数控机床的数字孪生模型，以估计操作完成时间

International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry Pub Date : 2023-08-18 DOI:10.46519/ij3dptdi.1215353

E. Cesur, Raşit Cesur, Beyza Nur Aydoğan

{"title":"数控机床的数字孪生模型，以估计操作完成时间","authors":"E. Cesur, Raşit Cesur, Beyza Nur Aydoğan","doi":"10.46519/ij3dptdi.1215353","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Endüstride dijital dönüşümün başlamasıyla fiziksel sistemlerin dijital ortamda modellenerek üretim verimliliğinin artması için çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışamalar mevcut yöntemlere kıyasla daha karmaşık sorunları çözmek, maliyet ve kalite açısından daha etkin üretim yapmak amacıyla gerçekleştirilmektedir. Dijitalleşme çalışmalarında yapay zekâ ve makine öğreniminin endüstriyel operasyonlara dahil edilmesi oldukça önemli bir adım olmuştur. IoT ile entegre yapay zekâ ve makine öğrenimi, veri toplama, işleme ve bilgi çıkarımın tek bir yerde yapılmasına izin verdiği için büyük bir potansiyele sahip olduğu görülmüştür. Bu teknolojilerin kullanıldığı alanlardan biri ise Dijital İkiz (Dİ) uygulamalarıdır. Dİ ile, gerçek dünyanın sanal ortamda birebir modeli oluşturularak sistemlerin gerçek zamanlı kontrolü sağlanmaktadır. Endüstriyel kontrolde Dİ teknolojisinin uygulanabileceği en etkin bileşenler ise 3 boyutlu yazıcılar, robotlar ve CNC tezgâhlarıdır. Bu çalışmada, öncelikle üretim sistemlerinin Dİ modelinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise geliştirilen Dİ modeli ile esnek imalat sistemi tezgahlarında doğrusal hareket komutlarının tamamlanma süresi tahmin edilmiştir. Tahmin aşamasında birden çok makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. 0.995745 R2ve 0.991615 doğruluk değerleri ile Yapay sinir ağları modeli en iyi yöntem olduğu görülmektedir.","PeriodicalId":358444,"journal":{"name":"International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry","volume":"70 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-18","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"THE DIGITAL TWIN MODEL OF CNC MACHINES TO ESTIMATE OPERATION COMPLETION TIMES\",\"authors\":\"E. Cesur, Raşit Cesur, Beyza Nur Aydoğan\",\"doi\":\"10.46519/ij3dptdi.1215353\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Endüstride dijital dönüşümün başlamasıyla fiziksel sistemlerin dijital ortamda modellenerek üretim verimliliğinin artması için çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışamalar mevcut yöntemlere kıyasla daha karmaşık sorunları çözmek, maliyet ve kalite açısından daha etkin üretim yapmak amacıyla gerçekleştirilmektedir. Dijitalleşme çalışmalarında yapay zekâ ve makine öğreniminin endüstriyel operasyonlara dahil edilmesi oldukça önemli bir adım olmuştur. IoT ile entegre yapay zekâ ve makine öğrenimi, veri toplama, işleme ve bilgi çıkarımın tek bir yerde yapılmasına izin verdiği için büyük bir potansiyele sahip olduğu görülmüştür. Bu teknolojilerin kullanıldığı alanlardan biri ise Dijital İkiz (Dİ) uygulamalarıdır. Dİ ile, gerçek dünyanın sanal ortamda birebir modeli oluşturularak sistemlerin gerçek zamanlı kontrolü sağlanmaktadır. Endüstriyel kontrolde Dİ teknolojisinin uygulanabileceği en etkin bileşenler ise 3 boyutlu yazıcılar, robotlar ve CNC tezgâhlarıdır. Bu çalışmada, öncelikle üretim sistemlerinin Dİ modelinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise geliştirilen Dİ modeli ile esnek imalat sistemi tezgahlarında doğrusal hareket komutlarının tamamlanma süresi tahmin edilmiştir. Tahmin aşamasında birden çok makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. 0.995745 R2ve 0.991615 doğruluk değerleri ile Yapay sinir ağları modeli en iyi yöntem olduğu görülmektedir.\",\"PeriodicalId\":358444,\"journal\":{\"name\":\"International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry\",\"volume\":\"70 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-18\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1215353\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.46519/ij3dptdi.1215353","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

随着工业数字化转型的开始，许多研究通过在数字化环境中模拟物理系统来提高生产效率。开展这些研究是为了解决比现有方法更复杂的问题，并在成本和质量方面提高生产效率。将人工智能和机器学习纳入工业运营是数字化工作中非常重要的一步。人工智能和机器学习与物联网相结合，可以在一个地方完成数据收集、处理和信息提取，因此被认为具有巨大的潜力。数字孪生（DI）应用就是这些技术的应用领域之一。通过 DI，可以在虚拟环境中创建一个真实世界的一对一模型，从而实现对系统的实时控制。DI 技术可应用于工业控制的最有效组件是 3D 打印机、机器人和数控机床。在本研究中，首先要开发生产系统的 DI 模型。在研究的第二阶段，利用开发的 DI 模型估算柔性制造系统机器中线性运动指令的完成时间。在预测阶段使用了多种机器学习算法，并对其性能进行了比较。结果显示，人工神经网络模型的 R2 值为 0.995745，准确度为 0.991615，是最好的方法。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

THE DIGITAL TWIN MODEL OF CNC MACHINES TO ESTIMATE OPERATION COMPLETION TIMES

Endüstride dijital dönüşümün başlamasıyla fiziksel sistemlerin dijital ortamda modellenerek üretim verimliliğinin artması için çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışamalar mevcut yöntemlere kıyasla daha karmaşık sorunları çözmek, maliyet ve kalite açısından daha etkin üretim yapmak amacıyla gerçekleştirilmektedir. Dijitalleşme çalışmalarında yapay zekâ ve makine öğreniminin endüstriyel operasyonlara dahil edilmesi oldukça önemli bir adım olmuştur. IoT ile entegre yapay zekâ ve makine öğrenimi, veri toplama, işleme ve bilgi çıkarımın tek bir yerde yapılmasına izin verdiği için büyük bir potansiyele sahip olduğu görülmüştür. Bu teknolojilerin kullanıldığı alanlardan biri ise Dijital İkiz (Dİ) uygulamalarıdır. Dİ ile, gerçek dünyanın sanal ortamda birebir modeli oluşturularak sistemlerin gerçek zamanlı kontrolü sağlanmaktadır. Endüstriyel kontrolde Dİ teknolojisinin uygulanabileceği en etkin bileşenler ise 3 boyutlu yazıcılar, robotlar ve CNC tezgâhlarıdır. Bu çalışmada, öncelikle üretim sistemlerinin Dİ modelinin geliştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında ise geliştirilen Dİ modeli ile esnek imalat sistemi tezgahlarında doğrusal hareket komutlarının tamamlanma süresi tahmin edilmiştir. Tahmin aşamasında birden çok makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış ve performansları karşılaştırılmıştır. 0.995745 R2ve 0.991615 doğruluk değerleri ile Yapay sinir ağları modeli en iyi yöntem olduğu görülmektedir.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

International Journal of 3D Printing Technologies and Digital Industry

自引率

0.00%

发文量