Разработка программного комплекса для моделирования и оптимизации процессов электроннолучевой наплавки в вакууме

• Автор: Дружинин, Александр Викторович
• Шифр специальности: 05.03.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Барнаул
• Количество страниц: 127 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО
МОДЕЛИРОВАНИЯ В СВАРОЧНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ И
ПОСТАНОВКА ЦЕЛИ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ
Глава 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДА АВТОМАТИЧЕСКОГО
ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИЙ
2.1. Обоснование необходимости автоматизации
построения математических моделей
2.2. Разработка алгоритма автоматического
построения регрессий
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
Глава 3. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА
ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЦЕССА ЭЛЕКТРОННОЛУЧЕВОЙ НАПЛАВКИ В ВАКУУМЕ
3.1. Описание процедуры создания комплекса
3.2. Описание разделов программного комплекса
3.2.1. Краткое описание
3.2.2. Ввод, сохранение, простейшая обработка экспериментальных данных
3.2.3. Выбор базисных функций
3.2.4. Выбор оптимальной регрессии
3.2.5. Выбор модели пользователем
3.2.6. Построение моделей в табличном и графическом виде
3.2.7. Оптимизация модели
3.2.8. Опции
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Глава 4. АПРОБАЦИЯ ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ПРИ
ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕЖИМОВ ЭЛЕКТРОННОЛУЧЕВОЙ НАПЛАВКИ В ВАКУУМЕ
4.1. Апробация разработанного комплекса при обработке литературных данных. Сравнение полученных моделей
4.2. Построение регрессий с использованием экспериментальных данных по электроннолучевой наплавке
4.3. Оптимизация технологического режима ЭЛН
на примере модели жаростойкости
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ
ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ
Повышение сроков службы деталей машин и инструмента в различных отраслях машиностроения является одной из наиболее актуальных задач. В современных условиях это может быть достигнуто путем улучшения их технико-экономических показателей, экономии материальных и энергетических ресурсов. Ресурсосбережение может достигаться и за счет создания защитных покрытий на поверхности изделий при использовании наиболее современных технологий производства деталей различных установок, машин и механизмов. Одним из наиболее перспективных методов создания защитных покрытий является электроннолучевая наплавка (ЭЛН) [1,2]. Наряду с другими этот способ может также использоваться для восстановления поверхности деталей, что обеспечивает их многократное использование.
Разработки новых технологических процессов, к которым относится и процесс электроннолучевой порошковой наплавки в вакууме, всегда сопряжены с достаточно большим объемом предварительных экспериментальных исследований. В этом случае весьма важным представляется вопрос оптимизации. Для оптимизации технологии и изучения процессов создания защитных покрытий с использованием ЭЛН и других высококонцентри-рованных источников энергии существует множество способов и методов, направленных на повышение качества изделий различного назначения. Сложность выбора внутри поставленной задачи приводит к необходимости применения математического моделирования. Для экономии средств и времени при изучении сложных технологических процессов необходимо использовать системный подход. При этом любая моделируемая система рассматривается как часть более сложной системы, и ее функционирование оправдано лишь с позиции выполнения конечной задачи.

I) определение подходящих базисных функций, сколько-нибудь удовлетворительно описывающих исследуемую величину;
II) среди множества подходящих базисных функций выбрать их подмножество, которое и будет составлять модель.
Необходимость выделения двух этапов объясняется тем, что количество функций, которое можно обрабатывать на втором этапе, не должно превосходить объема проведенного эксперимента, это ограничение самого метода наименьших квадратов.
На первом этапе, если объема эксперимента недостаточно, рекомендуется выбирать функции, наиболее коррелирующие с целевой величиной (откликом). Но главный вопрос состоит в том, какими конкретно функциями при этом ограничиться, т.к. вообще существует бесконечное их число. Представляется разумным рассматривать следующие функции:
- константу;
- собственно переменные, на которых базировался план эксперимента и от которых, возможно, зависит целевая величина;
- всевозможные почленные произведения переменных вплоть до некоторой степени, что вместе с константой и собственно переменными составит полином;
некоторые стандартные функции, позволяющие выявить гармоничность данных, экспоненциальность и т.п.;
- всевозможные почленные произведения стандартных функций.
Если ограничиться первыми тремя пунктами, то построенная таким образом регрессия будет представлять собой полиномиальную модель без каких-либо ограничений; коэффициенты полинома определяет метод наименьших квадратов, остается провести второй этап.