Информационно-смысловые модели интегрированных

ИНФОРМАЦИОННО-СМЫСЛОВЫЕ МОДЕЛИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ
ТЕХНОЛОГИЙ МЕХАНООБРАБОТКИ
Тернюк Н.Э., Луцкий С.В. (ГП ИМиС, ХНАДУ, Харьков,Украина)
Введение. Современный этап развития машиностроения в мире характеризуется широким применением интегрированных производств на основе комплексной механизации
и автоматизации технологических процессов. Формирование основных направлений
научно-технической политики в этой области в течение последних десятков лет
находится в центре внимания ученых, промышленников, государственных деятелей.
Эффективное преобразование энергии, вещества и информации в процессах
производства продукции, лежат в основе развития технологий и технических систем.
Каждый вид ресурса, прежде чем он может быть использован в конкретном
технологическом процессе, проходит ряд этапов преобразования, определяемых его
производственным циклом. Объединение этапов необходимых для производства
продукции (от происхождения до поставки готовых изделий потребителю и их
следующей утилизации) в единую производственную систему на базе управляющей
ЭВМ, представляет собой полную интеграцию производства на этапах жизненного
цикла продукции. Всевозрастающая роль информации, лежащая в основе управления
ресурсами, обеспечивающая высокий уровень машиностроительных технологий.
Подход к исследованию информационных потоков в технологических процессах с
позиции основных идей теории информации, получил название системноинформационного подхода.
Интенсивное развитие научных основ технологии машиностроения, переход к
модельному
представлению
отдельных
технологических
процессов
как
информационных
процессов,
позволит
значительно
ускорить
развитие
производственных технологий за счет проведения с новых позиций более глубоких
исследовательских работ, более полного прогнозирования получаемых результатов.
Исследование информационных процессов в интегрированных производствах
машиностроения имеет особое значение, так как информация является единственной
субстанцией, в отличие от вещества и энергии, которая объединяет все этапы ЖЦП.
Поэтому научное исследование интегрированных технологий машиностроительного
производства с позиции информационных процессов, требует выработки новых знаний
о совокупности средств, отображающих преобразования и связи производства машин
посредством энергии вещества и информации, создаваемых для осуществления
процессов производства и воспроизводства.
Анализ последних достижений и публикаций.
Широкое применение методов математического моделирования связано с
использованием различных подходов к составлению математических моделей
технологических процессов и систем. Среди этих подходов перспективными являются
структурно-системно-информационный, кинетический, стохастически-вероятностный,
термодинамический, физико-математический, а также подходы с использование
принципов аналогий (аналогизационный), диакоптики, токологии, пиктографии, языков
моделирования, дисперсионного, регрессивного и корреляционного анализа.
Сформулируем основные концептуальные положения
системно-информационного подхода к технологии машиностроения.
Количество информации значения физической величины в стохастической
системе может служить математическое ожидание дискретной случайной величины I =
M
=  xi pi ,
тогда
количество
информации
можно
определить
M
 xi pi ,
где
D – дисперсия,  – среднеквадратическое
I кол  log 2
 log 2

D
отклонение случайной физической величины.
Если информация передается без потерь от у i физической величины к x i
физической величине, характеризующих свойства взаимодействующих стохастических
систем, тогда
 Iуiкол   Ix jкол или log  уi pi  log  x j p j ,
2
2
Di
Dj
Информационный процесс протекает при устойчивой корреляционной связи
между входом и выходом системы.
Системно-информационный подход позволяет рассчитать качество и ценность
информации объектов.
Качество информации объекта определяется как всеобщая характеристика,
обнаруживающаяся в относительном отклонении от совокупности целевых свойств
объекта от реальных значений
)
Iô( gl
.â. 
I í î ì .  I äåéñòâ.
Ií î ì .
1
 1
I äåéñòâ.
Ií î ì .
1
Ценность информации определяется как объективная положительная или
отрицательная значимость существенных свойств и их значений на степень
I
 I äåéñòâ .
формирования целевых свойств объекта
I (ve)  I
 íîì
ô .â.
íîì
Ií î ì
При известном законе распределения вероятности ( для механообработки
наиболее часто используется закон нормального распределения) количество
информации по системно-информационному подходу равно
J ñèï  ln
X ñð
õ
k
k
, при ∆ х =  = 1,
Тогда J ñèï  ln  X i  e
i 1

J sh
pi
k
 ln  X i  ln e
i 1
J ñèï  ln X ñ  ln

J sh
pi
X m
i
i 1
n
i
k
 ln  X i pi
,
i 1
k
, J ñèï  ln  X i  J sh
i 1
pi
Таким образом, количество информации действительного размера по системноинформационному подходу равно количеству информации усредненного размера
минус количество информации по Шеннону-Больцману. Из проведенного анализа
вытекает, что информация Шеннону-Больцману есть информация ошибки размера
(рис.1).
Изменение состояния системы формируется посредством информационной связи
между взаимодействующими системами. Особенностью модели пространства свойств
заключается в структуризации параметров свойств систем во времени и пространстве
проявления этих свойств, т.е. в структуризации проявления чувствительности свойств в
пространстве и во времени.
Рис.1 Кривая рассеивания размеров (закон нормального распределения).
1.Количество информации, которое несет качественное значение конечного множества
d
свойств потенциально воспринимаемых системой. I E   log 2 (d  n);
n 1
E  {en }, n =
1… d;.
2. Количество информации, которое физически (технически) несут параметры свойств
системы I X 
g
 log 2 ( g  k ); g 
k 1
(e)  (e) ; k = 1…g;.
(e);
3.Количество информации, которое несет в себе длительность, в течение которого
e
проявляется свойства систем IT   log 2 (e  g ); e  (T )  (T ) ; g = 1…e;
 (T )
g 1
4.Количество информации, которое несет в себе протяженность, в пространстве
которого проявляются свойства системы
A
I R   log(t  b);
b 1
1…f.
f 
( R n )   (R n )
;
( Rn )
b=
Сумма количеств информации равна I S = IE + IX + IT + IR
ный информационный показатель.
,
где
I S – систем-
Системно-информационное уравнение представляет собой функцию комплексную информационно-смысловую модель S I  f ( I E , I X , I , I R ) :
где I E
–
количество информации, которым обладает множество Е свойств систем,
IX –
количество информации, которым обладает интенсивность Е свойств систем, IT –
количество информации, которым обладает длительность свойств, I R – количество
информации, которым обладает протяженность свойств. Текущие во времени значения
функции
комплексного
информационного
показателя
системы
равно
SI (t )  f ( I E (ti ), I X (ti ), IT (ti ), I n (ti )) ,
R
Цель и постановка задачи. Разработка информационно-смысловых моделей
интегрированных технологий механообработки на основе системно-информационного
подхода.
Информационно-смысловые
механообработки.
модели
интегрированных
технологий
Интеграция технологий механообработки на основе методов системноинформационного подхода на этапах жизненного цикла продукции состоит:
1) на этапе конструирования: определяется количество информации размеров
изделия, информационное согласование размеров, размерных цепей и допусков в КД;
количество информации шероховатости дефектного и поверхностного слоя;
2) на этапе технологической подготовки производства: определяется количество информации точности механической обработки, информационное согласование
параметров точности механической обработки; количество информации режимов
резания, информационное согласование параметров режимов количество информации
технологических операций, информационное согласование технологических операций;
количество информации технологических процессов, информационное согласование
параметров технологических процессов;
3) на этапе производства: определяется количество информации настройки
оборудования и переработки информации формообразования; информации
контрольных измерений; информационное согласование процесса формообразования
методом управления параметрами в соответствии с конструкторской и
технологической информацией документации.
Единая интегрированная информационная модель изделия (ИИМИ),
сформированная на базе интегрированной информационной системе производства
(ИИС), присутствует на всех этапах жизненного цикла продукции (ЖЦП) и состоит из
интегрированной информационной модели изделия
конструктора (ИМИК),
информационной модели изделия технолога (ИМИТ), информационной модели
изделия производства (ИМИП). Это обуславливается спецификой передачи
информации ИИМИ на этапах ЖЦП.
1. Информационно-смысловые модели элементов технологических процессов
имеют вид:
1) координат ведущих и ведомых звеньев механизма при передаче информации
log 2 f (, s, i )  log 2 f (, S )
потерь
определяется
или
без
I ()  log 2
I (, s, i )  I (, S ) где
I ( S )  log 2

;

I ( s)  log 2
s
;
s
I (i )  log 2

S
; I ()  log
2  ;
S
i
;
i
, s, i , , S – точность, с которой рассматриваются координаты и
параметры звеньев механизма;
2) отклонения размеров, формы и расположения обработанных поверхностей
I (cm ) I (
I( )
m)
m )  log 2
m
заданных I (кон ) 
от
I (cm )  log 2
cm
; I(
cm

,
I (кон )  log 2
где
; I ( )  log
m

;
кон
;
кон
 кон – конусообразность;
сm – допустимое отклонение от параллельности оси шпинделя направляющим станины
в плоскости выдерживаемого размера на длине , мм;
– длина обработанной
поверхности, мм;  – элементарное значение чувствительности значений  кон , сm,
m,
;
3) непараллельности поверхностей
I (h) 
I(
ô)
I (сф ) I (
ф)
I ( L)
 log 2
ô
(
ô)
,
где
,
I (h)  log 2
h
;
(h)
I (cô )  log 2
cô
cô
;
h – приращение высоты обработанной поверхности; сф –
отклонение от параллельности рабочей поверхности стола его продольным
направляющим на длине L, мм;
ф – длина обработанной поверхности, мм; 𝛿 –
элементарное значение чувствительности значений h, Cô , ô , L ;
4) погрешности наладки для плоских поверхностей
2

M ( p ) 

2M (изм )  ;
1
I ( H )  log 2  K p
  log 2  Ku


2
( p ) 
1( изм ) 


2
где K p  1,14  1,73 и K u  1
5) размерного износа
I (U )  I ( L)  I (U 0 )  I (1000) ,
заготовок, LH + 1000 м.
где
L=LД∙N+LH
,
N
–
партия
I ( L)  log 2
U0
L
, I (U 0 )  log 2
, 𝛿 – элементарное значение чувствительности
(U 0 )
( L)
величины L, U0;
6) качество поверхностей деталей машин:
а) макронометрические отклонения I малр.геом.  log 2 S  log 2 H >33 бит.
S
Н
волнистость поверхности I макр.ион.  7  33 бит , шероховатость Iмакр.ион.< 7 бит, где S
– шаг базовой длины, Н – высота неровностей, S , H – чувствительность друг к другу
(в приведенной классификации информационности S  H );
б) среднеарифметического отклонения профиля
I ( Ra )  log 2
y
1 n
  log 2 i , где
n i 1
y
y – отклонение профиля, y – минимальная размерность, n – число выбранных
точек на базовой длине ;
г) неровностей профиля по десяти точкам
 5 Ypi
5 Y
1
I ( Rz )  log 2  log 2  
  i
 i 1 y pi i 1 Yi
5





где ypi –высота i-го наибольшего выступа профиля; yi – глубина i-ой наибольшей
впадины, y pi и yi – величины размерности, в которых измеряются отклонения
,
профиля.
2. Информационно-смысловые модели технологической интенсивности переработки
объемной информации для видов обработки деталей:
n
- точеним
 I ( j)
T0  e j 1
 L , тогда
W тт ( I V ) 
I(i)=ln+lnD+mlnT+xvlnt–ln1000–lnCv–lnKv+(y–1)lnS0.
- фрезерованием
WTФ ( IV ) 
I (V )
е  I ( j)
I (V ) ,
e
,
где
где
N
 I ( j)
j 1
I(j)= ln+(1–qv)lnD+mlnT+xvlnt+(yv–1)lnSz+uvlnB+(pv–1)lnz–ln1000–lnCv.
-сверлением
WT ( I  ) 
I ( )
e
к
 I ()
е 1
,
где
I()= –lnn –lnS0.
На базе информационно-смысловых моделей разработана интегрированная
автоматизированная система экспресс-анализа DISLUTV, которая предназначена для
информационного анализа и оптимизации технологических процессов на основе
критериев максимальной интенсивности переработки информации Wj  max, и
минимального количества переработанной информации J  min процессов
механической обработки.
SWj=Wj(B)+Wj(IT)+Wj(L)+Wj(Ra)+Wj(t)
Рис.2 Интегрированная информационная система экспресс-анализа DISLUTV.
. Она позволяет:
1.
Решать прямую задачу – формирование технологических паспортов технологического
оборудования механической обработки.
2.
Решать обратную задачу – по данным технологических паспортов технологического
оборудования механической обработки оптимизирует технологический процесс
резания.
Оптимизировать выбор технологического оборудования механической обработки по
критерию максимальной интенсивности переработки информации при данном методе
обработки J(W)  max.
3.
4.
Оптимизировать параметры процесса резания при данном методе обработки по
критерию минимального количества переработанной информации J  min.
5.
Оптимизировать технологический процесс механической обработки по критерию
mJ  min, масса переработанной информации стремится к минимуму.
6.
Оперетивно решать задачи выбора оборудования при изменении геометрии детали.
7.
Оперативно решать задачу выбора оборудования при изменении партии
выпускаемого изделия.
8.
Решать задачу расчетов режима резания для конкретного оборудования с
оптимизацией по критерию минимального количества переработанной
информации.
9.
Решать задачу экономической эффективности технологического процесса с
позиции уменьшения стоимости переработки 1 бит информации.
Выводы. Информационно-смысловые модели расширяют математическую базу
моделирования производственных систем и технологий. Информационная интеграция
процессов достигается путем использования общих моделей, позволяющих более
эффективно решать вопросы разработки и проектирования изделий, подготовки
производства, планирования и управления производством, решения задач материальнотехнического обеспечения, охватывая все процессы предприятия.
Список литературы. . 1. Тернюк Н.Э., Луцкий С.В. Мера информации при исследовании технических систем.// Вестник НТУ «ХПИ». Сборник научных трудов
1*2007, С.8-13. 2. Луцкий С.В.Теоретико-информационный подход к развитию
технических систем // Вестник двигателестроения. Научно-технический журнал
№2, 2007, с. 28-33.
3. Луцкий С.В. Структуризация информационных
процессов в технологических системах. // Механика и машиностроение. Научнотехнический журнал 2*2007, НТУ «ХПИ» с.117-125. 4. Луцкий С.В.
Информационные модели для расчета погрешности механической обработки. //
Машиностроение и техносфера 21-века.
Сб.трудов научно-технической
конференции. Донецк, ДонНТУ, 2008, т.2, с,108-112.