Применение эволюционных и роевых методов для оптимизации многопараметрического управления процессом нанесения гальванического покрытия
Автор: Лютов А.Г., Ишкулова А.Р.
Рубрика: Управление в технических системах
Статья в выпуске: 3 т.24, 2024 года.
Бесплатный доступ
Одним из ключевых параметров качества гальванических покрытий является его толщина, которая должна соответствовать техническим требованиям и обеспечивать необходимую степень защиты от коррозии, износостойкость и внешний вид покрытия. Обеспечение равномерности гальванического покрытия является одной из важных и сложных задач высокотехнологичного машиностроительного производства, для решения которой предложен ряд методов, таких как управление токовыми режимами, расположением электродов в ванне, скоростью потока электролита. Однако в большинстве случаев эти методы требуют решения задачи оптимального многопараметрического управления. Оперативная и точная оптимизация при изменении условий электролиза (электродных потенциалов, состава и свойств электролита), а также при необходимости учета многоэкстремального характера зависимости коэффициента равномерности от параметров процесса (плотности тока, межэлектродного расстояния, скорости потока электролита) является достаточно сложной и неоднозначной многофакторной задачей, ограничивающей применение классических методов для поиска глобального экстремума. В статье исследуется возможность и целесообразность использования интеллектуальных эвристических методов, таких как эволюционные и роевые, для решения данной задачи.
Оптимизация, многопараметрическое управление, гальваническое покрытие, генетический алгоритм, метод роя частиц
Короткий адрес: https://sciup.org/147244597
IDR: 147244597 | УДК: 519.7:621.357.7 | DOI: 10.14529/ctcr240303
Application of evolutionary and swarm methods to optimize the multiparametric control of the electroplating process
One of the key parameters of the quality of ceramic coatings is its thickness, which must meet technical requirements and provide the necessary degree of corrosion protection, wear resistance and appearance of the coating. Ensuring the uniformity of the galvanic coating is one of the most important and complex tasks of high-tech machine-building production, for which a number of methods have been proposed, such as controlling current modes, the location of electrodes in the bath, and the electrolyte flow rate. However, in most cases, these methods require solving the problem of optimal multiparametric control. Prompt and accurate optimization when changing the conditions of electrolysis (electrode potentials, composition and properties of the electrolyte), as well as, if necessary, taking into account the multi-extreme nature of the dependence of the uniformity coefficient on the process parameters (current density, interelectrode distance, electrolyte flow rate) is a rather complex and ambiguous multifactorial task that limits the use of classical methods for the claim of a global extreme. The article explores the possibility and expediency of using intelligent heuristic methods, such as evolutionary and swarm methods, to solve this problem.
Список литературы Применение эволюционных и роевых методов для оптимизации многопараметрического управления процессом нанесения гальванического покрытия
- Соловьев Д.С., Потлов А.Ю., Литовка Ю.В. Снижение неравномерности толщины гальванического покрытия, наносимого с циклическим включением анодных секций // Вестник машиностроения. 2016. № 8. С. 78–84.
- Автоматизированная система управления гальваническими процессами при реверсировании тока с отключаемыми анодными секциями / В.В. Конкина, Д.С. Соловьев, Ю.В. Литовка, И.А. Мукина // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2016. № 2. С. 67–77.
- Соловьев Д.С., Мукина И.А., Литовка Ю.В. Особенности оптимального управления гальваническими процессами в многоанодной ванне с различными значениями силы тока // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18, № 9. С. 631–636. DOI: 10.17587/mau.18.631-636
- Литовка Ю.В., Кондрашин Р.С. Моделирование и оптимизация импульсных токовых режимов нанесения гальванических покрытий // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 1999. Т. 5, № 1. С. 26.
- Литовка Ю.В., Романенко А.В., Афанасьев А.В. Моделирование и оптимизация процесса нанесения гальванических покрытий в условиях реверсирования тока // Теоретические основы химической технологии. 1998. Т. 32, № 3. С. 301–304.
- Пат. 6027631 США. Electroplating system with shields for varying thickness profile of deposi-ted layer / E.K. Broadbent. Опубл. 22.02.2000.
- Литовка Ю.В., Тарураев В.А. Оптимизация гальванической ванны с подвижными анодами // Известия ТулГУ. Серия: Вычислительная техника. Автоматика. Управление. 1997. Т. 1, вып. 2. С. 41–48.
- Литовка Ю.В., Као В.З., Соловьев Д.С. Оптимальное управление гальванической ванной с дополнительными катодами и биполярными электродами // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. 2016. № 1 (83). С. 26–28.
- Пчелинцева И.Ю., Литовка Ю.В. Математическая модель и численная схема расчёта электрических полей в гальванических ваннах с плоским токонепроводящим экраном // Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2021. № 3. С. 85–97.
- Лютов А.Г., Ишкулова А.Р. Многомерная система экстремального управления процессом нанесения гальванического покрытия в ванне с многосекционными анодами // Вестник УГАТУ. 2016. Т. 20, № 2 (72). С. 34–39.
- Автоматизированная система экстремального управления процессом нанесения гальванического покрытия в ванне с многосекционными анодами / А.Г. Лютов, А.Р. Ишкулова // Мехатроника, автоматизация и управление - 2017. - Т. 19, № 3. – С. 185–191. DOI: 10.17587/mau.18.185-191
- Лютов А.Г., Ишкулова А.Р. Моделирование процесса нанесения гальванических покрытий с учетом геометрических конфигураций электродов // Вестник УГАТУ. 2015. Т. 19, № 4 (70). С. 45–48.
- Лютов А.Г., Ишкулова А.Р. Оптимизация управления процессом нанесения гальванического покрытия в ваннах с многосекционными анодами с использованием генетических алгоритмов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2017. Т. 17, № 1. С. 103–111. DOI: 10.14529/ctcr170111
- Захарова Е.М., Минашина И.К. Обзор методов многомерной оптимизации // Информацион-ные процессы. 2014. Т. 14, № 3. С. 256–274.
- Казакова Е.М. Краткий обзор методов оптимизации на основе роя частиц // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2022. Т. 39, № 2. C. 150–174. DOI: 10.26117/2079-6641-2022-39-2-150-174
