Actual Problems in Machine Building. Vol. 11. N 1-2. 2024 Innovative Technologies in Mechanical Engineering ____________________________________________________________________ 34 методы: параметрический; повторного использования процессов-аналогов; на основе унификации; метод синтеза и т.д. [2]. Система Вертикаль позволяет проектировать техпроцессы на основе аналогов, при этом поддерживается ассоциативная связь, например, при изменении размеров 3d-модели изменяется текст перехода и наоборот [3]. Более современные методы проектирования основаны на распознавании конструкторско-технологических элементов (КТЭ) с 3d-модели детали (FBM, Feature based machinery). Например, модуль CAM Expert системы ADEM позволяет распознать КТЭ и построить технологический граф детали. Графовое представление позволяет объединить поверхности в группы для обработки в одной операции. Для каждого типового КТЭ существуют свои технологические переходы, которые могут быть настроены под конкретные производственные условия. По данной информации выстраиваются технологические операции обработки детали, далее возможно создание и управляющих программ [4]. При проектировании маршрута обработки необходимо учитывать промежуточные термические, электрохимические и другие виды операций, учитывать схемы базирования, расчет размерных цепей и множество другой информации. Дополнительную сложность представляют пространственные поверхности деталей, которые трудно поддаются математическому описанию и распознаванию. Ввиду данных и многих других сложностей механизм проектирования маршрута обработки для индивидуальных ТП проработан недостаточно. Одним из подходов к решению данной задачи может быть применение графов деталей. Необходимо проверить возможности применения графов и их полезность в решении подобных, сложных задач с учетом новых открытий в области информационных технологий. Методика экспериментального исследования Человек постоянно обучается и набирает опыт, который позволяет ему решать задачи в определенной области более быстрее, у него создается своего рода специализированный интеллект. Таким же образом, с помощью нейронных сетей (НС) и глубокого обучения (ГО), возможно создать что-то похожее на подобный интеллект для решения специализированных задач, в данном случае для проектирования ТП. Для осуществления данного подхода необходимо реализовать цифровое представление как деталей, так и техпроцессов. Например, деталь может быть представлена в виде графов (рис. 1), аналогично можно представить и техпроцессы, т.к. последовательность операций представляет собой граф. Информация во многих отраслях наук часто представляется в виде графов, в связи с чем созданы графовые нейронные сети (Graph Neural Network, GNN), которые напрямую работают со структурой графа и поэтому имеют свои преимущества над другими видами НС. В связи с чем, концепция GNN сегодня находит все большее применение [5]. Рис. 1. Графовое представление детали: Пл – плоскость, КЗ – карман закрытый, ОГ – отверстие глухое. Осуществлять предсказание можно на основе самого графа, например, графа молекулы или химического соединения, в узлах которых находятся атомы, а ребра представляют собой
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1