ВВЕДЕНИЕ. 4
1 АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ И ИНСТРУМЕНТОВ,
ИСПОЛЬЗУЮЩИХСЯ ПРИ ИНЖЕНЕРНОМ АНАЛИЗЕ ГЕОМЕТРИИ ИЗДЕЛИЯ. 8
1.1. Процесс проектирование изделия 8
1.2. Анализ проблемы возникающих при проектировании
геометрии изделия 13
1.3. Нейронные сети 17
1.3.1. Машинное обучение 17
1.3.2. Обучение представлению данных 17
1.3.3. «Глубина» глубокого обучения 21
1.3.4. Принцип действия глубокого обучения 23
1.3.5. Какой ступени достигло глубокое обучение 26
1.4. Методы инженерного анализа с точки зрения
информационных технологий 27
1.4.1. Традиционные методики инженерного анализа 28
1.4.2. Автоматизированная методика инженерного анализа 28
1.4.3. Автоматические методики инженерного анализа 29
1.5. Вывод о главе 30
2. АНАЛИЗ ОБЪЕКТОВ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИЗДЕЛИЙ. 32
2.1. Основные задачи предприятия 32
2.2. Анализ критериев свойственных изделию на основе методов
экспертных оценок 34
2.2.1. Метод экспертных оценок 34
2.2.2. Метод ранга 35
2.3. Распознавания геометрии изделия 38
2.4. Карта ограничений модели на примере фланца ведущего
моста автомобиля производства ПАО «КАМАЗ» 4310 40
2.5. Методики испытаний системы инженерного анализа
геометрии с использованием модуля с машиным обучением 42
2.6. Вывод по главе 43
3.. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ИНЖЕНЕРНОГО АНАЛИЗА ГЕОМЕТРИИ ПОСРЕДСТВОМ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ. 45
3.1. Информационная система с использованием машинного. .. 45
3.1.1. Принцип работы нейронной сети 45
3.1.2. Принцип работы нейронной сети с результатами решения Heeds
и модуля Siemens NX Nastran 46
3.1.3. Методика инженерного анализа с использованием нейронной сети 47
3.2. Проведение испытания методики анализа геометрии с
машинным обучением 51
3.3. Анализ результатов испытания 53
3.4. Вывод по главе 68
4. РАСЧЁТ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВНЕДРЕНИЯ
КОМПЛЕКСА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 69
4.1. Расчет затрат на создание системы 69
4.2. Расчет показателей экономической эффективности и
ожидаемого годового экономического эффекта от внедрения разработки . 78
4.3. Выводы по главе 80
Список использованной литературы 81
Актуальность темы. Успешная деятельность значительной части фирм и коллективов в промышленно развитых странах во многом зависит от их способности накапливать и перерабатывать информацию. Сегодня без компьютерной автоматизации уже невозможно производить современную сложную технику, требующую высокой точности. Во всем мире происходит резкий рост компьютеризации на производстве и в быту. Внедрение компьютерных и телекоммуникационных технологий повышает эффективность и производительность труда. Отставание в области высоких технологий может привести к превращению страны в сырьевой придаток. [23]
В наши дни наблюдается быстрое развитие систем автоматизированного проектирования (САПР) в таких отраслях, как авиастроение, автомобилестроение, тяжелое машиностроение, архитектура, строительство, нефтегазовая промышленность, картография, геоинформационные системы, а также в производстве товаров народного потребления, например, бытовой электротехники. [12] САПР в машиностроении используется для проведения конструкторских, технологических работ, в том числе работ по технологической подготовке производства. С помощью САПР выполняется разработка чертежей, производится трехмерное моделирование изделия и процесса сборки, проектируется вспомогательная оснастка, например, штампы и пресс-формы, составляется технологическая документация и управляющие программы (УП) для станков с числовым программным управлением (ЧПУ), ведется архив. Современные САПР применяются для сквозного автоматизированного проектирования, технологической подготовки, анализа и изготовления изделий в машиностроении, для электронного управления технической документацией.
В настоящее время при продаже производства какой-либо продукции в другие страны необходимо представление всей документации в электронном виде. Продаваемый продукт, как и его производство, должен пройти международную сертификацию, подтверждающую его высокие характеристики. Сертифицирование проходит не только само изделие, но и методы его проектирования, изготовления, способы и формы передачи информации об изделии. Для прохождения сертифицирования необходимо оснастить рабочие места конструктора и технолога компьютерными и программными продуктами. [17]
Внедрение информационного комплекса позволяет:
• сократить в 1,5-2 раза цикл создания изделия (от проектирования до выпуска);
• снизить материалоемкость изделия на 20-25%;
• уменьшить затраты на производство на 15-20%;
• повысить качество изделия и конкурентоспособность предприятия (СТИН № 12’98).
Цель работы: Разработка методики инженерного анализа с использованием машинного обучения.
Задачи исследования:
• Выполнить поиск и анализ существующих методик инженерного
анализа геометрии. Рассмотреть прикладное применение данных
методов;
• На основе полученных данных, разработать собственную методику;
• Провести испытание новой методики;
• Провести итоговый анализ результатов работы. Вывод. Рекомендаций.
Практическая ценность.
Внедрение в практику результатов работы позволит:
• производить проектирование с учетом обширного количества факторов;
уменьшит количество ручных операций, вследствие чего увеличится скорость и качество проектирования;
• сохранить и использовать весь опыт проектирования изделий.
Научная новизна. Совершенствование процесса проектирования путем разработки методики инженерного анализа:
• Сравнение традиционных методик инженерного анализа с автоматическими;
• Разработка способа определения геометрии изделия для машинного обучения;
• Разработка методики инженерного анализа с использованием машинного обучения, с последующим испытанием.
Методы и объекты исследования. В работе использовано сочетание теоретических и экспериментальных методов исследования.
1. Эксперимент:
a. При тестовых выполнениях операций по определению работоспособности методики;
b. При получении данных с 3D моделей и работа с ними в информационной системе;
c. Поведение информационной системы при изменении геометрии 3D моделей;
2. Моделирование:
a. При создании метода распознавания геометрии для машинного обучения;
b. При разработке функционала, работающего с 3D моделями;
3. Логика:
а. При определении прочности детали: чем меньше показатель концентрированного напряжения, тем надежнее деталь;
b. При разработке взаимосвязи: чем проще взаимосвязь между информационной системой, САПР и машинным обучением, тем быстрее выполнения операций;
4. Анализ:
a. Сбор результатов испытания методики инженерного анализа с использованием машинного обучения;
b. Сбор основных критериев проектирования изделий;
5. Сравнение:
a. Выявление оптимального результата при сравнении разработанной методики;
b. Сравнение существующих методик инженерного анализа. Объект исследования: Методы и инструменты систем инженерного анализа.
Предмет исследования: Процесс проектирования конструкции.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
