Перегляд за Автор "Sukhostavskyi, Vadym"
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Математична модель замкнутої системи контролю якості FDM 3D друку(Хмельницький національний університет, 2025) Сухоставський, Вадим; Скиба, Микола; Красій, Михайло; Толстюк, Артем; Sukhostavskyi, Vadym; Skyba, Mykola; Krasii, Mykhailo; Tolstiuk, ArtemЗабезпечення стабільної якості виробів, виготовлених методом FDM, ускладнюється стохастичністю теплових процесів, неньютонівською реологією розплаву та чутливістю геометрії шару до параметрів подачі й руху. У роботі запропоновано замкнену математичну модель контролю якості, що поєднує фізичні підмоделі процесу з оцінюванням стану, детекцією дефектів і оптимальним керуванням. Об’єкт подано як нелінійну дискретну систему 𝑥𝑘+1 = 𝑓(𝑥𝑘, 𝑢𝑘, 𝑑𝑘) + 𝑤𝑘 , 𝑦𝑘 = ℎ(𝑥𝑘, 𝑢𝑘) + 𝑣𝑘 зі складовими: (i) теплова динаміка екструдера та сопла (енергобаланс з теплопровідністю, конвекцією та охолодженням потоком), (ii) реологія/витрата (Гаґен–Пуазейль зі степеневою в’язкістю), (iii) геометрія формування шару (масозбереження 𝑞 = 𝑣𝑥𝑦 ⋅ ℎ ⋅ 𝑤), (iv) латентні показники якості (адгезія 𝛼, пористість 𝜑, зсув 𝛥𝑠). Сенсорна модель охоплює температурні, інерційні та візуальні вимірювання з шумами. Для злиття моделі й даних застосовано спостерігач EKF/UKF з діагностикою за інноваціями (NIS/NEES). Блок детекції поєднує ознаки комп’ютерного зору з резидуальною статистикою, формуючи ймовірність дефекту та інтегральну впевненість 𝑐𝑘 . Якість шару оцінюється функціоналом 𝑄𝑘 , що агрегує відхилення геометрії, температури та латентних показників. Керування виконує MPC: на ковзному горизонті мінімізуються майбутні втрати якості з урахуванням динаміки та технологічних обмежень, а для швидких відхилень діють прості адаптивні корекції (подача/швидкість). Наглядач безпеки реалізує подієву логіку (м’які корекції або пауза/стоп) за перевищенням порогів. Показано структурну схему, нумеровані рівняння, таблицю позначень, часові масштаби контурів і настанови з тюнінгу ваг, порогів та коваріацій шумів. Запропонована модель є придатним «шаблоном» для інтеграції в прошивки/зовнішні контролери, підвищує відтворюваність FDM-друку за рахунок своєчасного виявлення та компенсації дефектів і слугує основою для цифрових двійників та подальшої оптимізації процесу.Документ Методи контролю якості FDM 3D-друку на основі візуального моніторингу: огляд останніх розробок(Хмельницький національний університет, 2025) Сухоставський, Вадим; Скиба, Микола; Поліщук, Олег; Лісевич, Світлана; Sukhostavskyi, Vadym; Skyba, Mykola; Polishchuk, Oleh; Polishchuk, Andrii; Lisevych, SvitlanaЗабезпечення якості деталей, виготовлених за технологією FDM 3D-друку (пошарове наплавлення), залишається складним завданням з огляду на високу ймовірність виникнення дефектів під час процесу. Для вирішення цієї проблеми активно розвиваються системи візуального моніторингу, що забезпечують контроль якості безпосередньо в ході FDM-друку. Стаття являє собою всебічний огляд новітніх розробок методів візуального моніторингу для забезпечення якості FDM-друку. Розглянуто спектр апаратних засобів: від стандартних вебкамер для загального нагляду за процесом у реальному часі до спеціалізованих пристроїв: ендоскопічних камер для детального огляду важкодоступних зон, інфрачервоних тепловізорів для виявлення температурних аномалій, лазерних сенсорів LiDAR для високоточного контролю геометрії та 3D-сканерів для повного відтворення тривимірної форми надрукованих виробів. Наведено приклади практичної реалізації таких підходів, зокрема систем з відкритим кодом (open-source), інтегрованих у настільні 3D-принтери, а також промислових рішень, вбудованих у професійні FDM-установки. Окрім того, проаналізовано сучасні програмні алгоритми для обробки візуальних даних, з акцентом на передові методи комп’ютерного зору. Зазначено, що новітні підходи машинного навчання – передусім згорткові нейронні мережі та моделі типу «трансформер» – здатні автоматично розпізнавати поширені дефекти друку (такі як відшарування шарів, недостатня подача філаменту, утворення «спагеті»-дефектів (ниткоподібних напливів), деформація виробу (warping) тощо) у режимі реального часу на основі аналізу зображень або відеопотоку. У роботі порівнюються різні стратегії моніторингу за точністю виявлення дефектів, охопленням типів проблем, швидкістю реакції та складністю інтеграції, що дозволяє окреслити переваги й обмеження кожного підходу. Насамкінець обговорено перспективи розвитку даного напряму, зокрема використання багатосенсорних систем для більш всеосяжного виявлення дефектів, вдосконалення універсальності та надійності алгоритмів, впровадження зворотного зв’язку в реальному часі (автоматичне коригування чи зупинка друку при виявленні відхилень), а також інтеграцію інтелектуальних систем моніторингу в типове обладнання FDM-друку у контексті концепції Індустрії 4.0.