OBRABOTKAMETALLOV Vol. 26 No. 3 2024 107 TECHNOLOGY кация символики штрихового кода EAN/UPC. – М.: Стандартинформ, 2011. – 45 с. 64. Ингеманссон А.Р. Технологическая подготовка и адаптивное управление в цифровых производственных системах // Вестник Кузбасского государственного технического университета. – 2021. – № 4. – С. 5–13. – DOI: 10.26730/1999-4125-2021-4-5-13. 65. Система автоматизированного технологического управления износостойкостью деталей машин при обработке резанием / А.Г. Суслов, Д.М. Медведев, Д.И. Петрешин, О.Н. Федонин // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2018. – № 5 (83). – С. 40–44. – DOI: 10.30987/article_5ad8d291cddcd8. 06334386. 66. Тугенгольд А.К., Изюмов А.И. Принципы концептуального подхода к созданию подсистемы Инструмент в смарт-паспорте многооперационного станка // Вестник ДГТУ. – 2014. – Т. 14, № 2 (77). – С. 74–83. – DOI: 10.23947/1992-5980-2014-2-74-83. 67. Xiurong Z., Yeu W. Process analysis and parameter optimization of fi ve axis NC machine for machining complex curved surface impellers // 2019 International Conference on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS). – Changsha, China, 2019. – P. 122–124. – DOI: 10.1109/ICITBS.2019.00036. 68. Заковоротный В.Л., Гвинджилия В.Е. Синергетический подход к повышению эффективности управления процессами обработки на металлорежущих станках // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2021. – Т. 23, № 3. – С. 84–99. – DOI: 10.17212/1994-6309-2021-23.384-99. 69. Kouguchi J., Yoshioka H. Monitoring method of cutting forces and vibrations by using frequency separation of acceleration sensor signals during milling process with small ball end mills // Precision Engineering. – 2024. – Vol. 85. – P. 337–356. – DOI: 10.1016/j. precisioneng.2023.10.013. 70. In-process complex machining condition monitoring based on deep forest and process information fusion / Z. Lu, M. Wang, W. Dai, J. Sun // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2019. – Vol. 104. – P. 1953–1966. – DOI: 10.1007/ s00170-019-03919-4. 71. Position-dependent milling process monitoring and surface roughness prediction for complex thin-walled blade component / Z. Yao, J. Shen, M. Wu, D. Zhang, M. Luo // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2023. – Vol. 198. – P. 110439. – DOI: 10.1016/j.ymssp.2023.110439. 72. Accattatis A., Saggio G., Giannini F. A real time FFT-based impedance meter with bias compensation // Measurement. – 2011. – Vol. 44 (4). – P. 702–707. – DOI: 10.1016/j.measurement.2011.01.00. 73. A survey on adaptive active noise control algorithms overcoming the output saturation eff ect / Y. Guo, D. Shi, X. Shen, J. Ji, W.-S. Gan // Signal Processing. – 2024. – Vol. 222. – P. 109525. – DOI: 10.1016/j.sigpro.2024.109525. 74. Tool wear prediction through AI-assisted digital shadow using industrial edge device / M. Chehrehzad, G. Kecibas, C. Besirova, U. Uresin, M. Irican, I. Lazoglu // Journal of Manufacturing Processes. – 2024. – Vol. 113. – P. 117–130. – DOI: 10.1016/j. jmapro.2024.01.052. 75. Пономарев Б.Б., Нгуен Ш.Х. Влияние ориентации инструмента на силы резания при концевом фрезеровании // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2019. – № 3 (708). – С. 11– 20. – DOI: 10.18698/0536-1044-2019-3-11-20. 76. Gimadeev M.R., Li A.A. Tool condition monitoring techniques for milling // Proceedings of the 9th International Conference on Industrial Engineering. ICIE 2023. – Cham: Springer, 2023. – P. 698–707. – DOI: 10.1007/978-3-031-38126-3_69. 77. Gowid S., Dixon R., Ghani S. A novel robust automated FFT-based segmentation and features selection algorithm for acoustic emission condition based monitoring systems // Applied Acoustics. – 2015. – Vol. 88. – P. 66–74. – DOI: 10.1016/j.apacoust.2014.08.007. Конфликт интересов Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Заявленный вклад соавторов: Гимадеев М.Р. – формулирование основной концепции исследования, проведение экспериментов, подготовка текста статьи и формирование выводов, оформление результатов исследования в графиках, поиск аналитических материалов в отечественных и зарубежных источниках, подготовка обзора литературы; Стельмаков В.А. – планирование эксперимента, проведение экспериментов, проведение анализа и подготовка первоначальных выводов; Шеленок Е.А. – проведение критического анализа материалов и формирование выводов, участие в обсуждении материалов статьи, анализ и дополнение текста статьи. © 2024 Авторы. Издательство Новосибирского государственного технического университета. Эта статья доступна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0).
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1