Выбор смазочно-охлаждающих жидкостей для лезвийной обработки металлов с использованием экспертной системы

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Процессы и аппараты
Страниц:
145


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Современное металлообратывающее производство характеризуется широким диапазоном используемых обрабатываемых и инструментальных материалов, высоким уровнем автоматизации технологических процессов, большим разнообразием условий обработки. Одним из путей интенсификации режимов резания металлов, обеспечения высокого качества обработанной поверхности и увеличения стойкости режущих инструментов является правильный выбор и использование смазочно-охлаждающих технологических средств (СОТС), среди которых наиболее многочисленную группу составляют смазочно-охлаждающие жидкости (СОЖ). К настоящему времени разработаны и успешно используется большое количество разнообразных СОЖ на основе воды, масла и синтетических соединений с различными присадками, позволяющими целенаправленно изменять свойства СОЖ применительно к конкретным условиям.

Особенную важность проблема выбора СОЖ приобретает в условиях гибкого многономенклатурного автоматизированного производства. С одной стороны, СОЖ должна обеспечивать максимальную эффективность в конкретных условиях резания, с другой стороны — она должна обладать достаточной степенью гибкости, чтобы сохранять эффективность при изменении условий обработки.

Следует отметить, что в последние годы в связи с постоянно ужесточяющимися экономическими требованиями к промышленному производству существенно выросли затраты на утилизацию и обезвреживании СОЖ, часто имеющих в своем составе вещества, небезопасные для здоровья людей и окружающей среды. Это вызвало целый ряд направлений исследования, целью которых является полный отказ от применения СОЖ или применение ее в ограниченных количествах. В практике металлообработки есть примеры положительного решения таких задач. Однако, на сегодняшний день в обще объеме операций лезвийной обработки металлов подавляющее большинство операций принципиально не может быть успешно проведено без применения СОЖ.

Поэтому в настоящее время в мире разработаны и применяются сотни различных составов и концентраций СОЖ. Большое разнообразие условий обработки предопределяет и большое разнообразие СОЖ, оказывающих влияние на различные аспекты процесса резания и его результаты. В этих условиях выбор СОЖ, в частности, в автоматизированном производстве, должен осуществляться с помощью вычислительной техники с применением экспертных систем, хорошо зарекомендовавших себя в различных областях знаний.

Данная работа посвящена автоматизации процедуры выбора СОЖ и имеет своей целью разработку методики выбора СОЖ для лезвийной обработки металлов с применением экспертной системы.

Научная новизна работы состоит:

— в постановке и решении задачи разработки экспертной системы выбора СОЖ для лезвийной обработки-

— в создании оболочки экспертной системы, содержащей механизм вывода и модификации правил принятия решений на основе накапливаемого опыта-

— в разработке программного обеспечения экспертной системы, позволяющего адаптироваться к параметрам осуществляемого процесса обработки. Практическая полезность работы заключается:

— в разработке прототипа эволюционной базы знаний в проблемной области & quot-Применение СОЖ при лезвийной обработке металлов& quot--

— в разработке рекомендаций по выбору СОЖ для условий фрезерования стали 45 инструментами из быстрорежущих сталей РОМ2ФЗ-МП и ЭК-41.

Автор защищает:

1. Структуру и алгоритм функционирования экспертной системы выбора СОЖ для лезвийной обработки металлов.

2. Результаты экспериментального исследования износа и стойкости торцовых фрез из быстрорежущих сталей РОМ2ФЗ-МП и ЭК-41 при фрезеровании стали 45 с использованием СОЖ, выбранной при помощи разработанной экспертной системы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ

1. На основании анализа физико-химических и механических процессов, имеющих место при приготовлении и использовании СОЖ, систематизирован ряд математических моделей, связанных с применением СОЖ, которые могут быть использованы в экспертных системах для выбора СОЖ при обработке металлов резанием.

2. На основе анализа существующих экспертных систем, применяемых для решения технологических задач, разработаны требования к экспертной системе выбора СОЖ для обработки металлов резанием с учетом использования такой системы в САПР-СОЖ и ГПС.

3. Разработана оболочка экспертной системы, механизм вывода и правила принятия решений по выбору СОЖ с учетом функционирования подобной системы в условиях многономенклатурного производства.

4. Сформирована база данных по товарным составам СОЖ и присадкам, обеспечивающим селективное изменение свойств СОЖ применительно к конкретным условиям обработки.

5. Разработано алгоритмическое и программное обеспечение экспертной системы для выбора СОЖ при лезвийной обработке металлов, позволяющее в диалоговом режиме с пользователем обеспечить выбор оптимальной из известных составов СОЖ для конкретных условий резания или модификацию СОЖ с применением присадок для обеспечения максимальной эффективности.

6. Экспериментально апробированы возможности разработанной экспертной системы в условиях фрезерования стали 45 торцовыми фрезами, оснащенными режущими пластинами из быстрорежущих сталей Р6М5, РОМ2ФЗ-МП и ЭК-41. Для условий чистового фрезерования указанной стали рекомендована СОЖ типа Укринол-1, для чернового и получернового фрезерования — Аквол-14, что подтверждено экспериментально.

3.6 Заключение

Преведенный выше анализ архитектуры и функциональных возможностей экспертных систем, применяемых для решения технологических задач, позволяет сделать заключение о том, что экспертная система, предназначенная для выбора СОЖ при обработке металлов резании, должна обладать следующими особенностями:

— в системе должен использоваться продукционный метод представления знаний, основанный на применении правил, поскольку он обладает свойством модульности, единообразием структуры, позволяет получить объяснение компьютера о принятом решении-

— в системе должна использоваться обратная цепочка рассуждений, стратегия поиска, основанная на наличии цели, поскольку системе ставится конкретная цель выбора типа СОЖ для конкретных условий обработки-

— система должна работать в диалоговом режиме и в реальном времени, а для этих целей наиболее подходящим является язык программирования С.

Глава IV. ПОСТРОЕНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ВЫБОРА СОЖ

С учетом анализа, выполненного в главе 3, математических моделей процессов функционирования СОЖ и критериев ее эффективности (глава 2) была разработана экспертная система, реализованная на персональном компьютере Pentium 1−100 МГц, 32 Мб оперативной памяти. В качестве прототипа использована оболочка экспертной системы VP-Expert серии 2. 1, разработанная фирмой Paperback Software International.

4.1 Постановка задачи построения экспертной системы для выбора СОЖ

При постановке задачи построения экспертной системы выбора СОЖ для лезвийной обработки металлов приняты следующие предполсылки:

1. Экспертная система является частью автоматизированной системы обеспечения СОЖ, которая, в свою очередь, является составной частью гибкой производственной системы. Это обусловливает дополнительные требования к выбору СОЖ для ГПС, связанные с частой сменой операций, обрабатываемых и инструментальных материаллов. Для обеспечения функционирования ГПС вся структура применения СОЖ должна быть приспособлена к смене ассортимента и выпуску новой продукции. Для этого уравень управления информационными, материальными и энергетическими потоками в подсистеме СОЖ должен быть сопоставим с темпом освоения новых изделией в ГПС, т. е. структура функционирования СОЖ в условиях ГПС также должна быть мобильной, адаптирующейся к изменившимся условием эксплуатации. Требование гибкости при выборе СОЖ для ГПС может быть сформулировано следующим образом: обеспечить универсальность СОЖ для осуществления оптимальной технологической эффективности процесса обработки изделий произвольной номенклатуры в установленных пределах их характеристик, либо совместимость нескольких унифицированных СОЖ, также удовлетворяющих перечисленным условиям с учетом использования дополнительного оборудования для подачи, отвода, отчитки и регенерации СОЖ.

2. Возможность модификации товарных СОЖ с помощью специализированных присадок, избирательно влияющих на отдельные эксплуатационные свойства СОЖ. Для этой цели база данных должна содержать соответствующую информацию о присадках к СОЖ.

3. Возможность пополнения базы данных и базы знаний и расширения эксплуатационных возможностей системы по мере накопления опыта и самообучения.

4.2 Характеристики и свойства экспертной системы

Систему с оболочкой VP-Expert 2.1 можно успешно запустить на совместимых компьютерах производства фирм AT& T, Compaq, Epson, Grid, Hewlett-Packard, IBM, ITT, NCR, Sharp, Talbot, Tandy, Toshiba, Vendex, Zenith и т. д. Оболочка VP-Expert 2.1 представляет собой инструментальное средство для построения продукционных экспертных систем.

Основные характеристики оболочки VP-Expert 2.1 для работы на персональных компьютерах:

• Язык реализации оболочки — С.

• Оперативная память (RAM) 386 КБайт и более.

• Необходимо иметь два двухсторонних дисковода.

• Версии DOS от 2. ХХ или более совершенные.

• IBM CGA, VGA, EGA, или SVGA-видеоадаптер для использования графических возможностей системы.

В отличие от комплекса языков программирования, которые используются для построения экспертных систем и требуют определенных навыков в области программирования, разработанная на базе оболочки VP-Expert 2.1 система проста в использовании. Это значит, что система включает в себя механизм вывода, пользовательский интерфейс, все необходимые команды.

Система позволяет обеспечить полную интеграцию информации, содержащуюся в файлах базы данных, электронных таблицах, или в текстовом файле с правилами и с другими составляющими базы знаний. Такие файлы используются как специальные расширения, которые будут относится к базе знаний, а внешние файлы будут относится к информационной базе.

В разработанной программе существуют некоторые преимущества использования внешних файлов в качестве информационной базы:

1. База знаний может быть переменной в этих файлах и наборот-

2. База знаний может использовать данные этих файлов-

3. Большие объемы данных могут сохраняться отдельно от базы знаний, что делает ее легкой и компактной-

4. Система может использовать внешние программы, при этом упращается модификация внешних данных. Оболочка системы может работать с файлами СОМ, ЕХЕ, ВАТ операционной системы DOS. Эта способность позволяет системе управлять функциями и операциями другого программного обеспечения. Система может включать в себя программы математического анализа, программы для телефонной связи, можно вызвать языки программирования типа Pascal, электронные таблицы.

Когда проектируется экспертная система, которая вызывает внешние программы, то должны учитываться следующие факторы:

1. Память компьютера, для которого проектируется ЭС, должна быть достаточной для того, чтобы поместить вызванную программу.

2. Для того, чтобы система могла использовать данные внешней программы, сама программа должна поместить данные в совместимый файл базы данных или электронные таблицы, либо в текстовой файл.

В таких областях, как медицина, инженерия, торговля, право и т. д. главным критерием оценки является пригодность ЭС в данной области для оперирования правилами ЕСЛИ-ТО.

Специальные свойства разработанной экспертной системы следущие:

1. Возможность изменения данных с помощью VP-info или dBase файлов баз данных, VP-Planner, VP-Planner plus, 1−2-3 табличных файлов и текстовых файлов.

2. Автоматическое создание базы знаний из таблицы, которая находится в тексте, файле баз данных (dBase) или в табличном файле.

3. Содержится механизм вывода, который использует обратную цепочку для решения задач.

4. Возможность создания окон, которые дают возможность наблюдать, как механизм вывода использует базу знаний для решения задач во время просмотра.

5. База знаний и механизм вывода являются независимыми компонентами.

6. Факторы доверия, которые позволяют следить за неопределенной информацией в базе знаний.

7. Легкая конструкция правил.

8. Команды, позволяющие системе объяснить ход ее действий во время работы.

9. База знаний представляется в виде цепочек, что позволяет создать базы знаний, которые занимают немного места в памяти.

10. Встроенный текстовый редактор.

11. Возможность записи и графического изображения методов поиска правил.

12. Операции с плавающей запятой.

13. Быстрое выполнение базы знаний.

14. Возможность выполнения внешних программ DOS и многое другое.

4.3 Организация банка данных по СОЖ

Кодирование, ввод в ЭВМ, хранение н поиск информации по уже существующим присадкам и рецептурам СОЖ могут быть организованы по аналогии с банками данных, используемых в автоматизированных информационно-поисковых системах (АИПС), для химической, нефтехимической и других отраслей [15, 57]. В таких АИПС поступление информации о новых индивидуальных компонентах или их смесях осуществляется по мере накопления экспериментальных данных об их свойствах. Для СОЖ традиционный путь обеспечения работ по проектированию и освоению производства новых составов недостающими данными также заключается в проведении экспериментальных исследований различных свойств отдельных присадок и многокомпонентных растворов. Однако трудоемкость такого метода очень велика, а скорость накопления информации намного меньше все возрастающего потока как вновь синтезируемых отдельных соединений, потенциально пригодных для включения в состав СОЖ, так и разрабатываемых новых рецептур.

Выход из этого положения заключается в использовании информации об имеющихся в настоящее время присадках и рецептурах СОЖ для создания банка данных, позволяющего прогнозировать часть свойств еще не изученных соединений с помощью ЭВМ (расчетный скрининг), а свойства многокомпонентных рецептур СОЖ, например некоторые физико-химические и термодинамические свойства, вычислять на основе данных об индивидуальных компонентах. В связи с этим с помощью банка данных могут быть решены новые задачи, позволяющие сопоставлять структуру новых присадок к СОЖ с информацией, хранящейся в памяти ЭВМ, и прогнозировать как вид активности, так и ее величину. Расчетная информация, дополняющая экспериментально полученные данные, затем используется для автоматизированной оценки качества при заданном критерии эффективности СОЖ и выборе наиболее эффективных составов для конкретных условий работы.

Структура банка данных, основанная на изложенных принципах, представлена на рис. 4.1. Банк состоит из информационных файлов (массивов данных) и пакета программ, обеспечивающих его функционирование. Основной массив присадок к СОЖ (блок 2) включает сведения о виде активности (характере функционального действия, оказываемого данным видом присадки) и химической структуре в закодированном виде. Полный перечень дескрипторов (кодов структуры присадок) содержтся в блоке 3. Во вспомогательном массиве (блок 4) хранятся сведения о физике-химических и термодинамических свойствах присадок, полученных на основании справочных данных либо экспериментально. Основной массив рецептур СОЖ (блок 5) содержит сведения о типе и концентрации СОЖ, областях и эффективности применения. Во вспомогательном массиве (блок 6) хранятся сведения о физико-химических, сопутствующих и некоторых функциональных свойствах известных составов СОЖ.

Рис. 4.1 Структура банка данных СОЖ

Преобразованный массив (блок 7) содержит перечень свойств СОЖ, наиболее предпочтительных для оценки качества в конкретных условиях технологического процесса и преобразованных в безразмерную форму с помощью статистического массива (блок 8). Ввод, управление (диагностика и коррекция), а также обмен информацией между массивами осуществляются с помощью программ 1 — 3. Программа 4 служит для прогнозирования свойств новых присадок, а программа 5 -для преобразования отдельных свойств СОЖ с помощью безразмерной шкалы в обобщенный критерий для оценки качества и выбора наиболее эффективных СОЖ.

Характер связи между основными массивами присадок и СОЖ, в состав которых они входят, определяется иерархической структурой базы данных, представленной на рис. 4.2. В соответствии с принятой иерархической моделью база данных реализована на жестком диске, причем каждая СОЖ предшествует присадкам, записанным в закодированном виде. Блок записи состоит из одной кодированной записи СОЖ и набора подчиненных записей присадок по одной на каждую присадку. Каждый экземпляр записи присадки включает величину, характеризующую количество присадок данного типа в СОЖ.

Рис. 4.2 Иерархическая модель базы данных в системе СОЖ (/' = 1 ,., т) — присадки (/ =1,., п) с реквизитами кодирования: А — тип СОЖ- В — рабочая концентрация- С — метод обработки (операция) — D — режим обработки- Е — инструментальный материал- F — группа обрабатываемости- Т& mdash- эффективность эксплуатации- а — номер присадки- в — вид активности- с — код химической структуры- d-концентрация присадки- е — количество присадок данного типа в одной марке СОЖ-/& mdash- сервисная информация для работы программ

Анализ основного массива присадок, содержащих более 200 наименований соединений, входящих в состав СОЖ как на масляной, так и на водной основе, позволил выделить 16 наиболее существенных видов активностей записанных в виде номера по сокращенному списку в табл. 4. 1, где N — общее условное количество присадок в массиве, учитывающее многофункциональность действия некоторых из них- Nj — количество присадок, обладающих j-й активностью.

Выявленные виды активности отдельных присадок определяют соответствующие функциональные, физико-химические и сопутствующие свойства рецептуры СОЖ в целом, а также используются и для прогнозирования их основных технологических свойств.

Прогнозирование вида активности присадок заключается в определении меры сходства структуры нового соединения со структурой уже известных присадок. Для этого вводится коэффициент сходства и, + п2 где щ и п2 — количества активных центров в молекулах испытуемых и известных присадок соответственно в закодированном виде- S — число совпадающих активных центров.

ПоказатьСвернуть

Содержание

Глава I. ТЕХНИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ СМАЗОЧНО-ОХЛАЖДАЮЩИХ ЖИДКОСТЕЙ (СОЖ) ДЛЯ ОБРАБОТКИ МЕТАЛЛОВ И СПЛАВОВ.

1.1. Классификацая СОЖ.

1.2. Механизмы действия СОЖ на процесс резания.

1.3. Способы подачи СОЖ в зону резания.

1.4. Кодирование современных СОЖ для обработки металлов.

1.5. Выводы и задачи исследования.

Глава II. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО

ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ ПРИМЕНЕНИЯ СОЖ.

2.1. Анализ методов проектирования систем применения СОЖ.

2.2. Методические подходы для автоматизированного проектирования систем применения СОЖ.

2.2.1. Задачи проектирования систем применения СОЖ с помощью ЭВМ.

2.2.2. Принципы разработки структуры САПР-СОЖ.

2.3. Математические модели процессов применения СОЖ.

2.4. Выбор критерия эффективности применения СОЖ.

Глава III. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ ДЛЯ

РЕШЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ.

3.1. Основные компоненты экспертных систем и их назначение.

3.2. Управление стратегией вывода, прямая и обратная цепочки рассуждений.

3.3. Стратегии поиска решений.

3.4. Система объяснения (интерфейс).

3.5. Программное обеспечение экспертных систем.

Список литературы

1. Абрамзон А. А. Поверхностно-активные вещества. Свойство и применения. -Л.: Химия, 1981. -304 с.

2. Ахназарова C. JL, Кафаров В. В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии. М.: Высшая школа, 1985. — 327 с.

3. Башлыков А. А., Еремеев А. П. Экспертные системы подержки принятия решений в энергетике / Под ред. А. Ф. Дьякова. М.: Изд. МЭИ, 1994. — 216 с.

4. Белявская В. М. Разработка экономно-легированной быстрорежущей стали, определение рацоинальных областей применения и внедрение стали для изготовления режущего инструмента. -М.: ВНИИинструмент, 1984. 168 с.

5. Бердичевский Е. Г. Смазочно-охлаждающие технологические средства для обработки металлов. Справочник. -М.: Машиностроение, 1984. -224 с.

6. Березовский Б. А., Борзенко В. И, Кеминер JI.M. Бинарные отношения в многокритериальной оптимизации. -М.: Наука, 1981 149 с.

7. Брагинский Л. Н., Бегачев В. И., Барабаш В. М. Перемешивание в жидких средах. Л.: Химия, 1984 — 336 с.

8. Братко И. Программирование на языке Prolog для искусственного интеллекта: Пер. С англ. / Лупенко А. И. и Степанова A.M. М.: Мир, 1990 — 560 с.

9. Виноградов Д. В. Действие СОЖ при резании // Техн. мет. 1999, № 10. — С. 17−32.

10. Ю. Виноградов Д. В. Основные виды СОТС, применяемые при резании металлов // Технология металлов 1999, № 6. — С. 15−22.

11. П. Зорев Н. Н. и др. Единая методика определения режущих свойств быстрорежущих сталей / Сб. Научных трудов ВНИИинструмент 1972, № 2. -С. 35−39.

12. Исследование основных технологических и режущих свойств безвольфрамовых сталей ЭК-41 и ЭК-42: Отчет по теме 43 83 / 1 М.: ВНИИинструмент — Урадовских С. Г., 1984. — 75 с.

13. Кацев П. Г. Статистические методы исследования реж-ущего инструмента М.: Машиностроение, 1974. -231 с.

14. Кафаров В. В. Методы кибернетики в хими и химической технологии. М.: Химия, 1985. -448 с.

15. Кафаров В. В., Ветохин В. Н. Проблемы построения САПР в химической технологии // Химическая промышленность, 198 № 12. -С. 757−759.

16. Кафаров В. В., Макаров В. В., Нгуен Суан. Моделирование и оптимизация процессов и систем химической технологии // Итоги науки и техники. М.: ВИНИТИ, 1986. — Т. 12. — С. 3 — 97.

17. Кафаров В. В., Мешалкин В. П., Перов B. J1. Математические основы автоматизированного проектирования химических производств. М.: Химия, 1979. -320 с.

18. Кини P. JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях. Пер. с англ. В. В. Подиновского и др. Под. ред. Щахнова И. Ф. М.: Радио и связь, 1984. -560 с.

19. Клушин М. И. Влияние смазочного действия внешней среды на обработку металлов резанием / Трение, износ и смазочные материалы. М.: АН СССР, 1985. -С. 88−92.

20. Куприн А. И., Тихонцов A.M. Гидротранспорт стружки. М.: Машиностроение, 1979. -80 с.

21. Курчик Н. Н., Шехтер Ю. Н., Вайншток В. В. Смазочные материалы при обработке металлов резанием.: М. JI. — Химия, 1972. -271 с.

22. Лобанцова B.C., Чулок А. И. Математическая модель прогнозирования эффективности трибоактивных присадок к СОЖ / Теория трения, смазки и абрабатываемости металлов. Чебоксары: Чуваш, гос. ун-т. — 1983. — С. 99 -105.

23. Лонцин М., Мерсон Р. Основные процессы пищевых производств. М.: 1983. -384 с.

24. Маргулис М. А. Звукохимические реакции и сономоминисценция. М.: Химия, 1986. -288 с.

25. Марееллуе Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. / Предисл. С. В. Трубицына. -М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.

26. Методические положения по лабораторным испытаниям основных и сопутствующих свойств СОЖ при обработке металлов резанием лезвийным инструментом. М.: ВИНИТИ, 1976. 64 с.

27. Москалев А. К., Лебедев Е. В., Караулов А. К. Базовый ассортимент СОЖ: структура, обозначения, области рационального применения / Смазочно-охлаждающие технологические среды. М.: ЦНИИТЭнефтехим, 1982. — С. 10 -25.

28. Научные основы техники и технологии / B.C. Авдуевский, А. Ю. Ишлинский, И. Ф. Образцов и др. М.: Машиностроение, 185. — 376 с.

29. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер, с англ. М.: Энергоатомиздат, 1991. — 286 с.

30. Нильсон Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений: Пер. с англ. / Под ред. С. В. Фомина. М.: Мир, 1973. 270 с.

31. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта: Пер. с англ. / Под ред. В. Л. Стефанюка. М.: Радио и связь, 1985. 373 с.

32. Ныс Д. А., шумяцкий Б.Л., Еленева Ю. А. Развитие автоматизированного проектирования ГПС для механической обработки: Обзор. М.: НИИмаш, 1984. -64 с.

33. Пакет прикладных программ для решения задач распознавания классификации М.: ВЦ АН СССР, 1981. — 23 с.

34. Подураев В. Н. Технология физико-химических методов обработки. М.: Машиностроение, 1985. — 264 с.

35. Полянсков Ю. В. Системы для реализации малоотходной технологии применения СОЖ на операциях резания / Физико-химическая механика контактного взаимодействия в процессе резания металлов. Чебоксары: Чуваш, гос. ун-т. — 1984. — С. 24 — 30.

36. Построение экспертных систем: Пер. с англ. / Под ред. Ф. Хейеса-Рота, Д. Уо-термана, Д. Лената. М.: Мир, 1987. 441 с.

37. Представление и использвание знаний / Под ред. X. Уэно, М. Исидзуки. М.: Мир, 1989. -220 с.

38. Резников А. Н. Теплообмен при резании и охлаждение инструментов. М.: Машиз, 1963. -200 с.

39. Смазочно-охлаждающие жидкости и их применение при производстве режущего инструмента: Методические рекомендации. М.: ВНИИТЭМР, 198. 72 с.

40. Смазочно-охлаждающие технологические средства для обработки металлов резанием: Справочник / Под ред. С. Г. Энтелиса, Э. М. Берлинера. М.: Машиностроение, 1995. — 496 с.

41. Технологические свойства новых СОЖ для обработки резании / Под ред. Клушина М. И. М.: Машиностроение, 1979. — 192 с.

42. Тихонцов A.M., Каробочка А. Н., Пономаренко А. В. Система эксплуатации водных СОЖ // Вестник машиностроения. 1987. — № 1. — С. 48 — 51.

43. Урадовских С. Г. Исследование основных технических и режущих свойств безвольфрамовых сталей ЭК-41 и ЭК-42. М.: ВНИИинструмент, 1984. — 140 с.

44. Фишберн П. Многомерные функции полезности в теории ожидаемой полезности / Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. М.: Статистика, 1979. — С. 10−44.

45. Форсайт Р. Принципы работы и примеры. Пер. с англ. / Брукинг А., Джонс П, Кокс Ф. и др. М.: Радио и связь, 1987. — 224 с.

46. Хоменюк В. В. Элементы теории многоцелевой оптимизации. М.: Наука. 1983. -724 с.

47. Худобин Л. В., Бердичевский Е. Г. Техника применения смазочно-охлаждающих средств в металлообработке. -М.: Машиностроение, 1977. 189 с.

48. Чулок А. И. Комплексно-структурный метод классификации свойств и оценки качества СОЖ на основе системного подхода / Эффективность и перспективы применения режущего инструмента из СТМ, твердых сплавов и керамики. -М.: ВНИИ, 1986-С. 105−113.

49. Чулок А. И. Системный анализ функционирования смазочно-охлаждающих жидкостей в условиях гибких производственных систем. М.: ВНИИТЭМР, 1986. -48 с.

50. Чулок А. И., Кафаров В. В. Принципы построения банка данных для прогнозирования свойств и выбора эффективных СОЖ / Физико-химия процесса резания металлов. Чебоксары. — Чуваш, гос. ун-т. — 1986. — С. 22 -31.

51. Щукин Е. Д., Перцов А. В., Амелина Е. А. Коллоидная химия. М.: Химия, 1982. -348 с.

52. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика. Т 1 и 2., 1991.

53. Эмульсии / Под ред. Ф. Шермана. JL: Химия, 1972. — 448 с.

54. Marcellus D/ Programming of expert systems in Turbo-Prolog. London, 1992. -258 p.

55. Rathmill K. et al. Computer simulation of FMS / Proc. Of the 2-nd Conf. On Flexible Manuf. Syst. London — UK. — 26 — 28 Oct., 1983. — p.p. 251 — 280.

56. Porter Т. M., Rowe G. W. A computerized data bank for evaluation of grinding fluids // Lubr. Eng., 1985, № 4. — p. 430 — 443.

57. Sawyer B. VP-Expert, version 2.1. Copyright 1988. Paperback Software International.

58. Smith B.T., Middleton D. Exploiting Fine-Grained Parallelism in Production Systems // Proc. of the 7th Bien. Conf. Soc. Computational Study Intelligence, Edmonton, June 1988.

59. Thompson Bin and Bev. Taxing the Expert System Shells // AI Apprentice, AI EXPERT, June 1987.

Заполнить форму текущей работой