Статья посвящена разработке методического подхода к повышению достоверности результатов имитационного моделирования роботизированных технологических комплексов за счёт включения в модель факторов неопределённости и случайных событий. Актуальность исследования обусловлена необходимостью получения реалистичных прогнозов производительности, что невозможно в рамках традиционных детерминированных моделей, не учитывающих возможные отказы и сбои оборудования, а также внешние и логистические воздействия. Предложенный подход включает классификацию стохастических факторов, применение метода Монте-Карло для вероятностного моделирования и программную реализацию алгоритмов на языке Python в среде R-Pro. Результаты исследования демонстрируют возможность создания имитационных моделей, способных воспроизводить не только штатный технологический процесс, но и вероятностные отказы и сбои, что позволяет проводить более точный анализ пропускной способности, выявлять «узкие места» и повышать обоснованность принимаемых проектных решений.
В России активно развиваются технологии электродугового выращивания и прямого лазерное выращивания, находящие применение в различных отраслях. Электродуговое выращивание привлекает внимание благодаря своей экономичности и использованию стандартной роботизированной сварочной ячейки.
Цель — исследование возможности применения CAM-системы СПРУТКАМ (CAM ― Computer Aided Manufacturing) для автоматизации процесса генерации управляющих программ для электродугового выращивания металлических изделий.
Материалы и методы. На примере изготовления реплики средневекового топорища продемонстрированы этапы подготовки 3D-модели, создания цифрового двойника оборудования, построения траектории движения инструмента и генерации управляющей программы.
Результаты. Полученная из СПРУТКАМ управляющая программа была загружена в контроллер робота-манипулятора и выполнена без ошибок. В результате выполнения управляющей программы была выращена заготовка топорища. Проанализированы результаты эксперимента, выявлены основные проблемы и предложены пути их решения.
Выводы. Исследование показало, что СПРУТКАМ может быть успешно использован для автоматизации процесса выращивания получаемых изделий, однако требует дополнительной настройки и оптимизации параметров.