АНАЛІЗ СУЧАСНИХ ПІДХОДІВ ДО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ЯКОСТІ ОБРОБКИ СКЛАДНОПРОФІЛЬНИХ ДЕТАЛЕЙ У РОБОТИЗОВАНИХ ВИРОБНИЧИХ СИСТЕМАХ

Автор(и)

  • Н. О. ГОРОХІВСЬКИЙ Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені Степана Ґжицького https://orcid.org/0009-0004-8644-7053
  • В. М. ВЛАСОВЕЦЬ Львівський національний університет ветеринарної медицини та біотехнологій імені Степана Ґжицького https://orcid.org/0000-0002-6657-6761

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.2.1.4

Ключові слова:

роботизовані виробничі системи, складнопрофільні деталі, інтелектуальна обробка, офлайн-програмування, сенсорний контроль, адаптивне керування

Анотація

Стаття присвячена дослідженню сучасних підходів до забезпечення якості обробки складнопрофільних деталей за допомогою роботизованих виробничих систем, зосереджуючись на інноваційному процесі інтелектуального роботизованого формування. В статті було розглянуто інтеграцію сенсорних систем, штучного інтелекту та зворотного зв’язку сил для адаптивної обробки деталей у реальному часі, що дозволяє досягти високої геометричної точності без додаткових етапів калібрування. У контексті переходу до інтелектуального виробництва, де зростає потреба у високоточній обробці складнопрофільних деталей для авіаційної, космічної та оборонної промисловостей, роботизовані виробничі системи набувають ключового значення завдяки їхній здатності забезпечувати гнучкість, адаптивність і високу якість обробки. Застосовувалися методи офлайн-програмування та алгоритми штучного інтелекту для планування траєкторій і кореляції між силами та геометрією.Метою дослідження є дослідження інтелектуальних процесів роботизованого формування для обробки складнопрофільних деталей, що забезпечує адаптивну реакцію на мінливість матеріальних властивостей. Наукова новизна полягає в обгрунтуванні використання інтелектуального процесу iRoRoFo, який інтегрує випрямлення на основі валків у цикл формування, використовуючи зворотний зв’язок сил для визначення геометрії в реальному часі без оптичних вимірювань. Запропоновано сенсорне рішення, що базується на алгоритмах штучного інтелекту, для обробки складних залежностей між силовими даними та геометричними параметрами, що є новаторським для роботизованих систем. Розроблений процес iRoRoFo продемонстрував здатність адаптивно коригувати геометрію деталей у реальному часі, забезпечуючи відповідність проектним параметрам. Використання силового зворотного зв’язку дозволило усунути потребу в складних оптичних системах, а інтеграція штучного інтелекту забезпечила точну кореляцію між виміряними силами та результуючою геометрією. Результати підтверджують перспективність підходу для обробки складнопрофільних деталей, відкриваючи можливості для масштабування в поточних промислових умовах.

Посилання

Громовий О. А., Виговський Г. М., Балицька Н. О. Шляхи удосконалення процесу обробки плоских поверхонь деталей фрезеруванням. Технічна інженерія. 2020. № 2(86). С. 48–53. DOI: https://doi.org/10.26642/ten- 2020-2(86)-48-53

Єпіфанова І. М. Вплив використання сучасних технологій на ефективність діяльності машинобудівних підприємств країни. Економіка та суспільство. 2025. № 72. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2025-72-7

Македон В. В., Байлова О. О. Планування і організація впровадження цифрових технологій в діяльність промислових підприємств. Науковий вісник Херсонського державного університету. Серія «Економічні науки». 2023. Випуск 47. C. 16-26. DOI: 10.32999/ksu2307-8030/2023-47-3

Македон В. В., Холод О. Г., Ярмоленко Л. І. Модель оцінки конкурентоспроможності високотехнологіч- них підприємств на засадах формування ключових компетенцій. Академічний огляд. 2023. № 2(59). C. 75–89. DOI: 10.32342/2074-5354-2023-2-59-5

Новіков Ф. В. Технологічне забезпечення високоякісної та високоточної механічної обробки : монографія. Дніпро : ЛІРА, 2024. 460 с.

Яковенко І. Є., Пермяков О. А., Ільїн Д. О., Басова Є. В., Горбулик В. І. До проблем автоматизації дільниці механічної обробки деталей з полістиролу. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Технології в машинобудуванні. 2024. № 1(9). С. 30–39. DOI: https://doi.org/10.20998/2079-004X.2024.1(9).03

Abdolmohammadi T., Richter-Trummer V., Ahrens A., Richter K., Alibrahim A., Werner M. Virtual sensor-based geometry prediction of complex sheet metal parts formed by robotic rollforming. Robotics. 2023. Vol. 12, no. 2. p. 33. https://doi.org/10.3390/robotics12020033

Campilho R. D. S. G., Silva F. J. G. Industrial process improvement by automation and robotics. Machines. 2023. Vol. 11, no. 11. p. 1011. https://doi.org/10.3390/machines11111011

Cooper I., Nicholson I., Yan D., Wright B., Liaptsis D., Mineo C. Development of a fast inspection system for complex composite structures – The IntACom project. Proceedings of the 5th International Symposium on NDT in Aerospace. 2013. November 13–15. Singapore. https://www.ndt.net/article/aero2013/content/papers/45_Cooper.pdf

Jiao S., Wang H., Xia L., Zhang S. Research on trajectory planning of 6-DOF cutting-robot in machining complex surface. MATEC Web of Conferences. 2018. Vol. 220. p. 06003. https://doi.org/10.1051/matecconf/201822006003

Licardo J. T., Domjan M., Orehovački T. Intelligent robotics–A systematic review of emerging technologies and trends. Electronics. 2024. Vol. 13, no. 3. p. 542. https://doi.org/10.3390/electronics13030542

Makedon V., Myachin V., Plakhotnik O., Fisunenko N., Mykhailenko O. Construction of a model for evaluating the efficiency of technology transfer process based on a fuzzy logic approach. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2024. no 2(13(128)). p. 47–57. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.300796

Papavasileiou A., Michalos G., Makris S. Quality control in manufacturing – review and challenges on robotic applications. International Journal of Computer Integrated Manufacturing. 2024. Vol. 38, no. 1. p. 79–115. https://doi.org/10.1080/0951192X.2024.2314789

Ryalat M., Franco E., Elmoaqet H., Almtireen N., Al-Refai G. The integration of advanced mechatronic systems into Industry 4.0 for smart manufacturing. Sustainability. 2024. Vol. 16, no. 19. p. 8504. https://doi.org/10.3390/su16198504

Schulz A., Queißer J. F., Ishihara H., Asada M. Transfer learning of complex motor skills on the humanoid robot Affetto. Proceedings of the 2018 Joint IEEE 8th International Conference on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob). 2018. p. 72–77. https://doi.org/10.1109/DEVLRN.2018.8761031

Siciliano B., Sciavicco L., Villani L., Oriolo G. Robotics: Modelling, Planning and Control. London: Springer, 2010. 181 p. https://people.disim.univaq.it/~costanzo.manes/EDU_stuff/Robotics_Modelling,%20Planning%20and%20Control_Sciavicco_extract.pdf

Younis H., Bwaliez O. M., Garibeh M. H., Sundarakani B. Empirical study of robotic systems implementation to corporate performance in manufacturing sector. International Journal of Productivity and Performance Management. 2024. Advance online publication. https://doi.org/10.1108/IJPPM-02-2024-0070

Zhen M., Lizhe Q., Yunquan S., Min X. Research on robotic measurement path planning for complex surface workpieces. Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1820, no. 1. p. 012072. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1820/1/012072

Zhu Z., Tang X., Chen C., Peng F., Yan R., Zhou L., Li Z., Wu J. High precision and efficiency robotic milling of complex parts: Challenges, approaches and trends. Chinese Journal of Aeronautics. 2021. Vol. 35, no. 2. p. 22–46. https://doi.org/10.1016/j.cja.2020.12.030

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-06-05