Алгоритм автоматизованої верифікації технологічного процесу на основі цифрового двійника
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-2(44)-171-177Ключові слова:
цифровий двійник; маршрутно-операційний технологічний процес; верифікація технологічного процесу; розпізнавання поверхонь; технологічна підготовка виробництва; 3D-модель деталіАнотація
Об'єктом дослідження є процес технологічної підготовки виробництва деталей у машинобудуванні, зокрема верифікація маршрутно-операційного технологічного процесу (МОТП). Запропоновано алгоритм, що реалізує замкнений цикл: від розпізнавання поверхонь 3D-моделі та синтаксичного аналізу МОТП до автоматичної конвертації в операційний технологічний процес (ОТП), поопераційної симуляції у вигляді цифрового двійника та генерації звіту. Алгоритм виявляє невідповідності між задокументованими операціями та геометрією 3D-моделі деталі, перевіряє технологічну послідовність і формує структурований звіт із підсумковим вердиктом щодо правильності МОТП. Застосування алгоритму дозволяє автоматично виявляти неузгодженості в технологічній документації, скорочувати час підготовки виробництва та гарантувати, що кожна поверхня деталі охоплена відповідними технологічними переходами з дотриманням вимог точності та шорсткості.
Посилання
Aqeel, A., Zaman, U. K. U., Aziz, S., & Baqai, A. (2023). Computer-aided design, computer-aided process planning, and computer-aided manufacturing. In Handbook of manufactur-ing systems and design. CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781003327523-3.
Xu, X., Wang, L., & Newman, S. T. (2011). Computer-aided process planning – A critical review of recent developments and future trends. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 24(1), 1–31. https://doi.org/10.1080/0951192x.2010.518632.
Al-wswasi, M., Ivanov, A., & Makatsoris, H. (2018). A survey on smart automated com-puter-aided process planning (ACAPP) techniques. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 97(1-4), 809–832. https://doi.org/10.1007/s00170-018-1966-1.
Yun, H., Kim, E., Kim, D. M., Park, H. W., & Jun, M. B.-G. (2023). Machine learning for object recognition in manufacturing applications. International Journal of Precision Engineer-ing and Manufacturing. https://doi.org/10.1007/s12541-022-00764-6.
Yang, C., Wang, Y., Lan, S., Wang, L., Shen, W., & Huang, G. Q. (2022). Cloud-edge-device collaboration mechanisms of deep learning models for smart robots in mass personalization. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 77, 102351. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102351.
Khan, M. T., Chen, L., & Laili, Y. (2024). Automatic feature recognition and dimensional attributes extraction from CAD models for hybrid additive-subtractive manufacturing. arXiv. https://arxiv.org/abs/2408.06891.
Lu, Y., Liu, C., Wang, K. I.-K., Huang, H., & Xu, X. (2020). Digital Twin-driven smart manufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 61, 101837. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2019.101837.
Zhang, L., Zhou, L., Ren, L., & Laili, Y. (2019). Modeling and simulation in intelligent manufacturing. Computers in Industry, 112, 103123. https://doi.org/10.1016/j.compind.2019.08.004.
Liu, S., Bao, J., & Zheng, P. (2023). A review of digital twin-driven machining: From dig-itization to intellectualization. Journal of Manufacturing Systems, 67, 361–378. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2023.02.010.
Leng, J., Wang, D., Shen, W., Li, X., Liu, Q., & Chen, X. (2021). Digital twins-based smart manufacturing system design in Industry 4.0: A review. Journal of Manufacturing Systems, 60, 119–137. https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2021.05.011.
Basinger, K. L., Keough, C. B., Webster, C. E., Wysk, R. A., Martin, T. M., & Harrysson, O. L. (2018). Development of a modular computer-aided process planning (CAPP) system for additive-subtractive hybrid manufacturing of pockets, holes, and flat surfaces. The Interna-tional Journal of Advanced Manufacturing Technology, 96(5-8), 2407–2420. https://doi.org/10.1007/s00170-018-1674-x.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.