Інтелектуальні Технології Визначення Характеристик Якості Металевих Виробів В Процесах Пошарового Утворення
Year: 2025
Type: article
Abstract: У роботі досліджено інтелектуальні технології визначення характеристик якості металевих виробів, виготовлених методами пошарового утворення. Виконано аналіз сучасних публікацій узагальнено основні типи дефектів у процесах лазерного плавлення металевого порошку, їх зв’язок із морфологією порошкової сировини, режимами плавлення та особливостями формування мікроструктури. Показано, що поєднання методів комп’ютерного зору та машинного навчання дає змогу автоматизувати оцінювання якості порошку, in-situ моніторинг melt-pool, виявлення аномальних режимів та прогнозування пористості по шарах. Особливу увагу приділено цифровим двійникам адитивних процесів, які відтворюють теплові, механічні та мікроструктурні поля й забезпечують багатоваріантну оптимізацію параметрів друку до проведення експериментів. Обґрунтовано доцільність інтеграції даних цифрового моделювання, сигналів процесного моніторингу та результатів мікроструктурного аналізу в єдину інтелектуальну систему контролю якості, орієнтовану на відповідальні машинобудівні деталі. Запропоновано структурну схему такої системи, у якій виділено модулі аналізу сировини, планування процесу, in-situ моніторингу, прогнозування дефектів, адаптивного керування та постпроцесної валідації. Показано, що впровадження подібних систем створює підґрунтя для самонавчальних адитивних виробничих комплексів, зменшує рівень пористості та підвищує відтворюваність механічних властивостей виробів. Наукова новизна роботи полягає в систематизації підходів до поєднання цифрових двійників із моделями глибокого навчання та формуванні узагальненої архітектури інтелектуальної системи оцінювання якості в металевому адитивному виробництві. Практичне значення отриманих результатів пов’язане з можливістю зниження обсягу натурних випробувань, скорочення тривалості виведення нових виробів на ринок і підвищення надійності відповідальних елементів конструкцій.
Institution: Kherson National Technical University
Language: Ukrainian
Subfield: Mechanical Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7129016989