Организация цифрового двойника процессов восстановления дробильно-измельчительного оборудования

Современное машиностроительное производство во все больших объемах требует поступления черных металлов. Для их производства необходимо сырье в виде руды, обогащение которой происходит на горно-обогатительных комбинатах. Уникальность оборудования комбинатов обусловлена их большими массогабаритными характеристиками, поэтому ремонтно-восстановительные работы подобного оборудования проводятся непосредственно на месте его установки. Ремонтные организации проектируют и устанавливают технологическое оборудование на месте будущих работ. Сложность организации подобных работ заключается в информационной разобщенности данных о технологических возможностях имеющегося оборудования производственных систем отдельных предприятий и их подразделений, низкий уровень автоматизации проектирования и оптимизации проектных решений. Выходом из сложившейся ситуации является построение цифрового двойника производственных процессов ремонтно-восстановительных работ, обеспечивающего комплексный подход к решению производственных задач для надежного функционирования оборудования горно-обогатительного комбината. Цифровой двойник позволяет организовать обобщенную производственную систему на базе производственных систем отдельных ремонтных организации. В ней процессы ремонтно-восстановительных работ представлены виде совокупности математических моделей, адекватно описывающих их протекание во времени. Цифровой двойник позволяет обеспечить получение информации о состоянии производственной системы в любой момент времени с учетом различных событий происходящих в ней. Поскольку при моделировании используется машинный масштаб времени, эта информация может быть получена практически мгновенно. Это позволяет моделировать различные варианты организации ремонтно-восстановительных работ без задержек на нахождение оптимального варианта. Помимо построения математических моделей необходима разработка соответствующего программного обеспечения. Для управления работами и контроля над ходом их выполнения были использованы существующие системы планирования и управления проектами, в предлагаемом решении данные в систему поступают в автоматизированном режиме из САПР, что позволяет заметно снизить трудоемкость формирования проекта работ.

Бутко А. О., Кузнецов П. М., Хорошко Л. Л. Организация цифрового двойника процессов восстановления дробильно-измельчительного оборудования // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2020. – № 8. – С. 130–144. DOI: 10.25018/0236-1493-2020-8-0-130-144.

Бутко Антон Олегович¹ — канд. техн. наук, доцент,
Кузнецов Павел Михайлович¹ — д-р техн. наук, профессор, e-mail: profpol@rambler.ru,
Хорошко Леонид Леонидович¹ — канд. техн. наук, доцент, зав. кафедрой,
¹ Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет).

Кузнецов П.М., e-mail: profpol@rambler.ru.

1. Акашев З. Т. Методология совершенствования и выбора структуры технологических процессов горнодобывающих предприятий // Тяжелое машиностроение. — 2005. — № 12. — С. 17—19.

2. Yeleneva J. Y., Kharin A.A., Yelenev K. S., Andreev V. N., Kharina O. S., Kruchkova E. V. Corporate knowledge management in Ramp-up conditions: the stakeholder interests account, the responsibility centers allocation // CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology. 2018. Vol. 20. Pp. 207—216.

3. Андреев В. Н., Еленева Ю. А., Еленева Ю. Я. Технологический капитал промышленного предприятия: структура, эффективность использования. Монография. — М.: МГТУ «Станкин», 2012. — 78 с.

4. Martinov G. M., Kozak N. V. Numerical control of large precision machining centers by the AxiOMA contol system // Russian Engineering Research. 2015. Vol. 35. No 7. Pp. 534—538.

5. Ginette Wei Get Tseng Digital twin feed drive identification for virtual process planning. University of Waterloo, 2018. P. 89.

6. Кузнецов П. М., Цырков Г. А. Целеустремленная среда проектно-операционного управления // Информационные технологии в проектировании и производстве. — 2017. — № 4. — С. 10—14.

7. Цырков А. В., Кузнецов П. М., Цырков Г. А., Ермохин Е. А., Москвин В. К. Проектнооперационное управление в машиностроительном производстве // Вестник Мордовского университета. — 2018. — Т. 28. — № 4. — С. 511—522.

8. Борзенков В. В. Топологические свойства макроэлементов, описывающих структуру деталей в САПР ТП механической обработки / Сотрудничество в области машиностроительных производств, реинжиниринга и образования. Сборник материалов научно-практической конференции с международным участием. — Смоленск, 2013. — С. 18—21.

9. Maksimovskii D. E. Automation of process design by design-technological parameterization // Russian Engineering Research. 2011. Vol. 31. No 9. Pp. 870—872. DOI: 10.3103/ S1068798X1109019X.

10. Kalyakulin S. Y., Kuz’min V. V., Mitin E. V., Sul’din S. P. Informational relational models for calculating the cutting conditions in automatic control systems // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38. No 12. Pp. 1049—1052. DOI: 10.3103/S1068798X18120250.

11. Калякулин С. Ю., Кузьмин В. В., Митин Э. В. и др. Проектирование структуры технологических процессов на основе синтеза // Вестник мордовского университета. — 2018. — Т. 28. — № 1. — С. 77—84.

12. Астапов В. Ю., Хорошко Л. Л., Афшари Паям, Хорошко А. Л. САПР при моделировании режимов технологических процессов производства элементов конструкций летательных аппаратов // Труды МАИ. — 2016. — № 87. — С. 7.

13. Stephenson D. A., Agapiou J. S. Metal cutting theory and practice. Third edition. CRC Press. London—N.Y.: Taylor & Francis Group, 2016. 932 p.

14. Bernd X. Weis. From ilea to innovation. A handbook for inventors, decision makers and organizations. Springer-Verlag Berlin: Heidelberg. 2015. 262 p.

15. Кузнецов П. М., Хорошко Л. Л. Цифровизация процессов восстановления дробильно-измельчительного оборудования // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2019. — № 10. — С. 195—205. DOI: 10.25018/0236-1493-2019-10-0-195-205.

16. Butko A. O., Briukhovetskii A. P., Grigoriev D. E., Kalashnikov K. S. Algorithms, mechanisms and procedures for the computer-aided project generation system // International Journal of Applied Engineering Research. 2017. Vol. 12, No 24. Pp. 14199—14207.

17. Бутко А. О., Колесников Д. А. Алгоритмы подсистемы автоматизации построения проектов в составе комплекса анализа организационно-технических решений // Информационные технологии в проектировании и производстве. — 2018. — № 3(171). — С. 3—9.