МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ АДАПТИВНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ В АДДИТИВНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ

В статье рассматривается концепция цифровой нити аддитивного производства как основа для повышения экономической эффективности производственного цикла за счет интеллектуальной поддержки этапа проектирования. Предлагаются математическая модель и алгоритмическая процедура этапа «Поиск и подбор фрагментов знаний» в рамках авторского развития модели адаптивного управления MAPE-K за счет включения этапов поиска, повторного использования и оценки. Показано, что наиболее существенный потенциал повышения производительности аддитивного производства сосредоточен на стадии проектирования цифровых моделей изделий и технологических процессов, где применение методов онтологического моделирования и машинного обучения позволяет существенно сократить трудоемкость и повысить качество принимаемых решений. В работе формализована задача поиска и подбора фрагментов знаний на основе сочетания семантических и эмбеддинговых представлений, предложена многоэтапная процедура отбора кандидатов, включающая фильтрацию по атрибутам, эмбеддинговый поиск, переупорядочивание, проверку ограничений и отбор по критерию разнообразия. Такой подход позволяет сочетать интерпретируемость онтологий с масштабируемостью и устойчивостью ANN-механизмов. Результатами работы являются модель цифровой нити аддитивного производства, подробное описание и система математического обеспечения этапа поиска и подбора фрагментов. Полученные результаты формируют основу для построения цифровой нити аддитивного производства, ориентированной на самообучающуюся базу знаний и непрерывное улучшение моделей.