Совершенствование средств автоматизации технологической подготовки управляющих программ комплекса лазерной сварки при единичном и мелкосерийном производстве

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Родионов Дмитрий Викторович
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………………………………………… 4

Глава 1. Анализ современного состояния автоматизации технологической
подготовки управляющих программ лазерного роботизированного
комплекса…………………………………………………………………………………………………… 11

1.1 Анализ современного состояния методов и средств автоматизации
технологической подготовки управляющих программ …………………………………. 11

1.2 Анализ современных автоматизированных систем технологической
подготовки производства на лазерном роботизированном комплексе сварки … 24

1.3 Выводы по главе и задачи исследования ………………………………………………. 27

Глава 2. Методика автоматизированной технологической подготовки
управляющих программ лазерного роботизированного комплекса
сварки…………. …………………………………………………………………………………………. 29

2.1 Основные положения методики ……………………………………………………………. 29

2.2 Кинематические расчетные модели инструмента и позиционера …………… 34

2.3 Состав средств автоматизации технологической подготовки управляющих
программ …………………………………………………………………………………………………….. 36

2.4 Алгоритмы подготовки управляющих программ на основе
транслированной технологической траектории проектного решения ……………. 47

2.5 Выводы по главе ………………………………………………………………………………….. 53

Глава 3. Средства автоматизации трансляции технологической
траектории в рабочее пространство лазерного роботизированного
комплекса и ее корректировки относительно свариваемых кромок ………. 54

3.1 Метод автоматизированной трансляции технологической траектории в
рабочее пространство лазерного роботизированного комплекса сварки ……….. 54
3.2 Модели и алгоритмы корректировки точек транслированной
технологической траектории средствами распознавания свариваемых кромок на
видеоизображении……………………………………………………………………………………….. 73

3.3 Выводы по главе ………………………………………………………………………………….. 89

Глава 4. Подсистема АС ТПП по подготовке управляющих программ
лазерного роботизированного комплекса сварки и экспериментальное
исследование………………………………………………………………………………………………. 90

4.1 Подсистема АС ТПП по подготовке управляющих программ ……………….. 90

4.2 Программа и методика экспериментального исследования подсистемы
АС ТПП по подготовке управляющих программ ………………………………………… 103

4.3 Результаты экспериментальных исследований подсистемы АС ТПП по
подготовке управляющих программ …………………………………………………………… 115

4.4 Выводы по главе ………………………………………………………………………………… 132

ЗАКЛЮЧЕНИЕ …………………………………………………………………………………………… 133

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ …………………. 135

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ …………………………………………………………………………… 136

Приложение А Акты об использовании результатов диссертационной работ….150
Приложение Б Свидетельства регистрации программы ЭВМ……………………154
Приложение В Патент полезной модели и заявки патентов на изобретение……160

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного
исследования и степень ее разработанности, указаны цель работы, задачи
исследования, научная новизна, теоретическая и практическая значимость,
сформулированы положения, выносимые на защиту, степень достоверности и
апробации результатов.
В первой главе «Анализ современного состояния автоматизации
технологической подготовки управляющих программ ЛРК-С» описывается
современное состояние технологической подготовки УП промышленного ЛРК-С
и предпосылки совершенствования средств автоматизации для сокращения
времени подготовки УП. Анализируются современные методы и средства
автоматизации технологической подготовки УП комплекса лазерной сварки.
Выполнен анализ АС ТПП, используемых для технологической
подготовки УП в условиях единичного и мелкосерийного производства.
На основе результата анализа сформулированы задачи исследования.
Вторая глава «Методика автоматизированной технологической
подготовки управляющих программ ЛРК-С» посвящена разработанной методике
технологической подготовки УП и средствам ее реализации.
ПромышленныйЛРК-Спредставляетсобойобъединение
роботизированного манипулятора, иттербиевого волоконного лазера и
сопутствующего процессу ЛС технологического оборудования.
Посколькусовременное
состояниетехнологической
подготовки УП для ЛРК-С требует
совершенствованиясредств
автоматизациивусловиях
единичного и мелкосерийного
производства,топроцесс
подготовкипредлагается
реализовать в соответствии с
разработанной методикой, схема
которойпредставленана
Рисунок 1 – Функциональная схема методикирисунке 1.
технологической подготовки УПВ качестве связующего
звена рабочего места технолога (РМТ) и ЛРК-С выступает проектное решение
ЛС, представляющее собой структуру данных, содержащую модель
обрабатываемой детали, режим обработки, траекторию движения инструмента
ЛРК-С и проектные конфигурации.
На основании транслированной траектории из пространства моделей в
рабочее пространство ЛРК-С и технологических параметров, заложенных в
проектное решение ЛС, осуществляется создание УП робота и лазера.
Для совершенствования средств автоматизации подготовки УП в рамках
проектного решения траектория движения инструмента ЛРК-С представляется
структурой данных, содержащей помимо координат положения инструмента,
данные о состоянии готовности технологического оборудования к выполнению
операций в каждой точке траектории.
Технологическая траектория содержит в себе следующие данные:
значения положения ̅ = { , , }, ориентации ̅ = { , , } и угла поворота
инструмента ЛРК-С вокруг ̅, положение двухосевого позиционирующего
устройства (далее – позиционер) ̅ = { 1 , 2 }, ориентация ̅ и угол поворота
инструмента вокруг ̅ при корректировке траектории средствами
видеокамеры, степень сглаживания движения инструмента, скорость движения
инструмента и позиционера, время изменения мощности лазерного излучения,
состояние вкл/выкл лазерного излучения, состояние вкл/выкл подачи проволоки
и состояние вкл/выкл подачи защитного (инертного) газа.
Значения технологических параметров ЛС (скорость движения
инструмента и позиционера, мощность лазерного излучения, значения
параметров расхода защитного (инертного) газа, марки защитного газа, значение
положения расфокусировки лазерного излучения и скорость подачи проволоки)
выбираются из режима обработки при разработке проектного решения.
Точкой позиционирования инструмента ̅ = { , , } ЛРК-С является
пространственное положение перетяжки лазерного излучения (см. рисунок 2 а).
Системавекторов ̅ = { ̅1 , ̅2 } описываеткинематикупозиционера
(см. рисунок 2 б).
Системавекторов ̅
двухосевогопозиционирующего
устройства, соответствующая углам
позиционера = { 1 , 2 },
определяетсяследующими
выражениями:
̅1 = ̅10 ,
̅2 = ( ̅10 , 1 ),
а)б)где ̅10 – нейтральное положение ̅1 ,
Рисунок 2 – Модели элементов
технологического оснащения ЛРК-С:
( ̅10 , 1 ) – матрица поворота ̅10 на 1 .
а – инструмент; б – позиционерТрансляция координат точек
технологическойтраектории
осуществляетсясопоставлениемположениярезультататрехмерного
сканирования свариваемой детали с ее моделью. Результат сканирования
представляет собой облако точек, координаты которых записаны относительно
координатной системы промышленного роботизированного манипулятора
ЛРКС. Сканирование осуществляется компактным датчиком глубины,
установленным на сварочной головке ЛРК-С и выступающим в качестве
инструмента детектирования и сканирования детали (далее – инструмент
сканирования). Схема поля зрения датчика глубины, размещенного на
инструменте ЛРК-С, представлена на рисунке 3.
Результатом сопоставления двух облаков точек является матрица
совместного поворота и сдвига модели относительно результата сканирования,
имеющая следующий вид:
11 21 31
32
= ( 21 22),
31 32 33
0 0 0 1
где элементы – характеризуют вращение и образуют матрицу поворота, а
набор чисел { , , } – определяют сдвиг.
Матрица преобразования применяется к
проектируемым величинам ̅ и ̅ , обеспечивая
трансляцию координат из пространства моделей в
рабочее пространство ЛРК-С ̅ → ̅ ∗ и ̅ → ̅ ∗
-той точки технологической траектории.
Реальныедеталивсравнениис
идеализированнымиконструкторскими
моделями, криволинейные поверхности которых
аппроксимируются плоскими геометрическими
примитивами (как правило треугольниками),
Рисунок 3 – Схема поля зрения могутиметьнеприемлемыеотклонения
датчика глубиныгеометрии для ЛС. Помимо этого результат
расположенного наавтоматизированной трансляции проектируемой
инструменте ЛРК-С, с точкой
траектории из пространства моделей в рабочее
позиционирования ̅
пространство ЛРК-С средствами датчика
глубины может не обеспечить достижения
высокой точности трансляции точек траектории
движения инструмента. В связи с этим траектория
сварочного луча, построенная по трехмерной
модели, может оказаться вне свариваемого стыка
детали даже в случае идеального сопряжения
координатных систем модели и облака точек.
Однимизрешенийустранения
несоответствиякоординатточек
транслированной траектории зазору между
свариваемыми кромками является использование
методовисредствкорректировки,
функционирующих в наладке и автоматизировано
адаптирующихтраекториюдвижения
Рисунок 4 – схема поля зрения инструмента под установленную деталь на столе,
видеокамеры встроенной впри оптимальном диаметре пятна лазерного
лазерную головку ЛРК-С, сизлучения сварки, находящемся в диапазоне от
точкой позиционирования ̅ 0.5 до 1 мм.
Наиболее перспективным методом для автоматизированной коррекции
положения инструмента в точках транслированной траектории является
распознавание свариваемых кромок на изображениях, получаемых с
видеокамеры, встраиваемой в лазерную головку (см. рисунок 4).
Алгоритм корректировки транслированной технологической траектории
представляет собой последовательный проезд точек сварки инструментом, в
процессе которого каждая точка исследуется на отклонение положения пятна
лазерного излучения относительно свариваемых кромок (см. рисунок 5).
На основании транслированной и
скорректированнойтехнологической
траекториипроектногорешения
осуществляется создание УП робота и
лазера комплекса ЛРК-С.
Третьяглава«Средства
автоматизациитрансляции
технологической траектории в рабочее
пространство ЛРК-С и ее корректировки
относительно свариваемых кромок»
посвященаметодутрансляции
проектируемойтехнологической
траектории, моделям и алгоритмам
корректировки ее точек в рабочем
пространстве промышленного комплекса.
Процессполученияоблака
пространственных точек поверхности
свариваемой детали представляет собой
последовательность действий:
1) определение области локализации
Рисунок 5 – Блок-схема алгоритмасвариваемой детали в рабочем
корректировки точек транслированной
пространстве и (далее – )
технологической траектории средствами
видеокамерыинструмента (см. рисунок 6);
2) создание траектории сканирования
относительно ;
3) объезд контура верхней грани
области локализации инструментом
сканирования (см. рисунок 7);
4) покадровая обработка и объединение
массивовпространственныхточек,
получаемых с датчика.
Область определяется
пересечениемпространственных
ограниченийрасположениядетали,
а)б)фиксируемых датчиком глубины в точке
Рисунок 6 – Рабочая область
инструмента, привязанная к столу (а), к ̅0привертикальнойориентации
позиционеру (б)инструментасрабочейобластью
инструмента .
На основании и поля зрения датчика глубины обрабатываемая деталь
классифицируется по размерам. Классификация сложности детали по форме для
трехмерного сканирования осуществляется инженером-технологом и
сохраняется в конфигурациях проектного решения ЛС. Классификация
позволяет создать траекторию сканирования различных деталей средствами
датчика глубины (см. пример на рисунке 7).
Трансляция технологи-
ческой траектории в рабочее
пространствоЛРК-С
осуществляется на основе
сопоставлениярезультата
сканированиясмоделью
обрабатываемой детали из
а)б)проектногорешенияЛС,
сводящеесякзадаче
регистрации одного облака
точек в другом. Для этого
исходнаямодель
трансформируется в облако
точек путем равномерного
в)г)заполненияполигонов
Рисунок 7 – Схемы сканирования детали
датчиком глубины относительно контура верхней
пространственными точками.
грани (пунктирные линии) области локализации Сопоставление облаков
(сплошные линии)осуществляетсязасчет
совместногоприменения
алгоритмов начального согласованного выравнивания (известного как Sample
Consensus-Initial Alignment – SAC IA) и итерационного алгоритма ближайшей
точки (известного как Iterative Closest Point — ICP). Результат сопоставления
положения облаков точек позволяет определить матрицу преобразования .
Точки транслированной траектории корректируются относительно
свариваемых кромок. По результату обработки изображения, получаемого с
видеокамеры, установленной в инструменте, осуществляется корректировка его
положения. Расположение видеокамеры выбирается таким образом, чтобы сцена
поля зрения камеры была перпендикулярна лазерному лучу.
Фокусное расстояние видеокамеры имеющее постоянную разницу с
фокусным расстоянием лазерного излучения, обеспечивает определение
положения фокальной плоскости сфокусированного излучения относительно
положения инструмента с наиболее резким изображением видеокамеры в
заданной ориентации.
Корректировка положения пятна лазерного излучения относительно
свариваемых кромок осуществляется распознаванием кромок на изображении с
видеокамеры (см. рисунок 8). В каждой точке осуществляется распознавание
области между кромками по признакам яркостной сегментации. Двустороннее
освещение обеспечивает подсветку поверхности детали в поле зрения камеры,
при этом область между кромками определяется как множество самых темных
пикселей изображения. Пороговое выделение пикселей, составляющих область
между кромками, осуществляется на основании распределения пикселей
изображения по яркости, где границы выделения определяются по
минимальному значению яркости и первому локальному минимуму
распределения.
По результату выделения границ
осуществляетсяраспознавание
контуров кромок, представляющих
собой два множества локально-
параллельныхсегментов.Таким
образомнаметаллическую
поверхность детали, наблюдаемую
а)видеокамерой,накладываются
требования в отсутствии потертостей и
царапин соизмеримых по размерам со
свариваемым стыком.
Точки корректного положения
инструмента относительно свари-
ваемых кромок определяются для
различных результатов распознавания.
б)В случае расположения точки позици-
онирования ̅ инструмента на изобра-
жении относительно кромок, продол-
жающихся за пределы изображения,
корректное положение определяется
как ближайшая центральная точка ̅0
зазора (см. рисунок 8 а). Если на
изображенииприсутствуюткрая
кромок (см. рисунок 8 б), то коррект-
в)
Рисунок 8 – Схемы определенияное положение ̅ определяется как
корректного положения относительноближайшая краевая точка центра зазо-
распознанных кромок для текущегора ̅0 . При наличии на изображении
положения инструмента ̅: а – в точке 0 ; одного края распознанных сварива-
б – в точке 0 ; в – в точке 0емых кромок, корректное положение
точки позиционирования инструмента
̅ определяется как барицентр ̅0 сегментов, составляющих множество перегиба
кромок, представленных единым контуром (см. рисунок 8 в).
В четвертой главе «Подсистема АС ТПП по подготовке УП для ЛРК-С и
экспериментальное исследование» представлен созданный программный
комплекс, реализующий разработанные средства автоматизации, и результаты
его экспериментального исследования.
Поскольку методика технологической подготовки УП подразумевает
реализацию автоматизированных операций на ЛРК-С, то АС ТПП, содержащая
подсистему по подготовке УП для ЛРК-С, представляется структурной схемой,
изображенной на рисунке 9.
В подсистеме проектирования ЛС инженер-технолог осуществляет
разработку технологического проектного решения ЛС, затем проект передается
на производственный участок ЛРК-С. На ЛРК-С в подсистеме подготовки УП
оператор осуществляет автоматизированную трансляцию и коррекцию
технологической траектории. На основе проектного решения и
скорректированной траекториидвиженияинструментаосуществляется
генерация УП робота и лазера.

Рисунок 9 – Структурная схема АС ТПП для промышленного ЛРК-С
Платформой экспериментальных исследований подсистемы подготовки
УП являлся ЛРК-С лаборатории лазерной сварки НОЦ ВЛТ ВлГУ. Объектами
экспериментального исследования являлись детали, производимые ЛС
(см. рисунок 10).

а)б)в)
Рисунок 10 – Объекты экспериментального исследования: а – форма вспенивания
пеностекла; б – корпус магнитного устройства; в – консоль суппорта погрузчика Ant-1000
В ходе экспериментального исследования была проведена опытная
автоматизированная подготовка УП для каждого объекта в объеме пять штук. По
результату подготовки УП была осуществлена ЛС.
Оценочнымпоказателемсокращениявремени выполнения
технологической подготовки УП является величина н / , где н – норма
времени технологической подготовки УП и а – время выполнения
автоматизированной подготовки УП.
Величина а определяется как сумма времени выполнения операций:
а = а1 + а2 + а3 ,
где а1 – время трансляции технологической траектории, а2 – время
корректировки точек транслированной траектории, а3 – время совместного
создания УП робота и лазера:
Величина н определяется как сумма нормы времени:
н = н1 + н2 + н3 + н4 ,
где н1 – норма времени калибровки положения модели детали, н2 – норма
времени создания УП робота, н3 – норма времени операции отладка УП робота
на детали, н4 – норма времени создания УП лазера.
Оценка сокращения времени выполнения технологической подготовки УП
составила: в 3 раза для формы вспенивания, в 4.1 раза для корпуса магнитного
устройства и в 4 раза для консоли суппорта.
В заключении сформулированы основные результаты диссертационного
исследования, теоретические и практические выводы:
1.Разработана методика технологической подготовки УП, основанная
на проектном решении ЛС и автоматизированных операциях трансляции
траектории инструмента из пространства моделей в рабочее пространство ЛРК-С
датчиком глубины и корректировки положения инструмента в транслированных
точках траектории средствами распознавания свариваемых кромок на
видеоизображении.
2.Разработан метод автоматизированной трансляции проектируемой
технологической траектории из пространства моделей в рабочее пространство
ЛРК-С средствами датчика глубины. Метод включает определение области
локализации свариваемой детали, формализацию подготовки траектории
инструментасканирования,сопоставлениерезультататрехмерного
сканирования свариваемой детали с ее моделью. Реализация метода позволяет
сократить время выполнения в сравнении с операцией калибровки положения
модели более чем в 3 раза.
3.Модифицированы модели и алгоритмы метода корректировки точек
транслированной траектории инструмента относительно свариваемых кромок,
распознаваемыхнавидеоизображении,позволяющиеосуществить:
корректировку положения фокальной плоскости лазерной головки, сегментацию
области между свариваемыми кромками, распознавание кромок и определение
корректного положения. Средства обеспечивают сокращение времени отладки
положения инструмента в УП относительно свариваемых кромок
более чем в 2.5 раза.
4.На основании теоретических разработок осуществлено создание
подсистемы АС ТПП по автоматизированной технологической подготовки УП
промышленного ЛРК-С.
5.Результатыэкспериментальногоисследованиясозданной
подсистемы АС ТПП показали сокращение времени выполнения
технологической подготовки УП в сравнении с нормой времени в НОЦ ВЛТ
ВлГУ более чем в 3 раза.
6.Результаты работы переданы для применения на производственное
предприятие ООО «ИЦ при ВлГУ» в г. Владимире и использованы в учебном
процессе направлений бакалавриата и магистратуры ВлГУ. Соответствие
произведенных изделий требованиям конструкторской документации
подтверждено при входном контроле на АО «Ковровский электромеханический
завод» в г. Коврове.
Достигнутые в диссертации результаты предлагается использовать при
развитии автоматизации технологической подготовки управляющих программ
лазерных роботизированных комплексов, реализующих технологические
процессы порошковой наплавки и термоупрочнения.

Актуальность темы исследования, степень её разработанности.
Применение на производственных предприятиях с лазерной сваркой (ЛС)
современных автоматизированных систем проектирования технологического
процесса, проводимого на моделях свариваемых деталей, обеспечивает достижение
существенных преимуществ, таких как: автономность проектирования ЛС,
моделирование движения узлов робототехнического комплекса, автоматизация
разработки траекторий движения лазерной головки на поверхности модели. При
этом средства автоматизации технологической подготовки управляющих
программ (УП) промышленного лазерного роботизированного комплекса сварки
(ЛРК-С) позволяют обеспечить трансляцию траектории движения инструмента из
пространства моделей в рабочее пространство промышленного комплекса,
генерацию УП технологического оборудования и отладку проектируемых
положений инструмента ЛРК-С, относительно свариваемых кромок, в
соответствии с разработанным технологическим процессом.
Применение средств автоматизации технологической подготовки УП при
внедрении процесса ЛС в единичном и мелкосерийном производстве затруднено, в
связи с продолжительным выполнением операций, реализуемых на
производственном участке. Вследствие этого возрастает себестоимость продукции
и внедрение ЛС в производство становится нерентабельным.
Таким образом, развитие методов, моделей и алгоритмов, составляющих средства
автоматизации, для снижения трудоемкости технологической подготовки УП
промышленного ЛРК-С в условиях единичного и мелкосерийного промышленного
производства, является актуальной научно-технической задачей.
В работах В.Г. Прокошева, И.Н. Шиганова, Г.А. Туричина, А.Г. Григорьянца
проанализировано современное состояние ЛС в условиях единичного и
мелкосерийного производства. Рассмотрены, посвященные изучению методов и
средств автоматизации технологической подготовки, известные работы
М.П. Шалимова, А.М. Фивейского, А.В. Аверченкова, В.Ф. Коростелева,
Н.Г. Рассказчикова, J. Polden, C. Kardos, J. Hatwig. Исследованы методы и средства
корректировки траектории инструмента в трудах А.А. Кобзева, В.В. Звездина,
O. Egeland, B. Chang, B. Regaard, S. Kaierle, J. Reiner. Проанализированы
исследования систем трехмерного распознавания, проведенные
В.Ф. Филаретовым, Д.А. Юхимецем, C.Y. Lin, A. Popov, D. Xu, K. Gupta, F. Roure
Garcia. Рассмотрены методы и средства подготовки управляющих программ
робототехнических комплексов, изложенные в работах В.В. Тютикова,
И.Н. Егорова, В.П. Умнова, N. Larkin, Z. Pan, H. Zhang, C. Kardos.
В диссертации предлагается методика технологической подготовки
управляющих программ ЛРК-С, включающая автоматизированные операции по
трансляции траектории движения инструмента ЛРК-С, используя датчик глубины,
и ее корректировки относительно свариваемых кромок, распознаваемых на
изображении с видеокамеры, встроенной в лазерную головку. Трансляция
траектории базируется на методе, включающем детектирование, трехмерное
сканирование свариваемой детали и сопоставление результата сканирования с
моделью, по которой осуществлялось проектирование процесса ЛС.
Корректировка точек, подлежащих ЛС, проводится согласно моделям и
алгоритмам наведения на резкость изображения видеокамеры лазерной головки,
сегментирования и распознавания свариваемых кромок на видеоизображении и
расчета корректного положения относительно результата распознавания.
Обладающие научной новизной результаты были реализованы в подсистеме АС
ТПП.
Целью диссертационной работы является автоматизация технологической

1. Разработана методика технологической подготовки УП, основанная на
проектном решение ЛС и автоматизированных операциях трансляции траектории
инструмента из пространства моделей в рабочее пространство ЛРК-С датчиком
глубины и корректировки положения инструмента в транслированных точках
траектории средствами распознавания свариваемых кромок на видеоизображении.
2. Разработан метод автоматизированной трансляции проектируемой
технологической траектории из пространства моделей в рабочее пространство
ЛРК-С средствами датчика глубины. В своем составе метод включает определение
области локализации свариваемой детали, формализацию подготовки траектории
инструмента сканирования, сопоставление результата трехмерного сканирования
свариваемой детали с ее моделью. Реализация метода позволяет сократить время
выполнения в сравнении с операцией калибровки положения модели
более чем в 3 раза.
3. Модифицированы модели и алгоритмы метода корректировки точек
транслированной траектории инструмента относительно свариваемых кромок,
распознаваемых на видеоизображении, позволяющие осуществить: корректировку
положения фокальной плоскости лазерной головки, сегментацию области между
свариваемыми кромками, распознавание кромок и определение корректного
положения. Реализация моделей и алгоритмов обеспечивает сокращение времени
отладки положения инструмента в УП относительно свариваемых кромок
более чем в 2.5 раза.
4. На основании теоретических разработок осуществлено создание
подсистемы АС ТПП по автоматизированной технологической подготовки УП
промышленного ЛРК-С.
5. Результаты экспериментального исследования созданной подсистемы
АС ТПП показали сокращение времени выполнения технологической подготовки
УП в сравнении с нормой времени в НОЦ ВЛТ ВлГУ более чем в 3 раза.
6. Результаты работы переданы для применения на производственное
предприятие ООО «ИЦ при ВлГУ» в г. Владимире и использованы в учебном
процессе направлений бакалавриата и магистратуры ВлГУ. Соответствие
произведенных изделий требованиям конструкторской документации
подтверждено при входном контроле на АО «Ковровский электромеханический
завод» в г. Коврове.
Достигнутые в диссертации результаты предлагается использовать при
развитии автоматизации технологической подготовки управляющих программ
лазерных роботизированных комплексов, реализующих технологические процессы
порошковой наплавки и термоупрочнения.
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
АС ТПП – автоматизированная система технологической подготовки производства
АСУ ТП – автоматизированная система управления технологическим процессами
БД – база данных
ЛРК-С – лазерный роботизированный комплекс сварки
ЛС – лазерная сварка
РМО – рабочее место оператора
РМТ – рабочее место технолога
САПР – система автоматизированного проектирования
УП – управляющая программа
ЧПУ – численно программное управление
ЭВМ – электронно-вычислительная машин

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать

    Читать «Совершенствование средств автоматизации технологической подготовки управляющих программ комплекса лазерной сварки при единичном и мелкосерийном производстве»

    Публикации автора в научных журналах

    Управление лазерным роботизированным комплексом в краевых участках зоны обработки
    Родионов Д. В. // Динамика сложныхсистем –XXI век, 2Т. – №– С. 5-– издательство Радиотехника.– ISNB 1999-7493;
    Перенос координат трехмерных CAD-моделей в пространство обрабатываемых деталей в роботизированных станочных комплексах
    Люхтер А.Б., Звягин М. Ю., Голубев А. С., Родионов Д.В. // Динамикасложных систем - XXI век, 2Т. – №– С. 40-– издательствоРадиотехника. – ISNB 1999-7493;
    Методы обработки информации, полученной посредством сканирования детали датчиком расстояния для оптимизации траектории
    Люхтер А. Б., Родионов Д. В., Лоханов А. В. // Перспективные технологии всредствах передачи информации – ПТСПИ-2017, 2Т. – С.138-141; Свидетельства о регистрации программы ЭВМ и патенты

    Помогаем с подготовкой сопроводительных документов

    Совместно разработаем индивидуальный план и выберем тему работы Подробнее
    Помощь в подготовке к кандидатскому экзамену и допуске к нему Подробнее
    Поможем в написании научных статей для публикации в журналах ВАК Подробнее
    Структурируем работу и напишем автореферат Подробнее

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Александр Р. ВоГТУ 2003, Экономический, преподаватель, кандидат наук
    4.5 (80 отзывов)
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфин... Читать все
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфинансы (Казначейство). Работаю в финансовой сфере более 10 лет. Банки,риски
    #Кандидатские #Магистерские
    123 Выполненных работы
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ
    Татьяна Б.
    4.6 (92 отзыва)
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские ди... Читать все
    Добрый день, работаю в сфере написания студенческих работ более 7 лет. Всегда довожу своих студентов до защиты с хорошими и отличными баллами (дипломы, магистерские диссертации, курсовые работы средний балл - 4,5). Всегда на связи!
    #Кандидатские #Магистерские
    138 Выполненных работ
    Татьяна П. МГУ им. Ломоносова 1930, выпускник
    5 (9 отзывов)
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по и... Читать все
    Журналист. Младший научный сотрудник в институте РАН. Репетитор по английскому языку (стаж 6 лет). Также знаю французский. Сейчас занимаюсь написанием диссертации по истории. Увлекаюсь литературой и темой космоса.
    #Кандидатские #Магистерские
    11 Выполненных работ
    Дмитрий К. преподаватель, кандидат наук
    5 (1241 отзыв)
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполня... Читать все
    Окончил КазГУ с красным дипломом в 1985 г., после окончания работал в Институте Ядерной Физики, защитил кандидатскую диссертацию в 1991 г. Работы для студентов выполняю уже 30 лет.
    #Кандидатские #Магистерские
    2271 Выполненная работа
    Шагали Е. УрГЭУ 2007, Экономика, преподаватель
    4.4 (59 отзывов)
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и... Читать все
    Серьезно отношусь к тренировке собственного интеллекта, поэтому постоянно учусь сама и с удовольствием пишу для других. За 15 лет работы выполнила более 600 дипломов и диссертаций, Есть любимые темы - они дешевле обойдутся, ибо в радость)
    #Кандидатские #Магистерские
    76 Выполненных работ
    Екатерина П. студент
    5 (18 отзывов)
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно... Читать все
    Работы пишу исключительно сама на основании действующих нормативных правовых актов, монографий, канд. и докт. диссертаций, авторефератов, научных статей. Дополнительно занимаюсь английским языком, уровень владения - Upper-Intermediate.
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Родион М. БГУ, выпускник
    4.6 (71 отзыв)
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    Высшее экономическое образование. Мои клиенты успешно защищают дипломы и диссертации в МГУ, ВШЭ, РАНХиГС, а также других топовых университетах России.
    #Кандидатские #Магистерские
    108 Выполненных работ

    Последние выполненные заказы

    Другие учебные работы по предмету

    Развитие методов и алгоритмов теории подобия для систем управления
    📅 2021 год
    🏢 ФГБОУ ВО «Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники»
    Модели устройств защитного отключения в автоматизированных системах предотвращения пожаров электрооборудования промышленных предприятий Вьетнама
    📅 2021 год
    🏢 ФГБОУ ВО «Академия Государственной противопожарной службы Министерства Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий»