Электронный каталог НБ БНТУ

Статья

Методы и алгоритмы автоматизации управления технологическим процессом формирования композиционных покрытий / С. Ю. Ганигин, В. В. Киященко, А. С. Кирсанов, А. В. Миронов // Мехатроника, Автоматизация, Управление. – 2026. – Т. 27, № 8. – С. 429-438.

Представлена методика автоматизации управления процессом детонационно-газового напыления (ДГН) реакционноспособных композиционных покрытий системы Ni/Al на основе системы поддержки принятия решений (СППР) и цифрового двойника технологического процесса. Разработанная архитектура включает уровни низкоуровневого контроля с программируемым логическим контроллером, стабилизации параметров струи по данным диагностического комплекса, предиктивногорегулирования качества и оптимизационного контура, реализующего многокритериальную адаптацию режимов напыления. В качестве выходных переменных модели использовались структурные метрики, полученные методом морфометрического анализа изображений электронной микроскопии: средняя площадь пор, число нерасплавленных частиц, удельная длина межфазных границ и доля предварительно образованных интерметаллидных фаз. Для описания взаимосвязей между технологическими параметрами (степень наполнения, соотношение газов, дистанция напыления, расход порошка, температура и давление газа) и структурными характеристиками применена методология поверхности отклика (RSM) с квадратичными регрессионными моделями. Дисперсионный анализ (ANOVA) подтвердил статистическую значимость факторов и адекватность моделей. Результаты численного моделирования и верификации показали, что температура газового потока и дистанция напыления оказывают наибольшее влияние на формирование межфазных границ. Оптимизация параметров методом желательности Харрингтона и с использованием генетического алгоритма позволила минимизировать пористость и число нерасплавленных частиц, одновременно максимизируя длину границ. Средняя ошибка прогноза по всем метрикам не превышает 5...8 %. Разработанная СППР обеспечивает адаптивный выбор и корректировку режимов ДГН, сокращает объем экспериментальных испытаний и обеспечивает воспроизводимость структуры покрытия. Методика может быть интегрирована в интеллектуальные системы автоматического управления и платформы цифровых двойников технологических процессов, а дальнейшее развитие связано с применением машинного обучения и гибридных физико-статистических моделей.

621.793.7

общий = БД Техника
общий = ДЕТОНАЦИОННЫЕ ПОКРЫТИЯ
общий = КОМПОЗИЦИОННЫЕ ПОКРЫТИЯ
общий = САМОРАСПРОСТРАНЯЮЩИЙСЯ ВЫСОКОТЕМПЕРАТУРНЫЙ СИНТЕЗ
общий = ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ СИСТЕМЫ
общий = АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ