Реєстраційний номер
0226U004349,
(0124U004247)
, Науково-дослідна робота
Назва роботи
Розробка інтелектуальних керуючих систем для оптимізації технологічних процесів механообробки та складання в машинобудуванні.
Назва етапу роботи
Розробка та тестування моделей: 2.1.Створення математичних моделей і алгоритмів, заснованих на сучасних принципах штучного інтелекту та машинного навчання. 2.2.Реалізація алгоритмів в програмному забезпеченні для комп'ютерного моделювання. 2.3.Проведення комп'ютерних симуляцій для тестування ефективності розроблених моделей. 2.4.Аналіз результатів тестувань та внесення необхідних корективів у моделі та алгоритми.
Керівник роботи
Ковалевський Сергій Вадимович, Доктор технічних наук
Дата реєстрації
11-08-2026
Організація виконавець
Донбаська державна машинобудівна академія
Опис роботи
Розробка інтелектуальних керуючих систем включатиме використання методів штучного інтелекту, зокрема машинного навчання та нейронних мереж, для аналізу даних процесів механообробки та складання.
Опис етапу
Об’єкт дослідження: Цифрові виробничі системи механообробки та складання в машинобудуванні, побудовані на основі концепції цифрових двійників, адаптивного керування та інтеграції кіберфізичних технологій.
Предмет дослідження: Математичні моделі, алгоритми штучного інтелекту та програмно-алгоритмічні засоби інтелектуальних керуючих систем для прогнозування, оптимізації та адаптивного керування технологічними процесами механообробки й складання в умовах багатофакторного виробничого середовища.
Мета роботи: Розробити та дослідити математичні моделі, алгоритми й програмні засоби цифрового двійника виробничої системи, засновані на сучасних методах штучного інтелекту, машинного навчання та предиктивної аналітики, для забезпечення адаптивного керування, багатокритеріальної оптимізації та підвищення ефективності технологічних процесів механообробки та складання в машинобудуванні.
Наукова новизна: Вперше запропоновано формалізацію виробничої системи як багаторівневого простору станів цифрового двійника з інтеграцією фізично обґрунтованих моделей, міжсистемних взаємодій та адаптивних компонентів штучного інтелекту. Розроблено гібридні математичні моделі на основі PINN та UDE, алгоритми онлайн-адаптації, прогнозування зносу інструменту, оцінювання стану системи та виявлення емерджентних режимів функціонування.
Галузь застосування: Машинобудування, цифрове виробництво, Smart Manufacturing, кіберфізичні виробничі системи, системи предиктивного керування, механообробка, автоматизоване складання, цифрові двійники виробничих процесів, MES-платформи.
Опис продукції
Автори роботи
Ковалевський Сергій Вадимович
Додано/оновлено в НРАТ
2026-08-11
