PRIMENA VEŠTAČKE INTELIGENCIJE U ANALIZI PARAMETARA STRUGANJA PRI PROIZVODNJI I ODRŽAVANJU ŽELEZNIČKIH KOMPONENTI
Ključne reči:
veštačka inteligencija, struganje, železničke komponente, optimizacija održavanja, mašinsko učenje, habanje šinaApstrakt
Održavanje i proizvodnja železničkih komponenti direktno utiču na sigurnost i efikasnost železničkog sistema. Struganje, kao metoda završne obrade točkova i šina, značajno utiče na habanje, vibracije i buku. Tradicionalni pristupi optimizaciji parametara struganja oslanjaju se na iskustvo operatera i empirijske metode, što može dovesti do varijacija u kvalitetu i povećanog rizika od kvarova. U ovom radu istražena je primena veštačke inteligencije (VI) za analizu i optimizaciju parametara struganja monoblok točkova od legiranog čelika. Korišćeni su modeli mašinskog učenja – regresione mreže (ANN), Random Forest i SVM – za predviđanje habanja, identifikaciju ključnih parametara i klasifikaciju kvaliteta površine. Rezultati pokazuju da AI omogućava precizno predviđanje habanja i deformacija, identifikaciju optimalnih režima struganja i adaptivno podešavanje procesa u realnom vremenu. Primena ovih algoritama doprinosi povećanju trajnosti komponenti, smanjenju operativnih troškova i unapređenju sigurnosti železničkog sistema.
