Программный комплекс для лазерной резки
В статье рассмотрены основные принципы проектирования интеллектуального программного комплекса для лазерной резки с целью существенного повышения производительности и расширения функциональных возможностей. Рассматриваемый программный комплекс состоит из двух основных модулей: геометрический п...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Штучний інтелект |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56143 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Программный комплекс для лазерной резки / В.С. Майоров, С.В. Майоров, С.М. Комаров // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 140-146. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860236575440371712 |
|---|---|
| author | Майоров, В.С. Майоров, С.В. Комаров, С.М. |
| author_facet | Майоров, В.С. Майоров, С.В. Комаров, С.М. |
| citation_txt | Программный комплекс для лазерной резки / В.С. Майоров, С.В. Майоров, С.М. Комаров // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 140-146. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | В статье рассмотрены основные принципы проектирования интеллектуального программного комплекса для лазерной резки с целью существенного повышения производительности и расширения функциональных возможностей. Рассматриваемый программный комплекс состоит из двух основных модулей: геометрический процессор и конвертор (ГПК) и система поддержки принятия решений (СППР). В результате был создан новый комплекс компьютерных программ, который авторы в настоящее время успешно применяют.
У статті розглянуто основні принципи проектування інтелектуального програмного комплексу для лазерного різання з метою суттєвого підвищення продуктивності і розширення функціональних можливостей. Розглянутий програмний комплекс складається з двох основних модулів: геометричний процесор і конвертор (ГПК) та система підтримки прийняття рішень (СППР). В результаті було створено новий комплекс комп’ютерних програм, який автори на даний час успішно використовують.
The main principles of creation of an intelligent program complex for laser cutting are discussed in this article. The goal is significant increasing of the productivity and expanding of the functional capabilities. The discussed program system consists of the two main modules: Geometry Processor and Converter (GPC) and Decision Support System (DSS). As the result the new program system was created. The authors successively use the system now.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:24:35Z |
| format | Article |
| fulltext |
«Искусственный интеллект» 2’2010 140
2М
УДК 004.896
В.С. Майоров1, С.В. Майоров1, С.М. Комаров2
1Институт проблем лазерных и информационных технологий
Российской академии наук, г. Шатура, Россия
2Украинская академия печати, г. Львов, Украина
komarov@mail.lviv.ua, mvs-laser@list.ru
Программный комплекс для лазерной резки
В статье рассмотрены основные принципы проектирования интеллектуального программного комплекса
для лазерной резки с целью существенного повышения производительности и расширения функциональных
возможностей. Рассматриваемый программный комплекс состоит из двух основных модулей: геометрический
процессор и конвертор (ГПК) и система поддержки принятия решений (СППР). В результате был создан
новый комплекс компьютерных программ, который авторы в настоящее время успешно применяют.
Введение
Многие компании уже не представляют себе производство без технологических
лазеров, используя их в таких процессах, как резание, сварка, закалка и т.д. Важным
является универсальность лазерного оборудования. Экономическая эффективность и
прибыльность требуют сокращать время обработки, в том числе время подготовитель-
ных операций. Первым этапом лазерной обработки является создание программы для
ЧПУ. Традиционно для лазерной резки используют графические объекты, записанные
в виде DXF-файла (наиболее часто создаваемого в AutoCAD). Технологические пара-
метры для лазерного резания типовых материалов обычно получают из готовых баз
данных [1].
Но геометрические формы для резания могут быть подготовлены дизайнерами
в других форматах и в других графических приложениях, а материалы для резания –
отсутствовать в стандартной базе данных. В статье описаны основные принципы по-
строения программного комплекса для лазерного резания, основанного на некоторых
новых идеях. Предлагаемый программный комплекс состоит из двух основных моду-
лей: геометрический процессор и конвертор (ГПК) и система поддержки принятия ре-
шений (СППР). У каждого модуля своя структура (рис. 1).
Геометрический процессор и конвертор (ГПК)
Модуль ГПК импортирует векторные изображения в виде файлов типа .DXF, .AI
или .EPS и конвертирует все контуры в непрерывные полилинии, состоящие из отрез-
ков прямых и дуг. Пользователь может сохранить и вручную отредактировать конвер-
тированное изображение, или сразу же сгенерировать программу ЧПУ для лазерной
резки. Все технологические параметры для программы ЧПУ определяет модуль СППР.
Модуль ГПК обладает следующими возможностями:
– интерпретация векторных изображений в файлах EPS, AI и DXF 2D;
– конвертация (аппроксимация) сплайнов (кривые Безье, NURBS) в полилинии,
состоящие из отрезков прямых и дуг окружностей;
– выбор точности аппроксимации;
– частичная оптимизация геометрии;
Программный комплекс для лазерной резки
«Штучний інтелект» 2’2010 141
2М
– визуализация исходного и конвертированного изображений для сравнения;
– имитация резания;
– генерация программ ЧПУ для лазерного резания;
– настраиваемые параметры программы ЧПУ;
– настраиваемый графический интерфейс: предпросмотр, лупа, панорама, ли-
нейки и т.д.
Генератор
ЧПУ-программ
для лазерной резки
Векторное изображение
Вектора, кривые Безье
.
Чертеж AutoCAD.
Полилинии эллипсы сплайны, ,
Геометрический
интерпретатор
оптимизатор
-
.eps, .ai
.dxf.dxf
.ltm
.c
ut
.cnc
Блок машинных
параметров (БМП)
Банк режимов (БР)
лазерной обработки
Блок методов
принятия решений (МПР)
Блок анализа
проблемы (АП)
База данных (БД)
Интерфейс
пользователь-система
(ИПС)
База физических моделей (БФМ)
База знаний (БЗ)
С
ис
те
м
а
по
дд
ер
ж
ки
п
ри
ня
ти
я
ре
ш
ен
ий
(С
П
П
Р)
Технологические
таблицы (ТТ)
ЧПУ - программа
лазерной резки
Свод критериев и ограничений
Свод практических знаний
и суждений экспертов
С
ис
те
м
а
по
дд
ер
ж
ки
п
ри
ня
ти
я
ре
ш
ен
ий
(С
П
П
Р)
Ге
ом
ет
ри
че
ск
ий
п
ро
це
сс
ор
и
ко
нв
ер
то
р
(Г
П
К)
Рисунок 1 – Общая структура программного комплекса
Поддерживаемые форматы файлов
ГПК «понимает» векторные объекты в EPS- и AI-файлах. Конвертированное изоб-
ражение можно записать в виде DXF-файла. Все сплайны из исходных файлов преоб-
разуются в дуги и линии. Остальные объекты не изменяются. ГПК также интерпретирует
DXF-файлы и конвертирует сплайны в полилинии. Выходной формат также DXF.
Конвертация
Основная задача модуля ГПК – конвертация. Модуль содержит ряд авторских
алгоритмов конвертации различных видов сплайнов в дуги и отрезки прямых. Боль-
шинство систем ЧПУ работает только с линейными и дуговыми перемещениями. Стан-
дартные DXF-фильтры (например, в Corel Draw) могут преобразовывать кривые Безье в
полилинии. Однако эти полилинии состоят только из отрезков прямых. Недостаток
очевиден: такие «кривые» в DXF не гладкие, а программа ЧПУ будет состоять из сотен
кадров, например 32...64 команды вместо одной дуги. Количество дуг после конверта-
Майоров В.С., Майоров С.В., Комаров С.М.
«Искусственный интеллект» 2’2010 142
2М
ции зависит от допуска (Epsilon). Чем меньше Epsilon, тем больше дуг требуется для
аппроксимации сплайна. Пользователь может выбирать разные значения допуска и
сравнивать результаты. Основной алгоритм отвечает за конвертацию выпуклой кривой
Безье с четырьмя управляющими точками [2]. NURBS – более сложный вид сплайна.
Конвертация NURBS состоит из двух этапов. На первом этапе NURBS заменяется не-
сколькими кривыми Безье. Если весовые коэффициенты всех управляющих точек равны
единице, получаем полином Бернштейна, который можно точно заменить последова-
тельностью кривых Безье. Если весовой коэффициент хотя бы одной управляющей
точки не равен единице, NURBS приближенно аппроксимируется кривыми Безье с за-
данным допуском.
Визуализация
Модуль ГПК разработан под современный графический интерфейс, который име-
ет предпросмотр при открытии файла, линейки, линзу, панораму, настраиваемый вид
рабочего поля. Пользователь может задать разные цвета для отображения объектов
разных типов (дуг, линий, сплайнов, узловых и управляющих точек), что удобно для
сравнения результатов конвертации при различных допусках.
Имитация резания
Модуль ГПК обеспечивает анимированную имитацию лазерного резания загру-
женного изображения с регулируемой скоростью. Очень важно проверить последова-
тельность резки перед генерацией ЧПУ-программы и ее отправкой в лазерный стол.
В конце имитации программа сообщает общую длину реза и холостых ходов. Данная
информация полезна при оптимизации последовательности резки и расчета времени
обработки.
Генерация программ ЧПУ
Модуль ГПК способен генерировать из DXF-файлов готовые программы для ЧПУ
в стандартных G-кодах. Если DXF-файл не содержит NURBS, программу ЧПУ можно
сгенерировать сразу. Если же сплайны имеются, программа сначала конвертирует их в
полилинии. EPS- или AI-файл необходимо сначала конвертировать в DXF. Модуль ГПК
получает оптимальные параметры технологического режима для лазерного резания
конкретного материала (например, мощность лазера, скорость резания, паузу для про-
жигания и т.д.) от модуля СППР.
Основные принципы построения и функционирования
Системы поддержки принятия решений (СППР)
Системы поддержки принятия решений – СППР (или DSS – Decision Support Sys-
tems) являются дальнейшим развитием идеологии экспертных систем и представля-
ют собой новый класс человеко-машинных систем, в котором формирование, анализ
и принятие решений производится человеком во взаимодействии с вычислительной
системой, осуществляющей обработку значительных объёмов объективной и субъектив-
ной информации. СППР помогает пользователю быстро обработать и всесторонне
проанализировать большие объёмы разноплановой информации, использовать её в
привычной для себя манере. Наибольший эффект СППР могут дать при решении проб-
лем, обладающих структурой, достаточной для использования объективных моделей и
применения вычислений, но где в то же время существенными являются суждения
и предпочтения человека. К подобным проблемам можно отнести и лазерные процес-
сы обработки материалов, которые наряду с другими современными технологиями
Программный комплекс для лазерной резки
«Штучний інтелект» 2’2010 143
2М
базируются как на разнообразных теоретических моделях, так и на многочисленных
экспериментальных данных и практическом опыте работы квалифицированных специа-
листов-технологов [3]. Так, например, в работе [4] описана СППР для лазерной закал-
ки и показана её эффективность.
Все предлагаемые на рынке установки для лазерной резки в своей системе ком-
пьютерной подготовки управляющих программ имеют технологический блок, представ-
ляющий из себя фактически базу данных с технологическими таблицами по отрабо-
танным режимам лазерной резки ряда материалов. Этот перечень материалов всегда
ограничен и конечен, поэтому пользователь регулярно и часто сталкивается с необхо-
димостью самостоятельно находить оптимальные режимы лазерной резки новых марок
и видов материалов. Такая работа требует большого количества экспериментов, трудо-
ёмка и сопряжена с большими потерями рабочего времени.
Описываемая СППР показывает её возможности и преимущества по сравнению
с традиционными для лазерных технологов экспериментальными технологическими
таблицами и базами данных.
Структура СППР по лазерной резке
СППР включает и интегрирует в себе ряд важных компонентов и блоков: банк ре-
жимов (БР) лазерной обработки, базу данных (БД), базу физических моделей (БФМ),
базу знаний (БЗ), своды систематизированных практических знаний и суждений экс-
пертов и объективных критериев и ограничений, а также блок анализа проблемы (АП)
и блок методов принятия решений (МПР).
Система вначале получает от пользователя исходную информацию о материале,
геометрических характеристиках изготавливаемых деталей, требованиях к качеству
обработки и т.д. (входные параметры), и затем предоставляет рекомендации о выборе
наиболее важных параметров технологического процесса, например, скорости резки,
режима генерации лазера, вида газа, фокусного расстояния и др. (выходные параметры).
Взаимодействие пользователя и СППР происходит через блок интерфейса пользова-
тель-система (ИПС). Интерфейс обеспечивает эффективное взаимодействие СППР
и пользователя на привычном ему языке в форме диалога.
Блок анализа проблем (АП). Блок анализа проблем предназначен для первичной
структуризации проблемы и нахождения соответствия между проблемой и методом
принятия решений.
Блок методов принятия решений (МПР). В этом блоке могут содержаться ме-
тоды, принадлежащие к двум основным классам: с объективными и субъективными
моделями.
База данных (БД). База данных содержит необходимый для работы СППР объек-
тивный фактический материал (например, теплофизические постоянные материалов
и т.п.), структурированный необходимым образом.
База физических моделей (БФМ). База объединяет в себе выраженные в матема-
тическом виде физические модели лазерной резки, главные закономерности, зависи-
мости, критерии.
База знаний (БЗ). База знаний в СППР включает в себя систематизированные ли-
тературные данные об экспериментально полученных зависимостях и режимах лазер-
ной резки.
Свод практических знаний и суждений экспертов основан на знаниях опытных
технологов-практиков и составлен в виде как бы их консультаций по влиянию режи-
мов лазерного технологического процесса на параметры качества лазерной резки.
Майоров В.С., Майоров С.В., Комаров С.М.
«Искусственный интеллект» 2’2010 144
2М
Свод критериев и ограничений во многом определяется паспортными данными
конкретной лазерной технологической установки, часть из которых служит для настрой-
ки системы под конкретное оборудование через блок машинных параметров (БМП).
Основная информационная часть системы создана на основе знаний экспертов-
технологов и информации из банка данных технологических процессов. Имеющаяся
информация представлена в виде прецедентов. В процессе работы используют алгорит-
мы, имеющие различное назначение: поиск ближайших прецедентов, оценка схожести
задач между собой и др. В начале была проведена структуризация рассматриваемой
предметной области и выработаны основные качественные и количественные крите-
рии, описывающие входные и выходные параметры процесса лазерной резки.
Диаграмма влияния
Наблюдения за процессом выработки рекомендаций экспертом-технологом по-
казали, что принятие решений по каждому из перечисленных параметров проходит
последовательно с учетом зависимости параметров. Был построен ациклический граф
(диаграмма влияния), отражающий зависимость между основными параметрами рассмат-
риваемого технологического процесса.
Последовательная схема принятия решений
Пусть X1 – множество входных параметров, X2 – множество выходных парамет-
ров и Х= X1 U Х2 – множество всех параметров. Тогда на основе построенной диаграм-
мы влияния можно сформулировать последовательную схему принятия решений по
каждому из выходных параметров, каждый i-й шаг которой можно записать следую-
щим образом: Si: {xk, xl, ..., xm} → xn, где xk, xl, ..., xm принадлежат X1, xn принадлежит
X2. Например:
1) {тип ЛТК, материал, толщина материала} → фокусное расстояние;
2) {тип ЛТК, материал, толщина материала, острые углы, малые отверстия, грат} →
режим резки;
3) {тип ЛТК, материал, толщина материала, острые углы, малые отверстия, грат,
шероховатость} → вид газа;
4) {тип ЛТК, материал, толщина материала, режим резки} → средняя мощность;
5) ...и т.д.
Как отмечают многие исследователи в области искусственного интеллекта, по-
строение базы знаний, отражающей процедуральные знания эксперта, является важ-
ным этапом разработки экспертных систем. В условиях данной задачи база данных
по технологическому процессу лазерной резки строилась на основе опроса опытного
технолога. В качестве основного метода построения системы логического вывода был
выбран подход суждения по прецедентам – Case-Based Reasoning (CBR). Такой выбор
не является случайным, поскольку от проектируемой программной системы наравне
с рекомендацией по технологическому процессу требуется также адаптация к конкрет-
ному ЛТК.
CBR технологии
CBR – это технология решения проблем путем анализа прецедентов (задач ра-
нее встречавшихся и успешно решенных). CBR система может выполнять различные
функции: адаптировать и использовать существующие решения для новых задач, да-
вать объяснения, основываясь на существующих описаниях подобных ситуаций, крити-
ковать новые решения, полученные из анализа предыдущих задач, классифицировать
новую ситуацию по имеющимся прецедентам. По сути – это в определённом смысле
аппроксимация. Цикл работы CBR в самом общем виде может быть описан следую-
Программный комплекс для лазерной резки
«Штучний інтелект» 2’2010 145
2М
щими шагами:
1. Нахождение наиболее близкого по отношению к новой задаче прецедента или
прецедентов.
2. Адаптация найденного ранее решения для близкого прецедента по отноше-
нию к новой задаче.
3. Проверка на практике и сохранение полученного опыта для работы с новыми
задачами.
Для того чтобы CBR система смогла осуществить эти три шага, необходимо пред-
ставлять имеющуюся информацию в виде прецедентов, определять меру их схожести
между собой и при необходимости «забывать». В соответствии с приведенным выше
описанием предметной области для поставленной задачи в качестве прецедентов мож-
но использовать записи базы данных по технологическому процессу лазерной резки.
В процессе работы CBR технологии используют алгоритмы, имеющие различ-
ное назначение: поиск ближайших прецедентов, оценка схожести задач между собой
и др. Например, CBR система КАТЕ использует индуктивный алгоритм ID3 для про-
смотра прецедентов, система ReMind использует для тех же целей индуктивный алго-
ритм Cart. Одним из простых, эффективных и хорошо зарекомендовавших себя алго-
ритмов является алгоритм принятия решений по прецедентам – метод k ближайших
соседей (k – NN). Именно этот алгоритм лежит в основе разработанной программной
системы.
Метод k ближайших соседей
На каждом шаге в соответствии с последовательной схемой принятия решений
по каждому выходному параметру осуществляется поиск близких по отношению к
новой задаче прецедентов. В процессе поиска определяется функция полной схожес-
ти SIM(A, В) двух прецедентов А и В, описанных p параметрами, так что её значение
принадлежит отрезку [0,1]:
( )
( )
p
basim
BASIM i
iii∑
=
,
, ,
где simi (аi,bi) – локальные функции схожести по отдельным параметрам, аi,bi – мно-
жество возможных значений параметра i прецедентов А и В соответственно. В некото-
рых простых случаях вместо метода k ближайших соседей можно использовать заранее
проработанное с экспертом дерево решений. Такие деревья могут строиться из данных
с помощью алгоритма С4.5. Этот алгоритм построения деревьев решений реализован
во многих коммерческих системах, например, в системе КАТЕ. Однако автоматичес-
ки построенные деревья решений должны тщательно прорабатываться с экспертом.
Таким образом СППР помогает технологам в быстром выборе технологии лазер-
ной резки. Но экспериментальный пробный рез для проверки всё-таки стоит сделать.
Выводы
1. Сочетание геометрического (ГПК) и интеллектуального технологического (СППР)
модулей позволило создать новый мощный инструмент – программный комплекс для
лазерной резки.
2. Этот программный комплекс позволяет существенно быстрее генерировать
программы ЧПУ для лазерной резки из разнообразных графических форматов.
Майоров В.С., Майоров С.В., Комаров С.М.
«Искусственный интеллект» 2’2010 146
2М
3. Этот программный комплекс увеличивает производительность лазерной резки
за счет автоматизированного выбора оптимальных технологических параметров.
4. Описываемая система была испытана авторами и доказала свою технологичес-
кую и экономическую эффективность.
Литература
1. Ильичёва С.И. База знаний в лазерных технологиях / С.И. Ильичёва, В.С. Майоров, Н.М. Семёшин //
Автоматизация проектирования. – 1998. – № 2. – С. 16-20.
2. Комаров С.М. Аппроксимация кривых Безье сопряженными дугами и ее практическое применение /
С.М. Комаров, Н.Г. Соловьев // Применение лазеров в науке и технике. – Изд. Иркутского филиала
Института Лазерной Физики СО РАН, 1996. – Вып. 8. – С. 131-134.
3. Майоров В.С. Компьютерные системы поддержки принятия решений для лазерных технологичес-
ких процессов обработки материалов / В.С. Майоров, С.В. Майоров, М.Ю. Стернин // Лазерные тех-
нологии обработки материалов: современные проблемы фундаментальных исследований и приклад-
ных разработок / под ред. В.Я. Панченко. – М. : ФИЗМАТЛИТ, 2009. – C. 494-506.
4. Mayorov V.S. Decision Support Systems for Optimization of Laser Materials Processing / V.S. Mayorov,
S.V. Mayorov // Proceedings of the Third International Conference on Laser Technologies in Welding and
Materials Processing. – 29 May – 1 June 2007, Ukraine, (Crimea), vil. Katsiveli. – P. 110-111.
В.С. Майоров, С.В. Майоров, С.М. Комаров
Програмний комплекс для лазерного різання
У статті розглянуто основні принципи проектування інтелектуального програмного комплексу для лазерного
різання з метою суттєвого підвищення продуктивності і розширення функціональних можливостей.
Розглянутий програмний комплекс складається з двох основних модулів: геометричний процесор і
конвертор (ГПК) та система підтримки прийняття рішень (СППР). В результаті було створено новий
комплекс комп’ютерних програм, який автори на даний час успішно використовують.
V.S. Mayorov, S.V. Mayorov, S.M. Komarov
The Program Complex for Lazer Cutting
The main principles of creation of an intelligent program complex for laser cutting are discussed in this article.
The goal is significant increasing of the productivity and expanding of the functional capabilities. The discussed
program system consists of the two main modules: Geometry Processor and Converter (GPC) and Decision
Support System (DSS). As the result the new program system was created. The authors successively use the
system now.
Статья поступила в редакцию 22.03.2010.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56143 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:24:35Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Майоров, В.С. Майоров, С.В. Комаров, С.М. 2014-02-12T17:39:55Z 2014-02-12T17:39:55Z 2010 Программный комплекс для лазерной резки / В.С. Майоров, С.В. Майоров, С.М. Комаров // Штучний інтелект. — 2010. — № 2. — С. 140-146. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56143 004.896 В статье рассмотрены основные принципы проектирования интеллектуального программного комплекса для лазерной резки с целью существенного повышения производительности и расширения функциональных возможностей. Рассматриваемый программный комплекс состоит из двух основных модулей: геометрический процессор и конвертор (ГПК) и система поддержки принятия решений (СППР). В результате был создан новый комплекс компьютерных программ, который авторы в настоящее время успешно применяют. У статті розглянуто основні принципи проектування інтелектуального програмного комплексу для лазерного різання з метою суттєвого підвищення продуктивності і розширення функціональних можливостей. Розглянутий програмний комплекс складається з двох основних модулів: геометричний процесор і конвертор (ГПК) та система підтримки прийняття рішень (СППР). В результаті було створено новий комплекс комп’ютерних програм, який автори на даний час успішно використовують. The main principles of creation of an intelligent program complex for laser cutting are discussed in this article. The goal is significant increasing of the productivity and expanding of the functional capabilities. The discussed program system consists of the two main modules: Geometry Processor and Converter (GPC) and Decision Support System (DSS). As the result the new program system was created. The authors successively use the system now. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов Программный комплекс для лазерной резки Програмний комплекс для лазерного різання The Program Complex for Lazer Cutting Article published earlier |
| spellingShingle | Программный комплекс для лазерной резки Майоров, В.С. Майоров, С.В. Комаров, С.М. Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| title | Программный комплекс для лазерной резки |
| title_alt | Програмний комплекс для лазерного різання The Program Complex for Lazer Cutting |
| title_full | Программный комплекс для лазерной резки |
| title_fullStr | Программный комплекс для лазерной резки |
| title_full_unstemmed | Программный комплекс для лазерной резки |
| title_short | Программный комплекс для лазерной резки |
| title_sort | программный комплекс для лазерной резки |
| topic | Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| topic_facet | Прикладные интеллектуальные системы. Моделирование объектов и процессов |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56143 |
| work_keys_str_mv | AT maiorovvs programmnyikompleksdlâlazernoirezki AT maiorovsv programmnyikompleksdlâlazernoirezki AT komarovsm programmnyikompleksdlâlazernoirezki AT maiorovvs programniikompleksdlâlazernogorízannâ AT maiorovsv programniikompleksdlâlazernogorízannâ AT komarovsm programniikompleksdlâlazernogorízannâ AT maiorovvs theprogramcomplexforlazercutting AT maiorovsv theprogramcomplexforlazercutting AT komarovsm theprogramcomplexforlazercutting |