Концепция поддержки лазерного аддитивного производства на основе онтологического подхода

Концепция поддержки лазерного аддитивного производства на основе онтологического подхода

Автор: Грибова В.В., Тимченко В.А.

Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing

Рубрика: Прикладные онтологии проектирования

Статья в выпуске: 2 (36) т.10, 2020 года.

Бесплатный доступ

Предложена общая концепция программно-информационной поддержки лазерного аддитивного производства металлических изделий из порошковых композиций. В её основу положен онтологический двухуровневый подход к формированию знаний о процессах лазерного аддитивного производства. При таком подходе онтология явно отделена от базы знаний, и профильные специалисты могут самостоятельно формировать и развивать знания в понятном для них концептуальном представлении. Предложена общая архитектура, описан состав и назначение информационных и программных компонентов комплекса поддержки принятия решений в процессах лазерного аддитивного производства. К информационным компонентам относятся онтологии, базы данных, содержащие информацию о компонентах систем лазерного аддитивного производства и материалах для аддитивного производства, а также база знаний и база прецедентов. В базе знаний содержится формализованная информация о настройках режимов лазерного аддитивного производства, обеспечивающих соответствие получаемых металлических деталей требованиям действующих нормативных документов отрасли. База прецедентов содержит структурированное описание протоколов использования лазерных технологических комплексов для аддитивного производства металлических изделий из металлопорошковых композиций. К программным компонентам относятся редакторы для формирования и сопровождения баз данных и базы знаний, система поддержки принятия решений, основанная как на знаниях, так и на прецедентах, а также средство структуризации базы прецедентов. Для моделирования физико-химических процессов используются соответствующие внешние программные средства. При принятии решений используется гибридный подход, объединяющий методы инженерии знаний и поиска по аналогии на основе прецедентов. Особенностью подхода является непрерывное обновление базы знаний за счёт её совершенствования экспертами и верификации в процессе накопления прецедентов.

Еще

Системы поддержки принятия решений, лазерное аддитивное производство, лазерные технологические комплексы, прямое лазерное выращивание, онтологии

Короткий адрес: https://sciup.org/170178852

IDR: 170178852   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2020-10-2-176-189

Список литературы Концепция поддержки лазерного аддитивного производства на основе онтологического подхода

  • Frazier, W.E. Metal additive manufacturing: A review / W.E. Frazier // Journal of Materials Engineering and Performance. - 2014. - Vol. 23. - P. 1917-1928.
  • Sedlak, J. Study of Materials Produced by Powder Metallurgy Using Classical and Modern Additive Laser Technology / J. Sedlak , D. Rican, M. Piska, L. Rozkosny // Procedia Engineering. - 2015. - Vol. 100. - P. 1232-1241.
  • Tack, P. 3D printing techniques in a medical setting: A systematic literature review / P. Tack, J. Victor, P. Gemmel, L. Annemans // BioMedical Engineering OnLine. - 2016. - Vol. 15(115). - P. 1-21.
  • Yang, L. Additive Manufacturing of Metals: The Technology, Materials, Design and Production / L. Yang, K. Hsu, B. Baughman, D. Godfrey, F. Medina, M. Menon, S. Wiener. - Springer, 2017. - 168 S.
  • Qi, Q. A categorical framework for formalising knowledge in additive manufacturing / Q. Qi, L. Pagani, P. Scott, J. Xiang // Procedia CIRP. - 2018. - Vol. 75. - P. 87-91.
  • Thomas, D.S. Economics of Additive Manufacturing / D.S. Thomas // In: Bian, L., Shamsaei, N., Usher, J. (eds.) Laser-Based Additive Manufacturing of Metal Parts: Modeling, Optimization, and Control of Mechanical Properties. - CRC Press, 2017. - 342 S.
  • Юрасёв, Н.И. Текущие проблемы передовых промышленных аддитивных технологий России на микро-, мезо- и макроуровне экономики / Н.И. Юрасёв // Современная экономика: проблемы и решения. - 2017. -№ 9. - С. 76-82.
  • Bourell, D. Materials for additive manufacturing / D. Bourell, J.P. Kruth, M. Leu, G. Levy, D. Rosen, A.M. Beese, A. Clare // CIRP Annals - Manufacturing Technology. - 2017. - Vol. 66(2). - P. 659-681.
  • Thompson, S.M. An overview of Direct Laser Deposition for additive manufacturing; Part I: Transport phenomena, modeling and diagnostics / S.M. Thompson, L. Bianc, N. Shamsaeia, A. Yadollahi // Additive Manufacturing. -2015. - Vol. 8, - P. 36-62.
  • Майоров, В.С. Компьютерные системы поддержки принятия решений для лазерных технологических процессов обработки материалов / В.С. Майоров, С.В. Майоров, М.Ю. Стернин // Лазерные технологии обработки материалов: современные проблемы фундаментальных исследований и прикладных разработок / под ред. В.М. Панченко: Физматлит, 2009. - С. 494-506.
  • Бессмельцев, В.П. Экспертная система для оптимизации режима лазерной микрообработки / B.П. Бессмельцев, Е.Д. Булушев, Н.В. Голошевский // Известия вузов. Приборостроение. - 2011. -Vol. 54(2). - С. 17-22.
  • Aminzadeh, M. Online quality inspection using Bayesian classification in powder-bed additive manufacturing from high-resolution visual camera images / M. Aminzadeh, T. Kurfess // Journal of Intelligent Manufacturing. - 2018. -Vol. 30. - P. 2505-2523.
  • Wirth, F. A physical modeling and predictive simulation of the laser cladding process / F. Wirth, K. Wegener // Additive Manufacturing. - 2018. - Vol. 22. - P. 307-319.
  • Qi, X. Applying Neural-Network-Based Machine Learning to Additive Manufacturing: Current Applications, Challenges, and Future Perspectives / X. Qi, G. Chen, Y. Li, , X. Cheng, Ch. Li // Engineering. - 2019. - Vol. 5(4). -P. 721-729.
  • Dass, A. State of the Art in Directed Energy Deposition: From Additive Manufacturing to Materials Design / A. Dass, A. Moridi // Coatings. - 2019. - Vol. 9(7), P. 418.
  • Babkin, K.D. High-Speed Laser Direct Deposition Technology: Theoretical Aspects, Experimental Researches, Analysis of Structure, and Properties of Metallic Products / K.D. Babkin, V.V. Cheverikin, O.G. Klimova-Korsmik, M.O. Sklyar, S.L. Stankevich, G.A. Turichin, A.Ya. Travyanov, E.A. Valdaytseva, E.V. Zemlyakov // In: Anisimov, K. et al. (eds.) Proceedings of the Scientific-Practical Conference "Research and Development - 2016". - Springer, Cham, 2018. - P. 501-509.
  • Witherell, P. Toward Metamodels for Composable and Reusable Additive Manufacturing Process Models / P. Witherell, S. Feng, T.W. Simpson, D.B. Saint John, P. Michaleris, Z. Liu, L. Chen, R. Martukanitz // Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transactions of the ASME. - 2014. - Vol. 136(6). - №061025. - P. 1-9.
  • Roh, B.M. Ontology-based laser and thermal metamodels for metal-based additive manufacturing / B.M. Roh, S.R.T. Kumara, T.W. Simpson, P. Michaleris, P. Witherell, I. Assouroko // In: 36th Computers and Information in Engineering Conference (Proceedings of the ASME Design Engineering Technical Conference). - ASME Digital Collection, 2016. - Vol. 1A-2016. - P.1-8.
  • Dinar, M. A Design for Additive Manufacturing Ontology / M. Dinar, D.W. Rosen // Journal of Computing and Information Science in Engineering. - 2017. - Vol. 17(2). - №021013. - P. 1-9.
  • Jee, H. A method for modularity in design rules for additive manufacturing / H. Jee, P. Witherell // Rapid Prototyping Journal. - 2017. - Vol. 23(6). - P.1107-1118.
  • Musen, M.A. The Protégé project: A look back and a look forward / M.A. Musen // AI Matters. - 2015. - Vol. 1(4). - P.4-12.
  • Roh, B.M. Ontology-Based Laser Metamodels and Visualization for Metal-Based Additive Manufacturing / B.M. Roh // Thesis. - 2017. - https://etda.libraries.psu.edu/files/final_submissions/16206.
  • Gribova, V.V. Control of Intelligent Systems / V.V. Gribova, A.S. Kleshchev, E.A. Shalfeeva // Journal of Computer and Systems Sciences International. - 2010. - Vol. 49(6). - P.952-966.
  • Грибова, В.В. Обеспечение жизнеспособности систем, основанных на знаниях / В.В. Грибова, Е.А. Шалфеева // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, №12. - C.738-746.
  • Грибова, В.В. Облачная платформа IACPaaS для разработки оболочек интеллектуальных сервисов: состояние и перспективы развития / В.В. Грибова, А.С. Клещев, Ф.М. Москаленко, В.А. Тимченко, Л.А. Федорищев, Е.А. Шалфеева // Программные продукты и системы. - 2018. - Т. 31, №3. - С.527-536.
  • Варшавский, П.Р. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / П.Р. Варшавский, А.П. Еремеев // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2009. - №2. - С.45-57.
  • Heigel, J.C. Thermo-mechanical model development and validation of directed energy deposition additive manufacturing of Ti-6Al-4V / J.C. Heigel, P. Michaleris, E.W. Reutzel // Additive manufacturing. - 2015. - Vol. 5. -P.9-19.
  • Raghavan, A. Heat transfer and fluid flow in additive manufacturing / A. Raghavan, H.L. Wei, T.A. Palmer, T. DebRoy // Journal of Laser Applications. - 2013. - Vol. 25(5). - P.1-8.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©