Kesuvchi asbob yeyilishini intellektual baholash tizimi va kesish rejimlarini adaptiv boshqarishning ilmiy asoslarini ishlab chiqish
##semicolon##
kesuvchi asbob yeyilishi, mashinaviy ko‘rish, yeyilishni intellektual baholash, fizik qonuniyatlarga asoslangan modellashtirish, o‘lchash noaniqligi, kesish yuklamalarini prognozlash, adaptiv boshqaruv, surishni korreksiyalash, CNC stanoklarida ishlov berishAbstrak
Mazkur tadqiqotda CNC stanoklarida kesuvchi asbob yeyilishini intellektual baholash va kesish rejimlarini adaptiv korreksiyalashning ilmiy-uslubiy tizimi ishlab chiqiladi. Tizim mashinaviy ko‘rish orqali o‘lchash, asbob holatini baholash, yeyilishga bog‘liq kesish yuklamalarini prognozlash va surishni yuqori darajadagi boshqaruv orqali korreksiyalashni birlashtiradi. Metodologiya analitik modellashtirish va ilmiy materiallarning tizimli tahliliga asoslanadi. Asbobning ketma-ket tasvirlari geometrik moslashtiriladi va segmentatsiyalanadi; ular orqali orqa yuzadagi mahalliy, o‘rtacha va maksimal yeyilish kengliklari aniqlanadi. O‘lchash ishonchliligini baholashda kalibrlash va chegaralarni aniqlash noaniqliklari hisobga olinadi. Ko‘p chastotali baholash arxitekturasi davriy vizual kuzatuvlarni tez-tez olinadigan jarayon signallari bilan birlashtirib, tegishli ishlov berish sharoitlarini hisobga oladi. Baholangan yeyilish holati kesish yuklamasi modeliga kiritiladi va uning noaniqligi prognoz qilinayotgan kesish kuchiga tarqatiladi. Analitik bog‘lanish yeyilishni baholash noaniqligining hissasi yuklama modelining yeyilishga sezgirligiga bog‘liqligini ko‘rsatadi. Shu sababli o‘lchash ishonchliligi va model noaniqligi yuklama prognozlariga bo‘lgan ishonch darajasiga birgalikda ta’sir qiladi. Tizim prognoz yuklamasi va uning noaniqligi asosida surishni belgilangan chegaralarda korreksiyalash uchun uslubiy asos yaratadi. Natijalar ishlov berish samaradorligining yangi tajribaviy yaxshilanishlarini tasdiqlamaydi, balki o‘lchash, baholash, prognozlash va boshqarish o‘rtasidagi uslubiy bog‘lanishlarni asoslaydi. Modellarni kalibrlash, prognoz aniqligini baholash va o‘zgaruvchan ishlov berish sharoitlarida boshqaruvning amaliy samaradorligini aniqlash uchun mustaqil CNC tajribalari talab etiladi.
##submission.citations##
Shuvo, M.M., King, P., Voigt, R., & Manogharan, G. (2025). Toward reducing casting defects via 3D risers via 3D sand-printing: A simulation study. International Journal of Metalcasting, 19, 876–889. https://doi.org/10.1007/s40962-024-01353-1
Abdulamer, D., Muhsan, A.A., & Hamdi, S.S. (2024). Utilizing Taguchi method and regression analysis for optimizing sand mould flowability. Archives of Foundry Engineering, 24(3), 5–9. https://doi.org/10.24425/afe.2024.151284
Zheng, J., Zhou, X., Yu, Y., Wu, J., Ling, W., & Ma, H. (2020). Low carbon, high efficiency and sustainable production of traditional manufacturing methods through process design strategy: Improvement process for sand casting defects. Journal of Cleaner Production, 253, 119917. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119917
Liu, H.; Meurer, M.; Bergs, T. Effect of cutting fluid supply conditions on tool loads during continuous and interrupted orthogonal cutting. Int. J. Adv. Manuf. Technol. 2024, 135, 5141–5155.
Zheng, J., Zhou, X., Yu, Y., Wu, J., Ling, W., & Ma, H. (2020). Low carbon, high efficiency and sustainable production of traditional manufacturing methods through process design strategy: Improvement process for sand casting defects. Journal of Cleaner Production, 253, 119917. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119917
