АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ПОВЫШЕНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ СВОЙСТВ ДЕТАЛЕЙ МАШИН

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье изложены два направления автоматизированного технологического обеспечения эксплуатационных свойств деталей машин (износостойкости, контактной жесткости и др.).
Первое направление – традиционное, двухступенчатое обеспечение эксплуатационных свойств деталей машин: первая ступень – определение параметров качества рабочих поверхностей деталей, определяющих требуемые значения эксплуатационных свойств; вторая ступень – технологическое обеспечение параметров качества рабочих поверхностей деталей машин. Второе новое направление – одноступенчатое автоматизированное технологическое обеспечение непосредственно эксплуатационных свойств деталей машин активно развиваемое последние 25 лет в Брянском государственном техническом университете. Оно основано на базе теоретических и экспериментальных зависимостей взаимосвязи эксплуатационных свойств деталей машин непосредственно с режимами обработки их рабочих поверхностей. Для получения экспериментальных зависимостей разработаны различные автоматизированные системы научных исследований. Приведен пример такой автоматизированной системы исследования контактной жесткости. Для технологического обеспечения высокой точности требуемых параметров качества обрабатываемых поверхностей и их эксплуатационных свойств разработаны адаптивные системы управления, используемые на различных станках. При обработке новых материалов и отсутствии теоретических и экспериментальных данных возможно применение самообучающихся технологических систем. Приведен пример такой системы для токарного станка. Все эти разработки позволяют подойти к созданию станков с искусственным интеллектом.

Об авторах

Анатолий Григорьевич Суслов

Брянский государственный технический университет; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»; Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана

Email: naukatm@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-2566-2759
Scopus Author ID: 7102825210
ResearcherId: G-1042-2016
профессор, доктор технических наук

Дмитрий Иванович Петрешин

Брянский государственный технический университет

Email: dipetreshin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-9472-2167
SPIN-код: SPIN-код: 1176-9458
Scopus Author ID: 36024438700
ResearcherId: G-1326-2016
учебно-научный технологический институт, профессор, доктор технических наук

Михаил Геннадьевич Шалыгин

Брянский государственный технический университет

Email: migshalygin@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8102-9918
SPIN-код: 4412-1448
Scopus Author ID: 57193351438
ResearcherId: N-7784-2016
кафедра «Турбиностроение и трубопроводные транспортные системы», доцент, доктор технических наук

Виктор Александрович Хандожко

Брянский государственный технический университет

Email: atsys@tu-bryansk.ru
ORCID iD: 0000-0002-0604-8537
Кафедра "Автоматизированные технологические системы", доцент, кандидат технических наук

Список литературы

  1. Машиностроение. Энциклопедия. Ред. совет: К.В. Фролов и др. М.: Машиностроение. Надежность машин. Т. IV-3/ В.В. Клюев, В.В. Болотин, Ф.Р. Соснин и др.; под общ. ред. В.В. Клюева. 1998.
  2. Инженерия поверхности деталей / Колл. авторов; под ред. А.Г. Суслова. М.: Машиностроение, 2008. 320 с.
  3. Справочник технолога / под общ. ред. А.Г. Суслова. М.: Инновационное машиностроение, 2019. 800 с.
  4. Фундаментальные основы технологического обеспечения и повышения надежности изделий машиностроения / под ред. А.Г. Суслова. М.: Инновационное машиностроение, 2022. 552 с.
  5. Метод определения нормальной контактной жесткости неподвижных стыков. Методические рекомендации. М.: ВНИИМАШ. 1982.
  6. Наукоемкие технологии в машиностроении: [монография] / под ред. А. Г. Суслова. М.: Машиностроение, 2012. 527 с.
  7. Суслов А.Г., Петрешин Д.И. Автоматизированное обеспечение комплексного параметра качества поверхностного слоя Cx при механической обработке // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2011. № 2 (02). С. 34–39.
  8. Петрешин Д.И. Применение лазерного оптического датчика для измерения высотных параметров шероховатости поверхности деталей машин в самообучающейся адаптивной технологической системе // Контроль. Диагностика. 2009. № 11. С. 53–57.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».