| Inventory number | IRN | Number of state registration | ||
|---|---|---|---|---|
| 0325РК01874 | AP26103285-KC-25 | 0125РК00938 | ||
| Document type | Terms of distribution | Availability of implementation | ||
| Краткие сведения | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
||
| Publications | ||||
| Native publications: 0 | ||||
| International publications: 0 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 0 | ||
| Patents | Amount of funding | Code of the program | ||
| 0 | 40000000 | AP26103285 | ||
| Name of work | ||||
| Разработка алгоритмов искусственного интеллекта для автоматизированного управления экспериментальным сварочным роботом на основе глубокого обучения с подкреплением | ||||
| Type of work | Source of funding | Report authors | ||
| Applied | Ибраев Саят Муратулы | |||
|
0
0
0
0
|
||||
| Customer | МНВО РК | |||
| Information on the executing organization | ||||
| Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |||
| Full name of the service recipient | ||||
| Республиканское государственное предприятие на праве хозяйственного ведения "Институт механики и машиноведения имени академика У.А. Джолдасбекова" | ||||
| Abbreviated name of the service recipient | РГП на ПВХ ИММаш | |||
| Abstract | ||||
|
параллельный робот для автоматизированной сварки и его интеллектуальная система управления Автоматтандырылған дәнекерлеуге арналған параллельді робот және оның зияткерлік басқару жүйесі Цель проекта состоит в разработке математической модели и оптимальном проектировании экспериментального образца параллельного робота для сварочных работ повышенной жёсткости и точности и в создании передовой системы искусственного интеллекта для автоматизации управления сварочным роботом на основе методов глубокого обучения с подкреплением, что позволит повысить точность и эффективность роботизированной сварки. Жобаның мақсаты — жоғары қаттылық пен дәлдікке ие дәнекерлеу жұмыстарына арналған параллельді роботтың эксперименттік үлгісін математикалық модельдеу және оңтайлы жобалау, сондай-ақ терең нығайтпалы оқыту әдістеріне негізделген жасанды интеллекттің заманауи жүйесін құрастыру. Бұл роботтандырылған дәнекерлеудің дәлдігі мен тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Методы моделирования и симуляции (виртуальное тестирование алгоритмов управления). Методы экспериментального тестирования (лабораторные и производственные условия). Методы анализа данных и машинного обучения (сбор, анализ и обучение на основе сенсорных данных). Методы итерационной оптимизации (непрерывное улучшение алгоритмов на основе обратной связи). Модельдеу және симуляция әдістері (басқару алгоритмдарын виртуалды тестілеу). Эксперименттік сынау әдістері (зертханалық және өндірістік жағдайларда). Деректерді талдау және машиналық оқыту әдістері (сенсорлық деректерді жинау, талдау және олар негізінде оқыту). Итерациялық оңтайландыру әдістері (кері байланыс негізінде алгоритмдарды үздіксіз жетілдіру). Проведен обзор и анализ существующих систем автоматизированного управления сварочными роботами. Выполнен структурный синтез и моделирование кинематики манипулятора для обеспечения точного позиционирования в трехмерном пространстве. Разработан алгоритм для расчета динамики движения робота. Научная новизна заключается в оптимальном проектировании параллельного робота для сварочных операций, отличающегося высокой жёсткостью и точностью, и в создании алгоритмов искусственного интеллекта для автоматизированного управления экспериментальным сварочным роботом на основе глубокого обучения с подкреплением. Дәнекерлеу роботтарын автоматтандырылған басқарудың қолданыстағы жүйелеріне шолу мен талдау жүргізілді. Манипуляторды үшөлшемді кеңістікте дәл позициялау үшін оның құрылымдық синтезі мен кинематикасын модельдеу орындалды. Роботтың қозғалыс динамикасын есептеуге арналған алгоритм әзірленді. Ожидается, что результаты проекта принесут значительные социальные и экономические выгоды, включая создание новых рабочих мест в сфере высоких технологий, улучшение условий труда за счет снижения необходимости человеческого участия в опасных процессах, а также укрепление экономики Казахстана за счет развития отечественной робототехнической платформы. Жобаның нәтижелері елеулі әлеуметтік және экономикалық пайда әкеледі деп күтіледі. Олардың қатарына жоғары технологиялар саласында жаңа жұмыс орындарын құру, қауіпті үдерістерге адамның қатысуын азайту есебінен еңбек жағдайларын жақсарту, сондай-ақ отандық робототехникалық платформаны дамыту арқылы Қазақстан экономикасын нығайту жатады. не внедрено енгізілмеген Влияние результатов исследования на научно-техническую среду и конкурентоспособность научных коллективов будет выражаться в усилении инновационной активности и развитии современных научных направлений, связанных с искусственным интеллектом и робототехникой. Проект позволит интегрировать наработки в промышленное производство, что сделает отечественные предприятия более конкурентоспособными на международной арене. Зерттеу нәтижелерінің ғылыми-техникалық ортаға және ғылыми ұжымдардың бәсекеге қабілеттілігіне әсері жасанды интеллект және робототехникамен байланысты заманауи ғылыми бағыттарды дамытуға және инновациялық белсенділікті арттыруға ықпал етеді. Жобаның нәтижелері өндірістік үдерістерге енгізіліп, отандық кәсіпорындардың халықаралық деңгейдегі бәсекеге қабілеттілігін арттыруға мүмкіндік береді. Область применения проекта охватывает автоматизацию сварочных процессов в машиностроении, автомобилестроении, судостроении и других отраслях промышленности, где требуется высокая точность иадаптивность. Разработанные алгоритмы могут быть внедрены в интеллектуальные робототехнические системы на производстве для повышения качества сварки и снижения затрат. Также технология применима в образовательных учреждениях и научно-исследовательских лабораториях для подготовки специалистов в области ИИ и робототехники. Жобаны қолдану саласы машина жасау, автомобиль жасау, кеме жасау және жоғары дәлдік пен бейімделгіштік талап етілетін басқа да өнеркәсіп салаларындағы дәнекерлеу үдерістерін автоматтандыруды қамтиды. Әзірленген алгоритмдер өндірістегі интеллектуалды робототехникалық жүйелерге енгізіліп, дәнекерлеу сапасын арттыруға және шығындарды азайтуға мүмкіндік береді. Сонымен қатар бұл технология жасанды интеллект пен робототехника саласындағы мамандарды даярлау мақсатында білім беру ұйымдарында және ғылыми-зерттеу зертханаларында қолдануға қолайлы. |
||||
| UDC indices | ||||
| 621.865:004.8:621.791 | ||||
| International classifier codes | ||||
| 55.30.00; 28.23.00; | ||||
| Key words in Russian | ||||
| робототехника; искусственный интеллект; глубокое обучение с подкреплением; автоматизированное управление; сварочные роботы; кинематика роботов; динамика роботов; адаптивное управление; промышленная автоматизация; | ||||
| Key words in Kazakh | ||||
| роботты техника; жасанды интеллект; күшейту арқылы терең оқыту; автоматты басқару; дәнекерлеуші робот; робот кинематикасы; робот динамикасы; адаптивті басқару; өнеркәсіптік автоматтандыру; | ||||
| Head of the organization | Уалиев Заир Гахипович | Доктор технических наук / профессор | ||
| Head of work | Ибраев Саят Муратулы | доктор технических наук / доцент | ||