Details
Title | Алгоритм для автоматизации проектирования штамповой оснастки // Современное машиностроение: наука и образование 2024: материалы 13-й Международной научной конференции, 20 июня 2024 года: proceedings of the 13th International Scientific Conference, Russia, June 20, 2024 |
---|---|
Creators | Преображенский Евгений Владимирович; Галкин Виктор Иванович; Маркелов Егор Евгеньевич |
Organization | Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) |
Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024 |
Collection | Общая коллекция |
Subjects | Детали машин — Обработка; Вычислительные машины электронные — Программы; форма поковки; штамповая оснастка; автоматизация проектирования; shape; forging dies; design automation |
UDC | 621.81; 004.422.8 |
Document type | Article, report |
File type | |
Language | Russian |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/id24-125 |
Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\73236 |
Record create date | 7/30/2024 |
В работе рассмотрены вопросы, связанные с автоматизацией проектирования формы поковки и штамповой оснастки. Предложен алгоритм, позволяющий в автоматизированном режиме получать геометрию поковки по контуру чистовой детали. Результаты показали, что при применении реализованного алгоритма эффективность разработки штампов существенно возрастает, а время проектирования сокращается до нескольких секунд. Созданное программное обеспечение может быть использовано как непосредственно инженерами-технологами на машиностроительных предприятиях, так и в научной и образовательной среде, в том числе для формирования исходных данных для обучения нейронных сетей, а также для развития у студентов навыков проектирования штамповой оснастки.
The paper considers the issues related to the automation of design of the forgings shape and forging dies. The algorithm that allows obtaining forging geometry along the contour of the finishing part in the automated mode is proposed. The results show that when the implemented algorithm is applied, the efficiency of die design increases significantly, and the time required is reduced to a few seconds. The developed software can be used both directly by mechanical engineers at machine-building enterprises, and in scientific and educational environments, including the formation of initial data for training neural networks, as well as for the improvement of students' skills in the design of forging dies.
Access count: 54
Last 30 days: 21