- Артикул:00-01031625
- Автор: Кабалдин Ю.Г., Шатагин Д.А., Колчин П.В.
- ISBN: 978-5-907104-17-4
- Обложка: Мягкий
- Издательство: Инновационное машиностроение (все книги издательства)
- Город: Москва
- Страниц: 293
- Формат: 60х88/16
- Год: 2019
- Вес: 367 г
Развернуть ▼
Освещены основные положения нелинейной динамики, типы и способы обучения искусственных нейронных сетей (ИНС), а также технологии их глубокого обучения. Предложены методы оценки устойчивости упругой системы станка по ее чувствительности к изменению входных данных и фрактальной размерности аттракторов, методы оптимизации динамической устойчивости станков с ЧПУ как киберфизических систем (КФС) и управления процессами механообработки на основе ИНС, нелинейной динамики и облачных технологий (двойников оборудования) в условиях цифрового производства. Предложена единая платформа расширения функциональных возможностей систем ЧПУ станочного оборудования на базе интегрирования в них модулей высокопроизводительных параллельных вычислений и глубокого обучения ИНС с использованием технологий Vidia CUDA, что обеспечивает возможность масштабирования на базе графических процессоров (GPU). Представлены интеллектуальная система диагностики динамической устойчивости процесса резания и программный модуль для оптимизации управляющей программы станков с ЧПУ на основе подходов нелинейной динамики и ИНС. Рассмотрены особенности взаимодействия искусственного интеллекта и технологии "блокчейн" при управлении группой КФС. Представлена интеллектуальная гибридная технология 3D-печати деталей на станках с ЧПУ. Рассмотрено модульное проектирование интеллектуальных КФС. Освещены вопросы организации механообрабатывающего цифрового производства и управления им.
Для специалистов в области механообработки материалов.
Содержание
Предисловие
Глава 1. Процесс резания металлов как результат больших пластических деформаций и разрушения срезаемого слоя
1.1. Механизмы пластических деформаций и стружкообразование при резании
1.2. Влияние свойств обрабатываемого материала на стружкообразование
1.3. Динамические процессы при резании
1.3.1. Механизмы возникновения автоколебаний при резании
1.3.2. Влияние геометрии инструмента и режимов резания на автоколебания при резании
1.4. Хаотическая динамика в технологических системах обработки резанием
Глава 2. Искусственные нейронные сети
2.1. Устройство нейронных сетей
2.2. Типы архитектур нейронных сетей
2.3. Способы обучения нейронных сетей. Обучение "с учителем”
2.4. Самообучающиеся нейронные сети. Обучение "без учителя"
2.5. Сверточные нейронные сети и глубокое обучение ИНС
Глава 3. Основные положения нелинейной динамики, фрактальный анализ аттракторов технологических систем
3.1. Базовые понятия и определения нелинейной динамики
3.1.1. Качественная теория динамических систем
3.1.2. Классификация динамических систем
3.1.3. Аттракторы динамических систем
3.1.4. Количественные характеристики устойчивости динамических систем
3.2. Разработка методики моделирования процессов механообработки по временным рядам
3.2.1. Экспериментальная установка по снятию и оцифровке сигналов
3.2.2. Предварительная обработка сигналов
3.2.3. Реконструкция аттрактора динамической системы методом задержек
3.2.4. Моделирование динамической системы путем построения эволюционных уравнений движения
3.3. Программная реализация разработанной методики моделирования
3.3.1. Реализация разработанной методики в виде программного комплекса
3.3.2. Поиск коэффициентов уравнений методом наименьших квадратов
3.3.3. Особенности программной реализации методики моделирования динамической системы
3.4. Фрактальный анализ и локальное исследование хаотичности аттракторов динамических систем
3.4.1. Фрактальное кодирование аттрактора
3.4.2. Описание алгоритма фрактального кодирования
3.4.3. Программная реализация алгоритма фрактального кодирования
3.5. Исследование локальной хаотичности аттрактора
3.6. Программная реализация алгоритма определения погрешности самоподобия
Глава 4. Управление динамическими процессами в киберфизических системах при резании на основе нелинейной динамики, искусственного интеллекта и облачных технологий
4.1. Разработка методики исследования устойчивости моделируемого процесса
4.2. Исследование динамической системы станка при резании
4.3. Исследование динамики упругой системы станка в зависимости от износа инструмента
4.4. Определение сценария развития хаотичности
4.5. Разработка метода оценки устойчивости упругой системы станка по чувствительности к изменению входных данных
4.6. Оптимизация динамических свойств упругой системы станка на основе алгоритмов нелинейной динамики
4.7. Применение искусственных нейронных сетей в моделировании процессов механической обработки
4.7.1. Синтез диагностических моделей процесса резания на базе нейронных сетей встречного распространения
4.7.2. Нейросетевые модели при управлении динамическими процессами в технологических системах
4.8. Оценка состояния режущего инструмента на основе технологии высокопроизводительных вычислений nVidia CUDA в программной среде LAB VIEW
Глава 5. Управление киберфизическими системами при высокоскоростной механообработке на основе искусственного интеллекта и нелинейной динамики
5.1. Основные проблемы при реализации высокоскоростной обработки деталей
5.2. Оптимизация траектории движения инструмента на станках с ЧПУ на основе методов нелинейной динамики
5.3. Динамический паспорт станка для операций высокоскоростной обработки
5.3.1. Высокоскоростное фрезерование
5.3.2. Высокоскоростное точение
Глава 6. Управление аддитивными технологиями с использованием искусственного интеллекта и облачных технологий на станках с ЧПУ
6.1. Аддитивные технологии в машиностроении
6.1.1. Аддитивное производство: технологии и материалы
6.1.2. Оборудование и материалы при ЗD-печати
6.2. Интеллектуальная система ЗD-печати деталей на станках с ЧПУ
6.3. Квантово-механическое моделирование влияния примесей на прочность границ зерен и пластичность алюминия
Глава 7. Проектирование механообрабатывающего оборудования как киберфизических систем и организация обработки деталей в условиях цифрового производства
7.1. Модульное проектирование станочного оборудования как киберфизических систем на основе искусственного интеллекта и облачных технологий
7.2. Организация производства и логистика при изготовлении деталей в механообрабатывающих цехах в условиях цифровых технологий
7.3. Управление цифровым механообрабатывающим производством
Заключение
Список литературы
Рекомендуем
