Институт механики и машиноведения имени академика У.А.Джолдасбекова

Оптимизация работы кривошипного пресса через автоматизированные системы управления и современные методы моделирования

ИРН АР25795931

 

  • Общая информация
  • Актуальность
  • Цель и задачи
  • Ожидаемые результаты
  • Достигнутые результаты
  • Исследовательская группа
  • Публикации

Общая информация о проекте

Тема проекта: Оптимизация работы кривошипного пресса через автоматизированные системы управления и современные методы моделирования

Приоритетное направление развития науки: Передовое производство, цифровые и космические технологии

Специализированное научное направление, вид исследований: Электронная промышленность и робототехника; Область исследований: Естественные науки; Вид исследований: Прикладные исследования.

Научный руководитель: Бауржан А.Б.

Проект выполняется по грантовому финансированию исследований молодых ученых по проекту «Жас ғалым» на 2025-2027 годы.

Актуальность исследования

Современные системы способны адаптироваться к изменениям в технологическом процессе, оперативно подстраиваясь под новые параметры работы. Например, при смене типа материала или изменении требований к готовому изделию, система может автоматически пересчитать оптима параметры работы пресса.

Автоматизированное управление уменьшает риск человеческих ошибок, которые могут привести к поломкам оборудования или аварийным ситуациям. Система контролирует рабочие параметры, предотвращая превышение допустимых нагрузок.

Таким образом, использование автоматизированных систем управления с применением современных методов моделирования не только повышает эффективность работы кривошипного пресса, но и способствует снижению затрат на производство, улучшению качества продукции и увеличению долговечности оборудования.

Цель и задачи проекта

Общая цель этого проекта: проверить инновационную автоматизированную систему для управления и контроля операций кривошипного пресса.

Задачи проекта:

  1. Изучить потенциальные промышленные системы и сделать анализ по их преимуществам;
  2. Разработать архитектуру системы, которая интегрирует управление в реальном времени;
  3. Проектирование и реализация модулей управления;
  4. Собрать экспериментальные данные с использованием цифровых датчиков;
  5. На основе современных методов моделирования создать 3D модель использования автоматизированной системы управления работой кривошипного пресса.

Ожидаемые результаты

  • Будет разработана инновационная автоматизированная система для управления операциями кривошипного пресса. На основании проведенных экспериментов и полученных экспериментальных данных будет создана 3D модель использования автоматизированной системы управления работой кривошипного пресса. На основании этих экспериментальных данных будет возможность увидеть эксплуатационную эффективность оборудования и улучшение качества продукции.
  • Будут опубликованы не менее 2 (двух) статей в журналах из первых трех квартилей по импакт-фактору в базе данных Web of Science или имеющих процентиль по CiteScore в базе данных Scopus не менее 50.

Достигнутые результаты

Проведен критический анализ существующих систем автоматизированного управления кузнечно-штамповочного пресса, выявление их недостатков и обоснование разработки новых методик автоматизации.

Разработана схема обмена данными между подсистемами, обеспечивающая:

  • передачу потоков данных с датчиков в реальном времени;
  • пересылку прогнозных значений в модуль управления;
  • обратную связь о состоянии привода и механизма;
  • ввод управляющих воздействий в исполнительный механизм пресса.

Исследовательская группа

Научный руководитель Проекта – Бауржан А.Б., занимается вопросами исследования математических моделей по автоматизации в машиностроении.

Scopus Author ID: —

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9611-3397


Куатова М.Ж. — доктор PhD, ведущий научный сотрудник Национальной инженерной академии РК.

Scopus Author ID: 57209368467

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7614-6124

Список публикаций

1. Development and Validation of An Automated Crank Press System Integrating the Stephenson II Six-Bar Linkage and Model Predictive Control // ES Materials and Manufacturing, 2025, 30, 1799, DOI: https://dx.doi.org/10.30919/mm1799 (Percentile – 97)