Link lub cytat. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36043

Pełny rekord metadanych
Pole DCWartośćJęzyk
dc.contributor.authorЄмець, Владислав Володимирович
dc.contributor.authorYemets, Vladyslav
dc.date.accessioned2021-12-11T09:03:27Z-
dc.date.available2021-12-11T09:03:27Z-
dc.date.created2021-06-22
dc.date.issued2021-06-22
dc.date.submitted2021-04-30
dc.identifier.citationYemets V. Technological systems investigation machineʼs tools with parallel structure kinematics / Vladyslav Yemets // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 102. — P. 37–44.
dc.identifier.issn2522-4433
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36043-
dc.description.abstractДосліджено структуру технологічних систем з паралельною кінематичною структурою. Завдання оптимізації розташування шляху складається з трьох наборів, а саме: набору змінних конструкцій, набір цільових функцій та набір проектних обмежень. Відповідно, завдання оптимізації спрямоване на визначення змінних конструкцій, наприклад гексапод, трипод, триглайд та інші, що характеризують шлях виготовлення поверхні з метою мінімізації або максимізації цільових функцій, що підлягають обмеженням проектування. Математична модель гексапод включає в себе зворотну і пряму кінематичні завдання. Розв’язування зворотної кінематичної задачі для гексапод зав’язане на обчисленні довжини стійок і розташуванні шарнірів при даному положенні рухомої платформи. Проведено вимірювання спектральних характеристик, якісних і кількісних показників оброблених зразків. Також виконано розрахунки по співвідношенню вихідних параметрів, режимів різання й отримання якісних характеристик Ra і T для кожного з 25 зразків. Проведено огляд кінематичних пар за класами та визначення їх функціонально-структурних характеристик, що дає змогу оцінити ступінь свободи для механізмів з кінематикою паралельної структури. Для структурного спрощення, зменшення часу та складності при виборі схеми ВКПС їх зображено у графічному вигляді кінематичних структур. Для оцінювання якості системи, а також її можливості в базовому стані виконувати покладені на неї функції складено таблицю вихідних даних, а також проведено вибірку, з якою складено матрицю даних для охоплення всього можливо діапазону вихідних параметрів, що суттєво впливає на результат. На графіках показано спектральні характеристики технологічних систем з МКПС по ділянках оброблених поверхонь зразків № 1, № 2 та № 3.
dc.description.abstractIn the article examines the structure of technological systems with a parallel kinematic structure. The path location optimization problem consists of three sets, namely a set of design variables, a set of objective functions, and a set of design constraints. Accordingly, the optimization task is aimed at identifying design variables, such as hexapod, tripod, triglide, and others, that characterize the surface fabrication path in order to minimize or maximize objective functions subject to design constraints. The Hexapod mathematical model includes inverse and direct kinematic problems. The solution of the inverse kinematic problem for hexapods is tied to calculating the length of the racks and the location of the hinges at a given position of the movable platform. The spectral characteristics and qualitative and quantitative indicators of the processed samples were measured. Calculations were also performed on the ratio of initial parameters, cutting modes, and obtaining quality characteristics of Ra and T for each of the 25 samples. Kinematic pairs by class are reviewed and their functional and structural characteristics are determined, which makes it possible to estimate the degree of freedom for mechanisms with parallel structure kinematics. For Structural Simplification and reduction of time and complexity when choosing a PSKM scheme, they are shown in the graphical form of kinematic structures. To assess the quality of the system, as well as its ability to perform the functions assigned to it in the basic state, a table of output data was compiled, as well as a sample from which a data matrix was compiled to cover the entire possible range of output parameters, which significantly affects the result. The graphs show the spectral characteristics of technological systems with PSKV for the sections of the treated surfaces of samples No. 1, No. 2 and No. 3.
dc.format.extent37-44
dc.language.isoen
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету (102), 2021
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University (102), 2021
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17084/2016.IV-1(28).9
dc.relation.urihttps://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.59572
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005141
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2017.09.014
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.005
dc.relation.urihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.135
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106682
dc.subjectпаралельні механізми
dc.subjectВКПС
dc.subjectМКПС
dc.subjectзразок
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectфрезерування
dc.subjectшорсткість
dc.subjectточність
dc.subjectparallel mechanisms
dc.subjectPSKV
dc.subjectPSKM
dc.subjectsamples
dc.subjectneural network
dc.subjectmilling
dc.subjectroughness
dc.subjectprecision
dc.titleTechnological systems investigation machineʼs tools with parallel structure kinematics
dc.title.alternativeДослідження технологічних систем верстатів з кінематикою паралельної структури
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages8
dc.subject.udc621.9
dc.subject.udc621.914.1
dc.relation.references1. Щелкунов Е. Б., Виноградов С. В., Щелкунова М. Е., Самар Е. В. Механизмы параллельной структуры в металлорежущих станках. «Ученые записки» Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. Науки о природе и технике. 2016. С. 67–72. DOI: https://doi.org/10.17084/2016.IV-1(28).9
dc.relation.references2. Serje-Martinez Parallel kinematics machine tools: Research, development and future trends. Serje-Martinez, David Alfonso and Pacheco-Bolivar, Jovanny Alejandro. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2017. Vol. 84. Nо. 201. P.17–26. ISSN 0012-7353. DOI: https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.59572
dc.relation.references3. Zhiyuan He An Error Identification and Compensation Method of a 6-DoF Parallel Kinematic Machine. Zhiyuan He, Binbin Lian, Qi Li, Yue Zhang, Yimin Song, Yong Yang, And Tao Sun, 9040. Vol. 8. 2020. P. 119038–119047, ISSN: 2169-3536. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005141
dc.relation.references4. Toquica J. S., and Oliveira P. and Motta J. M. S. T. and Borges D. L. A proposal to solve the inverse kinematics problem of a parallel robot configuration with neural networks. Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE, 2018. Р. 15 ISSN: 21648689.
dc.relation.references5. Sun Tao Stiffness and mass optimization of parallel kinematic machine. Sun Tao, Binbin Lian. Mechanism and Machine Theory. Vol. 120. February 2018. P. 73–88. ISSN 0094-114Х. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2017.09.014
dc.relation.references6. Dimitri Gouot, Frédéric Chapelle, Gérard Granet, Jean-Jacques Lemaire, Yuri Lapusta Methodology for the selection of a smart material as actuator in neurosurgical robotics. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. Р. 5–10. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.005
dc.relation.references7. Roman Butsiy Comparative analysis of neurointerface technologies for the problem of their reasonable choice in human-machine information systems Roman Butsiy Serhii Lupenko/ Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. Р. 135–148. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.135
dc.relation.references8. Juan S. Toquica, Patrícia S. Oliveira, Witenberg S. R. Souza, José Maurício S. T. Motta, Díbio L. Borges. An analytical and a Deep Learning model for solving the inverse kinematic problem of an industrial parallel robot. Computers & Industrial Engineering. Vol. 151. Р. 106682-106688. ISSN: 03608352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106682
dc.relation.references9. Каганов Ю. Т., Карпенко А. П. Моделирование и оптимизация некоторых параллельных механизмов. Информационные технологии. Приложение. 2010. № 5. С. 1–32.
dc.relation.references10. Емец В. В., Ковалевский С. В. Проектування та дослідження технологічних можливостей приводів інтелектуальних мобільних машин. «Нейромережеві технології та їх застосування НМТіЗ-2017» Краматорськ: ДДМА, 2017. С. 54–59.
dc.relation.referencesen1. Shchelkunov E. B., Mechanisms of parallel structure in metal-cutting machine tools. Shchelkunov E. B., Vynohradov S. V., Shchеlkunova M. E., Samar E. V. “Scientific notes” of the Komsomolsk-on-Amur State Technical University. Science of nature and technology. 2016. P. 67–72. DOI: https://doi.org/10.17084/2016.IV-1(28).9
dc.relation.referencesen2. Serje-Martinez Parallel kinematics machine tools: Research, development and future trends. Serje-Martinez, David Alfonso and Pacheco-Bolivar. Jovanny Alejandro. Dyna rev.fac.nac.minas [online]. 2017. Vol. 84. No. 201. P. 17–26. ISSN 0012-7353. DOI: https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.59572
dc.relation.referencesen3. Zhiyuan He An Error Identification and Compensation Method of a 6-DoF Parallel Kinematic Machine. Zhiyuan He, Binbin Lian, Qi Li, Yue Zhang, Yimin Song, Yong Yang, And Tao Sun, 9040. Vol. 8. 2020. P. 119038–119047, ISSN: 2169-3536. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3005141
dc.relation.referencesen4. Toquica J. S. and Oliveira P. and Motta J. M. S. T. and Borges D. L. A proposal to solve the inverse kinematics problem of a parallel robot configuration with neural networks. Proceedings of International Conference on Computers and Industrial Engineering, CIE, 2018. Р. 15 ISSN: 21648689.
dc.relation.referencesen5. Sun Tao Stiffness and mass optimization of parallel kinematic machine. Sun Tao, Binbin Lian. Mechanism and Machine Theory. Volume 120. February 2018. P. 73–88 ISSN 0094-114Х. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2017.09.014
dc.relation.referencesen6. Dimitri Gouot, Frédéric Chapelle, Gérard Granet, Jean-Jacques Lemaire, Yuri Lapusta Methodology for the selection of a smart material as actuator in neurosurgical robotics. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. P. 5–10. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.005
dc.relation.referencesen7. Roman Butsiy Serhii Lupenko Comparative analysis of neurointerface technologies for the problem of their reasonable choice in human-machine information systems. Scientific Journal of TNTU. 2020. Vol. 100. No. 4. P. 135–148. DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2020.04.135
dc.relation.referencesen8. Juan S.Toquica An analytical and a Deep Learning model for solving the inverse kinematic problem of an industrial parallel robot. Juan S.Toquica, Patrícia S.Oliveira, Witenberg S.R.Souza, José Maurício S.T.Motta, Díbio L.Borges. Computers & Industrial Engineering. Vol. 151. Р. 106682–106688. ISSN: 03608352. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106682
dc.relation.referencesen9. Kahanov Yu. T., Karpenko A. P. Modelyrovanye y optymyzatsyia nekotorykh parallelnykh mekhanyzmov. Ynformatsyonnye tekhnolohyy. Prylozhenye. 2010. № 5. Р. 1–32.
dc.relation.referencesen10. Yemets V. V., Kovalevskyi S. V. Proektuvannia ta doslidzhennia tekhnolohichnykh mozhlyvostei pryvodiv intelektualnykh mobilnykh mashyn. “Neiromerezhevi tekhnolohii ta yikh zastosuvannia NMTiZ-2017”. Kramatorsk: DDMA, 2017. Р. 54–59.
dc.identifier.citationenYemets V. (2021) Technological systems investigation machineʼs tools with parallel structure kinematics. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 102, pp. 37-44.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.02.037
dc.contributor.affiliationДонбаська державна машинобудівна академія, Краматорськ, Україна
dc.contributor.affiliationDonbass State Engineering Academy, Kramatorsk, Ukraine
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume102
dc.citation.spage37
dc.citation.epage44
Występuje w kolekcjach:Вісник ТНТУ, 2021, № 2 (102)



Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi