ДЕЯКІ АСПЕКТИ КЛАСИФІКАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ МЕТОДІВ СТВОРЕННЯ РОБОЧИХ ПОВЕРХОНЬ ДЕТАЛЕЙ МАШИН - Ковалевський, С. В.; Семічаснова, Н. С.; Кузьменко, П. А. (Вісник Вінницького політехнічного інституту, 2025)
Розглянуто принципово новий підхід до класифікації технологічних методів формування функціональних робочих поверхонь деталей машин на основі поєднання нейромережних моделей та системного аналізу. Актуальність дослідження зумовлена зростанням вимог до експлуатаційних властивостей поверхневого шару — зносостійкості, корозійної стійкості, контактної жорсткості тощо, — що зумовлює необхідність розробки високоадаптивних інтелектуальних систем, здатних автоматизовано вибирати оптимальні технологічні методи з урахуванням різноманітних морфологічних, фізико‑механічних і структурних чинників. Мета роботи полягала в розробці багаторівневої методології класифікації технологічних процесів формування поверхневих шарів з використанням нейронних мереж різного типу та концепції багатовимірного параметричного простору. У межах методології кожен технологічний метод формалізується як вектор параметрів, що включають енергетичні характеристики процесу, вплив на мікрогеометрію поверхні, фізико‑механічні властивості, зміну структурно‑фазового стану та техніко‑економічні показники. Такий підхід забезпечує чітке структуроване представлення взаємозв’язків між характеристиками технологічних методів та їхніми експлуатаційними наслідками. Для валідації відібрано типові деталі : вали, зубчасті колеса, підшипникові кільця та корпусні деталі, — і проведено порівняльний аналіз рекомендацій системи, експертних оцінок та простих критеріальних моделей. Результати показали, що точність вибору методів у розробленій системі зросла на 27…34 % порівняно з традиційними підходами; інтенсивність зношування знизилася на 18…42 %; корозійна стійкість поверхонь підвищилася на 15…35 %. До того ж, швидкість класифікації не перевищувала 1,2 с, що виявилося значно меншим за час роботи аналогічних систем на основі експертних правил та статистичних методів. Однією з ключових переваг є інтеграція з CAD/CAM/CAE‑середовищами, що забезпечує прогноз експлуатаційних властивостей на етапі проєктування. Висока адаптивність системи дозволяє оперативно враховувати нові технологічні рішення та змінювані виробничі умови. Таким чином, запропонована інтелектуальна система класифікації технологічних методів формування функціональних поверхонь є ефективним інструментом для автоматизації вибору оптимальних технологічних рішень, сприяє підвищенню якості та надійності машинобудівної продукції і відкриває перспективи для подальших наукових досліджень і практичних впроваджень у промисловості.