2020
Lecture Notes in Computer Science, Scopus
Статьи в журналах
Lecture Notes in Computer Science
Springer, Cham
Vol 12412
0302-9743 / 978-3-030-59535-7
Gribova V., Kulchin Y., Nikitin A., Timchenko V. (2020) The Concept of Support for Laser-Based Additive Manufacturing on the Basis of Artificial Intelligence Methods // Lecture Notes in Computer Science. Vol 12412. Pp. 403-415. ISSN 0302-9743. ISBN 978-3-030-59535-7.
Предложена общая концепция программно-информационного обеспечения лазерного аддитивного производства металлических деталей из порошковых композиций. В ее основе лежит онтологический двухуровневый подход к формированию знаний о процессах лазерного аддитивного производства. При таком подходе онтология четко отделяется от базы знаний. Таким образом, специалисты по предметной области могут создавать и поддерживать знания без посредников в терминах и представлениях, которые они понимают. Представлена концептуальная архитектура программного обеспечения поддержки принятия решений для процессов лазерного аддитивного производства. Описаны его информационные и программные компоненты. Информационными компонентами являются онтологии, базы данных компонентов системы лазерного аддитивного производства, базы данных материалов для аддитивного производства, база знаний и база кейсов. База знаний содержит формализованную информацию о настройках режимов лазерного аддитивного производства, обеспечивающих соответствие полученных металлических деталей требованиям действующих отраслевых методических рекомендаций. База прецедентов содержит структурированное описание протоколов использования лазерного технологического оборудования для аддитивного изготовления металлических деталей из порошковых композиций. Программные компоненты - это редакторы для создания и ведения баз данных и знаний, система поддержки принятия решений, основанная как на знаниях, так и на кейсах, а также инструмент структурирования кейсов. Существуют также внешние инструменты математического моделирования физико-химических процессов осаждения направленной энергии. При принятии решений предлагается использовать гибридный подход, сочетающий методы инженерии знаний и основанный на прецедентах поиск по аналогии. Особенностью подхода является постоянное обновление базы знаний за счет ее совершенствования экспертами и за счет ее верификации в процессе накопления прецедентов.