Samodejno in inteligentno programiranje CNC strojev - Gjelaj, Afrim (visokošolska dela, 2014)
Razvoj obdelovalnih sistemov poteka danes v smeri vse večje avtomatizacije in njihove prilagodljivosti. To je povzročilo tudi pospešen razvoj sistemov za avtomatsko programiranje CNC strojev, ki so danes v veliki meri avtomatizirani. Popolno avtomatizacijo je nemogoče doseči. Zato je poudarek te doktorske naloge na razvoju sistema avtomatskega programiranja CNC strojev, ki je podprt z metodami umetne inteligence. Tak sistem mora omogočiti avtomatizacijo CNC programiranja na inteligenten način, da se tako dvigne kvaliteta programiranja, zanesljivost in določi optimalno zaporedje obdelave ter izbere optimalne rezalne pogoje. Doktorska disertacija obravnava pregled različnih pristopov k samodejnemu programiranju CNC obdelovalnih strojev in predstavlja prispevek k razvoju takšnega samodejnega inteligentnega programiranja CNC-obdelovalnih strojev, ki bo uporabno v industrijski praksi. Raziskana in analizirana sta dva trenda razvoja in raziskav, ki med seboj hkrati konkurirata in se dopolnjujeta; to je samodejno programiranje, ki vključuje deterministične pristope in inteligentno samodejno programiranje. Poleg tega so raziskani in opisani postopki CNC-programiranja ter stanje med komercialno dobavljivimi programi in raziskavami na tem področju. Izpostavljeni so cilji samodejnega in/ali inteligentnega programiranja in izdelan je ustrezni model, ki uporablja večkriterijsko optimizacijo, kjer so cilji podvrženi dinamičnemu tehniško-ekonomskemu okolju, ki pogosto menja pomembnost ciljev. Zaradi teh omejitev, je uporabljena večkriterijska optimizacija z genetskimi algoritmi (Ang.: Multi-Objective Genetic Algorithm - MOGA) in diskretna predstavitev problema. Večkriterijska optimizacija je logično nadaljevanje dosedanjih raziskav na področju določanja optimalnega programa, ker človek-strokovnjak izvaja prav tako večkriterijsko optimizacijo pri svojem delu. Obdelava na CNC-rezkalnih strojih vključuje tehniške, ekonomske in organizacijske kriterije, ki jih človek mimogrede upošteva, zato umetni sistem, ki uporablja enokriterijsko optimizacijo ne zagotavlja dovolj dobrih rezultatov za uporabo v praksi. Diskretna predstavitev problema poenostavi problem, zagotavlja omejitev iskalnega prostora in tako izboljša možnost uporabe metode v realnem času.
Keywords: automated programming; Avtomatsko programiranje; CNC stroji; discrete system; Disertacije; diskretni sistemi; doktorske disertacije; inteligent CNC programming; inteligentna proizvodnja; inteligentno CNC programiranje; intelligent manufacturing; MOGA; multiobjective genetic algorithm MOGA; večkriterijski genetski algoritmi