Optimal configurations of the machine tool structure by means of neural networks

Abstract

This paper deals with the automations of the machine tools` development in the phase of selecting of the optimal structure`s configuration by means of neural networks. For this purpose, an algorithm and a programme were developed. By using of them a set of all possible machine tool structure‘s configurations on the basis of the relations between the movements of tool, workpiece and machine tool units by the machining is determined. Then, structure`s configurations, which meet the needed technical requirements, are extracted from this set. The usage of neural networks, due to their learning ability, makes the performance of these steps not only faster as the manual performance but more flexible as the similar programmes based on Booleans logic.

Статья посвящена автоматизации разработки металлорежущих станков на фазе выбора их оптимальной структуры с помощью нейронных сетей. Для этого цели разработаны алгоритм и программа его реализации. С помощью них определяются множество конфигураций всех возможных структур станка на основе отношений между движениями инструмента, заготовки и узлов станка. Затем, конфигурации структуры, которые отвечают необходимым техническим требованиям, извлекают из этого множества. Логические операции основаны на булевой алгебре. Из-за их способности к обучению использование нейронных сетей обеспечивает более гибкий и быстрый выбор оптимальных структур металлорежущих станков.