Применение искусственного интеллекта в задачах оптимизации режимов резания и прогнозирования точности обработки для нестабильных условий обработки партии деталей на станках с ЧПУ

В статье рассматривается возможность применения искусственного интеллекта (ИИ) при технологической подготовке производства (ТПП) на стадии расчета оптимальных режимов резания с учетом нестабильных условий обработки партии деталей на примере плоского шлифования, выполняемого на станках с ЧПУ. Задачи прогнозирования точности обработки и оптимизации режимов резания для станков с ЧПУ до сих пор не решены полностью из-за сложности их решения, связанной: со слишком большой размерностью оптимизируемого поля параметров, с необходимостью одновременного решения большого количества сложных взаимосвязанных математических моделей процесса обработки, оптимизацией многочисленных параметров режимов резания и учетом ограничений целевой функции в многомерном пространстве состояний процесса обработки, сложностью учета разнонаправленного влияния различных нестабильных технологических факторов на процесс съема припуска, сложностью моделей формирования технологического размера и параметров качества обрабатываемой поверхности. Большая размерность задач требует огромных вычислительных мощностей суперкомпьютерной техники, которая не имеет ни одно производственное предприятие. Применение ИИ позволяет преодолеть «проклятие размерности». Задачи прогнозирования точности обработки и оптимизации режимов резания предложено решать в заводских условиях путем применения обученной сверточной нейронной сети (НС), использующейся для распознавания образов, позволяющей рассчитывать оптимальные режимы резания для станков с ЧПУ и прогнозировать точность обработки. Обучение НС проводится на множественной выборке (сто тысяч и более операций с ЧПУ) с готовыми оптимальными режимами резания. Подготовка выборки операций с готовыми оптимальными решениями проводится заранее на суперкомпьютере с применением программного обеспечения, созданного на основе разработанной методики комплексной структурно-параметрической оптимизации режимов резания для станков с ЧПУ, учитывающей влияние различных переменных технологических факторов на процесс обработки партии деталей.