<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Model inteligentnega CAD/CAM sistema za programiranje CNC obdelovalnih strojev</dc:title><dc:creator>Klančnik,	Simon	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Balič,	Jože	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Brezočnik,	Miran	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>skupinska inteligenca</dc:subject><dc:subject>optimizacija z rojem delcev</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>genetski algoritmi</dc:subject><dc:subject>NSGA-II optimizacija</dc:subject><dc:subject>CAD/CAM-sistem</dc:subject><dc:subject>NC-programiranje</dc:subject><dc:subject>API-vmesnik</dc:subject><dc:subject>CNC-obdelovalni stroj</dc:subject><dc:subject>inteligentni obdelovalni sistem</dc:subject><dc:subject>računalniška simulacija</dc:subject><dc:subject>večkriterijska optimizacija</dc:subject><dc:description>Sodobni obdelovalni sistemi so visoko avtomatizirani, zahtevajo veliko fleksibilnost in težijo k popolni avtonomnosti. Ker je programiranje obdelovalnih strojev zelo kompleksen proces, ki ga sestavlja več med seboj odvisnih problemov, ga kljub velikim naporom do danes še ni uspelo avtomatizirati. Pregled raziskav je pokazal, da so do sedaj razviti sistemi zelo ozko omejeni in lahko strokovnjaku služijo le kot pripomoček, pri pripravi postopka obdelave.
V disertaciji predlagamo samodejno programiranje CNC-obdelovalnih strojev s pomočjo umetne inteligence. Razvita inteligenca je sposobna, ne le delno, ampak v celoti, reševati kompleksen problem samodejnega programiranja obdelovalnih strojev. Sistem na podlagi CAD-modela izdelka samodejno, brez pomoči strokovnjaka, pripravi NC-program obdelave, in sicer tako, da je obdelava varna, pravilna, časovno učinkovita in hkrati zadosti določenim tehnološkim zahtevam obdelave. Inteligentni CAD/CAM-sistem za svoje delovanje uporablja skupinsko inteligenco, NSGA-II večkriterijsko optimizacijo in usmerjeno nevronsko mrežo, hkrati pa koristi prednosti ter moč informatizacije in tako s porazdeljeno arhitekturo dosega večjo učinkovitost pri celovitem reševanju tako kompleksnega problema. Sistem je sestavljen iz napovedovalnega in evalvacijskega modula. V napovedovalnem modulu umetna inteligenca predlaga rešitve, ki vsebujejo informacije o trajektorijah rezov, izbranih orodjih in predlaganih rezalnih parametrih. Evalvacijski modul, na podlagi razvitih simulacijskih modelov, oceni predlagane rešitve glede na geometrijski, tehnološki in časovni kriterij ter kriterij učinkovitosti obdelave. V okviru raziskave smo razvili diskreten in tudi zvezen simulacijski model, ki ga razviti sistem uporablja pri iskanju optimalne rešitve. Predlagani sistem je v splošnem primeren za različne vrste obdelav, v disertaciji pa se zaradi obsega dela pri testiranjih omejimo zgolj na rezkanje. Rezultati testiranj so potrdili, da je z uporabo metod umetne inteligence mogoče samodejno programirati obdelovalne stroje.            </dc:description><dc:publisher>S. Klančnik]</dc:publisher><dc:date>2012</dc:date><dc:date>2012-04-11 12:16:33</dc:date><dc:type>Doktorska disertacija</dc:type><dc:identifier>22650</dc:identifier><dc:identifier>UDK: 004.896:621-5(043.3)</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 15941398</dc:identifier><dc:identifier>NUK URN: URN:SI:UM:DK:NYC1WDAZ</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
