ВЛИЯНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА КАЧЕСТВО ПАРАМЕТРОВ ДЕТАЛЕЙ ПРИ ХОЛОДНОЙ ШТАМПОВКЕ
Abstract
В статье рассматривается влияние методов искусственного интеллекта на качество продукции при холодной штамповке. Описаны основные направления применения ИИ, включая контроль качества, прогнозирование параметров и оптимизацию технологических режимов. Показано, что использование интеллектуальных систем позволяет повысить точность обработки, снизить уровень брака и обеспечить стабильность производственного процесса.
References
1. Altan T., Ngaile G., Shen G. Cold and Hot Forging: Fundamentals and Applications. ASM International, 2005.
2. Lange K. Handbook of Metal Forming. McGraw-Hill, 1985.
3. Kalpakjian S., Schmid S. Manufacturing Engineering and Technology. Pearson Education, 2014.
4. Groover M. Fundamentals of Modern Manufacturing. Wiley, 2020.
5. Hosford W., Caddell R. Metal Forming: Mechanics and Metallurgy. Cambridge University Press, 2011.
6. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
7. Bishop C. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006
8. LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning // Nature, 2015.
9. Schmidhuber J. Deep learning in neural networks // Neural Networks, 2015.
10. Zhou Z. Machine Learning. Springer, 2021.
11. Рахимов.Д.Р “Разработка технологического процесса и штамповочной оснастки для операции четырехсторонней гибки при холодной штамповке” Дипломная работа, Ташкент, 2025.
12. Рахимов.Д.Р Международная научная и научна-техническая конференция “Интеграция науки, оброзования и производства в машиностроении: тенденции, проблемы и решения” Тезис «Разработка модели четырёх угловой скобы для тракторов в условиях ТТЗ»
