Определение оптимального сочетания параметров управления промышленным роботом в робототехническом комплексе обработки кромок деталей

Оригинальная статья / Original article УДК 621.7.092

DOI: http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2019-4-723-730

Определение оптимального сочетания параметров управления промышленным роботом в робототехническом комплексе обработки кромок деталей

© А.В. Сидорова, Б.Б. Пономарев

Иркутский национальный исследовательский технический университет, г. Иркутск, Россия

Аннотация: Цель - определить оптимальные параметры управления процессом удаления острых кромок и формообразования фасок установленного размера с помощью промышленного робота на деталях после их механической обработки на многоцелевых станках с числовым программным управлением. В статье рассматривается метод назначения управляемых параметров (подача, частота вращения шпинделя, коэффициент усиления и сила резания) по комплексному критерию оптимизации, точности обработки и параметру качества микрорельефа поверхностного слоя. В качестве отслеживаемых критериев выбраны размер фаски и шероховатость поверхности Ra. Представлен алгоритм выбора параметров управления процессом финишной обработки деталей. Разработаны методика поиска оптимального решения и программное обеспечение системы оптимизации процесса финишной обработки деталей в условиях робототехнического комплекса, позволяющие определить оптимальные настроечные параметры обработки кромок деталей: подачу, частоту вращения шпинделя, коэффициент усиления и силу резания, которые обеспечивают при финишном формообразовании выполнение требований конструкторско-технологической документации. Полученные результаты имеют практическое применение и способствуют сокращению объема ручных доводочных работ.

Ключевые слова: финишная обработка, размер фаски, шероховатость поверхности, оптимизация, робототехни-ческий комплекс, зачистка кромок, автоматизация

Информация о статье: Дата поступления 05 июня 2019 г.; дата принятия к печати 15 июля 2019 г.; дата он-лайн-размещения 31 августа 2019 г.

Для цитирования: Сидорова А.В., Пономарев Б.Б. Определение оптимального сочетания параметров управления промышленным роботом в робототехническом комплексе обработки кромок деталей. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2019;23(4):723-730. DOI: 10.21285/1814-3520-2019-4-723-730

Determination of optimal combination of industrial robot control parameters in a part edge processing robotic complex

Alena V. Sidorova, Boris B. Ponomarev

Irkutsk National Research Technical University, Irkutsk, Russia

Abstract: The purpose of the paper is to determine the optimal control parameters of the process of removing sharp edges and shaping chamfers of the set size by means of an industrial robot on the parts after their machining on multipurpose machine-tools with numerical control. The article discusses a method of setting controllable parameters (feed, spindle rotation frequency, gain factor and cutting force) by the complex optimization criterion, machining accuracy and quality parameter of the surface layer microrelief. The chamfer size and surface roughness Ra are chosen as the monitored parameters. The algorithm for choosing the control parameters of finishing processing of parts is presented. The authors have developed a technique to search for optimal solutions and software for the optimization system of part finishing treatment in a robotic system that allow to determine the optimal tuning parameters of edge processing: feed, spindle rotation frequency, gain factor and cutting force that ensure the implementation of the requirements of design and technological documentation at finishing treatment. The results obtained are of practical use and contribute to the reduction of manual finishing works.

Keywords: finishing treatment, chamfer size, surface roughness, optimization, robotic complex, edge trimming, automation

Information about the article: Received June 05, 2019; accepted for publication July 15, 2019; available online August 31, 2019.

0

А.В. Сидорова, Б.Б. Пономарев. Определение оптимального сочетания параметров управления ... A.V. Sidorova, B.B. Ponomarev. Determination of optimal combination of industrial robot control parameters...

For citation: Sidorova A.V., Ponomarev B.B. Determination of optimal combination of industrial robot control parameters in a part edge processing robotic complex. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta = Proceedings of Irkutsk State Technical University. 2019;23(4):723-730. (In Russ.) DOI: 10.21285/1814-3520-2019-4-723-730

1. ВВЕДЕНИЕ

Для снятия заусенцев, облоя и притупления кромок деталей в производственных условиях применялась (и до сих пор используется) ручная слесарная обработка. Вместе с тем на сегодняшний день имеется ряд современных методов и путей, обеспечивающих замену ручного человеческого труда [1, 2]. Перспективным направлением решения этих задач является применение промышленных роботов (ПР). Для этого манипулятор промышленного робота должен иметь не менее шести степеней свободы, а робототехнический комплекс (РТК) - современную систему управления, что позволяет использовать автоматизированную систему для выполнения основных технологических операций механообработки деталей. Преимущество ПР состоит в том, что в отличие от используемых для тех же целей специальных станков роботы менее металлоемки и, благодаря многозвенной кинематике, позволяют обрабатывать крупногабаритные детали сложной формы и геометрии при малом количестве переустановок [1, 3, 4].

Повышение эффективности и, в частности, производительности и точности выполнения зачистных операций в условиях роботизированной производственной системы связано с необходимостью проведения исследований, направленных на совершенствование структур, методов и режимов управления роботом [5-8].Такие исследования помогут при разработке и внедрении технологии финишной обработки деталей изделий авиационной техники.

2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОГО СОЧЕТАНИЯ УПРАВЛЯЕМЫХ ПАРАМЕТРОВ

Как известно, при разработке технологических процессов механической обработки необходимо обоснованно назначить режимы резания с учетом возможностей

оборудования, используемого инструмента, материала заготовки и других факторов [9].

Существует несколько методов назначения режимов резания: табличный, аналитический, графоаналитический, машинный (с использованием компьютеров и специальных программ расчета) [9]. Сущность машинного метода заключается в использовании компьютеров и специальных программ, разработанных на основе теоретических зависимостей по определению параметров процесса резания и режимов обработки, обеспечивающих заданные параметры качества и точность обработки с учетом экономической целесообразности.

В производственных условиях, наряду с заданной точностью обработки, иногда требуется обеспечить параметры, характеризующие поверхностный слой (параметры шероховатости обрабатываемой поверхности) с целью обеспечения тех или иных эксплуатационных показателей [10].

На сегодняшний день размер притупления кромок С регламентируется ОСТ 1 00022-801 и варьирует для наружных углов 0,1-0,4 мм, для внутренних - 0,2-0,8 мм.

По ГОСТ 30893.1-2002 (ИСО 2768-1-89)2 предусмотрены предельные отклонения притупленных кромок (наружных радиусов скругления и высот фасок):

- для точного (! и среднего (m) классов точности - ±0,2 мм;

- для грубого (с) и очень грубого (V) классов точности - ±0,4 мм.

По отраслевому стандарту авиационной промышленности ОСТ 1.000.22-80 предельные отклонения притупленных кромок составляют ±0,3 мм.

На основании экспериментальных данных установлено, что значения размера фаски изменяются в диапазоне от 0,09 до 0,6 мм, что удовлетворяет требованиям ГОСТ 30893.1-2002 для точного и среднего классов точности.

Шероховатость поверхности скругленных кромок должна соответствовать

требованиям чертежа на обрабатываемые детали (например, для деталей самолета шероховатость обработанных поверхностей должна соответствовать Rа 3,2).

Полученные результаты по точности размера фаски и параметрам шероховатости процесса будут являться основой для оптимизации параметров обработки кромок деталей.

3. КРИТЕРИЙ ОПТИМИЗАЦИИ

Оптимизация технологических условий обработки деталей включает решение различных технологических, экономических, конструкторских и организационных задач. В оптимизации обычно принимают в качестве критериев следующие:

- критерий минимальной технологической себестоимости выполнения операции;

- критерий максимальной производительности, обеспечивающий наименьшие затраты времени на обработку и наибольшую выработку на рабочем месте;

- критерий точности обработки и параметров качества поверхностного слоя.

В данной работе оптимизация проводится по критерию точности обработки и параметру шероховатости поверхностного слоя.

Параметры обработки, обеспечивающие заданные требования к микрогеометрии поверхностного слоя и точности обработки, применительно к регулируемому и управляемому процессу в общем случае могут быть определены следующим образом:

где Я - шероховатость поверхности фаски, мкм; С - размер фаски, мм; Э - подача, мм/мин; п - частота вращения шпинделя, об/мин; Р - удерживающая сила, Н; Ш - коэффициент усиления.

Снижение или превышение значений управляемых параметров в сравнении с оптимальными приводит к значительному росту сил резания и снижению чувствительности адаптивной системы, что оказывает влияние на параметры качества поверхностного слоя и точность обработки [11, 12].

Таким образом, оптимизацию по критерию точности обработки и параметру качества поверхностного слоя следует осуществлять при проектировании новых технологических процессов. В действующем производстве рекомендуется использовать метод технически обоснованного назначения режима резания.

В общем случае отклонение от оптимальной величины любого из целевых показателей качества (в сторону увеличения или уменьшения действительной величины показателя) влечет за собой ухудшение эксплуатационных свойств детали [13]. Поскольку эти показатели имеют различные единицы измерения, то необходимо использовать их относительное, а не абсолютное изменение от оптимальной величины. В качестве целевой функции оптимизации предложено использовать функцию следующего вида:

1

ОСТ 1.000.22-80. Отраслевой стандарт. Предельные отклонения размеров от 0,1 до 10000 мм и допуски формы и расположения поверхностей, не указанные на чертеже. Распоряжение Министерства № 8185628; заявл. 19.09.1980; опубл. 01.07.1981./ GOST 1.000.22-80. Industry standard. Limit deviations of sizes from 0.1 to 10000 mm and tolerances of surface shapes and location not shown in the drawing. Ministry Order No. 8185628; declared 19 Sep-tember1980; publ. 1 July 1981.

2ГОСТ 30893.1-2002 (ИСО 2768-1-89). Основные нормы взаимозаменяемости. Общие допуски. Предельные отклонения линейных и угловых размеров с неуказанными допусками. Постановление Государственного комитета Российской Федерации по стандартизации и метрологии № 22-ст. Введ. 01.01.2004; изм. 12.09.2018. Минск: Межгосударственный совет по стандартизации, метрологии и сертификации, 2018. /GOST 30893.1 -2002 (ISO 2768-189). Basic norms of interchangeability. General tolerances. Limit deviations of linear and angular dimensions with unspecified tolerances. Resolution of the State Committee of the Russian Federation for Standardization and Metrology No. 22-st. Introduced 1 January 2004; revised 12 September 2018. Minsk: Interstate Council for Standardization, Metrology and Certification, 2018.

А.В. Сидорова, Б.Б. Пономарев. Определение оптимального сочетания параметров управления . A.V. Sidorova, B.B. Ponomarev. Determination of optimal combination of industrial robot control parameters...

f ( Ra0, C0 ) = к!

Rg - Rg 0

V RaO J

С - С С

V С0 J

либо при использовании обозначений типа q1 = ^, ц2 = С применять функцию общего вида:

f (Q ) = £k

i =1

f у g- g о

v ч, о j

где к1 - соответствующие весовые коэффициенты, позволяющие установить вклад того или иного показателя качества поверхностного слоя детали в ее обобщенную характеристику; ^, С - текущие значения высоты неровностей, размера фаски; п - число показателей качества; 0 - комплекс показателей качества.

Определив весовые коэффициенты к1 и к2 методом ранжирования [14], где для каждого критерия устанавливается определенный ранг важности, приводится формула целевой функции оптимизации:

f ( Rg 0, Со ) =

V

Ra - Ra О

V Ra0 J

0,4

С - С,

у

С

V Со j

.

В том случае, когда при решении оптимизационной задачи удается обеспечить точное совпадение заданных параметров качества и точности с расчетными, величина целевой функции будет равна нулю, т.е.

= 0. В противном случае, когда хотя бы один из расчетных параметров будет отличаться от заданного, целевая функция будет положительной, т.е. > 0. Поэтому целевая функция в процессе оптимизации должна быть сведена к минимуму.

4. ПРОГРАММА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАБОТКОЙ КРОМОК ДЕТАЛЕЙ

С целью определения оптимальных значений параметров, управляющих робо-тотехнической системой автоматизации операций фрезерования кромок деталей после их механической обработки, разра-

ботан алгоритм, блок-схема которого представлена на рис. 1.

Представленный алгоритм программы позволяет определять оптимальные режимы обработки, исходя из заданных в чертеже параметров шероховатости и размера фаски.

На первом этапе алгоритм предполагает ввод данных, которые требуется получить после выполнения финишной операции, это могут быть требуемые размеры фаски, регламентируемые отраслевым стандартом, требования к шероховатости и ограничение по максимальной силе резания.

Программа осуществляет расчет размера фаски и параметр шероховатости поверхности по эмпирическим формулам, представленным в работе [15], сравнивает расчетные значения с предельно допустимыми, если они не противоречат требованиям к чертежу, затем рассчитывает целевую функцию оптимизации по формуле (4) и записывает результат в массив. Далее программа ищет минимальное значение массива, т.е. минимальную разницу между требуемым показателем и рассчитанным. На основании найденного значения записываются соответствующие управляемые параметры, они и будут являться оптимальными по критерию точности обработки и параметру шероховатости поверхностного слоя. Если совпадения отсутствуют, то требуется корректировка ввода данных.

Для обеспечения размерной обработки, связанной с удалением заусениц, образовавшихся после предыдущей обработки, притуплением кромок и образованием фаски заданного размера, а также для получения параметра шероховатости (нормированного конструкторской документацией) разработан модуль программного обеспечения, позволяющий автоматизировать основные расчеты по подбору параметров обработки поверхностей в условиях РТК и прогнозированию результатов обработки. Программный модуль разработан с помощью Microsoft Visual Studio 2017. Программа позволяет определять оптимальные параметры обработки (S, n, KR, F) ис-

Рис. 1. Блок-схема алгоритма определения управляющих параметров финишной обработкой деталей Fig. 1. Block diagram of the algorithm for determining control parameters of finishing machining of parts

ходя из размеров фаски обрабатываемой кромки, а также шероховатости, заданной в чертеже. Окно этой программы представлено на рис. 2.

5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основании результатов теоретических и экспериментальных исследований, полученных в ходе выполнения научно-

исследовательской работы, разработана система, позволяющая определить оптимальные параметры управления процессом размерной обработки кромок деталей промышленным роботом. В качестве критерия оптимизации обоснованно принят размер фаски, образуемой при обработке, и параметры шероховатости поверхностного слоя.

А.В. Сидорова, Б.Б. Пономарев. Определение оптимального сочетания параметров управления ... A.V. Sidorova, B.B. Ponomarev. Determination of optimal combination of industrial robot control parameters.

/"•с Программа подбора оптимальных параметров обработки кромок деталей па Р1Х [ о I S3

Начальные донные

Введите требуемый размер фаски С 0,10 [||мм Введите требуемую шероховатость поверхности Яа 0,2 р-| мкм

Рассчитать оптимальные параметры

Оптимальные параметры

Подача Б мм/с

Частота вращения шпинделя п об/мин

Коэффициент усиления КЯ

Сила удержания Р Н

Достижимый размер фаски С мм

Достижимая шероховатость поверхности Ra мкм

Программ«

О Программе

Рис. 2. Окно программы определения оптимальных режимов обработки кромок деталей Fig. 2. Window of the program for determining part edge optimal processing modes

Система оптимизации включает алгоритм и программу подбора оптимальных управляющих параметров процесса образования кромок деталей, которые позволяют выбрать оптимальные настроечные параметры обработки: подачу, частоту вращения шпинделя, коэффициент усиления и силу резания.

На основе математической модели, установившей взаимосвязь варьируемых параметров управления процессом образования кромок деталей с конструкторско-технологическими требованиями к их размерам и качеству, разработан алгоритм и программное обеспечение автоматизиро-

ванного поиска оптимальных решений. Разработанное программное обеспечение успешно использовалось при проведении экспериментальных исследований и позволило получить при обработке размеры фаски и шероховатость поверхности в пределах, заданных чертежом. Результаты исследований должны найти дальнейшее применение при разработке и внедрении технологии финишной обработки деталей изделий авиационной техники и быть полезны при проектировании и введении в эксплуатацию робототехнических комплексов и систем.

Библиографический список

1. Иванова А.В., Пономарев Б.Б., Савилов А.В., Чапышев А.П. Робототехнический комплекс удаления заусенцев после фрезерования деталей // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. № 11 (82). С. 49-53.

2. Чапышев А.П., Иванова А.В., Крючкин А.В. Технологические возможности процессов механизированной финишной обработки деталей // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013. Т. 15. № 6-2. С. 533-537.

3. Peng Jingfu, Ding Ye, Zhang Gang, Ding Han. An

enhanced kinematic model for calibration of robotic machining systems with parallelogram mechanisms // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2019. Vol. 59. P. 92-103.

4. Hong-an Yang, Shuai Cao, Luoyu Bai, Zhaoqi Zhang, Jie Kong. A distributed and parallel self-assembly approach for swarm robotics // Robotic Automation System. 2019. Vol. 118. P. 80-92.

5. Ivanova A., Belomestnyh A., Semenov E., Ponomarev B. Manufacturing capability of the robotic complex machining edge details // International Journal

of Engineering and Technology. 2015. Т. 7. № 5. С. 1774-1780.

6. Semyonov E.N., Sidorova A.V., Pashkov A.E., Be-lomestnykh A.S. Accuracy assessment of Kuka KR210 R2700 extra industrial robot // International Journal of Engineering and Technology. 2016. Vol. 16. No. 1. Р. 19-25.

7. Sidorova A.V., Semyonov E.N., Belomestnykh A.S. Robotic edge machining using elastic abrasive tool // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 11 Сер. "International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems 2017 - Simulation and Automation of Production Engeener-ing" (г. Tomck, 04-06 декабря 2017 г.). Tomck, 2017. С. 022097. DOI: 10.1088/1757-899X/327/2/022097

8. Бакшеева Е.Н., Беломестных А.С., Семенов Е.Н. Анализ процесса врезания на операциях фрезерования кромок на робототехническом комплексе // Авиамашиностроение и транспорт Сибири: сб. статей X Междунар. науч.-техн. конф. (Иркутск, 21-26 мая 2018 г.). Иркутск, 2018. С. 163-171.

9. Безъязычный В.Ф., Киселев Э.В. Расчет режимов резания, обеспечивающих комплекс требуемых параметров точности обработки и качества поверхностного слоя // Металлообработка. 2016. № 6 (96). С. 9-17.

10. Ле Чи Винь, Стародубцева Д.А., Кольцов В.П.,

Нгуен Тхе Хоанг. Определение степени покрытия после дробеударного формообразования методом обработки изображений // Системы. Методы. Технологии. 2018. № 2 (38). С. 32-37.

11. Пономарев Б.Б., Хьен Нгуен Ши. Влияние ориентации инструмента на силы резания при концевом фрезеровании // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2019. № 3 (708). С. 11-20. DOI: 10.18698/0536-1044-2019-3-11 -20

12. Ponomarev B.B., Hien Nguyen Sy. Finish milling dynamics simulation considering changing tool angles // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 327. Issue 2. P. 022083. DOI: 10.1088/1757-899X/327/2/022083

13. Xiaoyi Gu, Changsheng Li, Xiao Xiao. A Compliant Transoral Surgical Robotic System Based on a Parallel Flexible Mechanism // Annals of biomedical engineering. 2019. Vol. 47. Issue 6. Р. 1329-1344.

14. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Методы обработки данных / пер. с англ. М.: Мир, 1980. 610 с.

15. Сидорова А.В. Модель управления точностью обработки на операции фрезерования кромок на РТК // Авиамашиностроение и транспорт Сибири: сб. статей IX Всерос. науч.-практ. конф. (г. Иркутск, 12-15 апреля 2017). Иркутск, 2017. С. 246-250.

References

1. Ivanova A.V., Ponomarev B.B., Savilov A.V., Chapyshev A.P. Robotic system performing deburring after part milling. Vestnik Irkutskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta [Proceedings of Irkutsk State Technical University], 2013, no. 11 (82), pp. 4953. (In Russ.).

2. Chapyshev A.P., Ivanova A.V., Kryuchkin A.V. Technological capabilities of processes of details mechanized finishing processing. Izvestiya Samarskogo nauchnogo centra Rossijskoj akademii nauk [Izvestia of Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences], 2013, vol. 15, no. 6-2, pp. 533-537. (In Russ.).

3. Peng Jingfu, Ding Ye, Zhang Gang, Ding Han. An enhanced kinematic model for calibration of robotic machining systems with parallelogram mechanisms. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2019, vol. 59, pp. 92-103. DOI:10.1016/j.rcim.2019.03.008

4. Hong-an Yang, Shuai Cao, Luoyu Bai, Zhaoqi Zhang, Jie Kong. A distributed and parallel self-assembly approach for swarm robotics. Robotic Automation System 2019, vol. 118, pp. 80-92.

5. Ivanova A., Belomestnyh A., Semenov E., Ponomarev B. Manufacturing capability of the robotic complex machining edge. International Journal of Engineering and Technology, 2015, vol. 7, no. 5, pp. 17741780.

6. Semyonov E.N., Sidorova A.V., Pashkov A.E., Belomestnykh A.S. Accuracy assessment of Kuka KR210

R2700 extra industrial robot. International Journal of Engineering and Technology, 2015, vol. 16, no. 1, pp. 19-25.

7. Sidorova A.V., Semyonov E.N., Belomestnykh A.S. Robotic edge machining using elastic abrasive tool. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 11 Series "International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems 2017 -Simulation and Automation of Production Engineering" (Tomsk, 04-06 December 2017). Tomsk, 2017, p. 022097. (In Russ.). DOI: 10.1088/1757-899X/327/2/022097

8. Baksheeva E.N., Belomestnyh A.S., Semenov E.N. Analiz processa vrezaniya na operaciyah frezerovaniya kromok na robototekhnicheskom komplekse [Analysis of the penetration process in edge milling operations on a robotic complex]. Sbornik statej X Mezhdunarodnoj nauchno-tekhnicheskoj konferencii "Aviamashi-nostroenie i transport Sibiri" [Collected articles of X International scientific and technical conference "Aircraft Engineering and Transport of Siberia", Irkutsk, 21-26 May 2018]. Irkutsk, 2018, pp. 163-171. (In Russ.).

9. Bezlyazychny V.F., Kiselev E.V. Calculation of cutting modes, providing a set of the required parameters of accuracy processing and quality of the surface layer. Metalloobrabotka [Metalworking], 2016, no. 6 (96), pp. 9-17. (In Russ.).

10. Le Chi Vinh, Starodubceva D.A., Kol'cov V.P., Nguen The Hoang. Determination of a degree of shot coverage after shot peen forming by image processing.

А.В. Сидорова, Б.Б. Пономарев. Определение оптимального сочетания параметров управления . A.V. Sidorova, B.B. Ponomarev. Determination of optimal combination of industrial robot control parameters.

Sistemy. Metody. Tekhnologii [Systems. Methods. Technologies], 2018, no. 2 (38), рр. 32-37. (In Russ.).

11. Ponomarev B.B., Hien Nguyen Shi. The influence of tool orientation on cutting forces during end milling. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Mashinostroenie [Proceedings of Higher Educational Institutions. Machine Building], 2019, no. 3 (708), pp. 11-20. (In Russ.). DOI: 10.18698/0536-1044-2019-3-11-20

12. Ponomarev B.B., Hien Nguyen Shi. Finish milling dynamics simulation considering changing tool angles. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018, vol. 327, issue 2, p. 022083. DOI: 10.1088/1757-899X/327/2/022083

13. Xiaoyi Gu, Changsheng Li, Xiao Xiao. A Compliant Transoral Surgical Robotic System Based on a Parallel Flexible Mechanism. Annals of biomedical engineering,

Критерии авторства

Сидорова А.В., Пономарев Б.Б. заявляют о равном участии в получении и оформлении научных результатов и в равной мере несут ответственность за плагиат.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ

Сидорова Алена Владимировна,

младший научный сотрудник кафедры технологии и оборудования машиностроительных производств, Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия; Н e-mail: alena91@istu.edu

Пономарев Борис Борисович,

профессор, доктор технических наук, Иркутский национальный исследовательский технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, Россия; e-mail: pusw@istu.edu

2019, vol. 47, issue 6, рр. 1329-1344.

14. Johnson N. Statistics and experimental design in engineering and science. Methods of experimental design, 1980. 610 p. (Russ. ed.: Statistika i planirovanie eksperimenta v tekhnike i nauke. Metody obrabotki dannyh. Moscow, Mir Publ., 1980, 610 p.).

15. Sidorova A.V. Model' upravleniya tochnost'yu obrabotki na operacii frezerovaniya kromok na roboto-tekhnicheskom komplekse [A model of edge milling accuracy control at a robotic complex]. Sbornik statej IX Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii "Aviamashinostroenie i transport Sibiri" [Collected articles of IX All-Russian scientific and practical conference "Aviation Engineering and Transport of Siberia", Irkutsk, 12-15 April 2017]. Irkutsk, 2017, рр. 246-250. (In Russ.).

Authorship criteria

Sidorova A.V., Ponomarev B.B. declare equal participation in obtaining and formalization of scientific results and bear equal responsibility for plagiarism.

Conflict of interests

The authors declare that there is no conflict of interests regarding the publication of this article.

INFORMATION ABOUT THE AUTHORS

Alena V. Sidorova,

Junior Researcher of the Department of Mechanical Engineering Production Technologies and Equipment, Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russia; H e-mail: alena91@istu.edu

Boris B. Ponomarev,

Dr. Sci. (Eng.), Professor, Irkutsk National Research Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk 664074, Russia; e-mail: pusw@istu.edu