Архив статей

СИНТЕЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАРШРУТОВ ИЗГОТОВЛЕНИЯ ДЕТАЛЕЙ ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ И РЕМОНТЕ ТОРФЯНЫХ МАШИН В УСЛОВИЯХ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОГО ПРОИЗВОДСТВА (2024)
Выпуск: № 1 (21) (2024)
Авторы: Горлов Игорь Васильевич, Полетаева Елена Валентиновна

Изложен новый подход при производстве деталей торфяных машин в условиях многономенклатурного производства. Установлено, что при синтезе технологического маршрута изготовления деталей торфяных машин в условиях непрофильного многономенклатурного производства часто возникает проблема загрузки существующих гибких производственных систем (ГПС). Рекомендовано обеспечивать производство дефицитных деталей торфяных машин в непрофильном производстве за счет рационального распределения технологических задач для каждого гибкого производственного модуля. Указано, что для повышения эффективности технологической подготовки используются системы автоматизированного проектирования технологических процессов, а также отмечено, что они не в полной мере обеспечивают достижение качественного решения, поскольку конкретная ГПС может не соответствовать типовому подходу для рассматриваемой детали. Для решения этой проблемы предложено провести анализ конструкторско-технологических элементов (КТЭ) детали и определить возможные способы их получения с учетом существующего оборудования. Обозначено, что для достижения высокой эффективности и необходимого качества продукции в условиях многономенклатурного производства с постоянно изменяющейся загрузкой гибкого производственного модуля необходимо расширять технологические возможности ГПС за счет использования для имеющихся станков дополнительных технологических модулей, отвечающих за изготовление проблемных КТЭ

Сохранить в закладках
РАСПОЗНАВАНИЕ И ОЦЕНКА РАСПОЛОЖЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ПРИ ПОМОЩИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ (2025)
Выпуск: № 2 (26) (2025)
Авторы: ГУЛЯЕВ С. А., ТАРАЧКОВ М. В., ТОЛСТЕЛЬ О. В., Ширкин А. Е.

Разработана практическая база для реализации 3D-оценки позиции. В первой части статьи проанализироваа система автоматизации минимаркетов, которая использует YOLOv8 для распознавания товаров. Во второй части исследованы методы распознавания и сегментации объектов: применение моделей YOLOv8 для распознавания объектов и U-Net для семантической сегментации 3D-моделей. Сделан вывод, что данные работы являются составляющими для решения задачи 3D-оценки позиции и представляют собой обзор решений нескольких небольших задач с использованием нейронных сетей

Сохранить в закладках