За последнюю пятилетку в крупном производстве, в частности в металлообработке, наметилась тенденция уверенного перехода на станки с ЧПУ нового поколения, построенных на интеллектуальных системах. Современные агрегаты представляют собой симбиоз лучевых технологий, систем неразрушающего контроля, многочисленных датчиков и программного комплекса на базе экспертных систем. Примечательно, политика обновления производственного парка удачно совпала с рядом инженерных прорывов в области лучевой обработки. В свете своего рода перестройки возникла острая необходимость пересмотреть действующие методы разработки техпроцессов термической обработки металлов. При этом отечественные промышленники столкнулись с проблемой технической недостаточности, которая существенно затормозила переход на производство под управлением современных экспертных систем. Осветить проблемы и перспективы внедрения агрегатов лучевой обработки поможет разработчик белорусского программного комплекса ThermoSim Коваленко Валерий Иванович.
Валерий Иванович, расскажите немного о самом проекте. Что представляет собой ThermoSim сегодня?
В.И.К.: ThermoSim – модульный программный продукт, ориентированный на трехмерное моделирование процессов термообработки и в частности процесса закалки. Разработка комплекса началась несколько лет назад при участии специалистов БГУИР и МГЭУ им. Сахарова. Сегодня ThermoSim позволяет с легкостью проектировать техпроцессы термической обработки металлов с учетом свойств исходного материала, фазовых превращений и особенностей термофизических и электромагнитных процессов при разных температурах. Объемное представление позволяет не просто отслеживать изменения в структуре детали при различных температурных режимах, но и прогнозировать остаточное напряжение. ThermoSim открывает перед инженерами новые возможности, ускоряя и упрощая проектирование техпроцессов термообработки металла, избавляя от ряда неприятностей.
Какого рода неприятностей? Много всего сказано по поводу технической недостаточности и несовершенства методов разработки техпроцессов, но о причинах почему-то говорить не принято.
Александр, Вы видели, каким образом происходит проектирование процессов термической обработки металлов? Садится группа инженеров, раскладывают монографии, таблицы, графики и на бумаге анализируют влияние термического воздействия, оценивают остаточные явления, прогнозируют изменение свойств. Процесс длительный и довольно-таки утомительный. Важно учесть фазовые переходы, предусмотреть реакции насыщения и выпадения биметаллических структур и множество других факторов. Результат получается, прямо скажем, приблизительный.
А как же CAD и CAЕ системы, которые разрабатываются годами?
В.И.К.: Вот здесь и кроется актуальность проекта ThermoSim. В состав базы знаний зарубежных систем проектирования не входят описания отечественных видов стали, да и стоимость таких проектов, мягко говоря, высокая. Заметим, что разработчики систем проектирования сделали упор на универсальность продукта, от чего пострадала сама физическая модель: зачастую система не учитывает ряд процессов, происходящих при термической обработке металла. И это не говоря о том, что зарубежные проекты имеют достаточно сложный интерфейс и нередко требуют обширных знаний теории моделирования, что, на мой взгляд, вовсе не обязательно.
В сопроводительной документации к ThermoSim есть несколько строк об использовании при расчетах достаточно популярной в наше время нейронной сети. Я так полагаю, что отечественный продукт также построен на нелинейной математической модели?
В.И.К.: Прелесть ThermoSim заключается в использовании комплексного подхода при моделировании происходящих при термической обработке процессов. На технологии производства нельзя смотреть сквозь призму маркетинговых решений: широко разрекламированные экспертные системы вовсе не решают задачи обработки, а лишь выбирают оптимальный метод решения. Поэтому по-настоящему действенными являются гибридные экспертные системы, работающие в связке с теми же нейронными сетями или физическими моделями. Именно поэтому пока разработка агрегатов, способных на основе одного лишь чертежа и анализа металла самостоятельно проработать план действий, затруднена.
Насколько оправдано внедрение нейронных сетей?
В.И.К.: Экспертная система в чистом виде ресурсоемкая формация, поскольку построена на алгоритме последовательной проверки вариантов. Наличие циклов заметно осложняет написание кода и его обработку за счет заметной нагрузки на стек процессора. Для небольшой базы проблема незаметна, но когда речь заходит о проверке тысяч и тысяч решений, перерасход процессорного времени налицо. Нейронная сеть же построена на простейших операциях, в результате чего времени на обработку требуется заметно меньше. Гибридизация позволяет исключить бессмысленный перебор, заменив его осознанным решением.
На основе чего нейронная сеть принимает решение, как оценивает вероятность того или иного исхода?
В.И.К.: Нейронную сеть легко сравнить с мозгом маленького ребенка. Он еще не догадывается о наличии фундаментальных законов, этических норм и социальных контрактов. Но успешно выживает, поскольку родители постоянно его поучают. В результате в памяти формируется эдакая база знаний, в которой есть масса примеров и варианты решения на основе многофакторной оценки. В процессе обучения со временем ребенок начинает принимать решения самостоятельно. Такой же принцип реализован и в нейронных сетях, только процесс обучения проходит намного быстрее. А главное преимущество заключается в отсутствии строгого алгоритма действий – есть лишь объективная оценка. Нелинейность заметно повышает универсальность, а, значит, оптимизировать продукт для решения несвязанных задач становится намного проще.
И насколько эффективно обучение нейронной сети?
В.И.К.: Прямо скажем, обучение – процесс кропотливый, требующий повышенного внимания. Примеры той же обработки металлов необходимо подбирать очень тщательно. Сами знаете, что выводы каждый для себя обычно делает сам. Так и нейронная сеть может не совсем правильно воспринять предложенные решения. Но после длительного обучения ответ на поставленный вопрос компьютер дает в течение секунды.
Валерий Иванович, Вы хотите сказать, что оценка эффективности применения той или иной технологии производится в течение всего лишь одной секунды?
В.И.К.: Обычно даже меньше: секрет в использовании означенных выше простейших операций.
Вы обмолвились об универсальности нейронных сетей и важности оценки фазовых переходов. Сегодня наметилось производство агрегатов с двумя лазерами, работа которых построена на процессе абляции металла. В связи с этим вопрос: как насчет проектирования процессов с нестандартными фазовыми переходами?
В.И.К.: На данный момент в комплексе ThermoSim нет штатных средств для работы с сублимационными процессами, однако существенных преград для разработки нет. В силу универсальности нейронной сети и обширных наработок в области эффективного моделирования – это лишь вопрос времени.
И каковы перспективы проекта?
В.И.К.: На сегодняшний день в разработке пакета ThermoSim заинтересованы некоторые государственные структуры: Министерство образования Республики Беларусь, Министерство промышленности Республики Беларусь, МАЗ, МТЗ. Проявляют недюжинный интерес скандинавские производственники. На данный момент на создание комплекса потрачено около $300 000, при этом перед разработчиками стоит ряд вопросов, требующих оперативного решения.
А что же с конкурентами?
В.И.К.: По сути, у нас нет конкурентов на данный момент. В мире существует еще два крупных проекта, направленных на проектирование техпроцессов, но ThermoSim ориентирован на решение достаточно узкого круга задач, в силу чего демонстрирует более целевой подход. И сегодня на основе изложенных в ThermoSim наработок строится новый, пока лишь анонсированный проект, предназначенный для моделирования диффузионных процессов в окружающей среде.
Благодарю за исчерпывающий ответ, творческих успехов, Валерий Иванович.
www.EquipNet.ru, беседовал Александр Гуща
Фотография с сайта asmid.nlb.by