АНАЛІТИЧНИЙ ОГЛЯД ДОСЛІДЖЕНЬ ТЕХНОЛОГІЧНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ РЕВЕРС-ІНЖИНІРИНГУ ВІДПОВІДАЛЬНИХ ДЕТАЛЕЙ ГАЗОТУРБІННИХ УСТАНОВОК

Анотація

У статті представлено аналіз сучасних методів технологічного забезпечення реверс-інжинірингу (зворотного проєктування) відповідальних вузлів газотурбінних установок (ГТУ). Практичним досвідом доведено, що основною перешкодою у відтворенні зношених деталей є подолання «семантичного розриву» між непараметричною 3D-моделлю (геометричною сіткою), отриманою під час високоякісного сканування, та конструкторсько-технологічною документацією, необхідною для підготовки виробництва у САМ-системах. Підкреслено, що для елементів проточної частини ГТУ (компресорів та турбін) важливо не тільки відтворити базову геометрію, але й точно визначити параметри поверхонь, які впливають на аеротермодинаміку вторинних повітряних систем і стійкість до циклічних навантажень. На основі аналізу передових досліджень систематизовано підходи до автоматичного розпізнавання конструктивних елементів (Automatic Feature Recognition, AFR). Особливу увагу приділено новим методам інтеграції основних CAD-систем із системами штучного інтелекту, зокрема великими мовними моделями (LLM), за допомогою протоколів Model Context Protocol (MCP) та програмних інтерфейсів (API). Виявлено, що на сучасному етапі цифрової трансформації машинобудування найефективнішим є гібридний підхід. Він поєднує параметричний аналіз 3D-моделей через API CAD-систем із семантичною інтерпретацією отриманих даних нейронними мережами. Цей підхід забезпечує оптимальний баланс між точністю, швидкістю та вартістю технологічної підготовки виробництва. Це дозволяє підприємствам, що займаються сервісним обслуговуванням та відновленням відповідальних деталей ГТУ, ефективно автоматизувати процеси проєктування навіть за умов обмежених ресурсів для створення власних спеціалізованих систем машинного навчання.