CC BY
15
вибрационного сигнала. На текущий момент метод показал свою способность улавливать изменения функции распределения вибросигнала в зависимости от состояния исследуемого агрегата.
Дальнейшие исследования связаны с построением критерия, с помощью которого по изменению функции распределения вибросигнала (оценки вероятности попадания элемента выборки в ту или иную группу или кластер) можно делать вывод о переходе агрегата из одного состояния в другое.
Список использованной литературы:
1. Ахметханов Р.С., Дубинин Е.Ф., Куксова В. И. Метод кластеризации диагностических данных при вибродиагностике технических систем // Вестник научно-технического развития. - 2017. - №5(117).
2. S. Zhang, S. Zhang, B. Wang, T.G. Habetler. Deep Learning Algorithms for Bearing Fault Diagnostics - A Review. - 2019 IEEE 12th International Symposium on Diagnostics for Electrical Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED), Toulouse, France, 2019, pp. 257-263.
3. M.Y. Chow, P.M. Mangum and S.O. Yee. A neural network approach to real-time condition monitoring of induction motors. - IEEE Trans. Ind. Electron., vol. 38, no. 6, pp. 448-453, Dec. 1991.
4. Vijay Gs, Sriram N.S., Srinivasa P. Pai. Artificial Neural Network based Condition Monitoring of Rolling Element Bearing using Vibration Signals. - National Conference on Advances in Mechanical Engineering, At JNN College of Engineering, Shimoga, Karnataka State, India, 2011.
5. O'Shea K., Nash R. An Introduction to Convolutional Neural Networks. ArXiv abs/1511.08458 (2015).
6. Zhang W., Peng G., Li C. Bearing Fault Diagnosis Based on Convolutional Neural Networks with 2-D Representation of Vibration Signals as Input. - MATEC Web Conf., 95 (2017) 13001.
7. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. М.: Издательство "Экзамен", 2002. - 576с.
© Гусев А.Л., Румянцев М.А., 2020
УДК 007.2
Н.А. Ибрагимова
Ассистент кафедры ИТ., Джизакского политехнического института Г. Джизак, республика Узбекистан nargiza.anorovna.71@mail.ru
МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ПОВЕРХНОСТИ ОБЪЕКТОВ ПОД УПРАВЛЕНИЕМ ЛАЗЕРНОГО ЛУЧА
Аннотация
Широкое применение лазерных технологий микрообработки в промышленном производстве обуславливается возможностью проведения прецизионной обработки различных материалов, в том числе сверхтвердых, высокотемпературных и тугоплавких по произвольным трехмерным моделям(CAD-моделям) с высокой скоростью, недостижимой другими методами.
Ключевые слова:
Лазер, микрообработки, CAD-модель, алгоритм, траектория.
В настоящее время существенно возросли требования как к показателям качества обрабатываемого изделия (разрешению, точности размеров, и др.), так и к производительности лазерной микрообработки. При разработке новых и усовершенствовании существующих технологических процессов лазерного
{ ■ }
формообразования возникает задача определения диапазона параметров, оптимизирующих соотношение качество/скорость обработки материала. Эта задача может быть решена как на математическом (модельном) уровне, так и на техническом (экспериментальном). Вследствие многообразия и нелинейности физико-химических процессов, протекающих при взаимодействии лазерного излучения с веществом, и недостаточности знаний об изменении свойств материалов в процессе обработки, использование методов математического моделирования для решения данной задачи не всегда эффективно.
Для определения оптимальных режимов микросекундной и наносекундной лазерной микрообработки может быть использован экспериментальный подход, состоящий из следующей последовательности этапов:
• проведение тестовых экспериментов (от десяти до нескольких сотен) при различных режимах обработки; измерение объектов;
• определение их размеров и показателей качества;
• построение математической модели зависимости показателей качества изделия от технологических параметров обработки;
• определение области оптимальных значений параметров на основе модели.
Для измерения размеров объектов, формируемых в процессе лазерной микрообработки, целесообразно использовать оптические методы измерения, т.к. они позволяют получать изображения и профили с разрешением до десятков нанометров за время, сравнимое со временем обработки поверхности лазерным пучком.
Актуальной является задача создания алгоритмов и программного комплекса для получения и исследования математических моделей зависимостей показателей качества изделий, формируемых в процессе лазерной микрообработки, от технологических параметров обработки.
Для решения поставленной задачи необходимым является создание методов и средств для анализа изображений и профилограмм поверхности, обработанной лазерным излучением, получаемых с помощью систем технического зрения и оптических профилометров, и их сопоставления с CAD-моделями. (CAD-модель - двумерная или трехмерная модель).
Целью является разработать алгоритмические и программные средства для сопоставления профилограммы поверхности, модифицированной лазерным излучением, с CAD-моделью обработки.
При прямой лазерной записи перемещение лазерного пучка относительно материала производится по векторным и растровым траекториям (Рис. 4). При векторном сканировании траектории имеют произвольную форму (окружность, спираль, прямая и др.), задаются в CAD-модели в векторном формате (plt, dxf), при этом при переходе между траекториями материал не удаляется. Растровым сканированием называют метод перемещения лазерного пучка по прямоугольному растру (по типу телевизионной развёртки). Различные глубины рельефа получаются за счёт изменения режима обработки: энергии импульсов, скорости перемещения лазерного пучка, количества слоёв и др.
Стандартным подходом, применяемым при определении режимов лазерной микрообработки, для получения изделий с показатели качества, технологическим требованиям производства, является метод проб и ошибок.
Метод проб и ошибок трудоёмок и требует больших временных затрат, поэтому в настоящее время используются статистические методы, обеспечивающие высокую устойчивость к ошибкам и позволяющие определить параметры близкие к оптимальным за небольшое число экспериментов (несколько десятков).
На последствие можно полагать что, в настоящий момент наиболее подходящим методом определения оптимальных режимов лазерной микрообработки является экспериментальный подход на основе статистических методов анализа экспериментальных данных. Данный подход позволяет получать модели со средней ошибкой на тестовых данных, не больше 10%, и определять по ним оптимальные режимы обработки, однако в настоящее время неизвестно, возможно ли его использовать для определения оптимальных параметров при их большом числе и большом числе показателей качества изделий.
Список использованной литературы:
1. Вакс Е.Д., Миленький М.Н., Сапрыкин Л.Г. Практика прецизионной лазерной обработки. М.: Техносфера, 2013. 696 с.
2. Бессмельцев В.П., Булушев Е.Д. Быстрый алгоритм совмещения изображений для контроля качества лазерной микрообработки // Компьютерная оптика. 2014. Т. 38, № 2. С. 343-350.
3. Хурамова Ф. У., Жафярова Ф. С. Улучшение взаимодействий с клиентами в условиях сезонности продажи //Современная наука как основа инновационного прогресса. Актуальные проблемы развития современной системы методов научного познания. - 2019. - С. 63-66.
4. Хурамова Ф. У., Жафярова Ф. С. Совершенствование методов автоматизация обработки данных в условиях текстильного предприятие //Пути повышения результативности современных научных. - 2019. -С. 119.
© Ибрагимова Н.А., 2020
УДК 539.3
И.Е. Костиков
канд. ф-м. наук, доцент ТулГУ, г. Тула, РФ E-mail: 01999@list.ru Н.М. Матченко д. ф-м. наук, профессор ТулГУ, г. Тула, РФ E-mail: 01999@list.ru
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПЛАСТИЧЕСКОЙ АНИЗОТРОПИИ ЛИСТОВЫХ
МАТЕРИАЛОВ ИЗ ЦВЕТНЫХ МЕТАЛЛОВ
Аннотация
Существуют погрешности в современных расчетах пластических материалов. В статье обсуждаются границы применения условия пластичности Мизеса-Хилла для описания пластической анизотропии листовых металлов, с целью уменьшения погрешности вычислений. Проведен анализ полученного соотношения на примере проведенных экспериментов.
Ключевые слова: анизотропия, пластичность, эксперименты.
1. Листовым прокатным металлам характерна анизотропия пластических свойств [1]. В инженерной практике проектирования процессов обработки листовых металлов давлением для описания пластической анизотропии обычно используется условие пластичности Мизеса-Хилла [2], записанного для случая плоского напряженного состояния
Fs2y+ Gs 2Х + HG(sx - ^ f+2Nsl =1, (1.1)
где S x, S y , S xy - компоненты тензора напряжений, F , G , H , N - механические характеристики пластической анизотропии, подлежащие экспериментальному определению.
