Підвищення ефективності технологічних процесів складання шляхом формалізованого аналізу конструкцій виробів
Notice bibliographique
Résumé
Магістерська дисертація містить: 90 сторінок, 25 рисунків, 23 таблиці, 38 літературних джерел. Актуальність роботи. Одним з найбільш ефективних інструментів скорочення витрат, пов’язаних із технологічними процесами складання є застосування методів підвищення технологічності конструкції виробу. Більшість таких методів аналізу існують у виді автономних процедур, які не в повній мірі використовують наявні моделі складальних виробів і процесів складання і, як правило, є орієнтованими на отримання початкових і проміжних даних від людини. Такий підхід не відповідає сучасним тенденціям автоматизації та інтеграції засобів підтримки проєктування виробів і процесів. Тому актуальною є науково-технічна задача підвищення ефективності механоскладального виробництва шляхом вдосконалення методики і програмного забезпечення автоматизації аналізу технологічності виробів при складанні, і зокрема пошуку конструкторсько-технологічних рішень продукту зі скороченою кількістю деталей. Мета роботи: підвищення ефективності механоскладального виробництва шляхом вдосконалення методики і програмного забезпечення автоматизації аналізу технологічності виробів при складанні. Задачі дослідження: 1. Вибрати і вдосконалити математичну модель взаємодії деталей у складальному виробі. 2. Розробити інформаційну модель конструкторсько-технологічного рішення, придатну для автоматизації пошуку кращих рішень. 3. Вдосконалити метод автоматизованого підвищення технологічності складального виробу в частині пошуку мінімальної кількості деталей. 4. Вдосконалити методичне і програмне забезпечення, які реалізують аналіз конструкторсько-технологічних рішень виробу. 5. Виконати практичну перевірку отриманих результатів 6. Розробити старт-ап проєкт Об’єкт дослідження – технологічний процес складання Предмет дослідження – технологічність конструкцій складальних виробів Методи дослідження: аналіз, синтез, порівняння, комп’ютерне моделювання. Наукова новизна одержаних результатів: Вдосконалено методику аналізу конструкцій складальних виробів з метою скорочення кількості деталей, підхід умовно названо «згори-вниз». Вдосконалено алгоритм пошуку груп деталей, які можуть бути об’єднані на основі трьох критеріїв: відсутність взаємного руху, можливість виготовлення з одного матеріалу, відсутність необхідності заміни деталей при обслуговуванні. Вдосконалено інформаційну модель конструкторсько-технологічного рішення, придатну для автоматизації пошуку кращих рішень. Практичне значення одержаних результатів: удосконалені методика і програмне забезпечення DFAExpert можуть бути використані: підприємствами – при розрахунку витрат на процеси складання і пошуку кращих конструкторсько-технологічних рішень; в навчальному процесі – для виконання практичних і лабораторних робіт з курсу «Складальні процеси в машинобудуванні». Наукові і практичні результати, отримані в роботі, в майбутньому можуть бути використані для створення інтегрованої системи підтримки прийняття рішень при підвищенні технологічності конструкцій складальних виробів. Публікації. В межах проведення дослідження було опубліковано статті: 1. Лашина Ю.В. Порядок аналізу конструкцій складальних виробів з метою скорочення кількості деталей / Ю.В. Лашина, В.І. Хавалюк // Proceedings of XI international scientific and practical conference, April 28-30, 2022 – Vancouver 2022, Canada – c. 228-236. 2. Лашина Ю.В. Модель конструкторсько-технологічного рішення для автоматизованого аналізу технологічності складальних виробів / Ю.В. Лашина, В.І. Хавалюк // Proceedings of V international scientific and practical conference, June 5-7, 2022 – Barcelona 2022, Spain – c. 334-340.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,030 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».