ISSN 0021-3454 (печатная версия)
ISSN 2500-0381 (онлайн версия)
Меню

2
Содержание
том 67 / Февраль, 2024
СТАТЬЯ

DOI 10.17586/0021-3454-2023-66-1-16-24

УДК 658.512:65.011.56

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ К АВТОМАТИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА ПОЛИМЕРНЫХ ИЗДЕЛИЙ МЕТОДОМ ЛИТЬЯ ПОД ДАВЛЕНИЕМ

Чукичев А. В.
Университет ИТМО; факультет систем управления и робототехники;


Тимофеева О. С.
Университет ИТМО, кафедра технологии приборостроения; студентка


Андреев Ю. С.
Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники; доцент


Читать статью полностью 

Аннотация. Представлен обзор современных интеллектуальных подходов к автоматизации, используемых на различных этапах технологической подготовки производства полимерных изделий методом литья под давлением. На основе обзора литературы предложена схема технологической подготовки с использованием рассматриваемых методов, которая позволит повысить ее эффективность.
Ключевые слова: технологическая подготовка производства, литье под давлением, распознавание конструктивно-технологических элементов, проектирование литьевой формы, режимы литья

Список литературы:
  1. Bourne D. A., Corney J. R., Gupta S. K. Recent Advances and Future Challenges in Automated Manufacturing Planning // J. Computing Inform. Sci. Eng. 2011. Vol. 11.
  2. Statista (2021). Annual Production of Plastics Worldwide from 1950 to 2020 [Электронный ресурс]: .
  3. Al-wswasi M., Ivanov A., Makatsoris H. A survey on smart automated computer-aided process planning (ACAPP) techniques // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2018. Vol. 97. P. 809—832.
  4. Shi Y., Zhang Y., Xia K., Hari R. F. A Critical Review of Feature Recognition Techniques // Computer-Aided Design and Applications. 2020. Vol. 17. P. 861—899.
  5. Babic B. R., Ne'sic N., Miljkovic Z. Automatic feature recognition using artificial neural networks to integrate design and manufacturing: review of automatic feature recognition systems // Artif. Intelligence Eng. Design, Anal. Manuf. 2011. Vol. 25(03). P. 289—304. DOI: 10.1017/S0890060410000545.
  6. Ahn H. K., Berg M., Bose P., Cheng S.W., Halperin D., Matousˇek J., Schwarzkopf O. Separating an Object From Its Cast // CAD. 2002. Vol. 34(8). P. 547—559.
  7. Elber G., Chen X., Cohen E. Mold Accessibility via Gauss Map Analysis // ASME J. Computing Inform. Sci. Eng. 2005. Vol. 5(2). P. 79—85.
  8. Priyadarshi A. K., Gupta S. K. Finding Mold-Piece Regions Using Computer Graphics Hardware // Geometric Modeling and Processing. Lecture Notes in Computer Science. 2006. Vol. 4077. P. 655—662.
  9. Zhu J., Kato M., Tanaka T., Yoshioka H., Saito Y. Graph based automatic process planning system for multi-tasking machine // J. Adv. Mech. Design Syst. 2015. Vol. 9.
  10. Gao X., Mou W., Peng Y. An intelligent process planning method based on feature-based history machining data for aircraft structural parts // Procedia CIRP. 2016. Vol. 56. P. 585—589.
  11. Zehtaban L., Roller D. Automated rule-based system for opitz feature recognition and code generation from STEP // Computer-Aided Design and Applications. 2016. Vol. 13. P. 309—319.
  12. Xia Q., Etienne A., Dantan J.-y., Siadat A. Reconfigurable machining process planning for part variety in new manufacturing paradigms: Definitions, models and framework // Comput. Ind. Eng. 2018. Vol. 115. P. 206—219.
  13. Yang D., Danai K., Kazmer D. A knowledge-based tuning method for injection molding machines // J. of Manufacturing Science and Engineering. 2000. Vol. 123(4). P. 682—691.
  14. Choudhary A. K., Harding J. A., Tiwari M. K. Data mining in manufacturing: A review based on the kind of knowledge // J. of Intelligent Manufacturing. 2009. Vol. 20. P. 501—521.
  15. Li J.-R., Khoo L. P., Tor S. B. RMINE: A rough set based data mining prototype for the reasoning of incomplete data in condition-based fault diagnosis // J. of Intelligent Manufacturing. 2006. Vol. 17. P. 163—176.
  16. Montgomery D. C. Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, 2012. 752 p.
  17. Яблочников Е. И., Пирогов А. В., Васильков С. Д., Андреев Ю. С., Демкович Н. А. Разработка и моделирование технологических процессов производства полимерных оптических изделий в распределенной интегрированной среде // Оптический журн. 2017. Т. 84, № 1. С. 85—92.
  18. Yadav R., Joshi S., Kamble N. Recent methods for optimization of plastic injectionmolding process—A literature review // Intern. Journal of Scientific and Engineering Research. 2012. Vol. 3. P. 1—8.
  19. Gao H., Zhang Y., Zhou X., Li D. Intelligent methods for the process parameter determination of plastic injection molding // Frontiers of Mechanical Engineering. 2018. Vol. 13. P. 85—95.
  20. Khosravani M. R., Nasiri S. Injectionmolding manufacturing process: review of case-based reasoning applications // J. of Intelligent Manufacturing. 2020. Vol. 31. P.847—864.
  21. Kwong C. K., Smith G. F. A computational system for process design of injection moulding: Combining blackboard-based expert system and case-based reasoning approach // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 1998. Vol. 14(4). P. 239—246.
  22. Mok S. L., Kwong C. K. Application of artificial neural network and fuzzy logic in a case-based system for initial process parameter setting of injection molding // J. of Intelligent Manufacturing. 2002. Vol. 13(3). P.165—176.
  23. Zhou H. M., Zhao P., Feng W. An integrated intelligent system for injection molding process determination // Advances in Polymer Technology. 2007. Vol. 26(3). P. 191—205.
  24. Dhaliwal J. S., Benbasat I. The use and effects of knowledge-based system explanations: Theoretical foundations and a framework for empirical evaluation // Information Systems Research. 1996. Vol. 7(3). P. 342—362.
  25. Liao S.H. Expert system methodologies and applications — A decade review from 1995 to 2004 // Expert Systems with Applications. 2005. Vol. 28(1). P. 93—103.
  26. Chen W. C., Nguyen M. H., Chiu W. H. et al. Optimization of the plastic injection molding process using the Taguchi method, RSM, and hybrid GA-PSO // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2016. Vol. 83(9—12). P. 1873—1886.
  27. Zhao J., Cheng G. An innovative surrogate-based searching method for reducing warpage and cycle time in injection molding // Advances in Polymer Technology. 2015. Vol. 35(3). P. 288—297.
  28. Ozcelik B., Erzurumlu T. Comparison of the warpage optimization in the plastic injection molding using ANOVA, neural network model and genetic algorithm // Materials Process Technol. 2006. Vol. 171(3). P. 437—445.
  29. Farshi B., Gheshmi S., Miandoabchi E. Optimization of injection molding process parameters using sequential simplex algorithm // Materials and Design. 2011. Vol. 32(1). P. 414—423.
  30. Mathivanan D., Parthasarathy N. S. Sink-mark minimization in injection molding through response surface regression modeling and genetic algorithm // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2009. Vol. 45(45). P. 867—874.
  31. Shi H. C., Xie S. M., Wang X. C. A warpage optimization method for injection molding using artificial neural network with parametric sampling evaluation strategy // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2013. Vol. 65. P. 343—353.
  32. Shie J. R. Optimization of injection molding process for contour distortions of polypropylene composite components by a radial basis neural network // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2008. Vol. 36. P. 1091—1103.
  33. Gang X., Yang Z. T., Long G. D. Multi-objective optimization of MIMO plastic injection molding process conditions based on particle swarm optimization // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2012. Vol. 58. P. 521—531.
  34. Gang X., Yang Z. T. Multi-objective optimization of process parameters for plastic injection molding via soft computing and grey correlation analysis // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2015. Vol. 78. P. 525—536.
  35. Low M., Lee K. A Parametric-Controlled Cavity Layout Design System for a Plastic Injection Mould // Intern. Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2003. Vol. 21. P. 807—819. DOI: 10.1007/s00170-002-1397-9