Професійна технічна термінологія у галузі машинобудування

Рецензенти: Д. В. Криворучко – доктор технічних наук, доцент, професор кафедри технології машинобудування, верстатів та інструментів Сумського державного університету; В. І. Шатоха – доктор технічних наук, професор, проректор із науково-педагогічної роботи Національної металургійної академії України.Навчальний посібник є важливою формою міждисциплінарної та міжвузівської інтеграції, створений для зацікавлення студентів у якісному та поглибленому вивченні спеціальних дисциплін та професійної англійської мови, розвитку вмінь самостійної роботи і навичок при написанні та оформленні науково-дослідних робіт, активізації пізнавальної й дослідницької діяльності, стимулює наукові пошуки, обмін досвідом засобами англійської мови у галузі машинобудування. Навчальний посібник призначений для інженерно-технічних і науково-педагогічних працівників, аспірантів і студентів інженерних спеціальностей вищих навчальних закладів.Розроблено в рамках виконання проекту Темпус «Модернізація вищої інженерної освіти в Грузії, Україні та Узбекистані відповідно до технологічних викликів» (ENGITEC 530244-TEMPUS-1-2012-1-SE-TEMPUS-JPCR

Towards a Conceptual Design of an Intelligent Material Transport Based on Machine Learning and Axiomatic Design Theory

Reliable and efficient material transport is one of the basic requirements that affect productivity in sheet metal industry. This paper presents a methodology for conceptual design of intelligent material transport using mobile robot, based on axiomatic design theory, graph theory and artificial intelligence. Developed control algorithm was implemented and tested on the mobile robot system Khepera II within the laboratory model of manufacturing environment. Matlab© software package was used for manufacturing process simulation, implementation of search algorithms and neural network training. Experimental results clearly show that intelligent mobile robot can learn and predict optimal material transport flows thanks to the use of artificial neural networks. Achieved positioning error of mobile robot indicates that conceptual design approach can be used for material transport and handling tasks in intelligent manufacturing systems

Optimization of Operation Sequencing in CAPP Using Hybrid Genetic Algorithm and Simulated Annealing Approach

In any CAPP system, one of the most important process planning functions is selection of the operations and corresponding machines in order to generate the optimal operation sequence. In this paper, the hybrid GA-SA algorithm is used to solve this combinatorial optimization NP (Non-deterministic Polynomial) problem. The network representation is adopted to describe operation and sequencing flexibility in process planning and the mathematical model for process planning is described with the objective of minimizing the production time. Experimental results show effectiveness of the hybrid algorithm that, in comparison with the GA and SA standalone algorithms, gives optimal operation sequence with lesser computational time and lesser number of iterations