Функціональна стійкість технологічних процесів на основі нелінійної динаміки із застосуванням нейромереж

Abstract

В роботі досліджуються процеси глобальної трансформації інфраструктури інформаційних технологій на фоні масового впровадження кіберфізичних систем та проривних здобутків в галузях штучного інтелекту і робототехніки у виробництво та технологічні процеси. Вивчаються характеристики поведінки складних технічних систем, що реалізують властивість функціональної стійкості таких систем. Характеризуються процеси обробки металів різанням з врахуванням особливостей впливу деформаційного зміцнення, пластичних деформацій, автоколивань та хаотичної динаміки, які виникають в обробляючих центрах. Описано способи застосування нейромереж в моделюваннях процесів механічної обробки металів різанням. Дано універсальну методику побудови нейромере-жевих моделей процесу механічної обробки на базі штучної нейронної мережі зустрічного поширення. Ґрунтуючись на проведеному аналізі досліджено інтелектуальну систему аналізу та прогнозування динамічної стійкості технологічного процесу різання з використанням паралельних обчислень, яка гарантує виконання необхідних умов забезпечення функціональної стійкості виробничого процесу.The processes of transformation of global information infrastructure and large-scale automation of production lead to the actual merger of automated production, data exchange and production technologies into a single self-regulatory system with minimal or no human intervention in the production process. Currently, there is a mass introduction of cyberphysical systems into production with the simultaneous application of the results obtained in the fields of artificial intelligence, robotics, the Internet of Things and so on. Implementing the goal of developing methods for organizing production processes of metal processing at machine-building enterprises using neural networks, the processes of global transformation of IT infrastructure were studied against the background of mass introduction of cyberphysical systems and breakthroughs in artificial intelligence and technological processes. The characteristics of the behavior of complex technical systems that implement the property of functional stability of such systems are studied. The processes of metal processing by cutting are characterized taking into account the peculiarities of the influence of deformation hardening, plastic deformations, self-oscillations and chaotic dynamics that occur in machining centers. Methods of application of neural networks in modeling of processes of mechanical processing of metals by cutting are described. A universal technique for constructing neural network models of the machining process on the basis of an artificial counter-propagation neural network is given. Based on the analysis, an intelligent system of analysis and forecasting of the dynamic stability of the technological process of cutting using parallel calculations, which guarantees the ful-fillment of the necessary conditions to ensure the functional stability of the production process.