Инструментарий для эскизного проектирования на этапах разработки системы управления гибким производственным участком

На основе анализа традиционных этапов автоматизированного проектирования, особенно этапов эскизного и рабочего проектирования, определены основные проблемы, приводящие к недостаточно корректным инженерным, экспериментальным и программным решениям при разработке автоматизированной системы управления и контроля гибких производственных участков (ГПУ) в области машиностроения. На основе исходных данных технического задания процесса автоматизированного проектирования, его современного инструментария, а также требований и задач этапов проектирования предлагается структурная схема автоматизированного проектирования системы управления ГПУ с детальным представлением этих этапов. Согласно компоновочной схеме объекта исследования ГПУ резки и отжига в производстве алюминиевых испарителей для бытовых холодильников определены типы, функции информационно-измерительных средств и их позиционирование на активных элементах производственного участка. Для описания исходных данных позиционирования и геометрических данных датчиков, элементов контроля системы управления ГПУ в виде логических связей заданы координаты, а также математические условия позиционирования датчиков в трехмерной системе координат. Определяются характеристики функций информационно-измерительной и управляющей системы исследуемой ГПУ, их координаты в зависимости от расчетного и экспериментального положения активных элементов, маршрутов изготовления производственного изделия и схемы автоматизации. В трехмерной системе координат позиционирования информационно-измерительных элементов с учетом рабочих зон активных элементов ГПУ, сформированных в виде параллелепипедов и цилиндров, где некоторые рабочие зоны пересекаются, определены геометрические формы обобщенных рабочих зон всех активных элементов.

1. Hunde B. R., Woldeyohannes A. D. Future prospects of computer-aided design – A review from the perspective of artificial intelligence, extended reality, and 3D printing // Results in Engineering. 2022. Vol. 14, N 3. Р. 456—462.

2. Gembarski P. C. Three ways of integrating computer-aided design and knowledge-based engineering // Proc. of the Design Society: DESIGN Conf. 2020, May. Vol. 1. P. 1255—1264.

3. Talavage J. Flexible Manufacturing Systems in Practice: Design: Analysis and Simulation. CRC Press, 1987. 272 р.

4. Mammadov J. F., Abdullayev G. S., Aliyev İ. R. Safarova T. A. Developing a flexible manufacture cell in the industrial park of the university and its modeling // Intern. Russian Automation Conf. Sochi, 8—14 September 2019. Р. 22—27.

5. Hashimov A. M., Guliyev H. B., Babayeva A. R. Method and algorithm of control of shunt reactors of high-voltage power network in maintenance modes based on fuzzy logic theory // 6th Intern. Conf. on Modern Electric Power Systems (MEPS 2019). Wroclav, Poland, 9—12 September 2019.

6. Wynn D. C., Clarkson P. J. Process models in design and development // Research in Engineering Design. 2018. Vol. 29. Р. 161—202.

7. Diaz C., Jenny L., and Ocampo-Martinez C. Optimal production planning for flexible manufacturing systems: an energy-based approach // IFAC-PapersOnLine. 2020. Vol. 53, N 2. Р. 10461—10467.

8. Рагимов Ш. Р., Мамедов Дж. Ф. Экспериментальное исследование процесса управления активных элементов гибких производственных систем в условиях неопределенности // Вестник МГТУ им. Г.И. Носова. 2022. Т. 20, № 2. С. 148—160.

9. Verma S., Sharma R., Deb S., Maitra D. Artificial intelligence in marketing: Systematic review and future research direction // Intern. J. of Information Management Data Insights. 2021. Р. 1254—1273.

10. Huang Ch.-M., Kucinic A., Johnson J. A., Su H.-J., & Castro C. E. Integrated computer-aided engineering and design for DNA assemblies // Nature materials. 2021. N 20. Р. 1264—1271.