Цифровой двойник процессов восстановления сельскохозяйственной техники

Ключевые слова: ремонтные работы, технологический процесс, автоматизация, математическая модель, база данных, программная среда, производительность

Аннотация

Введение. Эффективность сельскохозяйственной деятельности обусловлена прежде всего степенью механизации труда, которая обеспечивается наличием необходимого объема сельскохозяйственной техники. Абразив в виде песка, грязь, работа под открытым небом резко ускоряют износ механизмов. Нерационально составленный план работ, отсутствие полной информации о состоянии конкретных единиц техники увеличивают сроки выполнения ремонтно-восстановительных работ. Цель исследования – разработка модели цифрового двойника ремонтно-восстановительной системы предприятий. Модель позволит сократить материальные затраты и найти наилучшие решения для организации требуемых работ.
Материалы и методы. Разработанная модель построена на основе имитационного моделирования. Авторы использовали методику, основанную на дискретно-событийном моделировании с использованием логико-математического аппарата описания событий, происходящих в реальном объекте.
Результаты исследования. Информационное обеспечение формируется на основе параметров производственных систем отдельных ремонтных предприятий и консолидированной с ним математической модели, являющейся цифровым двойником обобщенной производственной системы. Подобный подход позволил автоматизировать поиск оптимальных планов организации ремонтных работ отдельными ремонтными предприятиями с учетом их взаимосвязей.
Обсуждение и заключение. Цифровой двойник обобщенной производственной системы ремонтных организаций позволяет генерировать в короткие сроки возможные варианты распределения ресурсов и оперативно производить их верификацию, выбирая лучшие варианты, аккумулируя информацию об удачных решениях с целью сокращения времени проведения подобных поисков в будущем. Это позволит сократить время проведения ремонтно-восстановительных работ, повысить их качество и снизить трудоемкость.

Биографии авторов

Юрий Германович Следков, Московский авиационный институт

директор Института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» Московского авиационного института (125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское ш., д. 4), кандидат технических наук, профессор, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6626-7283ygs@mai.ru

Леонид Леонидович Хорошко, Московский авиационный институт

заведующий кафедрой системного моделирования и автоматизированного проектирования Московского авиационного института (125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское ш., д. 4), кандидат технических наук, профессор, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7487-8997, Researcher ID: P-2951-2014khoroshko@mati.ru

Павел Михайлович Кузнецов, Московский авиационный институт

профессор кафедры системного моделирования и автоматизированного проектирования Московского авиационного института (125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское ш., д. 4), доктор технических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9237-3848, Researcher ID: K-8831-2018profpol@rambler.ru

Антон Олегович Бутко, Московский авиационный институт

доцент кафедры системного моделирования и автоматизированного проектирования Московского авиационного института (125993, Российская Федерация, г. Москва, Волоколамское ш., д. 4), кандидат технических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7933-3582, Researcher ID: J-8953-2018mati-tias@yandex.ru

Литература

1. Просвирина М. Е., Червенкова С. Г., Андреев В. Н. Подход к разработке методического обеспечения системы управления знаниями предприятия // Вестник МГТУ «СТАНКИН». 2019. № 3. С. 108–111. URL: http://www.stankin-journal.ru/ru/articles/2183 (дата обращения: 07.12.2020).

2. Corporate Knowledge Management in Ramp-Up Conditions: The Stakeholder Interests Account, the Responsibility Centers Allocation / J. Y. Yeleneva [et al.] // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2018. Vol. 23. P. 207–216. doi: https://doi.org/10.1016/j.cirpj.2017.12.002

3. Еленева Ю. Я., Андреев В. Н., Чжиюй Л. Разработка подхода к управлению инвестиционными проектами на промышленных предприятиях на основе оценки рисков // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9, № 2. С. 489–500. doi: https://doi.org/10.18334/vinec.9.2.40781

4. Ягопольский А. Г., Домнышев А. А., Воронцов Е. А. Проблемы инновационного развития машиностроения России // Инновации и инвестиции. 2019. № 2. С. 7–9. URL: http://innovazia.ru/upload/iblock/c9d/№2 2019 ИиИ.pdf (дата обращения: 07.12.2020).

5. Informational Relational Models for Calculating the Cutting Conditions in Automatic Control Systems / S. Y. Kalyakulin [et al.] // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38, Issue 12. P. 1049–1052. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X18120250

6. Improving the Performance of Multipurpose Machine Tools / M. Z. Khostikoev [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39, Issue 1. P. 66–68. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19010052

7. Self-Programming of the Tool Trajectory in CNC Lathes / V. A. Timiryazev [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39, Issue 2. P. 154–157. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19020114

8. Хорошко Л. Л., Кузнецов П. М. Цифровизация процессов восстановления сельскохозяйственной техники // Инженерные технологии и системы. 2020. Т. 30, № 4. С. 711–722. doi: https://doi.org/10.15507/2658-4123.030.202004.711-722

9. Кондаков А. И. Количественное оценивание подобия технологических операций и его приложения к задачам технологического проектирования // Справочник. Инженерный журнал. 2019. № 7. С. 22–27. doi: https://doi.org/10.14489/HB.2019.07.PP.022-027

10. Кондаков А. И., Гемба И. Н. Многосвязность предметно-специализированных производственных систем // Справочник. Инженерный журнал. 2019. № 10. С. 34–38. doi: https://doi.org/10.14489/hb.2019.10.pp.034-038

11. Постановка задач автоматизированного проектирования в САПР ТП / С. Ю. Калякулин [и др.] // СТИН. 2020. № 1. С. 2–5. URL: http://stinyournal.ru/soderzhanie-stin-2020/ (дата обращения: 07.12.2020).

12. Hole Restoration in situ Using a Mobile Machine Tool, without Disassembly / P. F. Boiko [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39, Issue 4. P. 345–348. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19040038

13. Kuznetsov P. M., Khoroshko L. L. Digitalization of Multi-Object Technological Projecting in Terms of Small Batch Production // Inventions. 2020. Vol. 5, Issue 3. P. 38–48. doi: https://doi.org/10.3390/inventions5030038

14. Improving Precision in Selective Assembly / V. A. Timiryazev [et al.] // Russian Engineering Research. 2019. Vol. 39. P. 499–502. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X19060182

15. Проектно-операционное управление в машиностроительном производстве / А. В. Цырков [и др.] // Вестник Мордовского университета. 2018. Т. 28, № 4. С. 511–522. doi: https://doi.org/10.15507/0236-2910.028.201804.511-522

16. Бутко А. О., Кузнецов П. М., Хорошко Л. Л. Организация цифрового двойника процессов восстановления дробильно-измельчительного оборудования // Горный информационноаналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2020. № 8. С. 130–144. doi: https://doi.org/10.25018/0236-1493-2020-8-0-130-144

17. Automated Design of Information Processing in Preproduction / S. Y. Kalyakulin [et al.] // Russian Engineering Research. 2020. Vol. 40, Issue 5. P. 413–415. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X2005010X

18. Khostikoev M. Z., Timiryazev V. A., Orlov E. M. Control of the Machining Precision in Thread Cutting // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38, Issue 12. P. 1022–1025. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X18120109

19. Хаба Э., Тимирязев В. А. Использование аддитивных технологий для изготовления деталей машин // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2018. № 11. С. 136–144. URL: https://www.giab-online.ru/files/Data/2018/11/136_144_11_2018.pdf (дата обращения: 07.12.2020).

20. Управление жизненным циклом продукции с позиций нового уклада организации производственных систем / А. В. Цырков [и др.] // Качество и жизнь. 2019. № 2. С. 28–34. URL: https://www.ql-journal.ru/arc/2019_2_22.pdf (дата обращения: 07.12.2020).

21. Хаба Э., Тимирязев В. А. Технологические возможности эффективного применения аддитивных технологий для изготовления деталей машин // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2018. № 8. С. 156–162. doi: https://doi.org/10.25018/0236-1493-2018-8-0-156-162

22. Martinov G. M., Kozak N. V. Numerical Control of Large Precision Machining Centers by the AxiOMA Contol System // Russian Engineering Research. 2015. Vol. 35, Issue. 7. P. 534–538. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X15070114

23. Maksimovskii D. E. Automation of Process Design by Design-Technological Parameterization // Russian Engineering Research. 2011. Vol. 31, Issue 9. P. 870–872. doi: https://doi.org/10.3103/S1068798X14110082

24. САПР при моделировании режимов технологических процессов производства элементов конструкций летательных аппаратов [Электронный ресурс] / В. Ю. Астапов [и др.] // Труды МАИ. 2016. Вып. 87. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26293291 (дата обращения: 07.12.2020).

25. Кузьмин В. В., Калякулин С. Ю. Этапы преобразования информации при автоматизированном расчете параметров технологических процессов // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 9. С. 13–16. URL: https://www.mashin.ru/files/2015/ao_915_web.pdf (дата обращения: 07.12.2020).

26. Дмитриев Б. М. Диагностика технического состояния гибкой производственной системы // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2018. № 1. С. 10–14. URL: http://www.nait.ru/journals/number.php?p_number_id=2724 (дата обращения: 07.12.2020).

27. Бутко А. О., Кузнецов П. М. Построение информационных моделей в интегрированных системах // Оборонный комплекс – научно-техническому прогрессу России. 2019. № 3. С. 20–25. URL: http://izdat.ntckompas.ru/editions/for_readers/archive/article_detail.php?SECTION_ID=160&ELEMENT_ID=24794 (дата обращения: 07.12.2020).
Опубликован
2021-12-21
Раздел
Технологии и средства технического обслуживания в сельском