Том 23, № 2 (2021)

В статье представлены результаты разработки и реализации комплексных инструментов повышения эффективности в современных производственных системах автосборочных предприятий

На примере создания уникальной бортовой системы газификации невырабатываемых остатков жидкого топлива в баках ступени ракеты-носителя (БСГ) рассматривается улучшение качества теоретико-экспериментальных исследований. В связи с уникальностью разрабатываемой БСГ, которая начинает функционирование после выключения маршевого жидкостного ракетного двигателя (ЖРД), отсутствуют как исследования предложенного способа газификации (испарения) на основе подачи теплоносителя в виде горячего газа в бак с остатками жидкого топлива, так и методики выбора проектно-конструкторских параметров БСГ. Очевидно, что создание методики выбора проектно-конструкторских параметров БСГ, дальнейшая разработка БСГ и исследование её функционирования для улучшения качества невозможно без проведения исследования конвективного процесса газификации в топливном баке. Для разработки физико-математической модели (ФММ) и физической модели (ФМ) процесса газификации рассматривается экспериментальная модельная установка с модельной жидкостью в составе экспериментального стенда.

В статье критически проанализированы стандарты оценки качества несущих конструкций специальных мостовых металлургических кранов. На современном этапе более 80% таких кранов эксплуатируются за пределами гарантийных сроков. Стандарты нацелены либо на конечное число циклов эксплуатации, либо на объекты невысокой сложности, в частности FMEA. Для оценки ресурса используется характеристическое число, обобщенный показатель несущей конструкции. Перспективным и рекомендованным на сегодняшний день является риск-анализ. Рассмотрен конструкционный риск-анализ как интегральный показатель оценки качества фактического технического состояния специального металлургического крана. Статья представляет собой продолжение серии по исследованию применения конструкционного риск-анализа для оценки качества конструкций металлургического предприятия. Приведены модели качества по следующим критериям риска: нормальный, предельно-допустимый, критический (катастрофический). Изучены крупнейшие катастрофические события металлургического предприятия на протяжении 70 лет. Постановка задачи формулируется следующим образом: необходимо критически оценить современное состояние стандартов и найти их совместные оптимальные параметры или выдвинуть новые требования для создания проекта нового стандарта оценки качества специальных металлургических кранов, эксплуатирующихся за пределами гарантийных сроков. Представлен алгоритм, который включает и уточняет современные стандарты, в том числе FMEA. Качество рассчитывается как функция, изменяющаяся во времени, обратно пропорциональна риску с учетом ущерба. Получены расчетные значения качества, которые позволяют связать количество отработанных циклов, действующие напряжения и деформации.

В статье рассматривается проблема поиска рациональной доли искусственного интеллекта в организационной системе производственного предприятия. Предложена оригинальная формально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового предприятия, отличающаяся от аналогов возможностью онтологического описания процессов взаимодействия персонала и систем искусственного интеллекта. На основе предложенной модели разработана методика оптимального замещения кадрового обеспечения киберфизических систем компонентами искусственного интеллекта, позволяющая реализовать балансировку загрузки человеческих ресурсов и интеллектуальных систем. Предложенные разработки могут быть применены в организации производственного процесса предприятий для планирования и управления, а также внедрения новых технологий и искусственного интеллекта. Результаты работы рекомендуются в рамках реализации концепции Индустрии 4.0 на научно-производственных предприятиях машиностроения.

В статье представлены исследования проблемы цифровизации системы менеджмента качества автосборочного предприятия. Предложены направления развития процессов информатизации и цифровизации системы управления качеством в производстве.

Рассматриваются проблемы до-выведения космического робота на геостационарную орбиту и сближения с геостационарным спутником для его технического обслуживания. Система управления движением робота использует электрореактивную двигательную установку, двигательную установку на базе восьми термокаталитических электрореактивных двигателей с широтно-импульсной модуляцией их тяги и силовой гироскопический кластер на базе четырех двухстепенных силовых гироскопов (гиродинов). Представлены численные результаты, демонстрирующие эффективность разработанных дискретных алгоритмов наведения и управления.

Появление в последнее время широкого спектра наноэлектронных компонентов расширяют возможности информационно-вычислительных систем. В первую очередь это касается суперкомпьютеров с петафлопсовой производительностью. Для достижения такой производительности на базе современных микроэлектронных устройств создаются вычислительные комплексы, объединяющие до 100 тыс. процессоров, потребляющие около 100 мегаватт электрической энергии и занимающие порядка 300 кв. метров площади. Существенное увеличение производительности, снижение энергопотребления и уменьшение массо-габаритных показателей можно обеспечить при переходе от микроэлектронной к наноэлектронной элементной базе. К числу таких перспективных наноэлектронных компонентов относятся мемристоры. Мемристор (англ. memristor, от memory - память, и resistor - электрическое сопротивление) - пассивный элемент в микроэлектронике, способный изменять своё сопротивление в зависимости от протекавшего через него заряда. Длительное время мемристор считался теоретической моделью [7], которую нельзя реализовать практически, пока первый образец элемента, демонстрирующий свойства мемристора не был создан в 2008 году коллективом учёных во главе с Р. С. Уильямсом в исследовательской лаборатории фирмы Hewlett-Packard. Устройство не накапливает заряд как конденсатор, не поддерживает магнитный поток, как катушка индуктивности. Изменение свойств устройства обеспечивается химическими реакциями в тонкой двухслойной плёнке диоксида титана (5 нм). Один слой пленки устройства слегка обеднен кислородом и кислородные вакансии мигрируют между слоями при изменении напряжения. Данную реализацию мемристора относят к классу наноионных устройств. Наблюдающееся явление гистерезиса в мемристоре позволяет использовать его в том числе и в качестве ячейки памяти [9, 10-15, 20-21]. Уже изученные свойства мемристоров позволяют говорить о том, что на их основе можно создавать компьютеры принципиально новой архитектуры, по производительности значительно превышающие полупроводниковые. Благодаря регулярной структуре из пересекающихся нанопроводников изготовление мемристора достаточно простое, особенно в сравнении со сложной структурой современных процессоров на основе КМОП-технологии. В результате время записи/чтения в ячейке мемристорной памяти не превышает 5 нс. Число циклов записи/чтения превышает 1012, а время хранения информации больше 10 лет. Все это позволяет считать, что память на мемристорах станет единственным типом компьютерной памяти. Однако, применение подобных элементов в условиях реальной эксплуатации приводит к тому, что электрические параметры данных устройств меняются в широких пределах. Подобная неопределенность характеристик затрудняет схемотехнический анализ и весь процесс проектирования электронных устройств, в состав которых входят мемристорные компоненты. В связи с этим актуальной является задача оценки стабильности наноэлектронных структур на базе мемрезистивных элементов в условиях неопределенных внешних воздействий.

В статье рассматривается подход к автоматизации параметрического синтеза производственного оборудования высокоавтоматизированных производственных систем. Рассматривается три метода оптимизации: метод покоординатного спуска на основе золотого сечения, метод Хука-Дживса, генетический алгоритм. С помощью рассмотренных методов проведен вычислительный эксперимент, направленный на поиск оптимальных по критерию загрузки оборудования проектных параметров гибкой производственной системы. Оценка проектных параметров выполнена на основе компьютерной модели процесса функционирования производственного оборудования. Анализ результатов эксперимента показал, что наиболее высокая эффективность определения глобального оптимума получена при использовании генетического алгоритма, однако его работа занимает самое длительное время. Выдвинуто предположение, что сократить время поиска возможно за счет исследования влияния величины мутации, которая не позволяет генетическому алгоритму застрять в области локального оптимума, но ухудшает сходимость решения.