Розмір шрифту: 

У роботі розглянуто підхід до формалізації простору параметрів процесу 3D-друку та побудови моделі інтелектуальної системи його керування. Проведено системний аналіз технологічного процесу як об’єкта керування, що дозволило визначити множини вхідних параметрів і вихідних характеристик якості виробу. Запропоновано формалізовану модель у вигляді нелінійного відображення між параметрами процесу з урахуванням зовнішніх збурень та області допустимих рішень. Розроблено узагальнену структуру інтелектуальної системи, що включає контури навчання та зворотного зв’язку і забезпечує адаптивне керування на основі мінімізації функції втрат. Показано, що використання методів глибинного навчання дозволяє враховувати багатовимірність і нелінійність процесу 3D-друку, підвищити точність прогнозування та ефективність оптимізації технологічних параметрів. Отримані результати можуть бути використані при створенні інтелектуальних систем керування в адитивному виробництві.