2022
, Scopus
Article
Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies
Springer, Cham
Kulchin Y.N. et al. (2022) A Concept of Cloud Knowledge Portal for Intelligent Decision Support in Additive Lattice Structure Formation from Aluminum Powder. In: Hu Z., Wang B., Petoukhov S., He M. (eds) Advances in Artificial Systems for Power Engineering II. AIPE 2021. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies. 2022. Vol 119. Pp. 207-218. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-97064-2_20.
Представлены результаты исследования, направленного на улучшение механических свойств тонкостенных деталей из листового алюминиевого сплава АМг3. В данной работе лазерный аддитивный процесс, известный как «прямой подвод энергии непосредственно в место построения» Directed Energy Deposition (DED), использовался для создания решетчатой структуры из порошкового сплава AK4-1 на основе алюминия на поверхности листа AMg3. Лазерно-порошковые аддитивные процессы типа DED (LPDED) характеризуются рядом основных технологических параметров, влияющих на свойства конечного продукта. Для обеспечения интеллектуальной поддержки таких процессов предложена концепция облачного портала знаний для поддержки принятия решений операторами оборудования. Концепция основана на двухуровневом онтологическом подходе к формированию баз данных и знаний по LPDED процессу. Приведено краткое описание информационных и программных компонентов для поддержки принятия решений в лазерном аддитивном производстве. Проведено математическое моделирование распространения тепловых полей, образующихся при взаимодействии лазерного излучения с обрабатываемым материалом. Создано программное обеспечение, реализующее численные расчеты для представленной математической модели процесса. Предложена схема удаленного взаимодействия интеллектуальной системы поддержки принятия решений для процессов лазерного аддитивного производства с созданным программным обеспечением. Полученные результаты численных расчетов в системе Wolfram Mathematica совместно с экспертной информацией, накапливаемой в портале знаний облачной платформы IACPaaS, являются перспективными для обучения и принятия решений операторами лазерного технологического оборудования.