Lobanov Lobanov D.V. et al. 2017 no. 1(74)

ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ № 1 (74) 2017 21 ТЕХНОЛОГИЯ и изделия из них нашли широкое применение в различных областях промышленности (машино- строении, судостроении, авиастроении, военной промышленности и т. д.). Они имеют высокие удельные прочностные и упругие характеристи- ки, стойкость к агрессивным химическим сре- дам, низкие тепло- и электропроводность, хоро- шие триботехнические характеристики [18–22]. В настоящее время известно множество ком- позитов, все они по-своему индивидуальны и имеют определенные характеристики, что, в свою очередь, ведет к затруднениям, связанным с их рациональным выбором. Требуется раз- носторонний, комплексный анализ материалов с учетом показателей, наиболее значимых для определенного вида продукции. Это, как прави- ло, трудоемкий и длительный процесс, так как требует обработки большого массива информа- ции. Поэтому для повышения эффективности процесса подготовки производства существует необходимость в структурировании, система- тизации данных о композитах и автоматизации операций поиска, анализа, принятия синтезиро- ванного решения по выбору рационального ком- позиционного материала [12–27]. Автоматизация процесса подготовки произ- водства позволит избавиться от ручной обработ- ки огромного массива информации о компози- ционных материалах при выборе рационального варианта решения, тем самым минимизировать затраты времени на выбор и поиск материала и повысить эффективность применяемости ком- позитов в современной промышленности. Методика экспериментального исследования Многообразие видов композиционных ма- териалов ведет к затруднениям, связанным с принятием обоснованных решений по их раци- ональному выбору. В связи с этим нами разра- ботана методика многокритериального анализа и выбора [27], сущность которой заключается в выявлении критериев, значимых для производ- ства на момент принятия обоснованного реше- ния, позволяющая проанализировать, оценить и выявить рациональный вариант решения в за- висимости от заданной пользователем приори- тетности показателей. Обозначим показатели через P i , а материалы, которым соответствуют значения показателей, через O i , составим ма- трицу смежности:                        1 2 3 1 11 12 13 1 2 21 22 23 2 3 31 32 33 3 1 2 3 ... ... ... . ... ... ... ... ... ... ... ... k k k nk k n n n n nk P P P P O a a a a O a a a a Ñ a O a a a a O a a a a Элементы матрицы принимают количествен- ные прямые или обратные (в зависимости от приоритета большей или меньшей величины) кодированные значения, по которым оценивают- ся и сравниваются материалы. Далее по матрице смежности рассчитываем весовой критериальный коэффициент, значение которого и будет определять рациональный ма- териал [28]. Процесс выбора рационального композита требует, прежде всего, занести в базу данных основную информацию о композитах: вид, на- звание и марку композиционного материала, фи- зико-механические свойства, стоимость и спец- ифическую информацию производителя. После заполнения базы данных необходимо указать значимые в заданных условиях показатели, ха- рактерные для композиционных материалов и, если имеется необходимость, задать (уточнить) предельные значения параметров, после чего осуществить выбор материала. Для разработки программных продуктов процесса выбора раци- онального композиционного материала произве- дена алгоритмизация [29]. Результаты и обсуждения Процесс выбора рационального компози- ционного материала из множества по методике многокритериального анализа очень трудоемкий и занимает много времени в связи с огромным объемом обрабатываемых данных. Исходя из этого для автоматизации процесса выбора ком- позита необходимо систематизировать данные о композиционных материалах. Предлагается создать базу знаний, содержащую исходную информацию о композитах, которая хранится в отдельном файле и включает в себя сведения о физико-механических свойствах композитов, их стоимости, производителе, обоснованную тех-