Студенты ПетрГУ разработали систему поддержки принятия решений для качественного производства изделий из высокопрочных чугунов. Были использованы технологии искусственного интеллекта и нейросетей.
Современные промышленные технологии, используемые в литейном производстве, позволяют управлять сложными технологическими процессами, но не позволяют прогнозировать качество готовой продукции и прогнозировать возникновение брака.
Создание систем поддержки технологического процесса, позволяющих определить механические свойства отливок на стадии их изготовления, является важной задачей для металлургических предприятий. Использование в технологическом процессе подобной аналитики позволит повысить качество готовой продукции, уменьшить временные и трудовые затраты, а также снизить долю продукции несоответствующего качества.
Студенты Физико-технического института Петрозаводского государственного университета под руководством команды ученых разработали систему поддержки принятия решений для производства изделий из высокопрочных чугунов марки ВЧ50 на основе моделей предиктивной аналитики. Для решения поставленной цели были использованы технологии искусственного интеллекта и нейросетей.
Высокопрочные чугуны применяются при изготовлении турбинного оборудования АЭС, элементов паровых котлов и трубопроводов, гидравлических турбин и другого оборудования, используемого в энергомашиностроении, где элементы подвергаются повышенным статическим и динамическим нагрузкам при температуре до 250 градусов (поршней, корпусов и др.). Литейные заводы, выпускающие крупнотоннажные отливки, заинтересованы в снижении отбраковки продукции для сокращения сроков выпуска и повышения финансового результата предприятия.
Впервые была сформирована целостная система предсказательных моделей в логике "химический состав ‒ механические свойства" на основе как хорошо известных зависимостей, так и выявленных по результатам анализа данных о механических свойствах и химическом составе отливок из чугунов марки ВЧ50. Аналогов таких систем в чугунолитейном производстве нет,
− рассказал Сергей Беляев, студент магистратуры Физико-технического института ПетрГУ, автор проекта.
В основу обучения системы легли данные о химическом составе и механических свойствах как бракованных, так и годных отливок. Результатом работы стала серверная система поддержки принятия решений, в основе которой лежат модели, предсказывающие появление брака по прочностным параметрам в зависимости от химического состава отливок. Модель была обучена и верифицирована на реальных данных, полученных на литейном заводе "Петрозаводскмаш" в городе Петрозаводске.
Оценка точности системы показала, что система правильно предсказывает результат в 80 % случаев, что является отличным показателем для предсказательных моделей,
− добавила Татьяна Екимова, доцент кафедры физики твердого тела ПетрГУ, научный руководитель проекта "Разработка системы поддержки принятия решений для производства изделий из высокопрочных чугунов на основе моделей предиктивной аналитики".
Проект выполнен в рамках гранта главы Республики Карелия Программы ПетрГУ по поддержке НИОКР студентов, аспирантов и лиц, имеющих ученую степень, обеспечивающих значительный вклад в инновационное развитие отраслей экономики и социальной сферы Республики Карелия.
Медиацентр ПетрГУ
Также читайте об этом на сайте "Умная Россия" и на сайте "Современное машиностроение".