ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В ЗАДАЧІ АВТОМАТИЗАЦІЇ СВЕРДЛІННЯ

О. В. Стрельцов, О. М. Качур

Анотація


Більшість із сучасних свердлильних верстатів не здатні свердлити композитні ма-теріали (КМ)в автоматичному режимі зберігаючи свердла від поломки. Запропонований ефективний самонавчальний алгоритм здатен керувати комплексом апаратних при-строїв з мінімізацією поломки свердел та відрізняється простотою та адаптивністю.

Ключові слова


свердління; машинне навчання; робототехнічні комплекси; компози-тні матеріали

Повний текст:

PDF

Посилання


Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. ‒ М. : Вильямс, 2006.

Домингос П. Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир ‒ «Манн, Иванов и Фербер» / П. Домин-гос. ‒ 2015.

Stefanos Nikolaidis, KerenGu, RamyaRamakrishnan, and Julie Shah., «Efficient Model Learning for Human-Robot Collabora-tive Tasks». Portland, Oregon, USA.,03/2015.

Tomas Olsson, Mathias Haage, HenrikKihlman, Rolf Johansson, Klas Nilsson, «Cost-efficient drilling using industrial robots with high-bandwidth force feedback»., Pergamon Press, Inc. Tarrytown, NY, USA., 02/2010.

Gray T., Orf D., and Adams G. Mobile Automated Robotic Drilling, Inspection, and Fastening. ‒ SAE Technical Paper 2013-01-2338. ‒ 2013.

Мелентьев Р. Ю., Натальчишин В. В. Особенности сверления углепластиков, Одес. нац. политехн. ун-т, 2014.

Балыков А. В. Адаптивное управление алмазным сверлением неметаллических материалов / А. В. Балыков, Ю. П. Сер-добинцев, Л. С. Листунов // Стекло и керамика. – 2007.

Золотых Н. Ю. Машинное обучение и анализ данных : [презентация] / Н. Ю. Золотых– 2008.

X. Zhu. «Semi-supervised learning literature survey», Technical Report 1530, Computer Sciences, University of Wisconsin-Madison, 09/2005.

Гібридні методи машинного навчання в системах керування динамічними об’єктами / А. О. Гришко, С. Г. Удовенко, Л. Е. Чала // Біоніка інтелекту : наук.-техн. журнал. – 2012. – № 1 (78). – С. 78-84.

Laurene V. Fausett «Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms And Applications», USA, 1994. ‒ 476 p.