor optimization.
Задача обеспечения точности механической обработки с использованием лезвийного инструмента представляет собой задачу технологии машиностроения, решение которой гарантирует точность работы механизмов и машин, их износостойкость, надежность и долговечность. Повышение точности механической обработки упрощает пригоночные работы при сборке, позволяет осуществить принцип взаимозаменяемости деталей и узлов, вести поточную сборку, что не только сокращает ее трудоемкость, но также облегчает и удешевляет проведение ремонта машин в условиях их эксплуатации. Актуальность этой задачи объясняется и непре-
© Пашкевич В. М., Миронова М. Н., 2013
рывным ростом требований к точности изготовления деталей машин.
В настоящее время обеспечение точности обработки ведется в трех направлениях: за счет улучшения качества технологической системы; на основе устранения факторов, порождающих погрешности обработки; путем управления процессом обработки.
Улучшение качества технологической системы и снижение погрешности обработки достигается, в основном, за счет повышения жесткости, виброустойчивости, износостойкости оборудования, а также ужесточения требований к качеству изготовления режущих инструментов. Однако это связано с
большими затратами, а потому не всегда эффективно.
Управление процессом механической обработки представляется наиболее эффективным методом обеспечения требуемой точности. В то же время современные методы управления не в полной мере учитывают текущее состояние технологического оборудования, а также функциональные взаимосвязи между параметрами обработки и технологической оснастки.
Альтернативу таким подходам могут составить методы, позволяющие обеспечить наибольший запас точности обработки на основе решения задачи многофакторной оптимизации технологических процессов, в том числе на основе методов искусственного интеллекта.
Средством многокритериальной оптимизации параметров технологического процесса и оснастки могут стать интеллектуальные системы, использующие технологии функциональных семантических сетей. Такие системы обладают существенным преимуществом по сравнению с традиционными программными средствами. В отличие от принятого в традиционном программировании подхода, в них программа формируется самой системой. При этом жесткий алгоритм отсутствует и создается системой в процессе решения поставленной задачи. Это существенно снижает требования к квалификации конструктора, упрощает и ускоряет процесс поиска решения.
Для эффективного управления точностью обработки необходим анализ процесса формирования погрешностей обработки на исследуемой операции, включающей оценку погрешностей, зависящих от станка, приспособления, инструмента, а также заготовки.
Рассмотрим математическую модель образования суммарной погрешности на примере обработки концевым инструментом. В качестве управляемого параметра выбрана точность расположения оси обрабатываемого отверстия.
В общем случае суммарную погрешность расположения оси обрабатываемого отверстия можно описать зависимостью
ЛЕ = 52б +е] +52п +А2у +ЛГ +АТ +Лс,(1)
где £б - погрешность базирования заготовки; 83 - погрешность закрепления заготовки; еп - погрешность, вызываемая приспособлением; Лу - погрешность обработки, обусловленная упругими смещениями оси концевого инструмента; Л Г - погрешность обработки, обусловленная геометрическими смещениями оси концевого инструмента; ЛТ - погрешность, вызываемая тепловыми деформациями технологической системы; Лс - погрешность, связанная с
неточностью, износом и деформацией станков.
Структурная модель суммарной погрешности обработки концевым инструментом, описываемой зависимостью (1), представлена на рис. 1.
Как правило, точность технологической системы определяется погрешностями, связанными с обработкой, геометрическими особенностями станка и приспособления.
Для оценки каждой из таких погрешностей разработаны методы, принципиально отличающиеся друг от друга и использующие методы расчета размерных цепей, расчета на прочность, эмпирические формулы теории резания и др. Их различный характер приводит к невозможности реализации однотипной процедурой.
В то же время функциональные семантические сети, не накладывая специфических ограничений на вычислительные процедуры, позволяют объединить в единой вычислительной среде вышерассмотренные методы и таким образом обеспечивать комплексное решение задачи управления точностью.
Рис. 1. Структурная модель суммарной погрешности обработки концевым инструментом
Далее приводится описание методологии поиска такого решения.
Принципиальным методом при выборе стратегии обеспечения точности является понимание того факта, что в машиностроительном производстве конструкция детали, технологический процесс ее изготовления, конструкции основных узлов станков и приспособлений взаимосвязаны между собой и должны создаваться с учетом этого.
Поэтому управление точностью должно носить комплексный характер, следует принимать во внимание влияние на точность обработки всех элементов технологической системы.
Нормативный подход к выбору параметров технологического процесса в настоящее время связан с поэлементным (последовательным) снижением погрешностей обработки.
Однако известно, что влияние отдельных параметров на общую погреш-
ность является противоречивым. Например, увеличение подачи приводит к снижению составляющей погрешности, связанной с износом режущего инструмента. С другой стороны, увеличение подачи приводит к увеличению составляющей, связанной с упругими смещениями оси концевого инструмента. Таким образом, снижение одной из составляющих погрешности приводит к росту другой, причем их величины имеют существенно отличающиеся значения в зависимости от условий обработки.
Принципиальной является идея, что управлять точностью механической обработки целесообразно не путем изменения ее параметров для минимизации отдельных составляющих погрешности обработки, а путем уменьшения суммарной погрешности обработки в целом.
Выявление взаимосвязей между параметрами технологического процесса возможно на основе подхода, бази-
рующегося на технологиях функциональных семантических сетей, позволяющего обеспечить точность механической обработки решением задачи многофакторной оптимизации.
Функциональная семантическая сеть - это в общем случае граф, включающий два типа вершин. Первый тип представляет параметры рассчитываемых задач, в том числе исходные данные; второй - описывает функциональные зависимости между параметрами сети [1].
Оптимизация параметров технологического процесса на семантической сети сводится к тому, чтобы, используя функциональные зависимости, определить значения параметров, при которых обеспечивалась бы точность механической обработки (максимальный запас точности).
Таким образом, задача обеспечения точности на основе использования функциональной семантической сети сводится к задаче многофакторной оптимизации:
|Т-ЛЕ(пх,пг,...,пп) ^ тах;
1п }
(2)
где Т - допуск на обработку, мм; ЛЕ -суммарная погрешность обработки, мм; П - параметры технологического процесса и технологической оснастки; {^.} - область ограничений оптимизируемых параметров.
С целью анализа составляющих суммарной погрешности обработки была построена функциональная семантическая сеть (рис. 2), предназначенная для управления точностью обработки концевым инструментом картера маховика, устанавливаемого в приспособлении (рис. 3) на вертикально-сверлильном станке.
При использовании традиционной методики обеспечения точности механической обработки погрешности станка и приспособления задаются численными значениями. При этом конструктивно-технологические параметры, закладываемые при проектировании и изготовлении технологического оборудования, влияющие на величину пространственного смещения оси отверстия, не участвуют в управлении точностью. Не учитывается также и фактическое состояние технологического оборудования, изменяющееся в процессе его эксплуатации.
1- кондукторная плита,• 3- дтулко,-
2 - кондукторная Втулка,- 4 - палец.
Рис. 3. Схема базирования заготовки картера маховика в приспособлении на вертикальносверлильной операции
Следует также принимать во внимание, что точность расположения оси обрабатываемых отверстий определяется геометрической точностью основных узлов технологической системы: точностью узлов направления инструмента, узлов установки детали и точностью их взаимного расположения между собой. Кроме того, она зависит от точности расположения осей инструментальных наладок относительно узлов направления инструмента, которая, в свою очередь, определяется геометрической точностью сверлильного станка - отклонением от перпендикулярности рабочей поверхности стола к оси вращения шпинделя.
Геометрическая схема рассматриваемой технологической системы и ее размерная цепь приведены на рис. 4.
Обеспечение точности размера АЛ, определяющего положение отверстия относительно оси шпинделя станка, может базироваться на использовании размерной цепи А.
В этой цепи приняты обозначения: А1 - расстояние от оси отверстия до оси приспособления; А2 - отклонение от соосности оси стола и оси приспособления; А3 - расстояние от оси стола станка до рабочей поверхности колонны; А4 - расстояние от оси вращения
шпинделя до рабочей поверхности колонны.
Из схемы видно, что увеличивающими звеньями являются А1, А2, А3, а звено А4 - уменьшающим. Тогда
АЛ _ А1 + А2 + А3 - А4 .
Функциональная семантическая сеть для размерной цепи А представлена на рис. 5.
В свою очередь, задача обеспечения перпендикулярности оси отверстия вЛ относительно установочной базы детали решается с помощью размерной цепи, приведенной на рис. 6.
Рис. 4. Геометрическая схема технологической системы и ее размерная цепь
Рис. 6. Геометрическая схема технологической системы и ее размерная цепь
Составляющими звеньями данной цепи являются: Д - отклонение от параллельности плоскости приспособления относительно плоскости стола; Д2 -отклонение от перпендикулярности плоскости стола относительно боковой поверхности; д - отклонение от перпендикулярности основания колонны относительно ее рабочей поверхности; в4 - отклонение от параллельности оси сверлильной головки относительно рабочей поверхности колонны; Д5 - от-
клонение от параллельности оси вращения шпинделя относительно оси сверлильной головки.
Увеличивающие звенья данной цепи - Д, Д2, Д3, а звенья Д4, Д5 -
уменьшающие. Тогда ДА = Д + Д2 + + Д - Д - Д.
Функциональная семантическая сеть такой размерной цепи представлена на рис. 7.
в,
0л-0г0г0>'0і'Рі-О
Наряду с погрешностью станка существенным фактором точности расположения оси обрабатываемых отверстий служит также компоновка приспособления.
Погрешность узла направления инструмента возникает вследствие не-
точностей изготовления и определяется теоретико-вероятностным расчетом
размерных цепей; смещение оси отверстия от ее номинального положения -при решении уравнения размерной цепи Б приспособления (рис. 8).
Рис. 8. Схемы взаимодействия элементов приспособления и его размерная цепь
БЛ = Б1 + Б2 + Б3 + Б4 + Б5 + Б6 - Б7 ,(3)
где Б1 - отклонение от соосности осей быстросменной и постоянной втулок; Б 2 - отклонение от соосности осей постоянной втулки и отверстия в плите; Б3 - межцентровое расстояние между
осями отверстий в плите; Б4 - отклонение от соосности осей отверстия во втулке и отверстия в плите; Б5 - отклонение от соосности осей отверстия во втулке и пальца; Б6 - эксцентричность
пальца; Б7 - требуемое расположение
оси обрабатываемого отверстия относительно технологической базы.
Функциональная семантическая сеть размерной цепи Б представлена на рис. 9.
Кроме того, следует заметить, что размерные цепи А и Б являются парал-
лельно связанными [2], т. к. выполняются условия
А1 = Б7; ТА1 = ТБ7. (4)
Для реализации размерного анализа технологической системы была построена соответствующая функциональная семантическая сеть, представленная на рис. 10.
Частные функциональные семантические сети, приведенные на рис. 3, 7, 10, описывают отношения между режимами резания, параметрами обработки, геометрическими параметрами технологической системы, поэтому для объединения результатов их совместной работы в глобальную сеть управления точностью требуется обеспечить обмен данными между ними. С этой целью выделяются параметры, по которым происходит «сшивание» сетей.
Рис. 9. Функциональная семантическая сеть размерной цепи Б
Так, например, функциональные семантические сети, представленные на рис. 3, 7, 10, связаны между собой параметрами
А с = АД max + Кг ' Ctg(1 80 -Рд ); (5)
8п.и = БД max , (6)
где Нзаг - высота заготовки, мм.
Следует отметить, что практически изменять можно только ряд параметров семантической сети. Так, например, сила резания зависит от твердости заготовки, глубины резания, подачи, материала инструмента, его геометрии. Очевидно, что при управлении силой резания из этих параметров могут быть использованы только подача и глубина резания. В то же время изменение глубины резания повлечет за собой ухудшение точности обработки. Поэтому наиболее целесообразным способом компенсации силы резания применительно к условиям обработки отверстий является изменение подачи.
Аналогичный анализ осуществлялся и для других составляющих общей погрешности, на основе которого из множества параметров функциональной семантической сети были выделены подмножества управляемых и неуправляемых параметров.
Неуправляемые параметры включают входные данные и параметры технологического процесса, значения которых фиксированы (например, допуск размера, требуемая шероховатость обрабатываемой поверхности).
Управляемые параметры включают, как правило, внутренние параметры технологического процесса, которые могут изменяться с учетом конкретных производственных условий (подача, скорость резания, высота кондукторной втулки, количество деталей в настроечной партии, обрабатываемых в период между подналадками станка, и т. д.), в
связи с чем их величины могут корректироваться в пределах заданных ограничений.
Для реализации описанной методологии была создана интеллектуальная система, осуществляющая управление точностью механической обработки.
В качестве алгоритма оптимизации на функциональной семантической сети предложен алгоритм многофакторной оптимизации на базе алгоритма случайного поиска с возвратом [3]. При этом решение задачи многофакторной оптимизации может быть сведено к решению случайной последовательности задач однофакторной оптимизации, в котором определяются минимально замкнутые подсистемы отношений, выявляются их входные и выходные параметры, что приводит к преобразованию в соответствующие функции. В результате происходит формирование цепочек функций и преобразование неориентированного двудольного графа отношений в ориентированные графы решения задач [4].
Подход, включающий использование функциональных семантических сетей и алгоритма случайного поиска с возвратом, дает возможность успешно решать задачи, связанные с выбором оптимальных параметров механической обработки, а также с расчетом оптимальных параметров применяемой при этом технологической оснастки за счет скрытых функциональных взаимосвязей между параметрами обработки.
Таким образом, решение задачи управления точности на семантической сети обеспечивает к нему комплексный подход и многофакторную оптимизацию как параметров технологического процесса, так и технологического оборудования.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Поспелов, Г. С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Г. С. Поспелов. - М. : Наука, 1988. - 280 с.
2. Дунаев, П. Ф. Расчет допусков размеров / П. Ф. Дунаев, О. П. Леликов. - М. : Машиностроение, 1981. - 189 с.
3. Пашкевич, В. М. Многофакторная оптимизация параметров механической обработки на основе использования семантических сетей / В. М. Пашкевич, М. Н. Миронова // Вестн. Белорус.-Рос. ун-та. -2011. - № 4. - С. 51-61.
4. Пашкевич, В. М. Оптимизация режимов резания на основе использования семантических сетей / В. М. Пашкевич, М. Н. Миронова // Вестник Белорусского национального технического университета. - 2011. - № 3. - С. 9-12.
5. Жолобов, А. А. Прогнозирование и обеспечение качества технологических систем на этапах их проектирования и изготовления : монография / А. А. Жолобов. - Могилев : Белорус.-Рос. ун-т, 2005. -304 с.
6. Маталин, А. А. Точность механической обработки и проектирование технологических процессов / А. А. Маталин. - Л. : Машиностроение, 1970. - 320 с.
Статья сдана в редакцию 29 марта 2013 года
Виктор Михайлович Пашкевич, д-р техн. наук, проф., Белорусско-Российский университет. E-mail: [email protected].
Марина Николаевна Миронова, ст. преподаватель, Белорусско-Российский университет.
E-mail: [email protected].
Viktor Mikhailovich Pashkevich, DSc (Engineering), Associate Prof., Belarusian-Russian University. E-mail: [email protected].
Marina Nikolayevna Mironova, assistant lecturer, Belarusian-Russian University. E-mail: [email protected].
