ОПТИМИЗАЦИЯ СКОРОСТИ РЕЗАНИЯ В ТОКАРНОЙ ОБРАБОТКЕ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация

При производстве нефтегазового оборудования правильный выбор скорости резания в процессе высокоточной токарной обработки в решающей степени определяет качество и эффективность процесса. Скорость резания влияет не только на шероховатость поверхности, но и на срок службы инструмента, стабильность режущих сил и снижение производственных затрат. Применение традиционных эмпирических формул имеет ограничения в описании сложных нелинейных зависимостей.

В данной статье предлагается подход на основе искусственных нейронных сетей для оптимизации скорости резания. В ходе исследования был разработан экспериментальный план, соответствующий реальным производственным условиям, и собраны данные по параметрам шероховатости поверхности (Ra), режущим силам (Fc, Ff) и износу инструмента (VB). Полученные данные были обработаны моделью искусственной нейронной сети, проведена многокритериальная оптимизация, и на основе компромисса Парето определены стабильные рабочие окна. Результаты показали, что искусственные нейронные сети дают более точные прогнозы по сравнению с классическими регрессионными моделями и повышают надежность процесса.

Недостатки, выявленные в существующей литературе — ориентация только на один критерий, ограниченные возможности переноса моделей и нехватка тестов надежности — были частично устранены в данном исследовании. Таким образом, предложенный подход представляет как теоретически, так и практически значимые результаты для выбора оптимальной скорости резания в производстве.