Цифровой двойник процессов восстановления сельскохозяйственной техники

Автор: Следков Юрий Германович, Хорошко Леонид Леонидович, Кузнецов Павел Михайлович, Бутко Антон Олегович

Журнал: Инженерные технологии и системы @vestnik-mrsu

Рубрика: Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве

Статья в выпуске: 4, 2021 года.

Бесплатный доступ

Введение. Эффективность сельскохозяйственной деятельности обусловлена прежде всего степенью механизации труда, которая обеспечивается наличием необходимого объема сельскохозяйственной техники. Абразив в виде песка, грязь, работа под открытым небом резко ускоряют износ механизмов. Нерационально составленный план работ, отсутствие полной информации о состоянии конкретных единиц техники увеличивают сроки выполнения ремонтно-восстановительных работ. Цель исследования - разработка модели цифрового двойника ремонтно-восстановительной системы предприятий. Модель позволит сократить материальные затраты и найти наилучшие решения для организации требуемых работ. Материалы и методы. Разработанная модель построена на основе имитационного моделирования. Авторы использовали методику, основанную на дискретно-событийном моделировании с использованием логико-математического аппарата описания событий, происходящих в реальном объекте. Результаты исследования. Информационное обеспечение формируется на основе параметров производственных систем отдельных ремонтных предприятий и консолидированной с ним математической модели, являющейся цифровым двойником обобщенной производственной системы. Подобный подход позволил автоматизировать поиск оптимальных планов организации ремонтных работ отдельными ремонтными предприятиями с учетом их взаимосвязей. Обсуждение и заключение. Цифровой двойник обобщенной производственной системы ремонтных организаций позволяет генерировать в короткие сроки возможные варианты распределения ресурсов и оперативно производить их верификацию, выбирая лучшие варианты, аккумулируя информацию об удачных решениях с целью сокращения времени проведения подобных поисков в будущем. Это позволит сократить время проведения ремонтно-восстановительных работ, повысить их качество и снизить трудоемкость.

Еще

Ремонтные работы, технологический процесс, автоматизация, математическая модель, база данных, программная среда, производительность

Короткий адрес: https://sciup.org/147236046

IDR: 147236046   |   DOI: 10.15507/2658-4123.031.202104.530-543

Список литературы Цифровой двойник процессов восстановления сельскохозяйственной техники

  • Просвирина М. Е., Червенкова С. Г., Андреев В. Н. Подход к разработке методического обеспечения системы управления знаниями предприятия // Вестник МГТУ «СТАНКИН». 2019. № 3. С. 108-111. URL: http://www.stankin-journal.ru/ru/articles/2183 (дата обращения: 07.12.2020).
  • Corporate Knowledge Management in Ramp-Up Conditions: The Stakeholder Interests Account, the Responsibility Centers Allocation / J. Y. Yeleneva [et al.] // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2018. Vol. 23. P. 207-216. doi: https://doi.org/10.1016/jxirpj.2017.12.002
  • Еленева Ю. Я., Андреев В. Н., Чжиюй Л. Разработка подхода к управлению инвестиционными проектами на промышленных предприятиях на основе оценки рисков // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9, № 2. С. 489-500. doi: https://doi.org/10.18334/vinec.9.2.40781
  • Ягопольский А. Г., Домнышев А. А., Воронцов Е. А. Проблемы инновационного развития машиностроения России // Инновации и инвестиции. 2019. № 2. С. 7-9. URL: http://innovazia.ru/ upload/iblock/c9d/№2 2019 HüH.pdf (дата обращения: 07.12.2020).
  • Informational Relational Models for Calculating the Cutting Conditions in Automatic Control Systems / S. Y. Kalyakulin [et al.] // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38, Issue 12. P. 1049-1052. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X18120250
  • Improving the Performance of Multipurpose Machine Tools / M. Z. Khostikoev [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39, Issue 1. P. 66-68. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19010052
  • Self-Programming of the Tool Trajectory in CNC Lathes / V. A. Timiryazev [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39, Issue 2. P. 154-157. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19020114
  • Хорошко Л. Л., Кузнецов П. М. Цифровизация процессов восстановления сельскохозяйственной техники // Инженерные технологии и системы. 2020. Т. 30, № 4. С. 711-722. doi: https:// doi.org/10.15507/2658-4123.030.202004.711-722
  • Кондаков А. И. Количественное оценивание подобия технологических операций и его приложения к задачам технологического проектирования // Справочник. Инженерный журнал. 2019. № 7. С. 22-27. doi: https://doi.org/10.14489/HB.2019.07.PP.022-027
  • Кондаков А. И., Гемба И. Н. Многосвязность предметно-специализированных производственных систем // Справочник. Инженерный журнал. 2019. № 10. С. 34-38. doi: https://doi. org/10.14489/hb.2019.10.pp.034-038
  • Постановка задач автоматизированного проектирования в САПР ТП / С. Ю. Калякулин [и др.] // СТИН. 2020. № 1. С. 2-5. URL: http://stinyournal.ru/soderzhanie-stin-2020/ (дата обращения: 07.12.2020).
  • Hole Restoration in situ Using a Mobile Machine Tool, without Disassembly / P. F. Boiko [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39, Issue 4. P. 345-348. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19040038 Technologies and means of maintenance in agriculture 539
  • Kuznetsov P. M., Khoroshko L. L. Digitalization of Multi-Object Technological Projecting in Terms of Small Batch Production // Inventions. 2020. Vol. 5, Issue 3. P. 38-48. doi: https://doi.org/10.3390/ inventions5030038
  • Improving Precision in Selective Assembly / V. A. Timiryazev [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39. P. 499-502. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19060182
  • Проектно-операционное управление в машиностроительном производстве / А. В. Цыр-ков [и др.] // Вестник Мордовского университета. 2018. Т. 28, № 4. С. 511-522. doi: https:// doi.org/10.15507/0236-2910.028.201804.511-522
  • Бутко А. О., Кузнецов П. М., Хорошко Л. Л. Организация цифрового двойника процессов восстановления дробильно-измельчительного оборудования // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2020. № 8. С. 130-144. doi: https:// doi.org/10.25018/0236-1493-2020-8-0-130-144
  • Automated Design of Information Processing in Preproduction / S. Y. Kalyakulin [et al.] // Russian Engineering Research. 2020. Vol. 40, Issue 5. P. 413-415. doi: https://doi.org/10.3103/ S1068798X2005010X
  • Khostikoev M. Z., Timiryazev V. A., Orlov E. M. Control of the Machining Precision in Thread Cutting // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38, Issue 12. P. 1022-1025. doi: https://doi.org/10.3103/ S1068798X18120109
  • Хаба Э., Тимирязев В. А. Использование аддитивных технологий для изготовления деталей машин // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2018. № 11. С. 136-144. URL: https://www.giab-online.ru/files/Data/2018/11/136_144_11_2018.pdf (дата обращения: 07.12.2020).
  • Управление жизненным циклом продукции с позиций нового уклада организации производственных систем / А. В. Цырков [и др.] // Качество и жизнь. 2019. № 2. С. 28-34. URL: https://www. ql-journal.ru/arc/2019_2_22.pdf (дата обращения: 07.12.2020).
  • Хаба Э., Тимирязев В. А. Технологические возможности эффективного применения аддитивных технологий для изготовления деталей машин // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2018. № 8. С. 156-162. doi: https://doi.org/10.25018/0236-1493-2018-8-0-156-162
  • Martinov G. M., Kozak N. V. Numerical Control of Large Precision Machining Centers by the AxiOMA Contol System // Russian Engineering Research. 2015. Vol. 35, Issue. 7. P. 534-538. doi: https:// doi.org/10.3103/S1068798X15070114
  • Maksimovskii D. E. Automation of Process Design by Design-Technological Parameterization // Russian Engineering Research. 2011. Vol. 31, Issue 9. P. 870-872. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X14110082
  • САПР при моделировании режимов технологических процессов производства элементов конструкций летательных аппаратов [Электронный ресурс] / В. Ю. Астапов [и др.] // Труды МАИ. 2016. Вып. 87. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26293291 (дата обращения: 07.12.2020).
  • Кузьмин В. В., Калякулин С. Ю. Этапы преобразования информации при автоматизированном расчете параметров технологических процессов // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 9. С. 13-16. URL: https://www.mashin.ru/files/2015/ao_915_web.pdf (дата обращения: 07.12.2020).
  • Дмитриев Б. М. Диагностика технического состояния гибкой производственной системы // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2018. № 1. С. 10-14. URL: http://www.nait.ru/journals/ number.php?p_number_id=2724 (дата обращения: 07.12.2020).
  • Бутко А. О., Кузнецов П. М. Построение информационных моделей в интегрированных системах // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2019. № 3. С. 20-25. URL: http://izdat.ntckompas.ru/editions/for_readers/archive/article_detail.php?SECTION_ ID=160&ELEMENT_ID=24794 (дата обращения: 07.12.2020).
Еще
Статья научная