Учебное пособие 2170

манипуляторов (прямые 2 и 3). Бросается в глаза существенная разница времен выполнения одной и той же операции.

Рис.1. Решение по точности манипулирования

В последние годы подобные экспериментальные исследования, основанные на сопоставлении времен выполнения разнообразных операций вручную и с применением МС различных конструкций, как в лабораторных условиях, так и в условиях реальной эксплуатации проводились неоднократно [6] и дали много интересных результатов. Вместе с тем в них нашли отражение ограничения, вытекающие из методических предпосылок, в силу которых два основных критерия — время и точность выполнения операции — оказываются «неравноправными».

Сказанное свидетельствует о том, что проблема оценки качества МС с ручным управлением пока еще далеко не исчерпана. Вместе с тем полученные в цитированных здесь и в других работах результаты свидетельствуют о большой практической важности этой проблемы, в частности, в связи с совершенствованием конструкции МС.

Действительно, если вынужденные (в силу экстремальных условий среды) применения МС снижают производительность труда оператора в десятки раз по сравнению с выполнением той же работы вручную (а именно об этом свидетельствуют результаты экспериментальных исследований) и если для различных МС потери эффективности (см. рис. 1) оказываются существенно раз-

100

личными, то, очевидно, в области совершенствования МС существуют значительные резервы. Для их выявления также необходимо располагать объективными оценками качества.

Во многих случаях могут быть эффективно применены комплексные количественные оценки качества (J) системы, использующие одновременно оба критерия — точностной и временной:

где , Т — соответственно точностная и временная оценки выполнения двигательной задачи.

Качество биотехнической системы в рассматриваемом здесь смысле зависит от ряда факторов: квалификации, тренированности и условий работы оператора, сложности задания, а также от технических параметров машины, определяющих в совокупности удобство, легкость управления ею.

На рис. 2а дана геометрическая интерпретация, иллюстрирующая использование двух критериев и Т качества биотехнической системы. Пусть точка а характеризует некоторую биотехническую систему, выполняющую определенное двигательное задание, в которой человек-оператор осуществляет функции управления, например, процессом обводки карандашом кривой, изображенной на листе бумаги. Здесь координата а точки а представляет собой некую (среднюю, минимальную, вычисленную каким-либо другим способом) величину ошибки обведения, а координата Та— время обведения. Тогда вполне естественно считать, что качество каждой из систем б, в и г лучше качества системы а, поскольку система б при той же точности затрачивает меньше времени, чем а, система в работает точнее, а система г — и быстрее и точнее. Заметим, что при этом для всех перечисленных точек

Менее обоснованной кажется попытка сопоставить качества систем а и д, поскольку первая работает быстрее, а вторая — точнее.

101

Рис. 2. Геометрическая интерпретация использования двух критериев качества

Литература

1.Жачкин С.Ю. Холодное гальваноконтактное восстановление деталей. Воронеж: ВГУ, 2002. 138 с.

2.Жачкин С.Ю. Моделирование механического воздействия инструмента при получении гальванических композитных покрытий / С.Ю. Жачкин, М.Н. Краснова, Н.А. Пеньков, А.И. Краснов // Труды ГОСНИТИ. – 2015. – Т. 120. – С. 130 – 135.

3.Жачкин С.Ю. Нанесение размерных композитных хромовых покрытий методом гальваноконтактного осаждения / С.Ю. Жачкин // Упрочняющие технологии и покрытия. – 2006. - № 7. - С. 44 – 48.

4.Жачкин С.Ю. Расчет напряжений в дисперсноупрочненных композитных гальванических покрытиях / С.Ю. Жачкин, Н.А. Пеньков, О.А. Сидоркин, С.В. Нелысов // Наука в центральной России. – 2016. - № 2. - С. 32 – 37.

5.Жачкин С.Ю. Аналитическая оценка свойств дисперсноупрочненных гальванических композитных многослойных покрытий / С.Ю. Жачкин, Н.А. Пеньков, А.И. Краснов, К.А. Манаенков

//Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. – 2015. - № 1. - С. 142 – 150.

6.Жачкин С.Ю., Пеньков Н.А., Краснова М.Н., Сидоркин О.А. Восстановление гидроцилиндров дисперсно-упрочненным гальваническим композитным покрытием на основе хрома. Воронеж, ВГТУ, 2017. 162 с.

Воронежский государственный технический университет

102

УДК 621.9.047

С.Ю. Жачкин, д-р техн. наук, проф., Н.А. Пеньков, канд. техн. наук, нач. лаб., М.Н. Краснова, канд. техн. наук, доц.,

Р.С. Старушкин, студент

ДВУХКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ МАНИПУЛЯЦИОННЫХ СИСТЕМ ПРИ ОБРАБОТКЕ

ДЕТАЛЕЙ АВИАЦИОННОЙ ТЕХНИКИ

Рассматриваются различные критерии оптимизации манипуляционных систем. Сопоставляются различные методы поиска границы Парето при решении различных технических задач. Приводится качественный и количественный метод поиска оптимального решения задачи

Ключевые слова: оптимизация, манипуляционная система, авиационная

техника

Вопрос о совместном учете двух различных критериев качества (т. е. задача двухкритериальной оптимизации) на сегодняшний день достаточно актуальна.

В общем случае при сопоставлении множества систем, для которых j значения двух критериев качества Q1 и Q2 представляются точками на плоскости критериев, прежде всего исключают те «заведомо не лучшие» точки, для которых можно улучшить значения сразу обоих критериев. Совокупность оставшихся точек называют границей Парето [1]. Для каждой из этих точек попытка улучшить значение одного из критериев приводит к ухудшению значения другого критерия. В этом смысле каждая точка границы Парето (а, значит, соответствующая система) является «неулучшаемой» и, следовательно, может рассматриваться как решение задачи двухкритериальной оптимизации. Чтобы найти «наилучшую» точку границы Парето, приходится использовать дополнительные условия, сопоставляя каждой точке вместо пары чисел (Q1 и Q2) единственное число f(Q1, Q2), называемое сверткой критериев Q1 и Q2. Наилучшая точка отвечает экстремуму свертки f(Q1, Q2).

Как выбирать функцию f(Q1, Q2)? Если, например, выбрать f(Q1, Q2) = Q1 или f(Q1, Q2) = Q2, то это означает, что учитывается лишь один из критериев. При этом наилучшей оказывается одна из крайних точек границы Парето, оптимальная по критерию Q1 в

103

первом случае и по критерию Q2— во втором. Однако тогда не достигается цель двухкритериальной оптимизации.

В некоторых случаях применяют линейную свертку критериев вида

Взависимости от соотношения весовых коэффициентов k1

иk2 оптимальной может оказаться любая из точек границы Парето. В частности, при k1 = 0 или при k2 = 0 оптимальными становятся крайние точки этой границы, отвечающие однокритериальной оптимизации. Недостатком линейной свертки является необходимость обоснованного выбора конкретных значений весовых коэффициентов, особенно когда критерии Q1 и Q2 имеют различную физическую природу и выражаются единицами различной размерности, как, например, для критериев точности и быстродействия. Выбор k1 и k2 отражает относительную важность или «предпочтительность» одного из критериев, что тоже в какой-то мере противоречит смыслу двухкритериальной оценки.

В[2] предложено применять свертку вида

характеризующую в геометрической интерпретации «расстояние» от точки (Q1, Q2) до идеальной и недостижимой точки (Q1min, Q2min). Переход к относительным величинам Qi/Qimin позволяет исключить из рассмотрения вопросы масштабирования, однако значения ki по-прежнему отражают «предпочтительность» одного из критериев по отношению к другому. Лишь случай k1 = k2 отвечает «равноценности» обоих критериев. Заметим, что нормированные величины Qi/Qimin можно использовать и в линейной свертке.

Во многих случаях переход к нормированным значениям Qi/Qimin критериев качества влечет затруднения методологического характера.

Остановимся на оценке с помощью критерия J качества системы при крайних стратегиях действия оператора, т. е. при его работе на максимально доступных ему скоростях, невзирая на получающиеся при этом ошибки, и, наоборот, при его стремлении

104

получить предельно точный результат, невзирая на затраты времени.

Эти крайние стратегии противоречат существу задания, однако формулировка задания их не запрещает. Вызывало опасения, что критерий J, поскольку он формально оценивает такие бессмысленные «стратегии» как вполне разумные, окажется непригодным для применения при биомеханических исследованиях. Однако эти опасения не подтвердились. Многочисленные экспериментальные исследования, проводившиеся в течение ряда лет по различным программам, показали, что любой оператор, пройдя этап обучения, выполняет задание, придерживаясь разумной, оптимальной для себя стратегии. Для всех операторов оптимальная стратегия оказывалась далекой от крайних.

В основу метода комплексной оценки качества биотехнических систем положено формирование задания в виде некоторой функции координат системы при условии его выполнения в ритме, определяемом самим человеком-оператором. Другими словами, из множества двигательных процессов этот метод выделяет тот их круг, который связан с оценкой качества систем произвольного ручного управления.

Сказанное можно иллюстрировать следующими примерами. Проведем мысленно эксперимент, в процессе которого одна и та же достаточно представительная группа из N операторов выполняет по возможности точно и быстро одинаковые задания или группу заданий сначала на одной машине, затем на другой. Результаты этого эксперимента можно записать в виде двух наборов

точек ( i1, Ti1) и ( i2, Ti2), первый из которых относится к одной из машин, а второй — к другой. Геометрической интерпретацией таких наборов могут служить множества 1 и 2 точек на плоскости ( , Т). Средние значения (j = 1,2)

этих множеств определяют характеристики соответствующих свойств двух биотехнических систем, объединяющих некоторого типичного оператора и одну из этих машин.

Сравнивая средние значения величин

105

мы по существу отвечаем на вопрос о том, какая из двух машин, участвовавших в испытаниях, в среднем более удобна для работы, обеспечивает более высокое качество труда оператора. Другими словами, оказывается возможным количественно сопоставить управляемость обеих машин, получив тем самым количественные оценки понятия, остававшегося до сих пор чисто описательным, зависящим от субъективных представлений того или иного оператора.

Наряду с управляемостью целесообразно при сравнительном сопоставлении различных конструкций машин одного и того же функционального назначения использовать вторую статистическую оценку — дисперсию величины Jij, характеризующую разброс величины управляемости машины для различных операторов. Такую характеристику будем называть чувствительностью машины; она позволяет оценить степень влияния свойств оператора на качество биотехнической системы в целом.

Очевидно, что машины, предназначенные для использования обширным кругом операторов (т. е. машины массового применения), должны обладать более низкой чувствительностью по сравнению с машинами индивидуального применения, для которых возможен специальный подбор операторов. Так, при оценке летных качеств самолета гражданской авиации существенно важна достаточно низкая чувствительность его к «ошибкам» пилота, характеризующая в конечном счете простоту управления машиной. Для спортивного самолета низкая чувствительность нецелесообразна; она не позволит высококлассному пилоту-спортсмену «выжать» из машины все возможное, до конца использовать ее скрытые резервы.

Литература 1. Жачкин С.Ю. Расчет напряжений в дисперсно-

упрочненных композитных гальванических покрытиях / С.Ю. Жачкин, Н.А. Пеньков, О.А. Сидоркин, С.В. Нелысов // Наука в центральной России. – 2016. - № 2. - С. 32 – 37.

106

2. Жачкин С.Ю. Аналитическая оценка свойств дисперсноупрочненных гальванических композитных многослойных покрытий / С.Ю. Жачкин, Н.А. Пеньков, А.И. Краснов, К.А. Манаенков // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. – 2015. - № 1. - С. 142 – 150.

Воронежский государственный технический университет

УДК 621.91.02

Е.В. Смоленцев, д-р техн. наук, проф., А.А. Краснов, студент

АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПЛАЗМЕННОГО НАПЫЛЕНИЯ

В данной научной статье проведен сравнительный анализ технических характеристик, параметров, режимы работы установок плазменного напыления покрытий в контролируемой атмосфере. Рассмотрены преимущества и недостатки существующих методов

Ключевые слова: плазменная струя, материал, УПУ, ФПУ, параметры

Внашей стране с 1950 – 1960 гг. появились первые разработки способа и оборудования для плазменного напыления покрытий в институте металлургии им. А. А. Байкова.

Плазменное напыление в контролируемой атмосфере (Controlled-atmosphere plasma spraying (CAPS)) Mash, Stetson и Hauck в 1961 г. первыми сообщили о напылении плазмой в камере, заполненной инертным газом. Эту технику назвали Inert Plasma Spraying (IPS). Другой способ, позволяющий изолировать плазменную струю от окружающей атмосферы, был изобретен Okada и Maruo в 1968 г. и назывался Shrouded Plasma Spraying (SPS). В этом способе защитный газ подавался из сопла, присоединенного к аноду плазмотрона, близко к подложке, что позволяло удалять плазмообразующий газ [1].

Вэтих целях весьма перспективно развитие процессов плазменного напыления покрытий в контролируемой атмосфере с использованием герметичных газонаполненных камер. В основе этого процесса лежит нагрев напыляемого материала до жидкого или пластического состояния, перенос его высокотемпературной

107

плазменной струей к подложке с последующим образованием слоя покрытия [3].

Дальнейшим развитием технологии будет проведение процесса плазменного напыления в режиме динамического вакуума в специально сконструированной камере.

Высокой твердостью и жаростойкостью обладают покрытия из никель-алюминиевых порошков, которые в процессе плазменного напыления образуют алюминиды никеля. Они и представляют особый интерес при нанесении упрочняющих покрытий.

Эффективное нанесение покрытия может осуществляться на: стали, алюминиевые сплавы, титан, ниобий, тантал, молибден.

При толщине покрытия до 0 25 мм молибден защищен от окисления при 1020 С до 200 часов на воздухе, может выдерживать циклический нагрев до 980 С не меняя структуру и жаростойкость до 1500 - 1600 С. Покрытия обладают хорошим сопротивлением расплавам жидких стекол различных марок, твердость

75 HRB.

Плазменные струи применяют для напыления. Струи получают в дуговых плазмотронах, в которых источником нагрева газа является дуга, горящая между водоохлаждаемыми электродами. Есть возможность механизировать и автоматизировать процесс плазменного напыления.

На конечные свойства покрытий влияют: химический состав и физические свойства материала. Частицы порошка во время плазменного напыления превращаются в жидкие капельки. Они переносятся ионизированным газовым потоком и на поверхности растекаются, затвердевают и образуют покрытие.

Кроме этого, имеющиеся в промышленности электроплазменные установки работают в ряде случаев с низкой эффективностью. Например, процесс плазменного напыления ведется с весьма низким коэффициентом использования мощности плазменной струи. Это влечет за собой существенные энергетические затраты и невысокое качество получаемых изделий.

В технологических процессах наращивания предусматривается специальная подготовка материала, предназначенного для нанесения на субстрат, а непосредственно процесс нанесения час-

108

то осуществляют путем интенсивного температурного воздействия на наносимый материал.

Для плазменного напыления серийно выпускаются установки двух типов: УПУ и УМП. Плазменные установки типа УПУ (УПУ-3М, УПУ-3Д) предназначены для напыления покрытий из порошковых и проволочных материалов. Они укомплектованы источником питания. В комплект УПУ-3Д входят два плазмотрона:

ПП-25 ― для напыления порошком;

ПМ-25 ― для напыления проволокой.

Для напыления только порошковых материалов используют установки типа УМП (УМП-5-68, УМП-6). Установка УМП- 5-68 поставляется без источника питания. Установка УМП-6 укомплектована тремя сварочными преобразователями ПД-502У2. Они могут изменять напряжение, подводимое к плазмотрону, в широких пределах и обеспечивать требуемый режим его работы. Установки применяют для напыления поверхностей цилиндрических деталей и поверхностей плоских деталей.

Таблица 1 Технические характеристики плазменных установок

для напыления УМП-5-68, УМП-6, УПУ-3Д, А1612.У4 «Киев-4»

109