ISSN: 1814-3520(print)
ISSN: 2500-1590(online)
ISSN: 2500-1590(online)
12+
Вестник Иркутского государственного технического университета
Фарактинов Денис Анатольевич , Журавлев Диомид Алексеевич , Валов Александр Александрович
2016 / Номер 7(114) 2016 [ МАШИНОСТРОЕНИЕ И МАШИНОВЕДЕНИЕ ]
Цель. Рассмотреть возможный подход к решению задачи автоматического назначения оптимальных допусков, основанный на использовании искусственного интеллекта. Оценить целесообразность использования искусственной нейронной сети (НС) для оценки геометрической формы изделия. Методы. В основе предлагаемого подхода к автоназначению допусков лежит принцип обобщения и анализа базы данных типовых деталей при помощи искусственной НС. Результаты. Описаны основные принципы нового подхода к автоназначению допусков. Разработан метод представления формы детали, описывающий геометрию в виде, пригодном для анализа нейронной сетью. Описана структура НС и алгоритм обучения. Рассмотрены принципы формирования обучающей выборки. Произведено тестирование программной реализации предложенного подхода на примере анализа допуска цилиндричности отверстия детали типа «втулка». Получены результаты тестирования, демонстрирующие высокую точность вычисления допуска. Заключение. Полученные в ходе тестирования результаты позволяют сделать вывод о целесообразности использования НС в качестве инструмента анализа геометрической формы детали.
Ключевые слова:
машиностроение,конструкторская подготовка производства,допуски,автоматическое назначение допусков,искусственная нейронная сеть,mechanical engineering,design preparation of production,tolerances,automatic tolerancing,artificial neural network
Библиографический список:
Файлы:
