Анотація до роботи:

Гітіс В. Б. Удосконалення нормування часу механообробки деталей у одиничному та дрібносерійному виробництві на основі нейронних мереж. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – Системи та засоби штучного інтелекту. – Донецький державний інститут штучного інтелекту. Донецьк, 2005 р.

Розглянуто питання, пов'язані з удосконаленням процесу нормування часу механообробки деталей в умовах одиничного й дрібносерійного виробництва, за рахунок розробки методики визначення норм часу за допомогою нейронних мереж.

Складено математичну модель нормування часу механічної обробки в загальному вигляді. Досліджено характеристики деталей типу «ступінчатий вал». За результатами дослідження складена математична модель нормування часу механічної обробки ступінчатих валів.

Розроблена нейромережева система технічного нормування часу механообробки деталей. З урахуванням особливостей завдання, що розв'язується, розроблено алгоритми синтезу, настроювання й оптимізації структури входів нейронних модулів системи.

У дисертаційній роботі вирішена актуальна для підприємств важкого машинобудування проблема швидкої і якісної оцінки собівартості продукції й строків її виготовлення на стадії техніко-комерційного пророблення проекту за допомогою розробки методики визначення норм часу механічної обробки деталей без попереднього проектування технологічного процесу виготовлення деталі. Це дозволить підвищити ефективність прийнятих комерційних і управлінських рішень і більш раціонально здійснювати організацію виробництва.

1. Аналіз досвіду застосування існуючих методів нормування механообробки деталей виявив труднощі їх використання на підприємствах з високою варіативністю номенклатури оброблюваних деталей характерної для підприємств важкого машинобудування. Для таких підприємств вимагає удосконалення процес нормування часу механообробки деталей для скорочення строків і трудомісткості техніко-комерційного пророблення проектів;

2. Запропоновано підхід до формалізації комплексних деталей, заснований на побудові спеціалізованих для нормування математичних моделей деталей групи, що описують залежність норм часу на механічну обробку деталей від їхніх характеристик;

3. У результаті дослідження характеристик деталей типу «ступінчатий вал» виділено 16 параметрів ступінчатих валів, що визначають тривалість їхньої обробки. Побудовано структурні моделі деталі типу «ступінчатий вал», на підставі яких складена математична модель нормування часу механічної обробки ступінчатих валів;

4. Розроблена нейромережева система технічного нормування часу механообробки, що є спеціалізованою для технічного нормування нейромережевою моделлю типової деталі. Система інтегрує й узагальнює накопичений на підприємстві виробничо-технологічний досвід і враховує особливості цього підприємства. Система здатна виконувати нормування по операціях і в такий спосіб задавати структуру виробничого процесу;

5. З урахуванням особливостей розв'язуваної задачі розроблений алгоритм проектування нейромережевої системи нормування часу механообробки деталей;

6. Апробація побудованої нейромережевої системи нормування часу, проведена на ЗАТ «Новокраматорський машинобудівний завод», підтвердила високу точність визначення норм часу й простоту в експлуатації системи. Погрішність при розрахунку норм часу не перевищила 10 %, що відповідає нормативній точності норм для серійного виробництва. При цьому необхідний час для встановлення норм визначався лише часом введення 15 характеристик деталі, що обираються з її креслення або ескізу;

7. Розроблена методика нормування може бути використана на підприємствах, де необхідно здійснювати нормування часу механічної обробки деталей. При цьому можлива адаптація методики для розрахунку й інших параметрів технологічного процесу, а також нормування інших видів обробки;

8. Запропонована методика нейромережевого моделювання комплексних деталей, відкриває шляхи подальшого розвитку теорії типових і групових технологічних процесів.

Публікації автора:

1. Ковалевский С. В., Гитис В. Б. Новые нейроподобные элементы и сети. – Краматорск: ДГМА, 2004. – 88 c.

2. Гитис В. Б. Техническое нормирование на основе нейросетевых технологий // Надёжность инструмента и оптимизация технологических систем. Сб. научных трудов. – Краматорск: ДГМА. – 2002. – № 12. – С. 113-116.

3. Гитис В. Б. Методика построения нейросетевых моделей типовых деталей // Искусственный интеллект. Научно-теоретический журнал. – 2004. – № 4. – С. 539-544.

4. Гитис В. Б. Совершенствование процесса технико-коммерческой проработки заявок на изготовление продукции машиностроительных предприятий с помощью нейросетей // Вестник Восточноукраинского национального университета им. В. Даля. – 2005. – № 5(87). – С. 44-49.

5. Гитис В. Б. Проектирование нейросетевой системы нормирования времени механической обработки деталей // Искусственный интеллект. Научно-теоретический журнал. – 2005. – № 2. – С. 66-71.

6. Гитис В. Б. Сопряжение информационных потоков нейросетевой системы нормирования времени механообработки деталей // Искусственный интеллект. Научно-теоретический журнал. – 2005. – № 3. – С. 282-288.

7. Гитис В. Б., Еськов А. Л., Ковалевский С. В. Нейросетевые технологии в диагностике и прогнозировании развития предприятия // VII Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Сборник докладов. – М.: ИПРЖР. – 2001. – С. 375-377.

8. Гитис В. Б., Ковалевский С. В. Применение нейросетевых технологий для нормирования времени механообработки в машиностроении // VIII Всероссийская конференция «Нейрокомпьютеры и их применение». Сборник докладов. – М.: ИПРЖР. – 2002. – С. 569-572.

9. Гитис В. Б. Экспресс-нормирование времени механообработки с использованием нейросетей // Сборник трудов Международной научной конференции «Нейросетевые технологии и их применение 2002 – 2003». – Краматорск: ДГМА. – 2003. – С. 33-35.

10. Гитис В. Б. Оценка значимости классификационных признаков детали для нейросетевого установления технических норм времени механической обработки деталей // Сборник трудов Международной научной конференции «Нейросетевые технологии и их применение 2002 – 2003». – Краматорск: ДГМА. – 2003. – С. 278-285.

11. Гитис В. Б. Расчет времени механической обработки ступенчатых валов с применением нейронных сетей // Материалы Международной научной конференции «Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы-2004». – Том 1. – Таганрог: Изд-во ТРТУ. – 2004. – С. 478-480.

12. Гитис В. Б. Прогнозирование основного времени обработки ступенчатых валов с помощью нейронных сетей // Сборник трудов Международной научной конференции «Нейросетевые технологии и их применение 2004». – Краматорск: ДГМА. – 2004. – С. 104-109.

13. Гитис В. Б. Построение модулей сопряжения информационных потоков нейросетевой системы нормирования времени механообработки деталей // Материалы Международной научной конференции «Интеллектуальные и многопроцессорные системы-2005». – Том 2. – Таганрог: Изд-во ТРТУ. – 2005. – С. 271-274.

14. Ковалевский С.В., Гитис В.Б. Создание и применение нейронных сетей для решения прикладных задач: Учебно-методическое пособие для студентов специальностей «Технология машиностроения» и «Экономическая кибернетика». – Краматорск: ДГМА, 2005. – 80 c.