Dis lymarenko

1. 1
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
«ХАРКІВСЬКИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ ІНСТИТУТ»
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Кваліфікаційна наукова
праця на правах рукопису
ЛИМАРЕНКО ВЯЧЕСЛАВ ВОЛОДИМИРОВИЧ
УДК 004.89 : 681.516.75
ДИСЕРТАЦІЯ
ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ РІШЕНЬ ДЛЯ
АВТОМАТИЗАЦІЇ СТВОРЕННЯ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ
МЕХАНООБРОБКИ ДЕТАЛЕЙ ВИСОКОТОЧНОГО ОБЛАДНАННЯ
Спеціальність 05.13.06 – інформаційні технології
Технічні науки
Подається на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
Дисертація містить результати власних досліджень. Використання ідей,
результатів і текстів інших авторів мають посилання на відповідне
джерело
В. В. Лимаренко
Науковий керівник: Хавіна Інна Петрівна, кандидат технічних наук, доцент
Черкаси – 2019

2. 2
АНОТАЦІЯ
Лимаренко В. В. Інформаційна система підтримки рішень для
автоматизації створення технологічних процесів механообробки деталей
високоточного обладнання. – Кваліфікаційна наукова праця на правах
рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
за спеціальністю 05.13.06 «Інформаційні технології». – Черкаський
державний технологічний університет, Черкаси, 2019.
У дисертаційній роботі розв’язана сучасна науково-практична задача
в галузі інформаційних технологій – підвищення ефективності та
продуктивності технологічних процесів механообробки металів при
зменшенні собівартості та енерговитрат операцій за рахунок розробки
інформаційної системи підтримки рішень для автоматизації створення
технологічних процесів механообробки деталей високоточного обладнання.
Завдання розробки інформаційної системи підтримки рішень для
автоматизації створення технологічних процесів механообробки деталей
високоточного обладнання вирішене з використанням методів декомпозиції,
послідовного ієрархічного синтезу та методів штучного інтелекту. Завдання
визначення оптимальних параметрів операцій точіння і фрезерування
вирішене в багатокритерійній постановці шляхом пошуку Парето-
оптимального рішення з використанням методів штучного інтелекту –
генетичних алгоритмів та штучних нейронних мереж.
Показане створення технологічного процесу на прикладі
виготовлення виробу «Корпус фільтру» з урахуванням технологічних
обмежень, експлуатаційних вимог та зносу інструменту, що накопичується,
та надані рекомендації по оптимальних режимах операцій механообробки
металів різанням.
Наукова новизна отриманих результатів:

3. 3
1. Вперше розроблено спеціалізовані бази знань на підґрунті
інформаційних технологій, а саме методів штучного інтелекту з
використанням продукційної логіки для визначення структури
технологічного процесу та штучних нейронних мереж для визначення
параметрів операцій різання, що дозволило створити модель та реалізувати
інформаційну систему підтримки рішень для автоматизації створення
оптимальних технологічних процесів механообробки різанням деталей
високоточного обладнання, яка на відміну від відомих враховує наявні
знання теорії різання, практичний досвід експертів-технологів в галузі та
умови конкретного виробництва.
2. Удосконалено модель інформаційної підсистеми автоматизованого
створення оптимальної структури технологічного процесу механообробки
різанням деталей високоточного обладнання, яка, на відміну від відомих, при
визначенні структури технологічного процесу враховує альтернативні
рішення, що уточняються на етапі параметричної оптимізації, що дозволило
скоротити час отримання рішень та підвищити обґрунтованість вибору
структури.
3. Удосконалено модель інформаційної підсистеми параметричної
оптимізації для пошуку режимів операцій оптимальних технологічних
процесів різання, яка, на відміну від відомих, поставлена та розв’язана в
багатокритеріальній постановці, що дозволило знизити собівартість та питомі
енерговитрати, підвищити продуктивність технологічного процесу і
ефективність операцій з урахуванням технологічних та технічних вимог та
обмежень.
4. Отримала подальший розвиток модель інформаційної підсистеми
параметричної оптимізації параметрів операцій обробки різанням, яка, на
відміну від відомих, при визначенні оптимальних операційних параметрів
використовує розроблену математичну модель, що більш наближена до
реальних фізичних процесів за рахунок обліку поточного зносу інструменту,

4. 4
що дозволило скоротити середній час виробництва однієї деталі, при цьому
термін експлуатації інструменту підвищився.
Практичне значення отриманих результатів.
Розроблено інформаційну систему підтримки рішень для
автоматизації створення технологічних процесів механообробки різанням
деталей високоточного обладнання. Система реалізована у вигляді
програмного комплексу і може бути використана в комп’ютерних системах
автоматизованого керування гнучкими автоматизованими лініями
металообробних виробництв.
Удосконалено інформаційну підсистему параметричної оптимізації
параметрів операцій обробки різанням за рахунок додавання адаптивної
підсистеми контролю операційних параметрів, що дозволило корегувати
операційні параметри технологічного процесу в залежності від реальних
режимів роботи обладнання, і тим самим підвищити ефективність роботи
системи.
Результати роботи випробувано та впроваджено на підприємствах
ЗАТ «УПЕК» (Українська промислова енергетична компанія) для створення
технологічних процесів виробництва деталей спецтехніки. В результаті
оптимізації технологічних процесів вдалося скоротити вартість підготовчих
робіт на 19-24 %, час виготовлення виробів на 4-5 %, подовжити термін
експлуатації інструменту на 10-12 % та зменшити собівартість на 8-11 %.
Розроблені в роботі підходи використовуються в навчальному процесі
кафедри «Обчислювальна техніка та програмування» НТУ «ХПІ»: в курсі
«Системи штучного інтелекту» та курсі «Системний аналіз та математичне
моделювання».
Ключові слова: інформаційна система, гнучкі системи виробництва,
високоточне обладнання, обробка металів різанням, технологічний процес,
штучний інтелект, штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми, оптимальні
операційні параметри.

5. 5
SUMMARY
Lymarenko V. V. Information system of decision support for automation of
creation of technological processes of machining of details of precision equipment
– Qualifying scientific work on the rights of manuscripts.
The dissertation is for gaining the degree of candidate of technical sciences
on the specialty 05.13.06 – «Information Technology». – Cherkasy State
Technological University, Cherkasy, 2019.
In the dissertation the modern scientific-practical task in the field of
information technologies is solved – development of information system of
decision support for automation of creation of technological processes of
machining of details of precision equipment.
The task of developing an information system for decision support for
automation of the creation of technological processes for the machining of high-
precision equipment components is solved using decomposition methods,
sequential hierarchical synthesis and artificial intelligence methods. The task of
determining the optimal parameters of turning and milling operations is solved in a
multi-criterion setting by finding a Pareto-optimal solution using artificial
intelligence methods – genetic algorithms and artificial neural networks.
The creation of the technological process on the example of the
manufacture of the product «Filter housing» is shown taking into account
technological constraints, operational requirements and wear of the accumulated
instrument, and recommendations are given on the optimal modes of operations of
machining of metals by cutting.
Scientific novelty of the obtained results:
1. For the first time, specialized knowledge bases have been developed on
the basis of information technologies, namely artificial intelligence methods with
the use of production logic to determine the structure of the technological process
and artificial neural networks for determining the parameters of cutting operations,

6. 6
which allowed to create an information system of decision support for automation
of the creation of optimal technological processes of machining by cutting parts
precision equipment, which unlike the known takes into account the existing
knowledge of the theory of cutting, practical dos Id expert engineers in the industry
and specific production conditions.
2. The information subsystem of the automated creation of an optimal
structure of the technological process of machining by cutting the details of
precision equipment is improved, which, in contrast to the known, takes into
account alternative solutions that are specified at the stage of parametric
optimization in determining the structure of the TP, which made it possible to
increase the reasonableness of the choice of the structure and reduce the time to
obtain solutions.
3. The information subsystem of parametric optimization for the search of
operating modes of optimal cutting processes, which has been set and solved in a
multi-criteria setting, has allowed to take into account competing technical and
economic target functions, namely cost, specific energy costs and operational
efficiency, and to increase the accuracy of calculations of operational parameters
taking into account technological and technical requirements and constraints.
4. The information subsystem of parametric optimization of parameters of
operations of cutting operations, which unlike the known ones, uses the developed
mathematical model which is more closely related to real physical processes by
taking into account the current wear of the instrument, which has allowed to reduce
the average time, in the course of determining the optimal operating parameters.
the production of one part, reduce the average cost of operations, while the life of
the tool has increased.
The practical value of the results.
The information system of decision support for automation of the creation
of technological processes of machining of high precision equipment parts has
been developed. The system is implemented as a software complex and can be
used in computer systems of automated control of FAL metalworking industries.

7. 7
The method of determining the optimal operating parameters of the TP of
cutting metal processing with the consideration of the wear of the tool accumulated
over time, which improved the accuracy of the results, was improved.
The information subsystem of parametric optimization of the parameters of
cutting operations has been improved due to the addition of an adaptive control
subsystem of operational parameters, which made it possible to adjust the
operating parameters of the TP depending on the real modes of operation of the
equipment, and thereby increase the efficiency of the system.
The results of the work were tested and implemented at the enterprises of
CJSC UPEC (Ukrainian Industrial Energy Company) for the creation of
technological processes for the production of parts of special equipment. As a
result of optimization of technological processes it was possible to reduce the time
of production of parts by 4-5 %, and the cost price by 8-12 %.
The approaches developed in this paper are used in the educational process
of the department «Computer Engineering and Programming» NTU «KhPI»:
production rules and genetic algorithms in the course «Systems of Artificial
Intelligence», optimization methods in the course «System Analysis».
Key words: information system, flexible production systems, precision
equipment, metal cutting, technological process, artificial intelligence, artificial
neural networks, genetic algorithms, optimal operating parameters.
Список публікацій здобувача
1. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Определение входных параметров для
СППР процессов механообработки. Вісн. НТУ «ХПІ». Харків: НТУ «ХПІ»,
2013. Вип. 39 (1012). С. 129–133.
2. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Система поддержки принятия решений
для оптимизации технологических процессов механообработки
авиаоборудования. Автоматизированные технологии и производства.
Магнитогорск: МГТУ, 2014. Вып. 6. С. 63–69.

8. 8
3. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Оптимизация технологических
процессов механообработки с применением нейронных сетей. Системи
обробки інформації. Харків: ХУПС, 2015. Вип. 10 (135). С. 258–261.
4. Лимаренко В.В. Проблемы оптимизации технологического процесса
механообработки металлов. Системи управління, навігації та зв’язку.
Полтава: ПНТУ ім. Ю. Кондратюка, 2015. Вип. 3 (35). С. 85–90.
5. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Система поддержки принятия решений
оптимизации технологических процессов механообработки. Системи
обробки інформації. Харків: ХУПС, 2015. Вип. 11 (136). С. 76–78.
6. Лимаренко В.В., Хавина И.П., Рисованный А.Н. Постановка и
решение задачи параметрической оптимизации операций резания металлов.
Системи управління, навігації та зв’язку. Полтава: ПНТУ
ім. Ю. Кондратюка, 2017. Вип. 4 (44). С. 20–24.
7. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Решение задачи оптимизации
параметров обработки металлов при операции точения. Радіоелектронні і
комп’ютерні системи. Харків: НАУ ім. Н. Є. Жуковського «ХАІ», 2017. Вип.
3 (83). С. 77–86.
8. Лимаренко В.В., Хавіна І.П. Синтез структури технологічних процесів
обробки металів різанням. Вісн. НТУ «ХПІ». Харків: НТУ «ХПІ», 2017.
Вип. 35 (1257). С. 39–43.
9. Лимаренко В.В., Баленко А.И., Хавина И.П. Входные параметры
СППР процесса механообработки и определение степени их взаимного
влияния. Материалы Всероссийской научно-исследовательской конференции
с международным участием молодых ученых, аспирантов, студентов и
старшекласников «Молодежь как импульс в техническом прогрессе». (18
апр. 2013, Самара – Оренбург) Самара: СамГУПС, 2013. С. 94–97.
10. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Энергетический критерий
оптимизации процесса механообработки деталей авиационных двигателей.
Тезіси 14 міжнародної науково-технічної конференції «Проблеми

9. 9
інформатики та моделювання». (22-28 вересня, 2014, Харків – Ялта) Харків:
НТУ «ХПІ», 2014. С. 50.
11. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Оптимизация параметров процесса
механообработки деталей. Тези доповідей ХХІІІ міжнародної науково-
практичної конференції «Інформаційні технології: наука, техніка,
технології, освіта, здоров’я». (20-22 травня, 2015, м. Харків) Харків: НТУ
«ХПІ», 2015. С. 252.
12. Лимаренко В.В., Хавина И.П. Параметрическая оптимизация
процесса механообработки с учетом накапливаемого износа инструмента.
Матеріали міжнародної наукової конференції «Інтелектуальні системи
прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту». (25-28 травня,
2015, м. Залізний порт) Херсон: ХНТУ, 2015. С. 323–324.
13. Лимаренко В.В., Гугнин В.Н. Использование энергетического
критерия оптимизации процесса механообработки деталей с целью снижения
себестоимости производства. International scientific and practical conference
«Economics, Science, Education: integration and synergy». (18-21 January, 2016,
Bratislava) Bratislava: Academic Society of Michal Baludyansky, 2016. Р. 102.
14. Лимаренко В.В., Гугнин В.Н. Использование нейронных сетей для
прогнозирования износа инструмента. International scientific and practical
conference «Modern Scientific Researches and Developments: theoretical value
and practical Results». (15-18 March, 2016, Bratislava) Bratislava: Academic
Society of Michal Baludyansky, 2016. Р. 78.
15. Лимаренко В.В. Использование технологий искусственного
интеллекта для параметрической оптимизации процессов механообработки
материалов. Матеріали шостої міжнародної конференції студентів і
молодих вчених «Сучасні інформаційні технології 2016». (25-27 квітня, 2016,
м. Одеса) Одеса: ОНПУ, 2016. С. 57–58.
16. Лимаренко В.В., Хавина И.П., Гугнин В.Н. Использование аппарата
искусственного интеллекта для расчета слабо формализованных параметров
механообработки изделий точением. Матеріали міжнародної наукової

10. 10
конференції «Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми
обчислювального інтелекту». (25-28 травня, 2016, м. Залізний порт) Херсон:
ХНТУ, 2016. С. 197–199.

11. 11
ЗМІСТ
Перелік умовних позначень ................................................................................. 14
Вступ....................................................................................................................... 15
Розділ 1. Інформаційні технології та системи створення технологічних
процесів механообробки, як об’єкт моделювання............................................. 22
1.1. Постановка і методи розв’язання задачі автоматизованного створення
технологічного процесу механообробки різанням............................................ 28
1.1.1. Формалізація і методи розв’язання задачі структурної оптимізації
технологічного процесу механообробки різанням............................................ 30
1.1.2. Формалізація і методи розв’язання задачі параметричної оптимізації
технологічних процесів обробки різанням......................................................... 37
1.2. Методи штучного інтелекту, як засоби моделювання і оптимізації
технологічних процесів обробки різанням......................................................... 44
Висновки до розділу 1 .......................................................................................... 48
Розділ 2. Інформаційні технології підсистеми автоматизованного створення
оптимальної структури технологічного процесу виготовлення виробів
операціями різання................................................................................................ 51
2.1. Постановка завдання створення оптимальної структури технологічного
процесу виготовлення виробів шляхом обробки різанням............................... 51
2.1.1. Формалізація структури технологічного процесу механообробки
різанням.................................................................................................................. 52
2.1.2. Постановка завдання структурної оптимізації технологічного процесу
різання .................................................................................................................... 56
2.2. Формування еврестичних правил та баз знань для вирішення задач
створення структури технологічного процесу................................................... 63
2.3. Схема структури інформаційної системи підтримки рішень для
автоматизації створення технологічних процесів механообробки деталей
високоточного обладнання................................................................................... 68

12. 12
2.4. Створення спеціалізованих баз знань на підґрунті інформаційних
технологій .............................................................................................................. 71
Висновки до розділу 2 .......................................................................................... 74
Розділ 3. Інформаційна підсистема параметричної оптимізації операцій
обробки різанням з урахуванням накопичення зносу інструменту................. 76
3.1 Модель процесу різання ................................................................................. 76
3.2. Постановка завдання параметричної оптимізації операцій точіння з
урахуванням накопичення зносу......................................................................... 77
3.2.1. Цільові функції для оптимізації операцій точіння .................................. 77
3.2.2. Вибір обмежень для операції точіння....................................................... 85
3.2.3. Постановка завдання параметричної оптимізації операції точіння....... 89
3.2.4. Визначення складових сили різання для операції точіння з урахуванням
зносу інструменту по задній поверхні ................................................................ 92
3.3. Постановка завдання пошуку оптимальних операційних параметрів
технологічного процесу з урахуванням накопиченого зносу інструменту для
операції фрезерування .......................................................................................... 94
3.3.1. Цільові функції для оптимізації операцій фрезерування........................ 94
3.3.2. Вибір обмежень для операції фрезерування ............................................ 95
3.3.3. Постановка завдання параметричної оптимізації операції фрезерування
................................................................................................................................. 97
3.3.4. Визначення складових сили різання для операції фрезерування з
урахуванням зносу інструменту по задній поверхні......................................... 98
3.4. Вирішення задачі параметричної оптимізації з урахуванням зносу
інструменту, що накопичується......................................................................... 103
Висновки до розділу 3 ........................................................................................ 116
Розділ 4. Результати роботи інформаційної системи підтримки рішень для
автоматизації створення технологічних процесів механообробки деталей
високоточного обладнання................................................................................. 119
4.1. Приклад застосування ІСПР для виготовлення корпусу фільтра приводу-
генератора ............................................................................................................ 119

13. 13
4.1.1 Приклад роботи ІСПР для операції чорнового точіння......................... 125
4.1.2 Приклад роботи ІСПР для операції чистового точіння.......................... 132
4.1.3 Приклад роботи ІСПР для операції суперфінішного точіння ............... 136
4.1.4 Приклад роботи ІСПР для операції фрезерування ................................. 141
Висновки до розділу 4 ........................................................................................ 148
Висновки .............................................................................................................. 149
Список використаних джерел............................................................................ 152
Додаток А. Таблиці бази знань ІСПР................................................................ 166
Додаток Б. Модель розрахунку сил різання при точінні ................................ 174
Додаток В. Вхідні дані для задачі оптимізації операційних параметрів....... 183
Додаток Г. Результати розрахунків для операцій виготовлення деталі
«Корпус фільтра» ................................................................................................ 185
Додаток Д. Список опублікованих праць за темою дисертації...................... 191

14. 14
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ
CIM – Computer Integrated Manufacturing
FFGA – Fonseca and Fleming’s Multiobjective Genetic Algorithm
БЗ – база знань
БОЗ – багатокритеріальна оптимізаційна задача
ГА – генетичний алгоритм
ГАЛ – гнучка автоматизована лінія
ГСВ – гнучка система виробництва
ККД – коефіцієнт корисної дії
ІСПР – інформаційні системи підтримки рішень
МОТС – мастильно-охолоджувальне технологічне середовище
ОЗ – оптимізаційна задача
ОПР – особа, яка приймає рішення
СШІ – система штучного інтелекту
ТП – технологічний процес
УТП – уніфікований технологічний процес
ЧПУ – числове програмне управління
ШІ – штучний інтелект
ШНМ – штучна нейронна мережа

15. 15
ВСТУП
Актуальність теми. На сучасному етапі розвитку комп’ютерних та
виробничих систем конкуренція в промисловості зосереджена на здатності
гнучко і швидко реагувати на мінливі ринкові умови. Сучасним рішенням
для забезпечення ефективності виробництва високоточного обладнання та
швидкої адаптації під нові вимоги та потреби ринку є використання гнучких
систем виробництва (ГСВ), що мають в своєму складі системи підтримки
рішень на базі сучасних інформаційних технологій для автоматизації
створення технологічних процесів (ТП) механообробки деталей
високоточного обладнання [1-7].
Завданням, що вирішується інформаційними системами підтримки
рішень (ІСПР), є автоматизована розробка нових ТП, від ефективності яких
залежить конкурентоздатність та життєздатність підприємства. Існує ряд
комерційних ІСПР для автоматизації створення ТП механічної обробки,
наприклад «R/3» (SAP SE), «BAAN» (BAAN IV) та ін., вони мають занадто
високу вартість, складність при навчанні та використанні користувачем та
тривалий час впровадження, також наявні системи не дозволяють отримати
багатокритеріальне рішення з урахуванням конкуруючих технічних та
економічних цілей, а при розрахунку операційних параметрів вони не
враховують поточний знос інструменту, через що надають дещо усереднені
рекомендації що до операційних режимів, що знижує ефективність ТП [5-16].
Особливо актуально це завдання стоїть на підприємствах, що
займаються випуском високоточного обладнання, оскільки вони мають
дрібно- та середньо серійне виробництво, для них характерні: велика
різноманітність процесів механообробки, високі технічні та технологічні
вимоги до якості деталей і виробів в цілому, застосування
важкооброблюваних і дорогих матеріалів, жорсткі вимоги до якості та

16. 16
порівняно часта зміна об’єктів виробництва, що, в свою чергу, потребує
частого створення нових ТП [15-21].
З урахуванням цих аспектів завдання створення інформаційної
системи підтримки рішень для автоматизації створення технологічних
процесів механообробки деталей високоточного обладнання є актуальним.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами.
Дослідження, проведені в дисертаційній роботі, виконано в рамках
держбюджетної науково-дослідної роботи за планом МОН України
«Розробка інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень для
діагностики, управління та оптимізації технічних і біотехнічних об’єктів»
№0113U000449 та держбюджетної науково-дослідної роботи за планом МОН
України «Розробка математичних моделей, методів розрахунку, оптимізації
динамічних контактних задач для багатокомпонентних тіл неоднорідної
структури» №0115U000507, в яких здобувач був виконавцем.
Мета і завдання дослідження. Мета дисертаційної роботи –
підвищення ефективності та продуктивності технологічних процесів
механообробки металів при зменшенні собівартості та енерговитрат операцій
за рахунок розробки інформаційної системи підтримки рішень для
автоматизації створення технологічних процесів механообробки деталей
високоточного обладнання.
Для досягнення мети необхідно вирішити наступні задачі.
1. Провести аналіз сучасних інформаційних технологій та систем
підтримки рішень для автоматизації створення технологічних процесів
механообробки різанням деталей високоточного обладнання.
2. Створити спеціалізовані бази знань на підґрунті інформаційних
технологій, а саме методів штучного інтелекту, для забезпечення роботи
інформаційної системи підтримки рішень для автоматизації створення
технологічних процесів механообробки різанням деталей високоточного
обладнання.

17. 17
3. Удосконалити модель для проектування структури технологічного
процесу обробки металів різанням з метою підвищення їх економічності та
ефективності.
4. Удосконалити моделі визначення оптимальних параметрів
керування для операцій точіння та фрезерування з метою підвищення їх
точності.
5. Розробити та реалізувати інформаційну підсистему
автоматизованого створення структури технологічного процесу
механообробки різанням деталей високоточного обладнання.
6. Розробити модель та реалізувати інформаційну підсистему
параметричної оптимізації параметрів операцій обробки різанням з
урахуванням поточного рівню зносу інструменту.
7. Дослідити ефективність розробленої інформаційної системи
підтримки рішень для автоматизації створення технологічних процесів
механообробки деталей високоточного обладнання.
8. Надати практичні рекомендації що до структури та параметрів
керування для операцій технологічних процесів обробки металів різанням
для гнучких систем виробництва деталей високоточного обладнання.
Об’єкт дослідження – технологічні процеси виготовлення деталей
високоточного обладнання шляхом механічної обробки металів різанням.
Предмет дослідження – методи, моделі та інформаційні технології
підтримки рішень для автоматизації створення технологічних процесів
механообробки деталей високоточного обладнання.
Методи дослідження – теорія інформаційних систем – при виборі
архітектури та програмних засобів інформаційної системи; теорія різання
матеріалів та системний аналіз – при визначенні структури та параметрів
операцій технологічного процесу виготовлення деталей високоточного
обладнання; методи штучного інтелекту і теорії штучних нейронних мереж –
при створенні бази знань і обробці експериментальних даних; продукційна
логіка і логічне програмування – при вирішенні задачі створення структури

18. 18
ТП; методи розв’язання багатокритеріальних оптимізаційних задач і
нелінійне програмування та генетичні алгоритми – при вирішенні задачі
параметричної оптимізації режимів операцій різання; комп’ютерне
моделювання – з метою перевірки працездатності створеної моделі.
Наукова новизна отриманих результатів:
1. Вперше розроблено спеціалізовані бази знань на підґрунті
інформаційних технологій, а саме методів штучного інтелекту з
використанням продукційної логіки для визначення структури
технологічного процесу та штучних нейронних мереж для визначення
параметрів операцій різання, що дозволило створити модель та реалізувати
інформаційну систему підтримки рішень для автоматизації створення
оптимальних технологічних процесів механообробки різанням деталей
високоточного обладнання, яка на відміну від відомих враховує наявні
знання теорії різання, практичний досвід експертів-технологів в галузі та
умови конкретного виробництва.
2. Удосконалено модель інформаційної підсистеми автоматизованого
створення оптимальної структури технологічного процесу механообробки
різанням деталей високоточного обладнання, яка, на відміну від відомих, при
визначенні структури технологічного процесу враховує альтернативні
рішення, що уточняються на етапі параметричної оптимізації, що дозволило
скоротити час отримання рішень та підвищити обґрунтованість вибору
структури.
3. Удосконалено модель інформаційної підсистеми параметричної
оптимізації для пошуку режимів операцій оптимальних технологічних
процесів різання, яка, на відміну від відомих, поставлена та розв’язана в
багатокритеріальній постановці, що дозволило знизити собівартість та питомі
енерговитрати, підвищити продуктивність технологічного процесу і
ефективність операцій з урахуванням технологічних та технічних вимог та
обмежень.

19. 19
4. Отримала подальший розвиток модель інформаційної підсистеми
параметричної оптимізації параметрів операцій обробки різанням, яка, на
відміну від відомих, при визначенні оптимальних операційних параметрів
використовує розроблену математичну модель, що більш наближена до
реальних фізичних процесів за рахунок обліку поточного зносу інструменту,
що дозволило скоротити середній час виробництва однієї деталі, при цьому
термін експлуатації інструменту підвищився.
Практичне значення отриманих результатів. Розроблено
інформаційну систему підтримки рішень для автоматизації створення
технологічних процесів механообробки різанням деталей високоточного
обладнання. Система реалізована у вигляді програмного комплексу і може
бути використана в комп’ютерних системах автоматизованого керування
гнучкими автоматизованими лініями металообробних виробництв.
Удосконалено інформаційну підсистему параметричної оптимізації
параметрів операцій обробки різанням за рахунок додавання адаптивної
підсистеми контролю операційних параметрів, що дозволило корегувати
операційні параметри технологічного процесу в залежності від реальних
режимів роботи обладнання, і тим самим підвищити ефективність роботи
системи.
Результати роботи випробувано та впроваджено на підприємствах
ЗАТ «УПЕК» (Українська промислова енергетична компанія) для створення
технологічних процесів виробництва деталей спецтехніки. В результаті
оптимізації технологічних процесів вдалося скоротити вартість підготовчих
робіт на 19-24 %, час виготовлення виробів на 4-5 %, подовжити термін
експлуатації інструменту на 10-12 % та зменшити собівартість на 8-11 %.
Розроблені в роботі підходи використовуються в навчальному процесі
кафедри «Обчислювальна техніка та програмування» НТУ «ХПІ»: в курсі
«Системи штучного інтелекту» та курсі «Системний аналіз та математичне
моделювання».

20. 20
Особистий внесок здобувача. Усі основні результати дисертаційної
роботи, які винесені на захист, отримані здобувачем особисто. Автором
роботи створено спеціалізовані бази знань ТП механообробки різанням
деталей високоточного обладнання, які є складовою частиною ІСПР,
інформаційну систему підтримки рішень для автоматизації створення
технологічних процесів механообробки деталей високоточного обладнання,
що включає методи, алгоритми та програми розрахунку зносу інструменту та
створення ТП з урахуванням конкуруючих цільових функцій параметричної
оптимізації операцій механообробки. Постановка завдання параметричної
оптимізації операцій механообробки, метод оптимізації параметрів ТП по
енергетичному критерію з урахуванням ККД, створення структури ІСПР,
алгоритми і програмне забезпечення виконані автором. Всі розрахунки для
створення ТП та визначення оптимальних режимів для операцій
механообробки різанням на прикладі виробу «Корпус фільтра» виконані
автором самостійно.
У публікаціях, що написані у співавторстві, здобувачеві належать: [1]
– вибір та обґрунтування параметрів оптимізації ТП механообробки металів;
[2] – розробка структури системи інтелектуальної підтримки прийняття
рішень оптимізації ТП механообробки металів різанням; [3] – виділено явища
та фактори, що повинні бути використані в якості вхідних параметрів
штучних нейронних мереж; [5] – практичне розв’язання завдання визначення
оптимальних параметрів операцій точіння на прикладі деталі «Корпус
фільтру»; [6] – практичне розв’язання завдання визначення оптимальних
параметрів операцій фрезерування на прикладі деталі «Корпус фільтру»; [7] –
практичне розв’язання завдання синтезу ТП механообробки металів
різанням; [8] – аналіз взаємного впливу параметрів процесу механообробки
металів; [9] – практичне рішення завдання оптимізації параметрів операцій
ТП механообробки металів по енергетичному критерію; [10] – рішення
завдання оптимізації операційних параметрів технологічних процесів
механообробки металів; [11] – тестування системи оптимізації операційних

21. 21
параметрів ТП механообробки металів з урахуванням зносу інструменту; [12]
– постановка та обґрунтування завдання оптимізації технологічних процесів
механообробки металів по енергетичному критерію; [13] – постановка та
вирішення завдання прогнозування зносу інструменту шляхом використання
штучної нейронної мережі перцептрон; [14, 16] – аналіз та тестування
штучних нейронних мереж для розрахунку параметрів технологічних
процесів механообробки металів.
Апробація результатів дисертації. Наукові положення, ідеї і теорії
дисертаційної роботи були представлені, обговорені та схвалені на 14-й
міжнародній науково-технічній конференції «Проблеми інформатики і
моделювання» (м. Харків, 2014 р.); 23-й Міжнародній науково-практичній
конференції «Інформаційні технології: наука, техніка, технології, освіта,
здоров’я» (м. Харків, 2015 р.); 11-й і 12-й Міжнародній науковій конференції
«Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального
інтелекту» (м. Херсон, 2015-2016 р.р.); International scientific and practical
conference «Economics, Science, Education: integration and synergy» (Bratislava,
2016); International scientific and practical conference «Modern Scientific
Researches and Developments: theoretical value and practical Results» (Bratislava,
2016); 6-й Міжнародній науковій конференції студентів і молодих вчених
«Сучасні інформаційні технології» (м. Одеса, 2016 р).
Публікації. За темою дисертації всього опубліковано 16 наукових
робіт, з них 7 у фахових виданнях ВАК України, 1 – в закордонному виданні
та 8 в матеріалах і тезах міжнародних наукових конференцій.
Структура дисертації. Дисертація складається з вступу, чотирьох
розділів, висновків і п’яти додатків. Повний обсяг дисертації становить 182
сторінки, включаючи 128 сторінок основного тексту, 46 рисунків по тексту, 9
рисунків на 5 сторінках, 4 таблиці по тексту, 3 таблиці на 5 сторінках, 126
найменувань використаних джерел на 15 сторінках, додатки на 29 сторінках.

22. 22
РОЗДІЛ 1
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА СИСТЕМИ СТВОРЕННЯ
ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ МЕХАНООБРОБКИ, ЯК ОБ’ЄКТ
МОДЕЛЮВАННЯ
На сучасному етапі розвитку науки та техніки конкуренція в важкій
промисловості зосереджена на здатності гнучко і швидко реагувати на
мінливі ринкові умови. Це обумовлено тим, що вироби важкої промисовості
переважно мають скорочений життєвий цикл, а конкуренція на ринку
достатньо велика. Для підприємств, що займаються виробництвом
високоточного обладнання характерні: велика різноманітність процесів
механообробки, використання одного і того ж обладнання для виробництва
цілого ряду виробів, що мають абсолютно різні технічні параметри і розміри
партій, високі технічні та технологічні вимоги до якості деталей і виробів в
цілому, широке застосування важкооброблюваних і дорогих металів,
жорсткий контроль якості та порівняно часта зміна об’єктів виробництва, що
потребує частої розробки нових ТП, що, в свою чергу, призводить до потреби
в частій зміні конфігурацій та типів обладнання з якого складаються
виробничі лінії. Сучасним рішенням для забезпечення ефективності такого
виробництва та швидкої адаптації під нові вимоги та потреби є використання
гнучких систем виробництва [1-3].
Гнучка система виробництва – це група машин, верстатів та іншого
оброблювального обладнання з числовим програмним управлінням (ЧПУ),
що з’єднані між собою центральною системою управління. Різні осередки
оброблювального обладнання з’єднані через станції завантаження та
розвантаження та через автоматизовану транспортну систему. ГСВ
відрізняється від інших систем виробництва тим, що вона здатна оперативно
реагувати на зміни умов виробництва [1, 2, 4, 5].

23. 23
Існують різні підходи до визначення гнучкості виробничих систем.
Найчастіший даний термін описується наступним чином [1, 2, 5]:
– можливість зміни виробничої програми без будь-які значної зміни
верстатного парку;
– швидкість зміни технологічного процесу від попередньої лінійки
продуктів до нової;
– можливість швидкої зміни технологічного процесу для окремого
продукту.
Гнучкість виробничих систем ділеться на дві основні категорії: перша
– це так звана гнучкість верстатів, яка дозволяє виробляти різноманітні
продукти на даних верстатах; друга – гнучкість маршрутизації, що дозволяє
виконувати одну й ту саму операцію різними верстатами.
Склад ГСВ наведено на рис. 1.1 де наведені різні рівни ієрарії системи
та їх складові частини.
Гнучка
система
виробництва
Гнучка
система цеху
Автоматичне
місце
зберігання
Конвеєр
Станція
палетування та
контролю
якості Роботизована
монтажна
станція
Роботфідерверстатів
Токарний
верстат з ЧПУ
Фрезерний
верстат з ЧПУ
...
Гнучкий автоматизований
осередок №1
Гнучка
автоматизована
лінія
І
ІІ
ІІІ
ІV
Рис. 1.1. Структура ГСВ

24. 24
Сучасний рівень гнучких систем виробництва представлений так
званими інтелектуальними системами виробництва, що складаються з
обчислювальної техніки, спеціальних програмних засобів проектування та
керування, мереж передачі даних та комп’ютеризованих систем числового
програмного управління верстатами та іншим обладнанням. Загалом вищий
рівень ГСВ являє собою складну інформаційну систему з розподіленим
керуванням.
ГСВ, як інформаційна система, може бути представлена моделлю CIM
(Computer Integrated Manufacturing). На інформаційному рівні ГСВ мають
містити структуру зв’язку на основі сучасних промислових стандартів, що
сумісні з усіма промисловими об’єктами, що дозволяє безперешкодно
передавати дані всередені системи. На рис 1.2 наведена структура ГСВ на
інформаційному рівні, де показані:
– система проектування виробництва, що складається з
інформаційних систем підтримки проектування, підтримки виготовлення,
підтримки інженерних розрахунків та системи симуляції та моделювання
виробництва;
– центральний сервер підприємства з базами даних;
– система планування ресурсів підприємства, що складається з
підсистем обліку замовлень та матеріалів, підсистем планування об’ємів
виробництва та постачання, підсистем продажів та маркетингу, підсистем
підтримки споживачів та менеджменту якості;
– система керування гнучкими системами цеху, що складається з
підсистем керування лініями та осередками з складом та складськими
роботами, складанням, металообробкою та контролем якості.
Інформаційна система керування ГСВ, як правило складається з шести
ієрархічних рівнів:
1. Керівний – інформаційні системи підтримки проектування,
інформаційні системи підтримки виробництва, інформаційні системи

25. 25
підтримки інженерних обчислень і т.п. системи планування та керування
виробництвом;
Інформаційні системи підтримки
проектування
Система проектування виробництва
Інформаційні системи підтримки
виготовлення
Інформаційні системи підтримки
інженерних розрахунків
Інформаційні системи моделювання
виробництва
Центральний сервер підприємства
Бази даних
Блок підтримки
функціонування
мережі
Фаєрволи
Файлсервер Система планування ресурсозабезпечення підприємства
Підсистема обліку замовлень
Підсистема обліку матеріалів
Підсистема планування
об’ємів виробництва
Підсистема планування
об’ємів постачання
Підсистема обліку закупок
Менеджмент якості
Підсистема продажів та
маркетингу
Підсистема підтримки
споживачів
Система керування гнучкими
системами
цеху
Цех
Автоматизована
система зберігання та
постачання
Автоматичні
роботи
доставки
Потік матеріалів
Працівники Роботи
Збірка
Багатоінструментальні
комплекси
Верстати
з ЧПУ
Обробка
Перевірка
якості
Контроль
якості
Тестування якості
Система керування осередками
Система керування гнучкими
автоматизованими
лініями
Рис. 1.2. Структура ГСВ на інформаційному рівні
2. Агрегаційний – системи накопичення та збереження даних, сервери
підприємства і т.п.;
3. Системи керування цехами;
4. Системи керування окремими гнучкими автоматизованними
лініями (ГАЛ);
5. Системи керування окремими осередками;
6. Блоки ЧПУ/контролери окремих одиниць обладнання.
Потрібно відзначити, що кожен з даних рівнів може бути, як повністю
автоматизованим, так і використовувати людські ресурси для керування та
контролю. На фізичному рівні дана система може являти собою комп’ютерну
мережу будь-якої топології та стандарту.

26. 26
Як показано в [3-7] одна з найбільш актуальних проблем, що впливає
на ефективність використання ГСВ, витікає саме з основної властивості ГСВ
– її гнучкості. Найбільша користь від ГСВ є на підприємствах, що мають
низькосерійне або штучне виробництво, до яких і належать підприємства, що
займаються виробництвом високоточного обладнання, оскільки ТП на цих
підприємствах часто змінююється або є потреба в наявності декількох
аналогічних ТП, а також на одному обладнанні випускається достатньо
велика номенклатура виробів. Отже виникає проблема швидкої розробки ТП
від ефективності та оптимальності яких напряму залежить
конкурентоздатність та життєздатність підприємств. Розробка структури та
визначення операційних параметрів ТП є безпосереднім завданням керівного
рівня інформаційної системи керування ГСВ [3, 8].
Технологічний процес механічної обробки деталей повинен
розроблятися і виконуватися таким чином, щоб за допомогою застосування
ефективних і економічних способів обробки задовольнялися вимоги до якості
деталей (точність обробки, шорсткість поверхні, взаємне розташування осей і
поверхонь, правильність контурів і т.д.), продуктивності та
енергоефективності виробництва [3, 26-42].
Можливості сучасних інформаційних технологій та систем відіграють
значну роль в задоволенні цих вимог. В даний час з’явилася можливість
оцінки ефективності технологічних процесів і забезпечення зниження витрат
на експериментальні дослідження за рахунок застосування інформаційних
систем. Одними з таких систем є інформаційні системи створення ТП, що
дозволяють автоматизувати розробку технологічного процесу і управління
ним за рахунок впровадження механізмів штучного інтелекту, як одного з
компонентів інформаційної системи. Зазвичай технологічна підготовка
виробництва полягає в розробці технологічних процесів на нові вироби або
адаптації технологічних процесів по вже наявній базі типових технологічних
процесів.

27. 27
До функцій ІСПР в галузі механообробки відносяться проектування
технологічного процесу виготовлення нового виробу; формування
технологічної документації; розрахунок витрат часу і собівартості операції;
визначення трудомісткості виготовлення виробу; розрахунок витрат
матеріалів; формування організаційно-технологічної схеми потоку з
виготовлення виробу; вибір оптимального такту потоку і кількості
виконавців [1-3, 8-20].
Можна виділити групу закордонних інформаційних систем створення
ТП, широко застосовуваних на машинобудівних підприємствах України.
Система «Timeline» (Sdi-solution) – призначенням системи є створення
технологічних процесів, орієнтованих на різні види виробництв. Недоліки
системи – складність створення абсолютно нових моделей ТП в разі
відсутності їх в базі даних; система не дає рекомендацій щодо вибору
оптимальних операційних параметрів обробки виробів на операціях [22].
Система «ADEM» (група компаній ADEM) призначена для автоматизації
конструкторсько-технологічної підготовки виробництва і включає в себе
інструментарій для конструкторів, технологів і програмістів і єдину
інформаційну базу. Основний недолік системи – робота виключно з 3D
моделями, створеними в даній програмі [23]. Система «TechnologiCS» (CSoft
Development) призначена для автоматизації роботи конструкторських,
технологічних, планових і виробничих служб на промисловому підприємстві,
що забезпечує інформаційну підтримку життєвого циклу виробу на стадіях
технічної підготовки і виробництва, але система не дає рекомендацій щодо
вибору оптимальних операційних параметрів обробки виробів на операціях,
тобто обмежується створенням структурної моделі ТП [24]. Система
«BAAN» (BAAN IV) призначена для автоматизації процесів розробки та
керування промисловими мідприємствами: моделювання підприємтсва та
виробництва, логістики, торгівлі і т.п. Підсистема BAAN-Виробництво
включає планування потреб, конфігуратор продукції, управління проектом,
управління серійним виробництвом і виробництвом за окремими

28. 28
замовленнями, управління ланцюгами поставок на рівні корпоративного
виробництва. Мінімальний рівень з яким працює система – проектування
структури технологічного процесу [25].
Основними недоліком наведених систем є висока вартість, складність
для використання кінцевим користувачем, повна або часткова відсутність
підтримки на території України і тривалий термін впровадження. Так само
необхідно відзначити, що багато систем обмежуються структурною
оптимізацією технологічного процесу і не вирішують завдань вибору
оптимальних операційних параметрів для операцій механообробки, що
призводить до необхідності додаткових витрат часу і ресурсів на розрахунок
параметрів обробки виробів на операціях. Також наявні системи не
дозволяють отримати рішення у вигляді багатокритерійного з урахуванням
конкуруючих технічних та економічних цілей, а також при розрахунку
операційних параметрів вони не враховують знос, що накопичується по
задній поверхні інструменту, через що вони надають дещо усереднені
рекомендації що до операційних режимів.
З урахуванням цих аспектів завдання підвищення ефективності та
продуктивності технологічних процесів механообробки металів при
зменшенні собівартості та енерговитрат операцій за рахунок розробки
інформаційної системи підтримки рішень для автоматизації створення
технологічних процесів механообробки деталей високоточного обладнання є
актуальним.
1.1. Постановка і методи розв’язання задачі автоматизованного
створення технологічного процесу механообробки різанням
Завдання створення технологічного процесу вирішуються в два етапи
[25, 28-32, 38-42]:

29. 29
– перший етап – структурна оптимізація технологічного процесу
(створення оптимальної структури ТП);
– другий етап – параметрична оптимізація технологічного процесу
(визначення оптимальних режимів операційних параметрів технологічного
процесу).
Структурна оптимізація технологічного процесу спрямована на
створення структури у вигляді оптимальної послідовності операцій
технологічного процесу, а метою параметричної оптимізації є пошук
оптимальних режимів виконання операцій з урахуванням всіх технічних та
технологічних обмежень за визначеними критеріями. [9-10, 13-25, 28-32, 38-
42].
На поточному етапі розвитку інформаційних технологій та систем
автоматизованого створення і управління ТП, склалася ситуація, коли
вирішується тільки одна з цих завдань, або обидва завдання, але в різних
системах, тобто у відриві одна від одної. При цьому, як умова, приймають
таке припущення, що, або структура і функції окремих елементів системи
встановлені (прийняті) заздалегідь і необхідно знайти тільки оптимальні
режими роботи, або в будь-якому випадку можуть бути отримані оптимальні
параметри функціонування окремих елементів для розробленої структури [3,
38-42].
Це призводить до того, що в комплексі отримане рішення може бути
далеко від оптимального. Така постановка пов’язана з тим, що більшість
проведених зараз досліджень присвячені оптимізації окремих елементів
технологічного процесу, і завдання одночасного підбору оптимальної
структури ТП і параметрів роботи окремих елементів даної структури є слабо
формалізованим і має високу багатоваріантність рішень [3, 38-42].
Нехтування оптимізацією структури технологічного процесу може
привести до значного погіршення технологічного процесу, його
подорожчання і зниження продуктивності виробництва. Відомо [13-21, 34,
35, 40-53], що ефект від оптимального вибору структури ТП може

30. 30
перевершувати ефект, отриманий від оптимізації параметрів окремих
елементів, що входять в технологічний процес. Це пов’язано з тим, що при
помилковому виборі структури технологічного процесу навіть найсучасніші
методи параметричної оптимізації режимів металообробки не зможуть
компенсувати втрати продуктивності. У свою чергу нехтування
параметричною оптимізацією операцій може призвести до того, що навіть
ідеальна, на перший погляд, структура технологічного процесу може
виявитися недостатньо ефективною [13-21, 34, 35, 40-53].
1.1.1. Формалізація і методи розв’язання задачі структурної
оптимізації технологічного процесу механообробки різанням
Першим етапом створення оптимальної структури технологічного
процесу механообробки металів є етап структурного синтезу. Технологічний
процес механічної обробки можна розглядати, як сукупність окремих
складових, які представляють собою різні операції обробки заготовки, з
метою отримання готового виробу з необхідними вихідними параметрами, за
можливо найкоротший термін при мінімальних витратах на виробництво, що
включає операції різання.
При створенні технологічного процесу обробки різанням враховують
технічні і технологічні параметри обладнання та інструменту, вартість їх
експлуатації, витрати на заробітну плату при експлуатації даного
обладнання, ефективність його використання для отримання кінцевого
продукту з заданими властивостями і характеристиками, методи обробки,
обмеження на технологічну можливість переходів між обладнанням і
операціями і т.д. [3. 13-17, 40-53]. Структура ТП механічної обробки
представлена на рис. 1.3., де показаі: структурна складова, що описує набір
елементів ТП, операцій, верстатів, поверхонь і спосіб їх з’єднання в єдину
систему; часова складова, яка визначає склад і послідовність елементів ТП на
кожному етапі виготовлення виробів; функціональна складова, яка визначає
порядок перетворення заготовки з одного стану в інший і просторова

31. 31
складова, що описує розмірні і точніcні зв’язки між базовими і робочими
поверхнями.
Рис. 1.3. Структура технологічного процесу механообробки
Для створення оптимального технологічного процесу механічної
обробки і подальшого ефективного управління ним, необхідно отримати такі
послідовності і режими операцій, при яких обладнання буде
використовуватися з максимальною ефективністю і мінімальною вартістю
операцій. Схема оптимізації технологічного процесу показана на рис. 1.4. В
загальному випадку після аналізу вхідних даних відбувається синтез
можливих варіантів структур ТП, після якого виконується структурна
оптимізація, після чього відбувається розрахунок параметрів для відібраної
структури з їх наступною оптимізацією [13-18, 35, 40, 53-62].
У процесі структурної оптимізації технологічного процесу
механообробки різанням необхідно враховувати, що можлива така ситуація,
коли обрана, як найкраща, структура не може бути технологічно реалізована
на рівні операцій, або ці операції не будуть оптимальними. Тоді необхідно
повернутися до початку етапу структурного синтезу і вибрати іншу
структуру технологічного процесу з відповідним набором оптимальних
операційних параметрів (див. рис. 1.4) [35, 40, 53-63].
При оптимізації технологічного процесу механообробки важливим є
питання вибору критерію оптимізації. Залежно від обраного критерію
оптимізації може зміняться і сама структура технологічного процесу. До

32. 32
найбільш часто вживаних критеріїв оптимізації ТП відносяться економічні
критерії та техніко-економічні критерії.
Початок
Оптимум отримано?
Формування маршруту обробки та
технологічних карт
Закінчення
Структурна оптимізація
Параметрична оптимізація
Так
Ні
Аналіз вхідних даних
Розрахунок параметрів для
відібраної структури
Рис. 1.4. Схема оптимізації технологічного процесу механообробки
Економічні критерії включають в себе найбільший прибуток
виробництва, найменші витрати, максимальну рентабельність, мінімальну
технологічну собівартість, мінімальні витрати на енергоносії і т.д. Техніко-
економічні критерії включають в себе максимальну продуктивність,
мінімальну трудомісткість, найменший операційний та допоміжний час і т.п.
Ці критерії відповідають двом основним принципам, які лежать в основі
будь-якого виробництва: принципам технічної і економічної доцільності [11-
14, 35, 40, 53-63].
Принцип технічної доцільності повинен гарантувати виконання всіх
технологічних вимог до виробу, що виготовляється, а принцип економічної

33. 33
доцільності – забезпечити мінімальні витрати виробництва і мінімальні
витрати праці. Загальними даними для проектування технологічного процесу
є: креслення деталі, розмір партії і терміни виконання, дані про обладнання
та інструменти і т.п. [11-14, 35, 40, 53-63].
У загальному вигляді постановка задачі створення оптимального
технологічного процесу виглядає наступним чином. Обирають критерії
оптимальності для технологічного процесу механообробки К зазвичай
використовуються або собівартість виробу СВ, або продуктивність П.
Оптимальним технологічним процесом ТО є наступний [35, 40, 53-63]:
),(Cmin)(ТС BОВ K
),П(max)П(ТО K (1.1)
ММВ,ТО 
де ММВ – множина можливих варіантів технологічного процесу.
У таблиці 1.1 наведені найбільш часто використовувані методи, що
застосовуються для оптимізації елементів технологічного процесу [42, 49, 50,
60, 62-66].
При оптимізації структури технологічного процесу найбільш часто
вживаними методами оптимізації є пошукові методи оптимізації: метод
регулярного пошуку, метод спрямованого пошуку і метод випадкового
пошуку.
Суть пошукових методів оптимізації в знаходженні кращого з
варіантів технологічного процесу, при яких дотримуються нерівності [42, 49,
50, 60, 62-66]:
),(П)П(
),(C)(С
1
1ВВ




ii
ii
КК
КК
(1.2)
де i – кількість варіантів технологічних процесів.

34. 34
Недолік застосування алгоритмів випадкового пошуку в великій
кількості одержуваних рішень і їх випадковості, що в поєднанні зі
складністю завдання проектування технологічного процесу може не дати
глобально оптимального рішення. Відсутність достатньої формалізації при
множині, що алгоритмічно задається, не дозволяє автоматично планувати
кожен варіант технологічного процесу, що, в свою чергу, змушує
використовувати у великих кількостях працю експертів-технологів [42, 49,
50, 60, 62-66].
Таблиця 1.1
Найбільш часто використовувані методи оптимізації ТП
Методи оптимізації Галузь застосування
Аналітичні підходи
Аналітичний пошук
екстремуму
Детерміновані завдання, описувані диференційовними
функціями
Варіаційні методи Критерії оптимальності у вигляді функціоналів
Методи множників
Лагранжа
Детерміновані завдання, описувані диференційовними
функціями з обмеженнями у вигляді рівностей
Принцип максимуму
Пантрягіна
Завдання широкого класу, особливо для задач одночасної
і спільної оптимізації параметрів і допусків
Чисельні методи
Лінійне програмування
Характерні завдання: оптимізація параметрів виробів і
допусків геометричних параметрів
Геометричне
програмування
Оптимізація алгебраїчних функцій
Штучні нейронні мережі
Завдання широкого профілю, оптимізація слабо
формалізованих параметрів
Статистичні методи
Регресійний аналіз,
кореляційний аналіз
Об’єкти без детермінованого опису
Оптимізація і планування експерименту

35. 35
Скоротити кількість рішень і більш швидко отримати шукане рішення
дозволяє типізація технологічного процесу. Вона дозволяє замінити синтез
множини рішень на вибір обмеженої кількості рішень, що використовувалися
для аналогічних завдань. Недолік даного методу в тому, що він слабо
застосовуваний у разі розробленя нового технологічного процесу
механообробки металів, що не має аналогів [42, 49, 50, 60, 62-66].
Завдання структурної оптимізації технологічного процесу
вирішуються з використанням трьох основних методів: метод аналогій
(рис. 1.5), метод аналізу (рис. 1.6) і метод синтезу [42, 45-48]. Суть метода
аналогій в використанні структур вже готових технологічних процесів-
аналогів. Використання методу передбачає наявність баз знань (БЗ), що
містять досить повний опис вже існуючих технологічних процесів, методів
пошуку і визначення ступеня їх подібності (аналогії) новому ТП. Після
знаходження аналогічного технологічного процесу технолог повинен
виконати коригування технологічного процесу-аналога під вимоги нового
технологічного процесу [42, 45-48].
Нова деталь
Деталь-
аналог
ТП на деталь-
аналог
ТП на нову
деталь
Рис. 1.5. Схема побудови ТП з використанням методу аналогій
Недоліками даного методу є: необхідність наявності БЗ і аналогічних
технологічних процесів; ТП, отриманий методом аналогій, може бути
неоптимальним внаслідок неповної ідентичності деталі-аналога і нової
деталі; технологічний процес-аналог може бути оптимізований з
урахуванням цілей оптимізації не актуальних для нового технологічного
процесу або не враховувати частини необхідних цілей.
Використання методу аналізу передбачає наявність уніфікованих
технологічних процесів (УТП). Цей метод дозволяє скоротити кількість
аналізованих ТП і відразу отримати технологічний процес, побудований на