OBRABOTKAMETALLOV Vol. 28 No. 1 2026 145 TECHNOLOGY 42. Болотеин А.Н. Расчетное определение технологических остаточных напряжений на основе конечно-элементной модели процесса резания: дис. … канд. техн. наук: 05.02.07. – Рыбинск, 2014. – 183 с. – EDN DLOZQD. 43. Recent progress in fl exible supporting technology for aerospace thin-walled parts: A review / Y. Bao, B. Wang, Z. He, R. Kang, J. Guo // Chinese Journal of Aeronautics. – 2022. – Vol. 35 (3). – P. 10–26. – DOI: 10.1016/j.cja.2021.01.026. 44. Multi-process aerospace components: Residual stress modeling and deformation optimization / X. Jiang, N. Sun, F. Ren, X. Liu, W. Guo, M. Guo, X. Fan, J. Zhou // International Journal of Mechanical Sciences. – 2026. – Vol. 309. – P. 111077. – DOI: 10.1016/j. ijmecsci.2025.111077. 45. Носиров И.С., Белов А.М. Оптимизация параметров процесса резания токарного станка с ЧПУ с использованием генетического алгоритма // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. – 2020. – № 2. – С. 73–78. – EDN MGPAOQ. 46. You Q., Tang B. Effi cient task offl oading using particle swarm optimization algorithm in edge computing for industrial internet of things // Journal of Cloud Computing. – 2021. – Vol. 10 (1). – P. 41. – DOI: 10.1186/ s13677-021-00256-4. 47. D’Addona D.M., Teti R. Genetic algorithm-based optimization of cutting parameters in turning processes // Procedia CIRP. – 2013. – Vol. 7. – P. 323–328. – DOI: 10.1016/j.procir.2013.05.055. 48. Гаврюшин С.С., Жаргалова А.Д., Зарецкая В.Д. Оптимизация расчетов режимов фрезерования для тонкостенных деталей вафельного типа при помощи генетического алгоритма // Динамические и технологические проблемы механики конструкций и сплошных сред: материалы XXVIII Международного симпозиума им. А.Г. Горшкова, Кремёнки, 16–20 мая 2022 г. Т. 1. – М., 2022. – С. 64–65. – EDN KFKBXT. 49. Martín-Mateos F.J., González Valencia L.C., Serrano Bello R. Expert system to real time control of machining processes // Current Topics in Artifi cial Intelligence. CAEPIA 2009, Seville, Spain. – Berlin; Heidelberg: Springer, 2010. – P. 281–290. – DOI: 10.1007/9783-642-14264-2_29. – (Lecture Notes in Computer Science; vol. 5988). 50. Anovel milling force prediction method based on the AI-empowered dynamic coupling model / Z. Wang, S. Liu, H. Li, D. Peng, H. Cao // Mechanical Systems and Signal Processing. – 2025. – Vol. 241. – P. 113497. – DOI: 10.1016/j.ymssp.2025.113497. 51. Deep learning for smart manufacturing: Methods and applications / J. Wang, Y. Ma, L. Zhang, R.X. Gao, D. Wu // Journal of Manufacturing Systems. – 2018. – Vol. 48. – P. 144–156. – DOI: 10.1016/j. jmsy.2018.01.003. 52. Еремейкин П.А., Жаргалова А.Д. Автоматизация выбора рациональных режимов токарной обработки тонкостенных деталей // Инженерный журнал: наука и инновации. – 2017. – № 2 (62). – С. 4. – DOI: 10.18698/2308-6033-2017-2-1587. – EDN XIEUHR. 53. О «мягких» режимах резания для обработки тонкостенных деталей / А.Д. Жаргалова, С.С. Гаврюшин, Г.П. Лазаренко, В.И. Семисалов // Интернетжурнал «Науковедение». – 2016. – Т. 8, № 6 (37). – С. 117. – EDN XXYHIJ. 54. Зайцев В.М., Лепилин В.И. Расчет наивыгоднейшего режима резания при токарной обработке. – Куйбышев: Куйбышев. авиац. ин-т, 1974. – 120 с. 55. Трембач Е.Н., Мелентьев Г.А., Схиртладзе А.Г. Резание материалов: учебник для вузов. – Старый Оскол: ТНТ, 2012. – 511 с. – ISBN 978-5-94178135-5. 56. Еремейкин П.А., Жаргалова А.Д., Гаврюшин С.С. Расчетно-экспериментальная оценка технологических деформаций при «мягких» режимах токарной обработки тонкостенных деталей // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2018. – Т. 20, № 1. – С. 22–32. – DOI: 10.17212/1994-6309-2018-20.1-22-32. – EDN YQYOIH. 57. Wang L., Zhao H. A short review on machining deformation control of aero-engine thin-walled casings // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2022. – Vol. 121 (9–10). – P. 2971– 2985. – DOI: 10.1007/s00170-022-10587-9. 58. Wang Y.F., Wong Y.S., Fuh J.Y.H. Off -line modelling and planning of optimal clamping forces for an intelligent fi xturing system // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 1999. – Vol. 39 (2). – P. 253–271. – DOI: 10.1016/S0890-6955(98)00026-1. 59. Fixturing technology and system for thin-walled parts machining: a review / H. Liu, C. Wang, T. Li, Q. Bo, K. Liu, Y. Wang // Frontiers of Mechanical Engineering. – 2022. – Vol. 17 (4). – P. 55. – DOI: 10.1007/ s11465-022-0711-5. 60. Зарецкая В.Д. Алгоритм расчета мягких режимов фрезерной обработки тонкостенных деталей // Политехнический молодежный журнал. – 2021. – № 7 (60). – DOI: 10.18698/2541-8009-2021-7-715. – EDN JXPHOB. 61. Current state and emerging trends in advanced manufacturing: process technologies / K. Raoufi , J.W. Sutherland, F. Zhao, A.F. Clarens, J.L. Rickli, Z. Fan, H. Huang, Y. Wang, W.J. Lee, N. Mathur, M.J. Triebe, S.S. Desabathina, K.R. Haapala // The International Journal of Advanced Manufacturing Technol-
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1