Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

Все статьи автора в журнале: Шатагин Д.А.

  1. Оптимизация управляющей программы для станков с ЧПУ с учётом динамической устойчивости процесса резания и оптимальных режимов обработки в условиях цифровых производств
    Optimization of the control program for CNC machine tools with regard to the dynamic stability of the cutting process and the optimal processing modes in digital production condition

    Номер: 2019 / 01

    Кабалдин Ю.Г. | Kabaldin Yu.G. | Шатагин Д.А. | Shatagin D.A. | Аносов М.С. | Anosov M.S. | Колчин П.В.Kolchin P.V.

    Авторы статьи
    Authors

    Кабалдин Ю.Г.
    Kabaldin Yu.G.

    Шатагин Д.А.
    Shatagin D.A.

    Аносов М.С.
    Anosov M.S.

    Колчин П.В.
    Kolchin P.V.


    Оптимизация управляющей программы для станков с ЧПУ с учётом динамической устойчивости процесса резания и оптимальных режимов обработки в условиях цифровых производств

    Рассмотрен новый подход к формированию управляющей программы для станков с ЧПУ — путём встраивания в CAM-систему модулей, взаимодействующих с её ядром, учитывающих хаотичность траектории инструмента, оптимизацию режимов обработки на основе нейросетевого моделирования, обеспечивающих устойчивую динамику процесса резания. После обучения нейронная сеть способна идентифицировать динамическое состояние упругой системы станка (отличать устойчивое резание от неустойчивого, прогнозировать параметры траектории перемещения вершины резца) и диагностировать амплитуду колебаний режущего инструмента относительно обрабатываемой детали в проекциях на оси координат станка.


    Ключевые слова

    цифровое производство; динамическая устойчивость процесса резания; режимы обработки; хаотичное движение; нейросетевое моделирование; резание, оптимизация управляющей программы ЧПУ

    Optimization of the control program for CNC machine tools with regard to the dynamic stability of the cutting process and the optimal processing modes in digital production condition

    A new approach to the formation of a control program for CNC machine tools is considered by integrating into the CAM system modules interacting with its core, taking into account the randomness of the tool path and optimization of the processing modes based on the neural network modeling, ensuring stable dynamics of the cutting process. After learning, the neural network is able to identify the dynamic state of the machine tool elastic system (to distinguish stable cutting from unstable, to predict the parameters of the tool tip movement trajectory) and to diagnose the amplitude of oscillations of the cutting tool relative to the workpiece in projections on the machine tool axes of coordinates.


    Keywords

    digital production; dynamic stability of the cutting process; processing modes; chaotic movement; neural network modeling; optimization of the NC control program

  2. Применение цифровых двойников в аддитивных технологиях
    The use of digital twins in additive technologies

    Номер: 2019 / 09

    Кабалдин Ю.Г. | Kabaldin Yu.G. | Колчин П.В. | Kolchin P.V. | Шатагин Д.А. | Shatagin D.A. | Аносов М.С.Anosov M.S.

    Авторы статьи
    Authors

    Кабалдин Ю.Г.
    Kabaldin Yu.G.

    Колчин П.В.
    Kolchin P.V.

    Шатагин Д.А.
    Shatagin D.A.

    Аносов М.С.
    Anosov M.S.


    Применение цифровых двойников в аддитивных технологиях

    Рассмотрен процесс 3D-печати на станке с ЧПУ путём электродуговой наплавки проволоки с использованием цифрового двойника, созданного на основе нейронно-сетевых моделей. Показано, что применение цифрового двойника позволяет выбрать оптимальные параметры 3D-печати на стадии подготовки управляющей программы и управлять механическими свойствами и геометрической точностью конечного изделия.


    Ключевые слова

    аддитивные технологии; 3D-печать; станки с ЧПУ; цифровые технологии; искусственная нейронная сеть; цифровой двойник

    The use of digital twins in additive technologies

    The 3D printing process on a CNC machine by electric arc deposition of a wire using a digital twin created on the basis of neural network models is considered. It is shown that the use of a digital twin allows you to select the optimal parameters of 3D printing at the stage of preparing a control program and control the mechanical properties and geometric accuracy of the final product.


    Keywords

    additive technologies; 3D printing; CNC machines; digital technology; artificial neural network; digital twin

  3. Цифровой двойник оборудования как основа для потребителя в условиях цифрового производства
    Digital twin of equipment as a basis for the consumer in digital production

    Номер: 2020 / 09

    Кабалдин Ю.Г. | Kabaldin Yu.G. | Шатагин Д.А. | Shatagin D.A. | Кузьмишина А.М. | Kuz'mishina A.M. | Колчин П.В. | Kolchin P.V. | uru.40@mail.ruuru.40@mail.ru

    Авторы статьи
    Authors

    Кабалдин Ю.Г.
    Kabaldin Yu.G.

    Шатагин Д.А.
    Shatagin D.A.

    Кузьмишина А.М.
    Kuz'mishina A.M.

    Колчин П.В.
    Kolchin P.V.

    uru.40@mail.ru
    uru.40@mail.ru


    Цифровой двойник оборудования как основа для потребителя в условиях цифрового производства

     

    УДК 004.9:004.8

    DOI: 10.36652/0869-4931-2020-74-9-394-402

     

    Приведён ряд нейросетевых моделей, используемых при разработке агрегированнного цифрового двойника оборудования как киберфизической системы. Подробно рассмотрены двойники точности обработки, процесса стружкообразования и износа инструмента. На их основе разработаны системы стабилизации процесса стружкообразования при резании и диагностики износа режущего инструмента.

     




    Ключевые слова

    киберфизическая система; нейросетевая модель оборудования; большие данные; цифровой двойник стружкообразования; цифровой двойник износа инструмента; цифровой двойник выбора наноструктурного покрытия

    Digital twin of equipment as a basis for the consumer in digital production

    The neural network models series used in the development of an aggregated digital twin of equipment as a cyber-physical system are presented. The twins of machining accuracy, chip formation and tool wear are examined in detail. On their basis, systems for stabilization of the chip formation process during cutting and diagnose of the cutting too wear are developed.


    Keywords

    cyberphysical system; neural network model of equipment; big data, digital twin of the chip formation; digital twin of the tool wear; digital twin of nanostructured coating choice

  4. Нейронно-сетевое моделирование процесса изнашивания твёрдосплавного инструмента
    Neural network modeling of the wear process of a carbide cutting tool

    Номер: 2021 / 09

    Кабалдин Ю.Г. | Kabaldin Yu.G. | Кузьмишина А.М. | Kuz'mishina A.M. | Шатагин Д.А. | Shatagin D.A. | Аносов М.С. | Anosov M.S. | uru.40@mail.ruuru.40@mail.ru

    Авторы статьи
    Authors

    Кабалдин Ю.Г.
    Kabaldin Yu.G.

    Кузьмишина А.М.
    Kuz'mishina A.M.

    Шатагин Д.А.
    Shatagin D.A.

    Аносов М.С.
    Anosov M.S.

    uru.40@mail.ru
    uru.40@mail.ru


    Нейронно-сетевое моделирование процесса изнашивания твёрдосплавного инструмента

     

    УДК 004.89

    DOI: 10.36652/0869-4931-2021-75-9-398-402

     

    Приведена нейросетевая модель процесса изнашивания твёрдосплавного режущего инструмента, учитывающая влияние на него динамики резания. Предложена зависимость интенсивности изнашивания от режимов обработки и свойств обрабатываемого и инструментального материалов.


    Ключевые слова

    режущий инструмент; нейросетевая модель; динамика процесса резания; изнашивание

    Neural network modeling of the wear process of a carbide cutting tool

    A neural network model of the wear process of a carbide cutting tool is proposed. This model is considered influence of the cutting dynamics on the tool. The dependence of the wear rate on the processing modes and properties of the processed and tool material is shown.


    Keywords

    cutting tool; neural network model; dynamics of the cutting process; wear

Идет загрузка
НАЗАД
Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку