Автоматизированный алгоритм составления картограммы фрезерования

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование: Картограмма фрезерования является техническим заданием для машиниста дорожной фрезы.

Цель: Автоматизация процесса составления картограммы фрезерования.

Материалы и методы: Алгоритм поиска наилучшего варианта основан на методе обобщенного приведенного градиента. В качестве программного комплекса используется MS Excel. Источниками ограничений являются требования нормативных документов к качеству проведения работ по фрезерованию.

Результаты: Составленная модель учитывает условия для обеспечения поверхностного водоотвода, а также ограничения, предусмотренные строительными правилами. В качестве целевой функции принято расхождение фактической глубины реза с предпочтительной. Проведен анализ результатов решения и дано сопоставление ручного и автоматизированного расчетов.

Выводы: Использование описанного в статье алгоритма позволяет сократить трудозатраты на составление картограммы в два раза. Аналогично снижается степень отклонения задаваемой глубины реза от целевой, что приводит к снижению объемов перерасхода материалов при дальнейших работах.

Об авторах

Никита Александрович Федосеев

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Автор, ответственный за переписку.
Email: fedoseev.na@edu.spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6104-9674
SPIN-код: 6857-7057

магистрант, Инженерно-строительный институт

Россия, Санкт-Петербург

Вера Алексеевна Свальбова

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: svalbova.va@edu.spbstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3726-9359
SPIN-код: 7383-9132

магистрант, Инженерно-строительный институт

Россия, Санкт-Петербург

Сергей Викторович Алексеев

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: sergeyaleks1966@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-8632-3852
SPIN-код: 6013-0312

кандидат военных наук, доцент, Инженерно-строительный институт

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Васильев К.А., Бирюков О.Р., Алексеев С.В. Выбор способа устройства поперечного уклона проезжей части при ремонте автомобильной дороги / Материалы всероссийской конференции «Неделя науки ИСИ». 26–30 апреля 2021; СПб. ФГАОУ «СПбПУ», 2021. – С. 297–299. [Vasil'ev KA, Birjukov OR, Alekseev SV. Vybor sposoba ustrojstva poperechnogo uklona proezzhej chasti pri remonte avtomobil'noj dorogi. Materials of the All-Russian Conference “Nedelja nauki ISI”. 2021 Apr 26-30; St. Petersburg. FGAOU SPbPU, 2021. pр. 297-299. (In Russ.)]. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46294849 Ссылка активна на 29.04.2023.
  2. Закон Санкт-Петербурга №163-34 от 11 апреля 2013 г. «О порядке ремонта и содержания автомобильных дорог в Санкт-Петербурге (с изменениями на 18 марта 2020 года)» [Law of St. Petersburg № 163-34 of 11 April 2013. “O porjadke remonta i soderzhanija avtomobil'nyh dorog v Sankt-Peterburge (s izmenenijami na 18 marta 2020 goda)”. (In Russ.)]. Дата обращения: 29.04.2023. Режим доступа: https://npa.gov.spb.ru/SpbGovSearch/Document/2079.html
  3. Лебедева А.К. Моделирование систем методами линейного программирования / Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых «Прикладная математика: современные проблемы математики, информатики и моделирования». 18–23 апреля 2022 года; Краснодар. Краснодар: ФГБУ "РЭА" Минэнерго России Краснодарский ЦНТИ – филиал ФГБУ "РЭА" Минэнерго России, 2022. – С. 317–321. [Lebedeva AK. Modelirovanie sistem metodami linejnogo programmirovanija. Materials of the IV All-Russian Scientific and Practical Conference of Young Scientists “Prikladnaja matematika: sovremennye problemy matematiki, informatiki i modelirovanija”. 2022 Apr 18–23; Krasnodar. Krasnodar: FGBU "REA" Min`energo Rossii Krasnodarskij TsNTI – filial FGBU "REA" Min`energo Rossii 2022. pр. 317-321. (In Russ.)]. Ссылка активна на 29.04.2023. Доступно по: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49529423
  4. Chew EP, Goh CJ, Fwa TF. Simultaneous optimization of horizontal and vertical alignments for highways. Transportation Research Part B: Methodological. 1989; 5(23): 315–329. doi: 10.1016/0191-2615(89)90008-8
  5. Artun A, Radaev AE, Badenko VL. Minimizing earthwork volumes by optimizing vertical alignment with linear programming algorithm. Construction of unique buildings and structures. 2019;7(82):7-13. doi: 10.18720/CUBS.82.1
  6. Shewchuk J. An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain. 1994 Mar [cited 2023 Apr 29]. Available from: https://people.eecs.berkeley.edu/~jrs/papers/cg.pdf
  7. Bertsekas D. P. Convex Optimization Theory. Belmont, Athena Scientific Publ., 2009. 444 p. [cited 2023 Apr 29]. Available from: http://web.mit.edu/dimitrib/www/Convex_Theory_Entire_Book.pdf
  8. Нестеров Ю.Е. Методы выпуклой оптимизации. Москва: МЦНМО, 2007. [Nesterov JuE. Metody vypukloj optimizatsii. Moscow: MTsNMO, 2007. (In Russ)]. Доступно по: https://mipt.ru/dcam/upload/abb/nesterovfinal-arpgzk47dcy.pdf Ссылка активна на: 29.04.2023.
  9. Зайцев А.А., Курейчик В.В., Полупанов А.А. Обзор эволюционных методов оптимизации на основе роевого интеллекта // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 12 (113). – С. 7–12. [Zajtsev AA, Kurejchik VV, Polupanov AA. Obzorevoljutsionnyh metodov optimizatsii na osnove roevogo intellekta. Izvestija JuFU. Engineering Sciences. 2010;12(113):7-12. (In Russ.)]. Доступно по: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_15553703_33238503.pdf Ссылка активна на: 29.04.2023.
  10. Help and Documentation - MATLAB & Simulink. [Cited 2023 Apr 29]. Available from: https://www.mathworks.com/help/simulink
  11. Справка и обучение по Excel. Ссылка активна на: 29.04.2023. Доступно по: https://support.microsoft.com/en-us/excel
  12. Рыков С.В., Кудрявцева И.В., Рыков С.А., Рыков В.А. Методы оптимизации в примерах в пакете MATHCAD 15, Часть III Многомерная оптимизация. Аналитические методы. СПб: ИТМО, 2018. [Rykov SV, Kudrjavtseva IV, Rykov SA, Rykov VA. Metody optimizatsii v primerah v pakete MATHCAD 15, Chast' III Mnogomernaja optimizatsija. Analiticheskie metody. St. Petersburg: ITMO, 2018. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 29.04.2023. Доступно по: https://books.ifmo.ru/file/pdf/2359.pdf
  13. Хабарова Д.С. Обзор программных комплексов многокритериальной оптимизации // Прикладная информатика. – 2013. – № 2(44). – С. 102–112. [Habarova DS. Obzor programmnyh kompleksov mnogokriterialnoj optimizatsii. Prikladnaja informatika. 2013;2(44):102-112. (In Russ.)]. Доступно по: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_18946985_85841042.pdf Ссылка активна на: 29.04.2023.
  14. Свод правил №396.1325800.2018 от 1 августа 2018 г. «Улицы и дороги населенных пунктов. Правила градостроительного проектирования (с Изменениями N 1, 2)». [Body of rules №396.1325800.2018 of 1 August 2018. “Ulitsy i dorogi naselennyh punktov. Pravila gradostroitel'nogo proektirovanija (s Izmenenijami N 1, 2)”. (In Russ.)]. Дата обращения: 29.04.2023. Режим доступа: https://www.minstroyrf.gov.ru/upload/iblock/81f/SP-396.pdf
  15. Ермошин Н.А., Романчиков С.А., Аверьянов Д.А. Имитационное моделирование риска разрушения дорожных конструкций в межремонтный период // Путевой навигатор. – 2022. – № 50(76). – С. 30–41. [Ermoshin NA, Romanchikov SA, Averianov DA. Imitatsionnoye modelirovaniye riska razrusheniya dorozhnykh konstruktsiy v mezhremontnyy period. Putevoy navigator. 2022;50(76):30-41. (In Russ.)]. Ссылка активна на: 29.04.2023. Доступно по: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_48202390_88032815.pdf
  16. Вавилов В.Е. Математическая модель гибридных систем магнитной левитации энерговырабатывающего оборудования автономных систем электроснабжения // Транспортные системы и технологии. – 2016. – Т. 2. – № 3. – С. 97–108. [Vavilov VE. Matematicheskaya model gibridnyh sistem magnitnoj levitacii energovyrabatyvayushchego oborudovaniya avtonomnyh sistem elektrosnabzheniya. Transportation Systems and Technology. 2016;2(3):97-108. (In Russ.)]. doi: 10.17816/transsyst20162397-108

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Плановое изображение поверхности и ее табличная интерпретация

Скачать (75KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема к определению уклона

Скачать (16KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Схема к определению площади, окрестной для точки

Скачать (35KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Исходные данные. Результат расчета алгоритма приведен на Рис. 5 и 6.

Скачать (45KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Проектная поверхность и значения глубин зарезания

Скачать (45KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Проектная поверхность с обозначением величины уклонов и их направлением

Скачать (28KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Графики сопоставления продольных профилей по БЛ №1-№3, полученных различными способами

Скачать (85KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Частота отклонений глубины реза от диапазона [0–4] см в зависимости от способа составления картограммы

Скачать (120KB)
Метаданные

© Федосеев Н.А., Свальбова В.А., Алексеев С.В., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».