СТРУКТУРНАЯ МОДЕЛЬ МНОГОКОНТУРНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ В СИСТЕМЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОБУВИ
Авторы:
1.
ЗАО МОФ "Парижская коммуна"
Москва, Россия
Москва, Россия
2.
ЗАО МОФ "Парижская коммуна"
Москва, Россия
Москва, Россия
3.
Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство)
Москва, Россия
Москва, Россия
4.
КНИТУ
Тип:
Статья
Страницы:
с 164
по 172
Статус:
Опубликован
Получено:
14.02.2026
Одобрено:
13.03.2026
Опубликовано:
05.05.2026
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОБУВИ, МНОГОКОНТУРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ГЕНЕРАТИВНЫЙ СИНТЕЗ КОНСТРУКЦИИ, ПРЕДИКТИВНЫЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
Аннотация:
В работе получена и экспериментально апробирована многоконтурной оптимизации в системе интеллектуального проектирования обуви. Методика основана на интеграции генеративных нейросетевых моделей, материаловедческой оптимизации и предиктивного производственного анализа в единую архитектуру конструкторско-технологической подготовки производства. Процесс формализован как задача многокритериальной оптимизации с интегральной функцией эффективности, учитывающей время проектирования, материалоёмкость, уровень дефектности и точность воспроизведения формы готового изделия. Для оценки геометрической точности реализации цифровой модели в физическом изделии использован коэффициент объёмного сходства форм, рассчитываемый по результатам сопоставления CAD-модели и 3D-скана готовой обуви. Экспериментальная апробация на парной выборке моделей показала статистически значимое улучшение показателей по сравнению с традиционным подходом: сокращение времени проектирования на 50%, снижение материальных отходов при раскрое на 25%, уменьшение уровня производственного брака на 50% и повышение точности формы изделия с 86,4% до 94,1%. Полученные результаты подтверждают эффективность интеграции технологий искусственного интеллекта в контур цифрового проектирования и демонстрируют возможность одновременной оптимизации временных, материальных и геометрических характеристик изделия без взаимного ухудшения показателей. Разработанная методика может быть интегрирована в существующие CAD-системы и производственные линии предприятий массового сегмента.
В работе получена и экспериментально апробирована многоконтурной оптимизации в системе интеллектуального проектирования обуви. Методика основана на интеграции генеративных нейросетевых моделей, материаловедческой оптимизации и предиктивного производственного анализа в единую архитектуру конструкторско-технологической подготовки производства. Процесс формализован как задача многокритериальной оптимизации с интегральной функцией эффективности, учитывающей время проектирования, материалоёмкость, уровень дефектности и точность воспроизведения формы готового изделия. Для оценки геометрической точности реализации цифровой модели в физическом изделии использован коэффициент объёмного сходства форм, рассчитываемый по результатам сопоставления CAD-модели и 3D-скана готовой обуви. Экспериментальная апробация на парной выборке моделей показала статистически значимое улучшение показателей по сравнению с традиционным подходом: сокращение времени проектирования на 50%, снижение материальных отходов при раскрое на 25%, уменьшение уровня производственного брака на 50% и повышение точности формы изделия с 86,4% до 94,1%. Полученные результаты подтверждают эффективность интеграции технологий искусственного интеллекта в контур цифрового проектирования и демонстрируют возможность одновременной оптимизации временных, материальных и геометрических характеристик изделия без взаимного ухудшения показателей. Разработанная методика может быть интегрирована в существующие CAD-системы и производственные линии предприятий массового сегмента.
Ключевые слова:
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОБУВИ, МНОГОКОНТУРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ГЕНЕРАТИВНЫЙ СИНТЕЗ КОНСТРУКЦИИ, ПРЕДИКТИВНЫЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ ОБУВИ, МНОГОКОНТУРНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ, ГЕНЕРАТИВНЫЙ СИНТЕЗ КОНСТРУКЦИИ, ПРЕДИКТИВНЫЙ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ, КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
