Розробка комплексного підходу для автоматизованого вибору вуглецевих сталей

Abstract

Робота присвячена розробці комплексного підходу для автоматизованого вибору вуглецевих сталей. У виробництві інтелектуальних продуктів, фазовий склад та фізико-механічні характеристики конструкційних матеріалів можуть варіюватися в залежності від різних постачальників заготовок. Таким чином, оцінка складу та властивостей для прийняття рішень у виборі матеріалів за допомогою сучасного програмного забезпечення стає актуальною проблемою в інтелектуальному виробництві. Запропонований метод ґрунтується на комплексному використанні нормалізаційного та ймовірнісного підходів, а також лінійної процедури регресії, сформульованої у матричній формі. У результаті дослідження були розроблені аналітичні залежності для автоматизованого відбору матеріалів. З врахуванням гіпотез про вплив фазового складу на фізико-механічні властивості, запропонований підхід було якісно та кількісно обґрунтовано для вуглецевих сталей. Отримані результати дозволяють оцінити фазовий склад і фізичні властивості для будь-якого матеріалу з особливої групи за їхніми механічними характеристиками. Загалом, автоматизований підхід до вибору матеріалів на основі критеріїв прийняття рішень є корисним для галузей, таких як машинобудування, інтелектуальне виробництво та промислове використання.

The work is devoted to developing a complex approach for the automated selection of carbon steels. In the production of intelligent products, the phase composition and physical and mechanical characteristics of structural materials can vary depending on different suppliers of blanks. Thus, assessing composition and properties for decision-making in the selection of materials with the help of modern software is becoming an urgent problem in intelligent manufacturing. The proposed method is based on the complex use of normalization and probabilistic approaches, as well as a linear regression procedure formulated in matrix form. As a result of the research, analytical dependencies were developed for the automated selection of materials. Considering hypotheses about the influence of phase composition on physical and mechanical properties, the proposed approach was qualitatively and quantitatively substantiated for carbon steels. The obtained results make it possible to estimate the phase composition and physical properties of any material from a special group according to its mechanical characteristics. In general, an automated approach to material selection based on decision criteria is useful for industries such as mechanical engineering, intelligent manufacturing, and industrial applications.