| 16. |
Аннотация |
Активное освоение территорий Арктики и Крайнего Севера обусловливает необходимость в создании новых технических объектов специального назначения, способных работать при экстремально низких температурах в течение продолжительного срока. При разработке конструкции таких объектов большое внимание уделяется выбору хладостойких материалов, обладающих соответствующими физико-механическими характеристиками. В настоящее время уже имеются значительные наработки в области исследования хладостойкости и повреждаемости различных групп материалов при низких температурах, при этом получены рекомендации по их выбору в зависимости от условий эксплуатации, а также определена температура вязко-хрупкого перехода. Однако данные исследования, как правило, распространяются только на хладостойкие материалы, полученные традиционными методами (литье, прокат и т.д.). В настоящее время в области производства деталей и узлов сложной формы актуальным является применение аддитивных технологий, в том числе и так называемых гибридных, включающих 3D-печать с последующей механической обработкой без переустановки детали на одном обрабатывающем центре. Наиболее востребованными технологиями 3D-печати являются лазерное сплавление металлических порошков (SLM) и электродуговая наплавка проволокой (WAAM), при этом последняя рассматривается как наиболее универсальная и способная интегрироваться в станки с ЧПУ с наименьшими затратами на переоборудование. Такой подход позволяет в значительной степени сократить технологическую цепочку заготовительного производства и повысить гибкость предприятия в условиях единичного и мелкосерийного производства. Это особенно актуально для решения широкого круга сервисных и производственных задач в условий Арктики и Крайнего Севера, где зачастую необходимо в кратчайшие сроки изготовить уникальные детали сложной формы из хладостойких материалов для ремонта различных технических объектов. Однако, как показывают исследования, на данный момент остается ряд неразрешенных вопросов, ограничивающих применение гибридных технологий, совмещающих 3D-печать электродуговой наплавкой и последующую механическую обработку. В частности, нет сведений по оценке влияния режимов и условий 3D-печати электродуговой наплавкой на состав, структуру и свойства, а соответственно и на показатели хладостойкости материалов. Отсутствуют математические модели процессов 3D-печати, позволяющие прогнозировать и управлять свойствами хладостойких материалов как в процессе электродуговой наплавки, так и на этапе технологической подготовки производства. При этом, как показывают исследования, решающую роль в обеспечении заданных свойств заготовок играет стабильность процесса наплавки, в частности динамические процессы в электрической дуге, определяющие условия каплеобразования и переноса электродного материала, зоны кристаллизации и химические превращения в материале. Динамические процессы также оказывают значительное влияние на технологическую наследственность от предыдущих проходов наплавки, что может существенно повлиять на стабильность последующих проходов, а, соответственно, и на качество всей заготовки. К таким факторам можно отнести печать по "следу", что в свою очередь приводит к периодическому изменению параметров электрической дуги и дальнейшему накоплению погрешности обработки и появлению дефектов в структуре металла. Также актуальной остается проблема диагностики процессов 3D-печати холодостойкими материалами, в частности особое место занимают задачи мониторинга протекания микрометаллургических процессов, во многом определяющих параметры хладостойкости полученных материалов. Неизученным остается и вопрос обрабатываемости заготовок из хладостойких материалов, полученных электродуговой наплавкой. Учитывая значительные колебания поверхностных свойств напечатанных заготовок, неравномерность припуска, присутствие в срезаемом слое окалин и шлака, а также наличие значительного количества легирующих элементов (никель, хром, молибден и т.д.), серьезно возрастают требования к механической обработке, в частности к определению границ устойчивого резания. Принимая во внимание тот факт, что динамическая системы гибридной обработки, является сложной, нелинейной диссипативной системой, в ней могут возникать неустойчивые хаотические колебания электрической дуги и упругой системы станка, значительно затрудняющие оценку текущего и прогнозирование будущего состояния традиционными математическими методами. Таким образом неразрешенной остается целая научная проблема, связанная с моделированием и управлением динамическими процессами 3D-печати электродуговой наплавкой и последующей механической обработки заготовок сложных форм из хладостойких материалов на обрабатывающих центрах с ЧПУ. В рамках проекта решение указанной научной проблемы планируется путем разработки научно-обоснованных методов цифрового моделирования и аппаратно-программных средств интеллектуального прогнозирования и классификации динамического состояния процессов 3D-печати и последующей механической обработки заготовок сложных форм из хладостойких материалов, использующих принципы искусственного интеллекта, машинного обучения и нелинейной динамики. В проекте запланировано проведение широкого круга многофакторных экспериментальных исследований процессов 3D-печати холодостойкими материалами электродуговой наплавкой на станке с ЧПУ. В ходе исследований будут установлены зависимости: между режимами электродуговой наплавки порошковыми и сплошными проволоками, динамическими процессами в электрической дуге, физико-механическими свойствами и параметрами хладостойкости напечатанных образцов из различных материалов. Будут проведены механические испытания напечатанных образцов при низких температурах (до - 80 градусов по Цельсию) на ударную вязкость, растяжение и усталостную прочность. При этом будут применены технологии оптической микроскопии и методы количественной металлографии. Полученные экспериментальные данные позволяют выявить основные чувствительные параметры системы гибридной обработки для разработки цифровых моделей и на их основе создать программное обеспечение для классификации и управления динамическим состоянием процесса 3D-печати. Также будет выявлено влияние различных режимов термообработки на остаточные напряжения в материале и его механические свойства. Для управления остаточными напряжениями в материале в процессе 3D-печати планируется использование управляемых колебаний рабочего стола с возможностью изменения амплитуды и частоты виброперемещений. В качестве информативных источников о состоянии гибридной обработки будут использованы многомерные данные, полученные с датчиков виброакустической эмиссии (ВАЭ), для мониторинга кинетики процессов плавления и кристаллизации, силы тока и напряжения, для контроля процессов тепломассопереноса, пирометра для построения кривых термических циклов, виброускорений, для диагностики упругой системы станка и датчиков пространственного расположения узлов станка. Для оценки стабильности процессов гибридной обработки планируется проведение численных и экспериментальных исследований с использованием критериев нелинейной динамики (фрактальной размерности аттракторов, информационной энтропии и старшего показателя Ляпунова), для выявления сценариев перехода системы к хаосу. В ходе данных исследований будет установлено влияние хаотических режимов работы на состав, структуру и свойства хладостойких материалов, а также на появление различного рода дефектов в структуре материала (раковин, пор, несплавлений, свищей, трещин, наплывов и т.д.). Учитывая, что система гибридной обработки является сложной структурой с многочисленными параметрами, для построения адекватных цифровых моделей будут применены подходы искусственного интеллекта, в частности будут разработаны ансамбли нейросетевых моделей для классификации текущего динамического состояния с целью выявлений и локализации дефектов, а также прогнозирования будущего. В первом случае планируется применение сверточных искусственных нейронных сетей, а во втором ИНС с рекуррентной архитектурой, способные работать с временными рядами динамических систем. Значительное влияние на устойчивость процессов гибридной обработки оказывает и взаимное расположение рабочих органов станка, изменяющих жесткость упругой системы и инерционные параметры. Поэтому полученные нейросетевые модели дополнительно будут учитывать и положение узлов системы гибридной обработки. Предполагается периодическая корректировка данных моделей по мере изменения параметров оборудования и получению новых телеметрических данных. Таким образом будет происходить постоянное накопление опыта и самоидентификация технологической системы гибридной обработки. Весь сбор телеметрической информации будет осуществляться в рамках эмулятора сети промышленного интернета вещей. Будет разработана структура и на её основе создана база данных (БД) для хранения и доступа всей статистической информации. Размещение БД планируется на облачном сервисе Microsoft Azure. Данная платформа рассматривается в качестве системы удаленного доступа и мониторинга процессов гибридной обработки. Все полученные статистические модели планируется объединить с аналитическими моделями динамики электрической дуги и процесса фрезерования, полученных на основе физических представлений о данных процессах, для создания единой цифровой модели кибер-физической системы гибридной обработки, которая будет основой разрабатываемого программно-аппаратного обеспечения. Созданный программно-аппаратный комплекс будет работать как в режиме экспертной системы с возможностью цифрового моделирования и выбора оптимальных параметров процесса 3D-печати и фрезерования хладостойких материалов, так и в режиме реального времени для выявления дефектов и прогнозирования динамического состояния процессов гибридной обработки, с использованием нейропроцессоров NM500 и системы масштабирования вычислительных мощностей Neuro Shield Cognitive Technology.Таким образом научная новизна проекта заключается в разработке научно-обоснованных методов цифрового моделирования и интеллектуального управления параметрами 3D-печати электродуговой наплавкой и последующей механической обработки, обеспечивающих динамическую устойчивость процессов гибридной обработки заготовок сложных форм из хладостойких материалов на станке с ЧПУ с использованием подходов машинного обучения, нелинейной динамики и нейроморфных вычислений. Актуальность и значимость полученных результатов обусловливается отсутствием на данный момент готовых решений в виде алгоритмов и методов интеллектуального управления кибер-физическими системами гибридной обработки хладостойких материалов на основе цифровых моделей процессов электродуговой наплавки и последующей механической обработки. Разработанные на основе предложенных технологий новые интеллектуальные гибридные обрабатывающие центры могут способствовать развитию многочисленных автономных сервисных площадок в труднодоступных северных регионах Российской Федерации. Это позволит в условиях ограниченной связанности территорий и отсутствия соответствующего кадрового состава производить широкую номенклатуру специальных деталей из хладостойких материалов с целью оперативного ремонта технических объектов ответственного назначения, таких как: элементы газо- и нефтедобывающей инфраструктуры, судостроения, вездеходной техники, железнодорожной инфраструктуры, плавучих атомных электростанций и т.д. |