Methodology for criteria analysis of multivariant system

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Trends in the development and application of modern machine-building systems somehow create the problem of analysis and choice in the presence of alternative objects, or with a large number of comparison criteria - indicators of the effectiveness of objects or systems. The main difficulties in optimizing the solution for designing production systems depend on complex technological problems: a large number of influencing factors and the absence of patterns. The choice of effective objects and systems is often a complex and multi-criteria process that requires a lot of time and, as a result, reduces the efficiency of the organization of production preparation. In this regard, for the preparation and adoption of technical and economic decisions of various complexity in production conditions, a systematic approach is required using the most rational forms and methods of organizing production. The purpose of the work: to create a generalized methodology for the criteria analysis of multivariant systems. The methods of investigation. A methodology is proposed aimed at improving the efficiency of the organization of pre-production due to a reasonable choice from a large number of options. The choice of a rational solution option is based on the ranking of indicators by priority at the time of making a reasonable decision in a specific situation and the type of object and system under consideration. Indicators can be variable, taking into account the specifics of production. Results and Discussion. A comparative analysis of the process of edge cutting machining of the STEF-1 fiber-glass polymer composite material with an interlocking side mill carrying various insert materials is conducted as an example of the practical application of the proposed methodology. As comparison parameters, the period of technological tool life, cutting performance and reduced costs in the implementation of cutting are taken. According to the results of a comparative multi-criteria analysis carried out according to the presented method, it follows that the priority in the system under consideration with the specified parameters for the implementation of the technology is the tool equipped with WC–3Co alloy inserts, which has the highest value of the weight criteria coefficient. According to the results of the analysis, a tool equipped with WC–2TaC–6Co alloy inserts is close in rationality, which allows recommending it as an analogue when choosing. The scope of the proposed application of the methodology is seen if it is necessary to analyze complex multivariant systems/objects. The objects/systems can be both variants of scientific solutions under various conditions of comparability, as well as design, technological solutions, structural and instrumental materials at the selection stage in the design and technological preparation of production, variants of the system implementation algorithm. The comparison parameters can be physical, mechanical, technological, operational properties; technical, economic and quality indicators; specific characteristics and parameters. The proposed technique will reduce the time for making new decisions under varying production conditions. The use of the methodology with known and well-defined parameters characterizing multivariant systems makes it possible to algorithmize, and subsequently automate, the process of organizational and technological preparation of production.

About the authors

D. V. Lobanov

Email: lobanovdv@list.ru
D.Sc. (Engineering), Associate Professor, I.N. Ulianov Chuvash State University, 15 Moskovsky Prospekt, Cheboksary, 428015, Russian Federation, lobanovdv@list.ru

O. S. Rafanova

Email: olesya-karamaeva89@mail.ru
I.N. Ulianov Chuvash State University, 15 Moskovsky Prospekt, Cheboksary, 428015, Russian Federation, olesya-karamaeva89@mail.ru

References

  1. Обеспечение качества при абразивной обработке: вопросы теории и практики / Т.А. Аскалонова, А.М. Иконников, С.Л. Леонов, Ю.К. Новоселов, А.А. Ситников, Е.Ю. Татаркин; Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова. – Барнаул: АлтГТУ, 2016. – 219 с. – ISBN 978-5-7568-1170-4.
  2. Песин М.В., Макаров В.Ф., Мокроносов Е.Д. Методы проектирования и оптимизации технологического процесса упрочнения деталей нефтегазового назначения // Экспозиция Нефть Газ. – 2011. – № 6 (18). – С. 18–19.
  3. Козлов А.М., Кирющенко Е.В., Кузнецов С.Ф. Методика оценки колебаний системы при торцовом фрезеровании портативным оборудованием // Справочник. Инженерный журнал. – 2014. – № 7 (208). – С. 46–49. – doi: 10.14489/hb.2014.07.pp.046-049.
  4. Борисов М.А., Лимонов С.Е. Анализ и совершенствование роботизированного оборудования для исследований в области автоматизации производственных процессов // Современные технологии: проблемы и перспективы: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции для аспирантов, студентов и молодых ученых, Севастополь, 19–22 апреля 2022 г. – Севастополь, 2022. – С. 112–115.
  5. Кудряшов Е.А., Никонов А.М. Обработка деталей из разнородных конструкционных материалов инструментом из композитов // СТИН. – 2008. – № 12. – С. 26–28.
  6. Татаркин Е.Ю., Иконников А.М., Шрайнер Т.А. Автоматизация выбора инструментальной оснастки для операций магнитно-абразивной обработки сложнопрофильных поверхностей // Инновации в машиностроении (ИнМаш-2015): VII Международная научно-практическая конференция: сборник трудов. – Кемерово, 2015. – С. 196–201.
  7. Выбор характеристики абразивного инструмента и СОЖ для глубинного шлифования / В.А. Носенко, Н.Ф. Ларионов, Н.И. Егоров, М.П. Волков // Вестник машиностроения. – 1989. – № 5. – С. 17–21.
  8. Иванцивский В.В., Скиба В.Ю. Повышение поверхностной микротвердости стали при интеграции поверхностно-термической и финишной механической обработок // Научный вестник НГТУ. – 2006. – № 3 (24). – С. 187–192.
  9. Analysis of stationary means of measurement filters with optimum sensitivity / O.V. Zakharov, A.V. Kochetkov, N.M. Bobrovskij, I.N. Bobrovskij, P.A. Melnikov // 13th International Scientific Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE-2016): Proceedings: in 12 volumes, Novosibirsk, 2016. – P. 241–244. – doi: 10.1109/APEIE.2016.7802265.
  10. Иванцивский В.В., Скиба В.Ю. Совмещение операций поверхностной закалки и финишного шлифования на одном технологическом оборудовании // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2006. – № 1 (30). – С. 16–18.
  11. Татаркин Е.Ю., Иконников А.М. Функционально-стоимостный анализ технологических процессов изготовления деталей // Инновации в машиностроении: труды 4-й Международной научно-практической конференции, Новосибирск, 02–04 октября 2013 г. – Новосибирск, 2013. – С. 386–387.
  12. Выбор оптимальных условий плоского шлифования стальных заготовок / В.А. Носенко, В.Н. Тышкевич, С.В. Орлов, А.В. Саразов, Е.А. Сукочева // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. – 2016. – № 6 (675). – С. 73–81.
  13. Скиба В.Ю. Обеспечение требуемого характера распределения остаточных напряжений при упрочнении высокоэнергетическим нагревом токами высокой частоты // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2007. – № 2 (35). – С. 25–27.
  14. Малюченков А.В., Кожевников А.В. Организация подготовки производства новых изделий как основа инновационного развития предприятия // Инновационный вестник Регион. – 2009. – № 1. – С. 14–21.
  15. Амелин С.В. Организация производства в машиностроении в условиях цифровой трансформации // Организатор производства. – 2020. – Т. 28, № 1. – С. 17–23.
  16. Сравнительный многокритериальный анализ сложных технических и социальных систем в экономико-управленческом аспекте / Д.В. Панов, В.В. Малышев, С.А. Пиявский, Д.В. Ковков // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). – 2016. – Т. 7, № 2 (26). – С. 74–83. – doi: 10.18184/2079-4665.2016.7.2.74.83.
  17. Интегральная обработка как эффективное направление решения задачи перехода к ресурсосберегающим технологиям / В.Ю. Скиба, В.В. Иванцивский, Н.П. Зуб, С.В. Туревич // Инновационная деятельность. – 2010. – № 1 (10). – С. 66–69.
  18. Методика комплексного оценивания технического состояния сложных технических систем, реализуемая на основе применения теории линейных преобразований матриц / Р. Катюха, С. Багрецов, А. Бабишкин, В. Королев // Компоненты и технологии. – 2016. – № 9 (182). – С. 122–123.
  19. Родионова В.Н., Луценко М.С. Организационные основы обеспечения гибкости производства в условиях развития инновационной деятельности // Организатор производства. – 2012. – № 4 (55). – С. 17–22.
  20. Skeeba V.Yu., Ivancivsky V.V., Martyushev N.V. Peculiarities of high-energy induction heating during surface hardening in hybrid processing conditions // Metals. – 2021. –Vol. 11, iss. 9. – P. 1354. – doi: 10.3390/met11091354.
  21. Research on the possibility of lowering the manufacturing accuracy of cycloid transmission wheels with intermediate rolling elements and a free cage / E.A. Efremenkov, N.V. Martyushev, V.Yu. Skeeba, M.V. Grechneva, A.V. Olisov, A.D. Ens // Applied Sciences. – 2022. – Vol. 12, iss. 5. – doi: 10.3390/app12010005.
  22. Зареченский А.М. Организация производства на высокотехнологичных предприятиях в условиях цифровой экономики // СТИН. – 2021. – № 11. – С. 10–12.
  23. Анализ и синтез системы виброизоляции шлифовального станка с учетом эксплуатационной надежности ее элементов / С.М. Братан, А.О. Харченко, Е.А. Владецкая, А.А. Харченко // Обработка металлов (технология, оборудование, инструменты). – 2019. – Т. 21, № 1. – С. 35–49. – doi: 10.17212/1994-6309-2019-21.1-35-49.
  24. Автоматизация конструкторско-технологической подготовки производства на основе синхронного подхода / В.Ф. Макаров, В.Р. Туктамышев, С.В. Масленков, Я.А. Катаев, И.И. Койнов, О.И. Трепезаева // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2014. – № 9 (39). – С. 35–39.
  25. Кисель А.Г., Реченко Д.С. Оценка технологической эффективности смазочно-охлаждающих жидкостей при лезвийной обработке // Механики XXI веку. – 2013. – № 12. – С. 160–161.
  26. Рощупкин С.И., Колесов А.Г., Тараховский А.Ю. Анализ технологии и оборудования для изготовления металлополимерных филаментов для 3D-печати по технологии Fused deposition modeling (FDM) // Мехатроника, автоматика и робототехника. – 2021. – № 7. – С. 25–27. – doi: 10.26160/2541-8637-2021-7-25-27.
  27. Лобанов Д.В., Янюшкин А.С. Технология инструментального обеспечения производства изделий из композиционных неметаллических материалов. – Старый Оскол: Тонкие наукоемкие технологии, 2012. – 296 с. – ISBN 978-5-94178-347-2.
  28. Макаров В.Ф., Мешкас А.Е., Ширинкин В.В. Исследование процессов механической обработки деталей авиационно-космической техники из новых композиционных материалов // Новые материалы и технологии в машиностроении. – 2015. – № 22. – С. 14–22.
  29. Рычков Д.А., Янюшкин А.С. Технология механической обработки композиционных материалов. – Братск: Изд-во Брат. гос. ун-та, 2017. – 224 с.
  30. Макаров В.Ф., Мешкас А.Е., Ширинкин В.В. Исследование проблем механической обработки современных высокопрочных композиционных материалов, используемых для производства деталей авиационной и ракетно-космической техники // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Машиностроение, материаловедение. – 2015. – Т. 17, № 2. – С. 30–41.
  31. Лобанов Д.В., Владимирова Н.А., Рафанова О.С. Особенности процесса лезвийной обработки полимерных композиционных материалов и формообразования режущего инструмента // Электрофизические методы обработки в современной промышленности: материалы IV Международной научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, Пермь, 14–15 декабря 2020 г. – Пермь, 2021. – С. 141–144.
  32. Особенности диагностики процесса резания при сверлении композиционных материалов / В.Ф. Макаров, И.И. Койнов, Р.С. Абзаев, В.В. Ширинкин, А.Е. Мешкас // Наукоемкие технологии в машиностроении. – 2016. – № 12 (66). – С. 20–27.
  33. Лобанов Д.В., Янюшкин А.С., Рычков Д.А. Оптимизация выбора режущего инструмента на основе методов сравнительного анализа // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. – 2010. – № 5-2 (283). – С. 23–30.
  34. Лобанов Д., Янюшкин А., Рычков Д. Автоматизированная система создания баз данных и многокритериального сравнительного анализа конструкций сборного фрезерного инструмента для обработки композиционных материалов // САПР и графика. – 2011. – № 3 (173). – С. 71–73.
  35. Лобанов Д.В., Рафанова О.С., Владимирова Н.А. Оценка экономичности лезвийной обработки композиционных материалов // Актуальные проблемы в машиностроении. – 2021. – Т. 8, № 3–4. – С. 30–35.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».