Аннотация 2
СОДЕРЖАНИЕ 4
ВВЕДЕНИЕ 9
1 АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ВОПРОСА 12
1.1 Обзор предметной области 12
1.2 Возможные причины и способы устранения дефектов 15
2 РАЗРАБОТКА ОСНОВАННОГО НА МЕТОДЕ CART АЛГОРИТМА ДИАГНОСТИКИ КАЧЕСТВА ИЗДЕЛИЙ ИЗ ПЛАСТМАСС ДЛЯ ЗАО «МЕГАПЛАСТ» 22
2.1 Алгоритм CART как метод построения классификационной модели 22
2.2 Основные параметры литья под давлением 27
2.3 Алгоритм диагностики с использованием алгоритма CART 30
2.4 Пример использования алгоритма 32
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 42
ПРИЛОЖЕНИЕ А 45
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 46
ПРИЛОЖЕНИЕ В 47
Как показывает повседневная практика, автоматизация систем автоматического управления оборудования играет большую роль в производстве современной продукции. Номенклатура производимой продукции любого действующего предприятия расширяется с каждым годом, а, следовательно, у предприятий возникает необходимость в наращивании ресурсов для работы оборудования.
Автоматизация производства на основе программирования для развития и совершенствования существующих и создающихся технологических производств является одним из важных направлений модернизации производства.
Особенностью современного этапа развития автоматизации производства является появление и массовое применение качественно новых технических средств, написание алгоритмов для станков «Термопластавтомат» (ТПА).
Внедрение автоматизированных систем управления технологическими процессами приобретает особое значение в связи с большим количеством брака и дефектов изделий.
Будет уместным отметить, что автоматизация технологических процессов производства продукции позволит предприятию:
• значительно снизить затраты, связанные с простоями оборудования;
• улучшить качество выпускаемой продукции;
• сократить количество брака и отходов;
• уменьшить затраты сырья;
• обеспечить повышение эффективности работы оборудования.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена необходимостью совершенствования управления технологическими процессами, которые, в свою очередь, позволят повысить производительность труда на предприятии, улучшить качество производимой продукции, а также повысить уровень безопасности на производстве.
Объектом исследования является процесс диагностики качества изделий из пластмассы.
Предмет исследования - это алгоритм диагностики качества деталей из пластмассы.
Целью выпускной квалификационной работы является реализация алгоритма диагностики технологического процесса литья продукции предприятия ЗАО «Мегапласт».
В ходе работы были поставлены следующие задачи:
1. Анализ качества производимой продукции предприятия ЗАО «Мегапласт».
2. Выявление потенциальных причин возникновения брака в продукции на основе анализа технологического процесса литья под давлением .
3. Разработка основанного на методе CART алгоритма диагностики качества изделий из пластмассы для ЗАО «Мегапласт».
4. Программное моделирование алгоритма CART.
Бакалаврская работа состоит из введения, двух разделов, заключения, списка используемой литературы и приложений.
Во введении обоснована актуальность работы, поставлены цель и задачи работы, определены объект и предмет исследования.
В первом разделе анализируется технологический процесс литья под давлением при изготовлении пластмассовых изделий предприятия ЗАО «Мегапласт», предназначенных для интерьера и экстерьера автомобилей.
Исходя из анализа технологии литья продукции ЗАО «Мегапласт» проанализированы основные причины возникновения дефектов, а также способы их устранения.
Второй раздел бакалаврской работы посвящен разработке основанного на методе CART алгоритма диагностики качества изделий из пластмассы для ЗАО «Мегапласт». Данный раздел раскрывает сущность и принцип построения алгоритма дерева классификаций.
Далее представлены результаты работы алгоритма в виде дерева принятия решений.
На основе данного метода проанализировано качество выпускаемых изделий на действующем оборудовании предприятия ЗАО «Мегалпаст».
В заключении бакалаврской работы подведены итоги и сделаны выводы.
Как показывает повседневная практика, автоматизация систем автоматического управления оборудования играет большую роль в производстве современной продукции. Номенклатура производимой продукции любого действующего предприятия расширяется с каждым годом, а, следовательно, у предприятий возникает необходимость в наращивании ресурсов для работы оборудования.
Таким образом, актуальность данной работы обусловлена необходимостью совершенствования управления технологическими процессами, которые, в свою очередь, позволят повысить производительность труда на предприятии, улучшить качество производимой продукции, а также повысить уровень безопасности на производстве.
В первом разделе квалификационной работы был проведен анализ технологического процесса литья под давлением при изготовлении изделий, предназначенных для интерьера и экстерьера автомобильной промышленности. Из него было выявлено, что главной проблемой литья является превышение уровня брака. Это может быть обусловлено тем, что на технологический процесс литья воздействует множество факторов, которые принято называть возмущающими воздействиями. Такие воздействия неблагоприятно сказываются на параметрах системы автоматического управления, что приводит к появлению дефектной продукции.
Для более рационального решения проблемы был разработан алгоритм диагностики качества выпускаемых изделий из пластмасс, основанный на методе CART.
Алгоритм основан на построение дерева классификаций, или же дерева принятия решений. Основной идеей построения данного дерева является разбиение всего пространства признаков на области разного размера.
Алгоритм диагностики осуществляется на основе экспериментального литья заготовок в стандартном режиме параметров станка. При этом для каждого периода литья измеряются характеристики данных. Таким образом, для каждого экспериментального литья получают столбец значений, в котором зафиксирован результат анализа данных.
На основе данного анализа строится дерево решений, состоящее из узлов (P1, P2, Р3, Р4) и листов (С1, С2).
Для проведения тестирования данного алгоритма были взяты экспериментальные данные литья изделия Ваз 2121 «Подкрылка для автомобиля Нива».
При тестировании алгоритма на экспериментальных данных было построено дерево классификации, которое отображает группы параметров и качество выпускаемых изделий на действующем оборудовании предприятия ЗАО «Мегапласт».
Для реализации данного алгоритма было разработано приложение для выявления качества производимой продукции на предприятии.
Разработанный алгоритм построения классификационного дерева позволяет:
1. определить количество качественной и некачественной продукции предприятия;
2. определить сбои в работе участка ТПА;
3. реализовать алгоритм построения классификатора на основе результатов анализа исходных данных;
4. реализовать алгоритм классификации объектов, основанный на экспериментальных данных.
1. Айвазян С. А. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 471 с.
2. Бессокирная Г. П. Статистические методы и анализ данных // Социология: 4М. № 16, 2003. - С. 25-35.
3. Брагина Т. И., Табунщик Г. В. Классификация моделей итеративной разработки программного обеспечения // Материалы всеукраинской научно - практической конференции «Системный анализ. Информатика. Управление», №7, 2010. - С. 23-25.
4. Бринк Хенрит, Машинное обучение / Хенрик Бринк, Джозеф Ричардс, Марк Феверолф. - СПб.: 2017. - 336с.
5. Горлушкина Н.Н., Задачи и методы интеллектуального анализа образовательных данных для поддержки принятия решений / Н.Н. Горлушкина, И.Ю. Коцюба, М.В. Хлопотов // Образовательные технологии и общество, Т.18, № 1, 2015. - С. 472-482.
6. Грешилов А.А. Математические методы принятия решений / А.А. Греши- лов - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. - 583с.
7. Иванова Л.А. Теория и практика литья под давлением алюминиевых сплавов / Л.А. Иванова, В.В. Мацийчук ОНПУ. - Одесса: Полиграф - 2005. - 214с.
8. Ефимычев Ю.И., Прохоров И.И., Святкин Б.К. Корреляционный анализ факторов плотности отливок под давлением // Литейное производство, №3, 1971. - С. 24.
9. Кафтанников, И.Л. Особенности применения деревьев решений в задачах классификации / И.Л. Кафтанников, А.В. Парасич // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника», Т. 15, № 3, 2015. - С. 26-32.
10. Кожевников А.В., Применение методов машинного обучения в рамках прогнозирования состояния электромеханических систем прокатного производства / А.В. Кожевников, И.С., Илатовский, О.И. Соловьева//Вестник Череповецкого государственного университета №1, 2017. С. 33-39.
11. Крейцер А.А. Литье под давлением: современные достижения и тенденции развития. // Оборудование и инструмент для профессионалов, № 10, 2004. - С. 46.
12. Ларичев О.И. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений / О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. - М., 1996.
13. Левитин А. В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ / А. В. Левитин М.: Вильямс, 2006. - 575 с.
14. Михеев М.Ю. Использование систем поддержки и принятия решений для моделирования профессиональной деятельности специалиста в процессе практико-ориентированного обучения / М.Ю. Михеев, А.В. Новиков, И.Ю. Сёмочкина // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пензенский государственный университет. №2, 2009. - С. 174-175
15. Тихонов А.Н. Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений / А.Н. Тихонов, В.Я. Цветков - М.: МАКС Пресс, 2001. - 312с.
...