Actual Problems in Machine Building 2015 No. 2

Actual Problems in Machine Building. 2015. N 2 Innovative Technologies in Mechanical Engineering ____________________________________________________________________ 94 отметить, что в плоскости YOX , где расположено меньше объема металла, кривая деформации наиболее плавная. Для прогнозирования величин ТД был выбран метод, основанный на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС), способный учитывать не только большое количество факторов, но и их взаимное влияние друг на друга. Метод ИНС, теоретически, имеет возможность аппроксимации сколь угодно сложных зависимостей, что позволяет выполнять прогнозирование точности обработки напрямую в зависимости от значений входных параметров процесса. Однако на этапе технологического проектирования с целью возможной корректировки процесса от температуры необходимо иметь информацию именно о составляющих погрешности обработки. Таким образом, проведенные исследования позволяют выявить отклонение формы от температуры. Выявленный фактор является одним из выходных параметров ИНС. Вывод Применение метода прогнозирования на стадии проектирования ТП на основе ИНС позволит повысить точность формы отверстий, увеличить производительность и снизить количество брака. В будущем планируется проводить дальнейшее исследования, для выявления всех входных и выходных параметров искусственной нейронной сети. Список литературы 1. Дальский А.М. Технология машиностроения. В 2 т. Т.1. Основы технологии машиностроения / А.М. Дальский. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. – 370 с. а) б) в) Рис. 2. Отклонение поверхности отверстия от оси X: а) в плоскости XOY б) в плоскости XOZ; в) в плоскости XO-Z