Построение логической модели для управления точностью механообработки на станках с ЧПУ

УДК 007: 1 95.955

ПОСТРОЕНИЕ ЛОГИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ТОЧНОСТЬЮ МЕХАНООБРАБОТКИ НА СТАНКАХ С ЧПУ

В.Б. Богуцкий

CONSTRUCTION A LOGICAL MODEL FOR CONTROLLING THE ACCURACY OF

MACHINING ON CNC MACHINES

V.B. Bogutsky

Аннотация. В статье отмечается, что в условиях автоматизированного производства целесообразно применять системы управления с искусственным интеллектом, алгоритм управления в которых реализуется на качественном логическом уровне. Для функционирования интеллектуальной системы управления процессами резания на станках с ЧПУ, необходимо выполнить формализацию процесса обработки резанием и установить логические связи между технологическими факторами процесса резания. Предложена методика описания процесса механической обработки резанием на станках с ЧПУ с использованием языков логического программирования и их корректировки за счет программного изменения силы резания. На основе приведенных материалов сделан вывод о том, что реализация автоматического управления точностью обработки на станке с ЧПУ на основе методе логического моделирования, позволит учитывать характеристики каждой отдельной заготовки, что позволит снизить погрешность обработки и обеспечит требуемую производительность процесса.

Ключевые слова: процесс резания; интеллектуальная система управления; точность обработки; логическое программирование; предикат-функция.

Abstract. The article shows that in the conditions of automated production it is advisable to use management systems with artificial intelligence, the control algorithm in which is implemented at a qualitative logical level. For the functioning of the intelligent management system of cutting processes on CNC machines, it is necessary to formalize the cutting process and establish logical connections between the technological factors of the cutting process. Is proposed a method for describing the process of mechanical cutting on CNC machines using logical programming languages and their programmatically correction by changing the cutting force. Based on the above materials, it was concluded that the implementation of automatic management of accuracy of processing on a CNC machine based on the method of logical modeling will allow taking into account the characteristics of each individual workpiece, which will reduce the processing error and ensure the required process performance.

Key words: cutting process; intelligent management system; accuracy of processing; logical programming; predicate-function.

Введение

Широкое применение, рост технического уровня и развитие конструкций гибких производственных модулей на основе станков с ЧПУ характерно для машиностроительного производства в промышленно развитых странах, что обусловлено заложенным в них интегральным принципом гибкости построения и функционирования, позволяющим отдельным элементам системы развиваться отдельно, увеличивать функциональность оборудования и методов управления, что соответствует современным требованиям рынка - частая смена номенклатуры выпускаемых изделий и сокращение срока их выпуска в условиях и мелко и среднесерийного производства [1-4 и др.]. Следует отметить, что резание металлов является сложным процессом, в ходе которого действует множество систематических и случайных факторов, вызывающих существенные погрешности обработки [5-8 и др.]. В этих условиях

Вестник науки и образования Северо-Запада России, 2020, Т.6, №1

- http://vestnik-nauki.ru -^ 2413-9358

возрастает актуальность задачи обеспечения требуемой точности деталей при условии высокой производительности процесса обработки и его экономичности.

В последнее время для управления многофакторными и сложно формализуемыми процессами резания в условиях автоматизированного производства рекомендуют применять системы управления с искусственным интеллектом, алгоритм управления в которых реализуется на качественном логическом уровне [9-13 и др.]. Основу интеллектуальной системы управления процессами резания являются базы технических и технологических знаний.

Постановка задачи

Для функционирования интеллектуальной системы управления процессами резания на станках с ЧПУ, необходимо выполнить формализацию процесса обработки резанием и установить, на основе анализа особенностей технологических процессов механообработки, логические (качественные) связи между технологическими факторами процесса резания [1418].

Повышение точности обработки может быть достигнуто при меньших затратах оснащением станков различного рода системами, автоматически корректирующими процесс обработки. Такие системы регулируют режимы обработки и настройку станка при изменениях внешних условий, состояния процесса резания и смещения уровня настройки. Самонастраивающиеся системы программного управления с автоматической корректировкой управляющей программы в зависимости от точности обработки в предыдущих циклах уменьшают величину отклонения размера обрабатываемой детали от заданной величины

Изложение основного материала

Процесс обеспечения требуемой точности партии обрабатываемых деталей включает в себя три этапа:

- установка детали в технологической оснастке или непосредственно на столе станка Adi, включающая в себя ее базирование относительно их «нулевых точек» и последующее закрепление;

- статическую настройку Ass (силы резания отсутствуют) кинематических и размерных цепей технологической системы определяющих положение обрабатываемой детали, (настройка расстояния между «нулевой точкой» инструмента и «нулевой точкой» станка или технологической оснастки);

- динамическую поднастройку технологической системы Ads (коррекция взаимного расположения «нулевой точки» инструмента с «нулевой точкой» технологического оборудования или оснастки меняющегося в результате действия сил резания при обработке).

А = Adi + Ass + Ads

В процессе обработки величина натяга Ads для заданных режимов резания изменяется из-за отклонения припуска на обработку и твердости материала каждой вновь обрабатываемой детали, а также и по координате перемещения инструмента при обработке каждой детали.

Из-за податливости технологической системы появляется погрешность динамической настройки AAds. При этом отклонения припуска и твердости материала каждой детали партии порождают погрешности размера, а по координате перемещения инструмента при обработке каждой детали порождают погрешности формы и относительных поворотов поверхностей детали.

При появлении отклонений припуска на обработку или разброса твердости, или же того и другого одновременно, изменяется сила резания, а следовательно, и величина упругого перемещения, т. е. размер динамической настройки Ads получает погрешность Ads при воз-

Вестник науки и образования Северо-Запада России, 2020, Т.6, №1 - http://vestn|k-nauk|.ru -issn 2413-9858

никновении которой размер статической настройки Ass следует откорректировать на величину Ass, равную Ads но с обратным знаком, т.е.

А = Adi + Ass ± Л ss + Ads ± Л d

Такая поправка вносится путем перемещения суппорта, несущего инструмент, или стола, несущего обрабатываемую деталь, на величину возникшего отклонения за счет изменения первоначально установленного расстояния Ass до «нулевой точки» инструмента, оборудования или технологической оснастки, относительно которой задается положение обрабатываемой детали.

Вносить поправки в размер AAds можно за счет программного изменения силы резания. Стабилизировать силу резания можно путем изменения подачи S, скорости резания V, геометрии резания, геометрии режущего инструмента. Если на обработку поступает деталь с меньшей величиной припуска, глубина резания t уменьшается, а, следовательно, уменьшается и сила резания Pz. Это вызовет уменьшение величины упругого перемещения AAds, для сохранения постоянства которого можно увеличить подачу S. При увеличении при пуска или твердости материала, установленных при настройке системы, подачу надо уменьшить.

Наряду с управлением упругими перемещениями для увеличения производительности можно управлять скоростью резания V. Для этого можно, в зависимости от фактического качества каждого сменяемого резца и его состояния, в процессе обработки изменять скорость V и тем самым вести обработку с большей производительностью.

Для компенсации размерного износа режущего инструмента по результатам контроля получаемой в процессе обработки поверхности, вносится поправка в размер статической настройки A ss.

Для компенсации температурных деформаций технологической системы также имеется возможность вносить необходимые поправки в размер статической настройки Ass.

Сокращение поля рассеяния, порождаемого совместным действием случайных факторов (отклонением припуска и твердости), позволяет успешно решить еще одну проблему -автоматизацию перенастройки всей технологической системы с обработки одной детали на другую при автоматическом достижении требуемой точности.

Автоматическая система регулирования размера обрабатываемой детали предусматривает настройку системы, которая может быть осуществлена пробными проходами, а затем по проточенному пояску устанавливаются щупы датчиков и регулируется задатчик.

Из приведенного краткого анализа процесса обработки резанием можно отметить что максимальный эффект достигается при управлении всем технологическим процессом, что, в сою очередь, требует моделирования всех операций начиная с черновой и заканчивая финишной. В дальнейших рассуждениях для обозначения в моделях номера операции будет использоваться индекс j.

В обрабатываемой партии деталей параметры каждой заготовки могут отличаться размерами (припусками), твердостью, а также размеры после операций для каждой детали будут индивидуальные. Для этого в моделях деталей (заготовок) используется индекс i.

Оценку фактических размеров (координат) поверхностей необходимо производить непосредственно на станке с ЧПУ путем измерения координат установленных приспособлений, заготовок, обрабатываемых деталей. По ним можно определять фактическую глубину резания, косвенно оценивать фактическую твердость, режимы резания, износ инструмента, температурные деформации и т.п. Согласно [19-22] управление процессом обработки резанием желательно выполнять с учетом всех составляющих погрешностей.

Для формального представления технологических знаний используется логика предикатов первого порядка, хорошо реализуемая с применением языков логического программирования (например, декларативный (процедурный) язык Visual Prolog) [23-27 и др.].

Вестник науки и образования Северо-Запада России, 2020, Т.6, №1

- http://vestnik-nauki.ru -^ 2413-9358

Обрабатываемая деталь может быть представлена пакетом общих сведений, списком основных поверхностей, списком конструкторских элементов отдельных поверхностей, списком взаимного расположения конструкторских элементов, перечнем размерных, точностных и пространственных связей между ними. Обобщенную модель детали можно представить в виде следующего правила:

DO

где DO - предикат общих сведений; Sd - предикат структуры детали; IDdet - идентификатор детали.

Далее при использовании элементов модели детали будут применяться индексы i и j для учета номеров операции и детали там, где это принципиально необходимо.

По материалу детали определяется его нормативная твердость предикатом выборки из базы данных (раздел материалов):

Database [Materials, Material, Hardness ]

Аналогично из базы данных производится выборка необходимых данных по станкам (текущая геометрическая точность, система координат и т.п.), технологической оснастке (установочные элементы, координаты, зажимные элементы и т.п.).

Обрабатываемая на станке с ЧПУ деталь (модель детали) рассматривается как набор конструкторско-технологических элементов (DTE), которые обрабатываются на соответствующих технологических переходах и которую можно описать правилом:

Сatalog [Ndte , DTE (IDdte , Name, Type DTE )]&

Catalog [-NspatRel, SpatRel (Type Spaffid , DTE (IDdte ), DTE (IDdte ))]&

&Сatalog &Сatalog

Nr , Dim.R (TypeDimR , n(lD J, n(lDn))]&

[.Req, Acc.Req

В приведенном выше описании показаны предикаты, описывающие: массив однородных элементов - Сatalog [...], массив конструкторско-технологических элементов - DTE (Type DTE - плоскость, отверстие, цилиндр, паз, сфера, карман, конус, канавка, колодец и др.), массив пространственных отношений между конструкторско-технологическими элементами - SpatRel (TypeSpatRel - «на», «внутри», «за», «вложен» и др.), массив размерных связей между поверхностями - Dim.R (TypeDimR.- линейная, угловая, радиальная, диаметральная и др.), массив требований к точности взаимного расположения поверхностей - Acc.Req (TypeAccReq - неперпендикулярность, торцовое биение, непараллельность, радиальное биение и др.), N - размер списка.

Каждый конструкторско-технологический элемент образован из поверхностей и задается правилом:

Сatalog [NП, n

где П(.) - предикат для задания поверхности; Type.S - тип поверхности (вращения, плоскость, фасонная и др.); Rh.ness - шероховатость; Acc.form - точность формы.

Настройка j-той технологической операции (Machset ^TechOpj)) представляется правилом:

П.TE (IDTE , Name.TE )BAS.TE (BBE.TE Xmach .)&(BBE.TE 2, Fmach .)&

&BAS.TE

где П. ТЕ - предикат описывающие технологическую оснастку

Каждая поверхность детали обрабатывается за несколько стадий, поэтому в предикатах необходимо уточнять индексами используемые поверхности. Для заготовки будет использоваться нулевой индекс, а для полученной окончательно поверхности индекс к, т.е. технологическое операционное преобразование заготовки в готовую деталь можно записать в следующем виде:

MD

Установка, закрепление, поднастройка и выполнение j-операции на станке:

OrientW

В приведенном описании показаны предикаты, описывающие: описывающие ориентацию заготовки - OrientW (сопряжение базовых поверхностей детали с базовыми элементами технологической оснастки), закрепление заготовки - FixingW; поднастройку системы после установки и закрепления заготовки - AdjustW; зажимной элемент технологической оснастки - FixtCE; модель оборудования - CuttMM, шифр управляющей программы (УП) для станка с ЧПУ - CPC; обозначение технологической оснастки - TE, список инструментов -ListCTs.

После выполнения операции производится увеличение индекса операции для данного индекса заготовки. Аналогично увеличивается индекс заготовки перед выполнением и установкой для первой операции.

Кроме декларативных предикатов в системе применяются исполнительные, (операционные), с помощью которых производится корректировка УП, генерирование фрагментов УП для контроля состояния заготовки, инструментов или технологической оснастки.

В системе и, соответственно, в моделях применяется логика поднастройки, корректировки УП, некоторые правила из которых приводятся ниже.

Производится сверка планируемых размеров и фактических. При их расхождении устанавливается причина и вносится корректирующее изменение УП: подача, обороты шпинделя, координаты перемещения инструмента относительно поверхности, разбивка на несколько проходов и др..

На первой операции для каждой заготовки из партии выполняются пробные обработки. По результатам измерения для двух разных заготовок делается вывод о твердости, т.е. увеличивается или уменьшается нормативная твердость. Если твердость больше нормативной и фактическая глубина резания в пределах нормы, то уменьшаются режимы резания.

Измеряются фактические размеры заготовки, по которым определяются фактическая глубина резания. Если глубина резания больше запланированной, то уменьшаются режимы резания.

Если для предыдущих заготовок на одинаковом номере операции были большие припуски, то на предыдущей операции для очередной заготовки увеличивается глубина резания для оставления минимального припуска для следующих операций.

Приведем пример описания одного из правил поднастройки УП.

Определим правило поднастройки (Аё]ш!М) после установки и закрепления заготовки для j-той операции:

CheckOpN

где предикаты: проверки номера операции на первую - CheckOpN; генерирования фрагментов УП для выполнения пробных проходов и получения списка вспомогательных поверхностей (AccessS) с соответствующими координатами XYZ - GFrTestP; генерирования фрагментов УП для измерения списка фактических координат (размеров) XYZf - MeasDim; оценки расхождения плановых и фактических размеров и выработки списка величин поднастройки технологической системы на рассматриваемой технологической операции - EstDiscS, коррекции управляющей программы - CorrCPC.

Коррекция управляющей программы может производиться за счет коррекции режимов резания на каждом технологическом переходе или проходе, а так же, деления рабочего прохода на несколько с уменьшением (в порядке их выполнения) величин подачи и глубины резания с минимально допустимыми их значениями на последнем.

Для предиката-функции в качественном виде, задается действительная твердость обрабатываемого материала, применяемая подача и требуемая доля увеличения подачи («Increase» - увеличить, «lower» - уменьшить, «maximise» - максимизировать, «slightly» -немного, «minimize» - минимизировать и т.п.), на выходе предиката определяется в числовом виде величина коррекции (± AS). После обработки нескольких поверхностей производится их контроль (выполняется непосредственно на оборудовании что обеспечивает принцип единства технологической и измерительной базы).

Выводы

Реализация, основанного на методе логического моделирования, подхода к автоматическому управлению точностью обработки на станке с ЧПУ, выполнять обработку на режимах, учитывающих особенности каждой отдельной заготовки с учётом возможностей технологической системы, что позволит снизить погрешности обработки партии деталей и обеспечить требуемую производительность процесса.

ЛИТЕРАТУРА

1. Raluca N., Anisor N. Flexibility and efficiency analysis of a flexible manufacturing system // Review of the Air Force Academy. 2015. No.1(28). Р. 155-158.

2. Загидуллин P.P. Проектирование и планирование технологических процессов в ГПС на базе дифференциации операций // СТИН. 2002. № 6. С. 15-19.

3. Mahmood K., Karaulova T., Ottoa T., Shevtshenko E. Performance analysis of a flexible manufacturing system (FMS) // Procedia CIRP. 2017. Vol. 63. Р .424-429.

4. Kaushal A., Vardhan A., Rajput R.S. Flexible Manufacturing System. A modern approach to manufacturing technology // International Refereed Journal of Engineering and Science. 2016. Vol.5. No.4. P. 16-23.

5. Мазур Н.П., Внуков Ю.Н., Грабченко А.И., Новоселов Ю.К. и др. Основы теории резания материалов: учебник. Харьков: Изд-во НТУ «ХПИ». 2013. 534 с.

6. Trent E.M., Wright P.K. Metal Cutting. Monogr: 4th Ed. Boston: ButterworthHeinemann Publ. 2000. 464 p.

7. Механика деформирования и разрушения при резании Т.1: Нестационарный процесс резания / Барбышев Б.В., Путилова У.С., Утешев М.Х. и др. Под общ. ред. М.Х. Утеше-ва. Тюмень: Тюм. ГНГУ. 2012. 211 с.

8. DeVries W.R. Analysis of material removal processes. Springer-Verlag. 1992. 269 р.

9. Artificial Intelligence. A modern approach. Ed. S. Russell and P. Nowig. Pearson Education Inc. Publ. 2003. 1112 р.

10. Мизюн В.А. Интеллектуальное управление производственными системами и процессами: принципы организации и инструменты. Тольятти: СНЦ РАН. 2012. 214 с.

11. Tang S.X. Intelligent control technology and its industrial application inquiry // Advanced Materials Research. 2014. Vol. 1080. P. 1280-1282.

12. Бурдо Г.Б., Палюх Б.В., Семенов Н.А Системы управления технологическими процессами в машиностроении: подходы к созданию интеллектуальных систем управления: монография. Saarbruchen, Palmarium Academic Publ. 2012. 287 р.

13. Орешкин С., Спесивцев А., Дайманд И., и др. Синтез интеллектуальных автоматизированных систем управления сложными технологическими процессами // Автоматизация в промышленности. 2013. №7. С.3-7.

14. Taylor J.H., Sayda A.F. Intelligent information, monitoring, and control technology for industrial process applications // Proc. 15th International Conference on Automation and Intelligent Manufacturing (FAIM 2005). 2005. DOI: 10.1109/.2005.1467219.

15. Куля В.И. Информационно-логические схемы интеллектуального управления точностью механообработки в условиях ГПС // Вюник СЕВНТУ. 2013. № 139. С. 131-136.

16. Yusupbekov N., Adilov F., Ergashev F. Development and improvement of systems of automation and management of technological processes and manufactures // Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems. 2017. Vol.11. No.3. Р.53-57.

17. Shekhtman M.B. Trends in the development of industrial automation systems and new requirements for the training of automation specialist // Journal of Industrial Automated Control Systems and Controllers. 2008. No. 4. Р.10-14.

18. Moreira L.C., Li W., Fitzpatrick M.E. Supervision controller for real-time surface quality assurance in CNC machining using artificial intelligence // Computers & Industrial Engineering 127: 2019. Р.158-168. DOI: 10.1016/j.cie.2018.12.016.

19. Metal cutting technologies progress and current trends. Ed. by J. Paulo Davim. CPI books GmbH Publ.. 2016. 179 р.

20. Maksarov V., Khalimonenko A., Olt J. Managing the process of machining on machines on the basis of dynamic modelling for a technological system// Journal of Silicate Based and Composite Materials. 2017. Vol.69. No.2. DOI: 10.14382/epitoanyag-jsbcm.

21. Старков В.К. Обработка резанием. Управление стабильностью и качеством в автоматизированном производстве. Москва: Машиностроение. 1989. 297 с.

22. Новоселов Ю.К., Богуцкий В.Б., Пянковская М.В. Разработка структурной схемы операции фрезерования// Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2018. №2(60). С. 227-233.

23. Ladret D., Rueher M. VLP: a visual logic programming language/Journal of Visual Languages & Computing. 1991. Vol.2(2). Р. 163-188.-DOI: 10.1016/S1045-926X(05)80028-X.

24. Братко И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке Prolog. М.: Вильямс. 2004. 637 с.

25. Гома Х. UML. Проектирование систем реального времени, параллельных и распределенных приложений. Москва: ДМК Пресс. 2002. 684 с.

26. Карнаухов Н.С., Першин Д.Ю., Шелехов В.И. Язык предикатного программирования Р. Препринт 153. Новосибирск. ИСИ СО РАН. 2010. 42 с.

27. Alvaro P., Condie T., Conway N., Hellerstein J., Sears R. I do declare: Consensus in a logic language. // ACM SIGOPS Operating Systems Review. 2010. Vol. 43(4). P. 25-30.

REFERENCES

1. Raluca N., Anisor N. Flexibility and efficiency analysis of a flexible manufacturing system. Review of the Air Force Academy. 2015. No.1(28), pp. 155-158.

2. Zagidullin P..P. Proektirovanie iplanirovanie tekhnologicheskihprocessov v GPS na baze differenciacii operacij [Design and planning of technological processes in FMS based on differentiation of operations]. STIN. 2002. No.6, pp. 15-19.

3. Mahmood K., Karaulova T., Ottoa T., Shevtshenko E. Performance analysis of a flexible manufacturing system (FMS). Procedia CIRP. 2017. Vol.63, pp .424-429. DOI: 10.1016/j.procir.2017.03.123.

4. Kaushal A., Vardhan A., Rajput R.S. Flexible Manufacturing System. A modern approach to manufacturing technology. International Refereed Journal of Engineering and Science. 2016. Vol.5. No4. pp. 16-23.

5. Mazur N.P., Vnukov YU.N., Grabchenko A.I., Novoselov YU.K. i dr. Osnovy teorii rez-aniya materialov: uchebnik [Fundamentals of the theory of cutting of materials: a textbook] Har'kov NTU «HPI» Publ. 2013. 534 p.

6. Trent E.M., Wright P.K. Metal Cutting. Monogr: 4th Ed. Boston: ButterworthHeinemann Publ. 2000. 464 p.

7. Mekhanika deformirovaniya i razrusheniya pri rezanii T.1: Nestacionarnyj process reza-niya [Mechanics of deformation and fracture during cutting T.1: Non-stationary cutting process]/ Barbyshev B.V., Putilova U.S., Uteshev M.H. i dr. Edit. M.H. Uteshev. Tyumen': Tyum. GNGU. 2012. 211 p.

8. DeVries W.R. Analysis of material removal processes. Springer-Verlag. 1992. 269 р.

9. Artificial Intelligence. A modern approach. Ed. S. Russell and P. Nowig. Pearson Education Inc. Publ. 2003. 1112 р.

10. Mizyun V.A. Intellektual'noe upravlenie proizvodstvennymi sistemami i processami: principy organizacii i instrument [Intelligent management of production systems and processes: organization principles and tools]. Tol'yatti: SNC RAN. 2012. 214 p.

11. Tang S.X. Intelligent control technology and its industrial application inquiry // Advanced Materials Research. 2014. Vol.1080. P. 1280-1282. https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.1079-1080.1280

12. Burdo G.B., Palyuh B.V., Semenov N.A Sistemy upravleniya tekhnologicheskimi proc-essami v mashinostroenii: podhody k sozdaniyu intellektual'nyh sistem upravleniya [Process management systems in mechanical engineering: approaches to the creation of intelligent management systems]: monogr. Saarbruchen, Palmarium Academic Publ. 2012. 287 р.

13. Oreshkin S., Spesivcev A., Dajmand I. i dr. Sintez intellektual'nyh avtomati-zirovannyh sistem upravleniya slozhnymi tekhnologicheskimi processami [Synthesis of intelligent automated management systems for complex technological processes]. Avtomatizaciya v promyshlennosti. 2013. No7, pp.3-7.

14. Taylor J.H., Sayda A.F. Intelligent information, monitoring, and control technology for industrial process applications //Proc. 15th International Conference on Automation and Intelligent Manufacturing (FAIM 2005). 2005. DOI: 10.1109/.2005.1467219

15. Kulya V.I. Informacionno-logicheskie skhemy intellektual'nogo upravleniya tochnost'yu mekhanoobrabotki v usloviyah GPS [Information-logical schemes of intelligent management of machining accuracy in FMS conditions]. VisnikSEVNTU. 2013. No.139, pp. 131-136.

16. Yusupbekov N., Adilov F., Ergashev F. Development and improvement of systems of automation and management of technological processes and manufactures. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems. 2017. Vol.11. No.3, pp. 53-57. DOI: 10.14313/JAMRIS_3-2017/28.

17. Shekhtman M.B. Trends in the development of industrial automation systems and new requirements for the training of automation specialist. Journal of Industrial Automated Control Systems and Controllers. 2008. No.4, pp.10-14.

18. Moreira L.C., Li W., Fitzpatrick M.E. Supervision controller for real-time surface quality assurance in CNC machining using artificial intelligence. Computers & Industrial Engineering 127: 2019. Р.158-168. DOI: 10.1016/j.cie.2018.12.016.

19. Metal cutting technologies progress and current trends. Ed. by J. Paulo Davim. CPI books GmbH Publ.. 2016. 179 р.

20. Maksarov V., Khalimonenko A., Olt J. Managing the process of machining on machines on the basis of dynamic modelling for a technological system. Journal of Silicate Based and Composite Materials. 2017. Vol. 69. No. 2. DOI: 10.14382/epitoanyag-jsbcm.

21. Starkov V.K. Obrabotka rezaniem. Upravlenie stabil'nost'yu i kachestvom v avtomatizi-rovannom proizvodstve [Cutting processing. Stability and quality management in automated production]. Moscow: Mashinostroenie. 1989. 297 p.

22. Novoselov YU.K., Boguckij V.B., Pyankovskaya M.V. Razrabotka strukturnoj skhemy operacii frezerovaniya [Development of a structural scheme of a milling operation]. Uchenye zapiski Krymskogo inzhenerno-pedagogicheskogo universiteta. 2018. No.2(60), pp. 227-233.

23. Ladret D., Rueher M. VLP: a visual logic programming language. Journal of Visual Languages & Computing. 1991. Vol.2(2), pp.163-188.-DOI: 10.1016/S1045-926X(05)80028-X.

24. Bratko I. Algoritmy iskusstvennogo intellekta na yazyke Prolog [Artificial intelligence algorithms in the Prolog language]. M.: Vil'yams. 2004. 637 p.

25. Goma H. UML. Proektirovanie sistem real'nogo vremeni, parallel'nyh i raspredelennyh prilozhenij [UML. Design of real-time systems, parallel and distributed applications]. Moscow: DMK Press. 2002. 684 p.

26. Karnauhov N.S., Pershin D.Yu., Shelekhov V.I. Yazyk predikatnogo programmiro-vaniya Р. Preprint 153. [Predicate programming language Р. Preprint 153.]. Novosibirsk. IIS SB RAS. 2010. 42 p.

27. Alvaro P., Condie T., Conway N., Hellerstein J., Sears R. I do declare: Consensus in a logic language. ACM SIGOPS Operating Systems Review. 2010. Vol.43(4), pp. 25-30.

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ

Богуцкий Владимир Борисович

Севастопольский государственный университет, г. Севастополь, Россия, кандидат технических наук, доцент кафедры Технология машиностроения.

E-mail: VBBogutskiy@sevsu.ru

Bogutsky Vladimir Borisovich

Sevastopol State University, Sevastopol, Russia, candidate of technical sciences, assistant professor of dept. Technology of mechanical engineering.

E-mail: VBBogutskiy@sevsu.ru

Корреспондентский почтовый адрес и телефон для контактов с авторами статьи: 229053, г. Севастополь, ул. Университетская 33. Богуцкий В.Б.

+7 (8692) 54-06-67