« Интеллектуальный программный модуль распознавания элементов » Автор: Зиннатуллин Ильдар Абузарович Научный руководить: д.т.н., профессор Носов Николай Васильевич Самарский Государственный Технический Университет

Требования к современной компании Усложнение конструкции изделий Максимальное удовлетворение требований заказчика Повышение качества продукции Снижение издержек производства Сокращение времени выхода новой продукции Конкурентная цена изделия продукции

Современные многоцелевые обрабатывающие центры с ЧПУ Преимущества оборудования с ЧПУ возможность быстрой переналадки на выпуск нового изделия высокая точность и производительность обработки высокая концентрация различных типов технологических операций доля машинного времени в штучном времени возрастает до 50 – 80%

(CAM) Автоматизированное производство (CAM) Автоматизированное производство выбор схемы механической обработки подбор необходимых инструментов оптимизация, генерация стратегии обработки получение СNC кода и его верификация Задачи решаемые CAM системами Код управляющей программы Сгенерированная стратегия Верификация управляющей программы

(CAD) Автоматизированное проектирование (CAD) Автоматизированное проектирование (CAM) Автоматизированное производство (CAM) Автоматизированное производство Интеллектуальный интерфейс Электронная модель изделия состоит из: Грани Ребра Вершины Необходимо: Конструктивно технологические элементы (КТЭ): КТЭ отверстия КТЭ карманы КТЭ грани КТЭ ступени

Современный многоцелевой обрабатывающий центр (ОЦ) Hermle стоимость млн. рубл. Цеховая себестоимость станко-часа 1,5-2,5 тыс. рубл. При 2-х сменном графике работы, простой оборудования, в 5 часов приводит к потерям в ,5 тыс. рубл. в сутки Потери собственника от неэффективного использования оборудования в месяц от одного (ОЦ) 10 тыс.рубл ×22 рабочих дня=220 тыс. рубл. Потери времени при производстве сложных деталей на ОЦ с ЧПУ

Назначение программного модуля: Снижение сроков конструкторско-технологической подготовки производства деталей Задачи решаемые в ходе проекта : Разработка алгоритмов кодирования граней электронной модели Разработка топологии нейросетей Обучение и тестирование нейросети на опытных электронных моделях Исследование распознавания КТЭ Исследование структуры переходов обработки и формирование технологических процессов механической обработки КТЭ Цель проекта заключается в создании интеллектуального программного модуля в среде Unigraphics NX, реализующего автоматизированное распознавание с помощью нейронной сети. Извлекаемая информация из ЭМ ( ребра грани ) позволяет проводить различные манипуляции согласно определенным правилам и кодировать информацию о потенциальных КТЭ в виде входных векторов, подаваемых на вход нейронной сети. НС распознает с определенной точность потенциальные КТЭ и формирует список распознанных КТЭ. К распознанным КТЭ применяются шаблоны обработки содержащие последовательные шаги обработки. Цель проекта:

Электронная модель изделия (ЭМИ) Атрибуты Материал изделия Геометрия изделия Габариты изделия Модуль распознавания типовых форм (КТЭ) Модуль распознавания типовых форм (КТЭ) Электронная модель заготовки (ЭМЗ) Геометрия заготовки Габариты заготовки Атрибуты граней, ребер, петель Модуль извлечения данных о геометрических элементах Ребра Петли Библиотека Режущего Инструмента Распознанные КТЭ Модуль определения последовательности технологических переходов и генерации стратегии обработки Модуль определения последовательности технологических переходов и генерации стратегии обработки 1. Фрезеровать плоскость 3 Грани Распознанные КТЭ Управляющая программа для станка с ЧПУ Генерация стратегии обработки 2. Фрезеровать Карман 2 Генерация стратегии обработки Библиотека Стратегии обработки Алгоритм работы программного модуля

Электронная модель изделия по ГОСТ Электронная модель изделия по ГОСТ Нейросеть Ребра Элементы Геометрии ЭМИ Грани Метод кодирования информации о геометрии и топологии элементов геометрии Модуль обучения нейросети «Входные вектора» потенциальных КТЭ «Входные вектора» потенциальных КТЭ Распознанны е КТЭ Геометрическая модель по ГОСТ Петли Извлеченная информация о ребрах, гранях петлях ЭМИ на основе инструментов NX OPEN API I ЗАДАЧА: Извлечение геометрических элементов элементов II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ III ЗАДАЧА: Распознавание среди «потенциальных КТЭ» КТЭ при помощи нейросети КТЭ при помощи нейросети IV ЗАДАЧА: Определение последовательности и генерация стратегии обработки КТЭ Подбор РИ на основе БД: 1.Фреза концевая YG ……. Подбор РИ на основе БД: 1.Фреза концевая YG ……. Высота, ширина ступени Режимы обработки Формирование управляющей программы

Начало Препроцесс геометрии ЭМ II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ

II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ Начало Препроцесс геометрии ЭМ

Начало Препроцесс геометрии ЭМ Препроцесс геометрии ЭМ Генерация F- петель f1 f2 f3 f4 e1e1 e2e2 e3e3 Грани F-петель, могут быть только обрабатываемыми Грани F-петли, состоят только из обрабатываемых граней Грани F-петли, не имеют направления Грани F-петли, могут быть смежны только с двумя другими гранями II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ

Начало Препроцесс геометрии ЭМ Препроцесс геометрии ЭМ Поиск начальной грани F-петли Извлечение атрибутов ребер И граней Извлечение атрибутов ребер И граней Генерация F-петель II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ

Начало Препроцесс геометрии ЭМ Препроцесс геометрии ЭМ Извлечение атрибутов ребер И граней Извлечение атрибутов ребер И граней Генерация F-петель Генерация на базе F-петель «Потенциальных КТЭ» Поиск начальной грани F-петли Карман 1 Карман 2 Паз 1 Паз 2 Цилиндр. Сквозн. Отв. Ступень Паз 1 Ступень II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ

Начало Препроцесс геометрии ЭМ Препроцесс геометрии ЭМ Извлечение атрибутов ребер И граней Извлечение атрибутов ребер И граней Генерация F-петель Генерация на базе F-петель «Потенциальных КТЭ» Поиск F-петель Кодирование «Потенциальных КТЭ» В виде «Входных Векторов» II ЗАДАЧА: Идентификация в Представлении ЭМИ «ФОРМЫ ЭЛЕМЕНТОВ» являющимися потенциальными КТЭ

Многослойный персептрон КТЕX1X2X3X4X5X6X7X8X9 КТЭ КТЭ КТЭ КТЭ n… Начало Препроцесс геометрии ЭМ Препроцесс геометрии ЭМ Извлечение атрибутов ребер И граней Извлечение атрибутов ребер И граней Генерация F-петель Генерация на базе F-петель «Потенциальных КТЭ» Поиск первой грани F-петель Кодирование «Потенциальных КТЭ» В виде «Входных Векторов» Обучение нейросети «на базовых КТЭ» В виде «Входных Векторов» Распознавание КТЭ с определенной точностью III ЗАДАЧА: Распознавание среди «потенциальных КТЭ» КТЭ при помощи нейросети

Преимущество технологии на основе нейронных сетей перед системами распознавания на основе логических правил Нейронная Сеть (НС) Нейронная Сеть (НС) Классификация КТЭ Библиотека шаблонов КТЭ Библиотека шаблонов КТЭ Новые КТЭ Модуль распознавания на основе НС Способность к обучению Распознавание КТЭ усложнённых пересечениями Выше скорость обработки информации Простота добавления новых КТЭ Автоматизированное освоение новых КТЭ Обучающая Библиотека КТЭ Обучающая Библиотека КТЭ Калькуляция «входных векторов» «потенциальных КТЭ» Тестовая Библиотека КТЭ Тестовая Библиотека КТЭ Классифицированный КТЭ Модуль распознавания на основе логических правил Информация о «потенциальных КТЭ» Анализ соответствия Не классифицированный КТЭ Да Нет

Ступень распознано как КТЭ «ступень» Подбор РИ на основе БД: 1.Фреза концевая YG ……. Подбор РИ на основе БД: 1.Фреза концевая YG ……. Высота, ширина ступени Режимы обработки Формирование управляющей программы IV ЗАДАЧА: IV ЗАДАЧА: Автоматизированный подбор инструмента и режимов обработки на основе информации о КТЭ (Материал детали, геометрические параметры КТЭ (высота, ширина, диаметр отв. и т.д.)

Коммерциализация проекта Продажа лицензии на программный модуль обладателям пакета CAM обработки Unigraphics NX (в РФ более 5 тысяч пользователей) Продажа алгоритмов распознавания ведущим САПР в области CAM обработки (Dassault Systèmes CATIA V5, Pro/ENGINEER, Mastercam и др.)Dassault Systèmes Встраивание модуля автоматизированного распознавания в CAPP (планирование технологических процессов) системы такие как САПР ТП Вертикаль и д.р.

Проект был отмечен 3 местом на «Национальной научно-технической конференции» (ННТК)

Спасибо за Внимание!