Я рискнул и доверил нейросети расчёт режимов резания. Результат!
В этом эксперименте я, Андрей с канала "Весёлый инженер", проверил, может ли обычная нейросеть стать интеллектуальным помощником для токаря в такой сложной области, как расчет режимов резания токарных. Основная технология обработки и задача — рассчитать точные режимы резания (скорость, подачу, глубину) для обработки металлов на токарном станке, разделив процесс на черновую обработку и чистовую обработку. Что было сделано: "Обучение" нейросети: Сначала я загрузил в неё цифровой аналог справочника технолога — методическое пособие по расчету режимов резания. Это нужно, чтобы ИИ понимал ключевые формулы резания, принципы подбора режимов и факторы, влияющие на стойкость инструмента. Постановка задачи: Затем я дал нейросети чертёж детали и попросил выполнить подробный расчет режимов резания с формулами, разделив его по технологическим переходам. По сути, это был тест на способность к оптимизации резания в рамках классической металлообработки. Анализ процесса: Нейросеть не просто выдала ответ — она подробно показала ход своих "мыслей", выполнив множество предварительных вычислений для точения, что критически важно для проверки логики выбора режимов. Результат: ИИ успешно справился с комплексной задачей механообработки: Подобрал материал (условно). Рассчитал глубину резания, подачу, скорость резания, частоту вращения шпинделя. Проверил режимы по мощности станка, что актуально как для ручных станков, так и для ЧПУ. Оценил время выполнения операции (нормирование) и даже дал технико-экономическую оценку. Этот эксперимент наглядно показал, что нейросеть может стать мощным инструментом для обработки на станках, будь то токарная обработка, фрезерная обработка или сверление. Полученные алгоритмы расчета скорости резания и оптимизации резания могут лечь в основу интеллектуальных систем поддержки принятия решений в цехах. 🔥СОФТ ДЛЯ ВАШЕГО ОБУЧЕНИЯ:🔥 ▶ 1. Симулятор токарного станка с ЧПУ. ОБЗОР : https://youtu.be/PonNcXmI5jU ▶ 2. Симулятор токарного станка 1К62. Обзор: https://youtu.be/sSkwHLTu4SE ▶ 3. Симулятор фрезерного станка с ЧПУ. Обзор: https://youtu.be/GPN7hvrNQGU ▶ 4. Учебно-методический комплекс "ТЕХНОЛОГИЯ" Обзор: https://youtu.be/fT_rPKWssvY ▶ 5. Виртуальный лабораторный стенд «Релейно-контакторные схемы управления электроприводом» Обзор: https://youtu.be/V2haFCZ7MxA 🚀 Что-то себе подобрал? Пиши мне на электронную почту: mextexnologii@yandex.ru 💥ЕСТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО СОТРУДНИЧЕСТВУ, Я ГОТОВ, ПИШИ: mextexnologii@yandex.ru💥 Я В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: МОЙ ЯндексДзен https://zen.yandex.ru/veseliengineer Инстаграм: https://www.instagram.com/belaz_1984/ Группа ВК присоединяйся : https://vk.com/inzhenermashinostroenie Телеграмм https://t.me/soobingener 💲Хотите стать СПОНСОРОМ моего канала? 💲 https://www.youtube.com/channel/UCAZ5lcoZ3rSglDncOdHJcvQ/join💲 #веселыйинженер, #сообществоинженеров, #машиностроение
В этом эксперименте я, Андрей с канала "Весёлый инженер", проверил, может ли обычная нейросеть стать интеллектуальным помощником для токаря в такой сложной области, как расчет режимов резания токарных. Основная технология обработки и задача — рассчитать точные режимы резания (скорость, подачу, глубину) для обработки металлов на токарном станке, разделив процесс на черновую обработку и чистовую обработку. Что было сделано: "Обучение" нейросети: Сначала я загрузил в неё цифровой аналог справочника технолога — методическое пособие по расчету режимов резания. Это нужно, чтобы ИИ понимал ключевые формулы резания, принципы подбора режимов и факторы, влияющие на стойкость инструмента. Постановка задачи: Затем я дал нейросети чертёж детали и попросил выполнить подробный расчет режимов резания с формулами, разделив его по технологическим переходам. По сути, это был тест на способность к оптимизации резания в рамках классической металлообработки. Анализ процесса: Нейросеть не просто выдала ответ — она подробно показала ход своих "мыслей", выполнив множество предварительных вычислений для точения, что критически важно для проверки логики выбора режимов. Результат: ИИ успешно справился с комплексной задачей механообработки: Подобрал материал (условно). Рассчитал глубину резания, подачу, скорость резания, частоту вращения шпинделя. Проверил режимы по мощности станка, что актуально как для ручных станков, так и для ЧПУ. Оценил время выполнения операции (нормирование) и даже дал технико-экономическую оценку. Этот эксперимент наглядно показал, что нейросеть может стать мощным инструментом для обработки на станках, будь то токарная обработка, фрезерная обработка или сверление. Полученные алгоритмы расчета скорости резания и оптимизации резания могут лечь в основу интеллектуальных систем поддержки принятия решений в цехах. 🔥СОФТ ДЛЯ ВАШЕГО ОБУЧЕНИЯ:🔥 ▶ 1. Симулятор токарного станка с ЧПУ. ОБЗОР : https://youtu.be/PonNcXmI5jU ▶ 2. Симулятор токарного станка 1К62. Обзор: https://youtu.be/sSkwHLTu4SE ▶ 3. Симулятор фрезерного станка с ЧПУ. Обзор: https://youtu.be/GPN7hvrNQGU ▶ 4. Учебно-методический комплекс "ТЕХНОЛОГИЯ" Обзор: https://youtu.be/fT_rPKWssvY ▶ 5. Виртуальный лабораторный стенд «Релейно-контакторные схемы управления электроприводом» Обзор: https://youtu.be/V2haFCZ7MxA 🚀 Что-то себе подобрал? Пиши мне на электронную почту: mextexnologii@yandex.ru 💥ЕСТЬ ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО СОТРУДНИЧЕСТВУ, Я ГОТОВ, ПИШИ: mextexnologii@yandex.ru💥 Я В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ: МОЙ ЯндексДзен https://zen.yandex.ru/veseliengineer Инстаграм: https://www.instagram.com/belaz_1984/ Группа ВК присоединяйся : https://vk.com/inzhenermashinostroenie Телеграмм https://t.me/soobingener 💲Хотите стать СПОНСОРОМ моего канала? 💲 https://www.youtube.com/channel/UCAZ5lcoZ3rSglDncOdHJcvQ/join💲 #веселыйинженер, #сообществоинженеров, #машиностроение