AVTOMOBIL QISMLARINI PAYVANDLASHDA QO‘LLANILADIGAN 3-ERKINLIK DARAJALI ROBOT-MANIPULYATORLAR UCHUN NEYRON TARMOQQA ASOSLANGAN TESKARI KINEMATIKA YECHIMI

Abstract

. Ushbu tadqiqot avtomobil kuzov qismlarini payvandlashda 3-erkinlik darajali (3-DOF) tekislik robot-manipulyatorlarining qo‘llanilish imkoniyatlarini o‘rganib, real vaqt rejimida neyron tarmoqqa asoslangan teskari kinematika yechimini taqdim etadi. Tadqiqot maqsadi — an’anaviy analitik va raqamli usullarning cheklovlarini bartaraf etib, real vaqtda (≤10 ms) yuqori aniqlikda (±0.5 mm) traektoriya kuzatishni ta’minlovchi sun’iy neyron tarmoq arxitekturasini ishlab chiqish. To‘rt qatlamli to‘liq bog‘langan neyron tarmoq (128-64-32-3 neyron) 50 000 ta simulyatsiya va 5 000 ta real payvandlash jarayonidan olingan ma’lumotlar asosida Adam optimizatori va ReLU aktivatsiya funksiyasi yordamida 200 epoch davomida o‘qitildi. Eksperimental natijalar taklif etilgan yondashuv teskari kinematika masalasini o‘rtacha 6.8 ms da yechishini (an’anaviy: 45–60 ms), pozitsiya xatoligini ±0.38 mm, traektoriya kuzatish aniqligini 98.7% ta’minlashini ko‘rsatdi. Uz Auto Motors korxonasida o‘tkazilgan bir oylik pilot sinovlar payvandlash sifati 94% dan 98.2% ga oshganini, ishlab chiqarish unumdorligi 23% yaxshilanganini hamda xatoliklar soni 67% ga kamayganini tasdiqladi. Tadqiqot natijalari 3-DOF robot-manipulyatorlarning avtomobil sanoatida samarali qo‘llanilishi mumkinligini va neyron tarmoq yondashuvining an’anaviy usullardan ustunligini isbotlaydi.