CC BY
239Селиванов С.Г.
д.т.н., профессор Уфимского государственного авиационного технического университета
Поезжалова С.Н.
доцент УГАТУ
Шайхулова А. Ф.
ассистент УГАТУ
Яхин А.И.
магистр, УГАТУ
МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ЦИФРОВОГО ПРОИЗВОДСТВА
В МАШИНОСТРОЕНИИ
Ключевые слова: цифровое производство, машиностроение, методы проектирования и оптимизации.
Введение
Согласно Указу Президента РФ от 01.12.2016 № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» предусмотрен (п. 20а) «переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и способам конструирования, создания систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта».
Технологии цифрового производства - это процессы1 перевода цифрового дизайна в физический объект [1].
Научная новизна определяется тем, что цифровое производство основано на интеграции мехатронных технологий, компьютерных систем, которые включают в себя средства численного моделирования, трехмерной (3D) визуализации, инженерного анализа и совместной работы различного оборудования и средств технологического оснащения с программным управлением, которые предназначены для разработки конструкции изделий, технологических процессов их изготовления и оперативного управления производственными процессами. В данной публикации рассмотрены новые методы проектирования цифрового производства на основе функционального моделирования, структурной оптимизации проектных решений с помощью рекуррентных нейронных сетей и построения 3D-моделей производственно-технологических центров цифрового производства.
Цифровое производство обеспечивает эффективное формирование пятого технологического уклада [2, 3], повышение уровня автоматизации, рост производительности труда, гибкости производства, возможности ускоренной постановки на производство инновационной продукции и смены поколений техники и технологий.
1. Основные компоненты цифрового производства
Инновационное проектирование цифрового производства обычно предусматривает наличие следующих компьютеризированных компонентов:
- интеллектуальной модели (моделей), которая формирует цифровой макет изделия (изделий) для информационного обеспечения всех процессов их изготовления;
- информационных технологий инновационной подготовки производства, которые являются основой конструк-торско-технологического обеспечения проектирования и оптимизации всех производственных процессов производства;
- высокоавтоматизированных процессов постановки на производство новых изделий (инновационной продукции) путем организации автономных производств на базе интеллектуальных (использующих средства искусственного интеллекта) моделей и цифровых процессов, в том числе PMIS-систем управления инновационными проектами внедрения цифровых производств;
- систем управления типа DNC (Direct Numerical Control) - это системы, управляющие группой станков от одной ЭВМ, имеющих общую память для хранения программ, распределяемых по запросам от станков. Такие УЧПУ являются устройствами высшего ранга и служат для организации согласованной работы технологических объектов, включенных в комплекс, например, в ГПС;
- 3D-принтеров, или аддитивных станков, если используются аддитивные технологии, которые уже могут печатать объекты габаритами в несколько метров;
1 Например, аддитивная технология (Additive manufacturing) - процесс присоединения материала к материалам на основе 3D образцовых данных в противоположность «отнимающим» производственным технологиям по удалению припусков и напусков на обработку.
- мехатронные станки, промышленные роботы и другие средства технологического оснащения, управляемые от ЭВМ, которые дополняют известные гибкие производственные системы, роботизированные производства и системы интеллектуального производства.
В сборочном цифровом производстве могут быть и другие компоненты, например, в практике самолетостроения уже введены в эксплуатацию реконфигурируемые программно-управляемые стенды стыковки, с лазерной системой измерения. Они обеспечивают сборку фюзеляжа современного самолета или вертолета. Отдельные секции фюзеляжа устанавливают на опорные колонны, выравнивают с помощью лазерной системы измерений и автоматически позиционируют в положение стыковки. Аналогичная технология применяется и для стыковки фюзеляжа с крылом самолета (отделяемой частью крыла - ОЧК).
2. Программное обеспечение цифрового производства
Приведем некоторые известные программные решения для поддержки цифрового производства:
- Tecnomatix - полнофункциональный пакет решений для цифрового производства, объединяющий все технологические аспекты с разработкой изделия: от проектирования технологии изготовления до имитационного моделирования, контроля и собственно изготовления. Основанная на открытой PLM-платформе, известной как «технологическая платформа Teamcenter», система Tecnomatix предоставляет многофункциональный набор технологических решений.
- NX CAM и CAM Express позволяют программистам обработки получить наибольшую отдачу от инвестиций в новейшие, наиболее эффективные и обладающие широкими возможностями станки с ЧПУ. NX CAM предоставляет полный набор функций для программирования высокоскоростной обработки поверхностей и для работы с многофункциональными, токарно-фрезерными и 5-координатными станками с ЧПУ. CAM Express — мощная система автоматизации программирования обработки с низкой общей стоимостью владения.
Компания Dassault Systems реализовала свои наработки в области создания программных продуктов для трехмерного проектирования, выпустив новый бренд - DELMIA (Digital Enterprise Lean Manufacturing Interactive Application). DELMIA ориентированы, в первую очередь, на технологическую подготовку производства и предлагают подход более понятный и, самое главное, изначально подкрепленный конкретными средствами, с помощью которых заявляемые принципы могут быть реализованы.
Комплекс решений DELMIA относится к классу MPM-систем (Manufacturing Process Management). В отличие от CAD/CAMCAE-систем, где в большинстве случаев применение конкретного программного инструмента достаточно жестко определяет получаемый на выходе результат (например, цифровой макет изделия) и распределение ролей четко детерминировано содержанием выполняемых работ (проектировщик ^ компоновка поверхностей ^ твердотельная геометрия и т.д.), в MPM-системах эта зависимость гораздо более гибкая.
Рисунок 1.
Функциональная модель технологического проектирования цифровых производств
3. Системотехника проектирования цифровых производств в машиностроении
Для инновационного проектирования цифровых производств авторами данной публикации предложено использовать следующую функциональную модель (рис. 1), которая основана на широком использовании средств искусственного интеллекта в виде каскада методов для оптимизации проектирования цифровых производств.
Рассмотрим более подробно основные методы решения проектных задач в рамках данной функциональной модели.
4. Методы проектирования цифровых производств в машиностроении 4.1. Кластеризация объектов производства
Основой для проектирования серийного машиностроительного производства, в том числе и цифрового производства серийных типов, чаще всего является:
- ведомость производственной программы, которую рассчитывают по результатам кластеризации - классификации и группирования деталей (изделий) и
- проектные (перспективные, директивные) технологические процессы изготовления деталей и сборочных единиц (изделий).
При наличии большой номенклатуры изделий, схожих по конструктивно-технологическим признакам, в серийных типах производства нет необходимости в проектах разрабатывать все технологические процессы на все изделия производственной программы. В этом случае расчеты принято вести по приведенной программе на основании проектного технологического процесса изготовления изделия-представителя.
Для разработки ведомости приведенной производственной программы необходимо всю номенклатуру деталей кодировать по конструкторскому и технологическому кодам (рис. 2) и классифицировать в целях определения групп или типов изделий, сходных по конструкции и технологии изготовления. В каждой группе выделяют изделие-представитель, по которому выполняют все последующие проектные расчеты.
Рисунок 2.
Интерфейс для классификации и группирования изделий
Для решения задач кластеризации (классификации и группирования) можно использовать различные искусственные нейронные сети, например, Розенблатта, LVQ, РЫЫ, Кохонена. Так искусственная нейронная сеть Кохонена представляет собой двухслойную сеть, каждый нейрон первого (распределительного) слоя в которой соединен со всеми нейронами второго (выходного) слоя, которые расположены в виде двумерной решетки. Нейроны выходного слоя называются кластерными элементами, их количество определяет максимальное количество групп, на которые система
может разделить входные данные кодирования (рис. 3). Увеличивая количество нейронов второго слоя можно увеличивать детализацию результатов процесса кластеризации.
Рисунок 3.
График, иллюстрирующий распределение деталей по кластерам в результате обучения
нейронной сети Кохонена
Достоверность полученных результатов может быть обоснована, например, с помощью алгоритма ^-средних (K-means), статистического иерархического кластерного анализа с помощью программного пакета SPSS и статистических данных по характеристикам классифицируемых деталей.
Решение рассмотренной задачи позволяет определить ведомость производственной программы и обоснованно приступать к разработке проектных технологических процессов, определению парка технологического оборудования и разработке чертежей технологических планировок оборудования цифрового производства.
4.2. Методы оптимизации проектных технологических процессов и компоновок
цифрового производства
Из рис. 1. видно, что задачу оптимизации проектных технологических процессов в условиях использования средств искусственного интеллекта наиболее рациональным образом можно решить путем использования рекуррентных нейронных сетей, в частности каскадных нейронных сетей, которые позволяют определять Парето-оптимальные решения по критериям минимумов трудоемкости и приведенных затрат [1].
Аналогичным образом Парето-оптимальные решения с помощью каскадных нейронных сетей можно получить и для разработки планировки оборудования технологических комплексов цифровых производств, рис. 4.
V- 1 ???/я' ')Ш J lr> 4E>Ofi = 0.7547
* РВД1 -Полиномиальная (Ряд1)
Парето-опти мольный
технологической планировки ПТЦ
1400 1420 1440 14БС 14Я0 1500 152D 1540 Занимаемая площадь, Ч [н: ]
6)
Рисунок 4.
Линии регрессии (б) для определения Парето-оптимального планировочного решения (а) по критериям минимумов площади и грузооборота
4.3. Методы объемного макетирования производственно-технологических центров
цифрового производства
Из рис. 1. видно, что завершающим блоком работ функциональной модели проектирования цифрового производства является SD-моделирование производственных участков или производственно-технологических центров (рис. 5-а), которые в данной публикации предложено выполнять в комнате виртуальной реальности (рис. 5-б).
Для проектирования современных цифровых производств использовать:
- систему Barco I -Space 4;
- комнату виртуальной реальности класса CAVE (рис. 5-б);
- систему трекинга ARTrack;
- стерео систему NVIDIA 3D Vision Pro;
- специальное вычислительное оборудование для реализации информационной технологии 3D- моделирования производственных подразделений.
На рис. 5 показана компьютерная модель (объемный макет цеха и участка) в производственном корпусе, выполненная с помощью системы Autodesk Factory Design.
Рисунок 5.
Компьютерная .ЗД-модель (а) производственно-технологического центра (цеха), разработанная в комнате виртуальной реальности (б)
^-моделирование технологического оборудования и производственно-технологических центров (корпусов, цехов, участков) существенно повышает качество инновационных проектов создания цифровых производств.
Важно при этом заметить, что методы .^-моделирования и проектирования цифровых производств, кроме размещения мехатронного оборудования, предусматривают:
- размещение макетов подъемно-транспортных средств, трансманипуляторов, промышленных роботов, особенно напольного и подвесного исполнения;
- макетирование или обозначение строительных элементов;
- расстановку макетов крупногабаритного энергооборудования: трансформаторных киосков, щитов, пультов, гидроагрегатов, компрессоров и т.д.;
- размещение макетов других устройств, например, средств пожаротушения, приводных рольгангов, робокар.
Процесс построения трехмерной компоновки производственного корпуса или цеха (объемного макета) сводится к нескольким этапам:
- создание модели строительной части проекта (построение 3Б модели здания с несущими конструкциями, стенами и колоннами);
- создание 3Б-моделей технологического оборудования и контента другого наполнения цеха;
- расстановка 3Б-моделей оборудования по планировке оборудования цеха и отладка модели.
Входными данными для моделирования являются:
- архитектурные и строительные решения;
- решения по компоновке цеха, оптимальным технологическим маршрутам движения изделий;
- решения по инженерным сетям;
- расчет потребного количества оборудования и другие технологические решения.
В результате работы с рассматриваемой средой программирования, можно получить трехмерную модель реконструируемого производственного корпуса для организации цифрового производства.
Важно, что полученный файл можно конвертировать в 2D чертеж плоского изображения технологической планировки оборудования или перевести в общепринятые форматы такие, как *^ер.
Для обоснования достоверности и верификации проектно-технологических решений цифрового производства можно использовать системы имитационного моделирования, например, Open Cim. С помощью применения назван-
5. Имитационное моделирование проектов цифрового производства
ной системы (рис. 6) можно выявить рабочие места, которые при освоении производственных мощностей недогружены, а также те рабочие места (оборудование), которые сдерживают процесс освоения производственных мощностей.
Кроме системы имитационного моделирования Open Cim в проектах цифрового производства рекомендуется использовать также системы имитационного моделирования бизнес-плана проекта. Для этого нередко применяют систему Project Expert, которая позволяет проанализировать и выбрать из разработанных альтернатив оптимальный вариант развития производства, оценить общую эффективность проекта, отслеживать влияние текущих изменений исходных данных проекта на его результаты, определить эффективность проекта.
• ^ к Й
Рисунок 6.
.ЗД-модель гибкого автоматизированного участка в среде Open CIM
В результате расчета бизнес-плана в системе Project Expert определяются прибыли и убытки, приводится представление основных результатов инвестиционного проекта. Система имитационного моделирования Project Expert предусматривает наглядное представление изменений во времени основных показателей:
- окупаемости проекта;
- изменения чистого оборотного капитала;
- движение денежных средств или «кэш-фло» (показывает денежные поступления и выплаты, связанные с основными статьями доходов и затрат; обычно содержит три раздела, соответствующих основным направлениям деятельности компании: «кэш-фло» от операционной деятельности; «кэш-фло» от инвестиционной деятельности; «кэш-фло» от финансовой деятельности).
- налоговых отчислений;
- баланса наличности по предприятию, а также изменение других показателей инвестиционного или инновационного проекта;
- других показателей эффективности инновационного проекта.
Для более наглядного представления основных результатов инвестиционного (инновационного) проекта система имитационного моделирования Project Expert предусматривает получение результатов расчета в виде графиков и таблиц.
Заключение
Тенденции формирования в промышленности индустриально развитых стран предприятий пятого технологического уклада указывают на необходимость корректировки перечня критических технологий Российской Федерации. В современных условиях этот список пополнен путем применения цифровых технологий.
Создание цифровых производств на предприятиях машино- и приборостроения на основе разработки и внедрения новых критических и высоких технологий и инновационных проектов обеспечивает:
- увеличение объемов производства и производственных мощностей;
- сокращение сроков разработки и постановки на производство инновационной продукции, техники новых поколений;
- рост их конкурентоспособности на внешних рынках;
- повышение гибкости производства при изменениях в продуктовой линейке, номенклатуре и производственной программе выпуска инновационной продукции путем создания сектора (кластера) предприятий цифровых производств.
Выполненные опытно-технологические работы по проектированию и внедрению цифровых производств на предприятиях показали, что методика .D-моделирования цифрового производства в комнате виртуальной реальности; имитационное моделирование загрузки оборудования для обоснования процессов запуска установочной серии изделий и освоения производственных мощностей; имитационное моделирование инновационных проектов цифрового производства позволяет обосновать как внедрение цифровых технологий, так и проектов цифрового производства в целом.
Список литературы
1. Инновационное проектирование цифрового производства в машиностроении: учебное пособие / Селиванов С.Г., Шайхуло-
ва А.Ф., Поезжалова С.Н., Яхин А.И.. - М.: Инновационное машиностроение, 2016. - 264 с.
2. Компьютерное моделирование в инновационном проектировании авиационных двигателей / Селиванов С.Г., Кривошеев И.А. -
М.: Машиностроение, 2010. - 330 с.;
3. Кутин А.А., Ивашин С.С. Прогноз развития цифровых машиностроительных производств // Инновации. - СПб., 2016. - № 8
(214). - С. 9-13.
