Комплексное повышение эффективности управления обучением сварщиков на основе алгоритмов роевого интеллекта и эволюционного моделирования

Abstract

Рассматриваются методы комплексного повышения эффективности управления обучением сварщиков с использованием алгоритмов роевого интеллекта и эволюционного моделирования. Описывается информационно-измерительная и управляющая система, которая автоматизирует оценку опыта и качества работы сварщиков, позволяя объективно распределять задания и улучшать процессы обучения. Ключевую роль в системе играют алгоритмы роевого интеллекта (алгоритмы пчел, муравьиной колонии и светлячков), которые обеспечивают оптимальный выбор учебных курсов и траекторий обучения сварщиков. Эти алгоритмы помогают рационализировать образовательные пути и выбирать наиболее подходящие курсы для каждого сварщика, что способствует минимизации времени обучения и повышению качества подготовки. Алгоритмы эволюционного моделирования помогают эффективно распределять сварочные работы среди специалистов, основываясь на их производительности и качестве выполненных работ. Описаны этапы идентификации и измерения дефектов сварочных швов, оценки качества сварочных работ, прогнозирования дефектов и повышения эффективности управления обучением. Рассмотрены вопросы применения нейронных сетей для анализа дефектов сварных швов для улучшения точности оценки и автоматизации процессов контроля качества. Практическая апробация была проведена в ОАО «БЕЛГАЗСТРОЙ» и ООО «ИНВЕСТАП-МАИНД», что показало сокращение времени обучения на 20–30 % и аналогичное уменьшение количества дефектов сварных соединений. Эти результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и возможность его применения в промышленности для повышения качества сварочных работ и подготовки сварщиков. . The article presents comprehensive methods for enhancing the efficiency of welder training management through the implementation of swarm intelligence algorithms and evolutionary modeling. It introduces an information-measurement system that automates the evaluation of welders' experience and work quality, facilitating objective task allocation and the improvement of training processes. Central to this system are swarm intelligence algorithms – specifically, bee algorithms, ant colony algorithms, and firefly algorithms – which optimize the selection of training courses and learning trajectories for welders. These algorithms streamline educational pathways and identify the most suitable courses for each welder, thus reducing training time and enhancing the quality of training. Evolutionary modeling algorithms assist in the efficient allocation of welding tasks among specialists based on their performance and work quality. The article details the processes involved in identifying and measuring weld defects, assessing weld quality, predicting defects, and improving training management efficiency. It also discusses the application of neural networks for weld defect analysis, which enhances assessment accuracy and automates quality control processes. Practical testing was conducted at OAO "BELGAZSTROY" and OOO "INVESTAPMAIND," demonstrating a 20–30 % reduction in training time and a corresponding decrease in the number of weld defects. These results validate the effectiveness of the proposed approach and highlight its potential for improving welding work quality and welder training in industrial settings.