Scientific Article
O'zbekcha
Open Access
Yashil energetika. Transport harakati mexanik energiyasidan elektr energiya olish metodi
Abstracts
Ushbu maqolada metallarga kesib ishlov berish jarayonlarini haqiqiy vaqt rejimida monitoring qilishda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining integratsiyasi o‘rganiladi. RDB dastgohlarida olib borilgan tajribaviy sinovlar va ko‘p sensorli ma’lumotlarni yig‘ish tizimi SI asosidagi bashoratlarning aniqligini MAE, RMSE va xatoliklar taqsimoti kabi metrikalar yordamida tasdiqlaydi. Haqiqiy vaqt rejimida olingan tebranish, kuchlanish va harorat signaliga asoslangan sensor ma’lumotlari kesish sharoitlarini optimallashtirish va kesuvchi asbobning yeyilishini kamaytirishda muvaffaqiyatli qo‘llanildi.
В статье обсуждаются результаты научных исследований, проводимых в направлении способа получения электрической энергии из механической энергии движения транспорта. Преимущество данной научно-исследовательской работы состоит в том, что на выработку электроэнергии не тратятся затраты на топливо и транспорт, а неиспользованная механическая энергия посредством специального технологического устройства преобразуется в электрическую и создается возможность ее эффективного использования.
In the article “Green energy. the results of scientific research carried out in the direction of a method for obtaining electrical energy from the mechanical energy of vehicle movement are discussed.” In particular, great importance is currently attached to the production of green energy, that is, environmentally friendly electricity. The advantage of this research work is that fuel and transportation costs are not spent on generating electricity, and unused mechanical energy is converted into electrical energy through a special technological device and the possibility of its effective use is created.
Article Content
kirish qismlarida, qurilmani o‘rnatish orqali elektr energiya olish imkoniyati mavjudligi kelajakda ekologik toza hamda energiya tejamkor texnologiyalarni yaratish borasidagi muammoli masalalarni yechim topishiga olib keladi
References (4)
- 2. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining 2017-yil 7-fevraldagi PF-4947-son «O‘zbekiston Respublikasini yanada rivojlantirish bo‘yicha Harakatlar strategiyasi to‘g‘risida»gi Farmoni.
- 3. P.Todaria, “Design, Modelling, and Test of an Electromagnetic Speed Bump Energy H arvester,” dissertation, Blacksburg, VA, 2016. UDK 67.05 INTEGRATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN REAL-TIME MONITORING OF METAL-CUTTING PROCESSES 1Tuyboyov O.V., 2Kodirov B.Sh. 1Ministry of Higher Education, Science and Innovation of the Republic of Uzbekistan, 2Sharq” university, Annotation. This paper explores the integration of artificial intelligence (AI) in real-time monitoring of metalcutting processes, addressing persistent challenges in tool wear, process inefficiency, and inconsistent product quality. A comprehensive experimental setup involving CNC machining and multi-sensor data acquisition validates the accuracy of AI-driven predictions through metrics such as MAE, RMSE, and error distribution analysis. Real-time sensor data—including vibration, force, and thermal signals—were successfully used to optimize cutting conditions and reduce tool degradation. Keywords: artificial intelligence, real-time monitoring, metal-cutting, machine learning, predictive maintenance, adaptive control, tool wear prediction. ИНТЕГРАЦИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РЕЖИМЕ РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА ПРОЦЕССОВ РЕЗАНИЯ МЕТАЛЛОВ
- 1 Туйбойов О.В.,
- 2 Кадыров Б.Ш. 1Национальный офис при Министерстве высшего образования, науки и инноваций Республики Узбекистан, 2Университет «Шарк». Аннотация. В данной работе рассматривается интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в систему мониторинга процессов резания металлов в режиме реального времени, направленная на решение устойчивых проблем, связанных с износом инструмента, неэффективностью процессов и нестабильным качеством продукции. Данные сенсоров в реальном времени — включая сигналы вибрации, силы и температуры — были успешно использованы для оптимизации условий резания и снижения износа инструмента. Ключевые слова: искусственный интеллект, мониторинг в реальном времени, резка металлов, машинное обучение, прогнозное обслуживание, адаптивное управление, предсказание износа инструмента. SUN’IY INTELLEKTNI INTEGRATSIYASI YORDAMIDA METALLARGA KESIB ISHLOV BERISH JARAYONLARINI HAQIQIY VAQT REJIMIDA MONITORING QILISH 1Tuyboyov O.V., 2Qodirov B.Sh. 1O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim, fan va innovatsiyalar vazirligi, 2“Sharq” universiteti. Annotatsiya. Ushbu maqolada metallarga kesib ishlov berish jarayonlarini haqiqiy vaqt rejimida monitoring qilishda sun’iy intellekt (SI) texnologiyalarining integratsiyasi o‘rganiladi. RDB dastgohlarida olib borilgan tajribaviy sinovlar va ko‘p sensorli ma’lumotlarni yig‘ish tizimi SI asosidagi bashoratlarning aniqligini MAE, RMSE va xatoliklar taqsimoti kabi metrikalar yordamida tasdiqlaydi. Haqiqiy vaqt rejimida olingan tebranish, kuchlanish va harorat signaliga asoslangan sensor ma’lumotlari kesish sharoitlarini optimallashtirish va kesuvchi asbobning yeyilishini kamaytirishda muvaffaqiyatli qo‘llanildi. Kalit so‘zlar: sun’iy intellekt, real vaqt monitoringi, metall kesish, mashinaviy o‘rganish, prognozli texnik xizmat, moslashuvchan boshqaruv, asbob yeyilishini prognoz qilish “Фан ва технологиялар тараққиёти” Илмий–техникавий журнал №3/2025 139