pronikov_a_s_2000_t_3 (830968), страница 105
Текст из файла (страница 105)
ГПС характеризуется следующими данными: Число групп основного оборудования 9 Число транспортных устройств 1 число штабелеров Емкость склада, ячеек 500 Число групп наладок Число наименований деталей Эффективный фонд времени, ч 4972 Критический уровень надежности оборудования определяется значением удельной работоспособности оборудования ГПС, при котором происходит срыв планируемого объема выпуска, т.е. производственная система не справляется с обработкой заданного количества изделий. Анализ проектных данных позволил зафиксировать интервал возможного изменения удельной работоспособности ОЦ в интервале 0,025 — 0,1. В группу анализируемых показателей функционирования включены следующие: средняя производительность ГПС, передаточных партий в ч; средняя длительность производственного цикла; среднее время ожидания восстановления оборудования после отказа, ч/передаточная партия; группа стоимостных показателей функционирования ГПС (включая средние приведенные затраты), руб./передаточная партия.
Таким образом, средства моделирования должны удовлетворять требованиям: 1) обеспечивать моделирование процессов отказов и восстановления оборудования ГПС, т.е. стохастических процессов; 2) обеспечивать возможность получения технических и экономических показателей производственного процесса; 3) позволять реализовывать структурно-компоновочные решения на разных уровнях детализации. Решение задачи может быть осуществлено на основе системы имитационного моделирования ПОДСИМ.
ТВариацию удельной работоспособности Е = — ' металлорежущего Тотк оборудования ГПС будем осуществлять варьируя среднее время наработки П Д 0 1.25 3.58 3.57 16 15 3.56 0.7 0.50 3.55 50 150 250 Рис. 15.11. Результаты моделирования АПС П вЂ” производительность, перед. партий/час; Д вЂ” длительность производственного цикла, час/перед.
партию; 0 — время ожидания при ремонте, час/перед. партию система не справляется со входным потоком заготовок по номенклатуре выпуска. Информация о «потере заявок», т.е. игнорировании отдельных партий запуска из-за невозможности размещения на складе ГПС выдается в виде сообщения: «На ЦС нет места — заявка потеряна, деталь №.... По ре- 544 на отказ Т . Среднее время восстановления Т примем постоянным и равным 5. В экспериментах, для анализа интервала изменения удельной работоспособности 0,025 — 0,1 примем следующие значения среднего времени наработки на отказ: 200, 150 и 50. Так как период функционирования длительный (4972 ч), учтем установившийся режим производственного процесса.
Для задания значений переменных имитационного моделирования воспользуемся рекомендациями. Зафиксируем для отдельного имитационного прогона объем выборки в 1200 наблюдений и объем отсечки 200. Число независимых прогонов (начальное) примем равным десяти, что позволяет использовать для обработки результатов статистику Стьюдента. Для подготовки ИМ объекта исследования в режиме диалога ПОДСИМ ГПС описывается объект моделирования и состав требуемой результирующей информации.
Степень детализации ИМ определяется структурно-компоновочным решением и постановкой задачи исследования. Для сокращения времени моделирования в ИМ не включаются блоки моделирования таких процессов, как отказы и восстановление транспортного устройства, штабелера и некоторые другие. Имитационный эксперимент начинается с инициализации ИМ вЂ” пользователь задает величины управляемых переменных (выборка и отсечка), а также группу входных переменных варьируемых на данном уровне.
Некоторые результаты экспериментов представлены на рис. 15.11. Критическое значение Е соответствует ситуации, когда производственная зультатам имитационных экспериментов сделаны выводы для рассмотренного проектного решения. 1. Время наработки на отказ ОЦ (для исследуемого интервала изменения 200 — 50 ч) не оказывает статистически значимого влияния на показатель средней производительности этой ГПС.
2. Изменение параметра времени наработки на отказ в интервале 150— 200 ч не оказывает статистически значимого влияния на основные показатели функционирования ГПС (за исключением показателя ДПЦ). 3. Среднее время наработки на отказ 50 ч при средней длительности восстановления 5 ч определяют критическое значение Е = 0,1. Эксперименты при выявили возможность блокировки (сбоя) нормального хода производственного процесса ГПС, т.е. средняя наработка на отказ менее 50 — 70 ч при средней длительности восстановления недопустима. 4.
Использование при управлении процессом функционирования ГПС приоритетных правил, отличных от ЯРО («первым пришел — первым обслужен»), увеличивает вероятность получения (непредставительного результата моделирования.. Наиболее чувствителен к автокорреляции процесса моделирования функционирования показатель длительности производственного цикла (ДПЦ); наименее чувствителен показатель средней производительности ГПС.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Альянх И.Н. Моделирование вычислительных систем. — М.: Машиностроение, 1988.— 223 с. 2. Боровков А.А. Математическая статистика. — М.: Наука, 1984.— 462 с. 3. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. — М.: Наука, 1977.— 240 с. 4. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н.
Лекции по теории сложных систем. — М.: Сов. радио, 1973.— 440 с. 5. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. — М.: Наука, 1978. 400 с. 6. Вентцель Е.С. Теория вероятности. — М.: Физматгиз, 1962.— 564 с. 7. Горнев В.Ф., Емельянов В.В., Овсянников М.В. Оперативное управление в ГПС.— М.: Машиностроение, 1990;256 с. 8. Горнев В.Ф., Лагута В.С. Концептуальная модель для оценки проектных решений ГПС с использованием имитационного моделирования/ Труды МГТУ.
— М.: МГТУ, 1991. 9. Емельянов В.В., Ясиновекий С.И. Введение в имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. — М.: «АНВИК», 1998. — 422 с. 10. Железнов И.Г. Сложные технические системы (оценка характеристик). — М.: Высшая школа, 1984. — 119 с. 11. Ивченко Г.И., Каштанов В.А., Коваленко И.Н.
Теория массового обслуживания.— М.: Высшая школа, 1982. — 256 с. 12. Имитационное моделирование производственных систем /Под ред. А.А. Вавилова— М.: Машиностроение; Берлин: Ферлаг Техник, 1983. — 416 с. 13. Кленнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. — М.: Мир, 1978, т.1 — 222 с., т.2 — 395 с. 14.
Клейнрок Л. Теория массового обслуживания /Пер. с англ. — М.: Машиностроение, 1979. — 432 с. 15. Котов В.Е. Сети Петри. — М.: Наука, 1984. — 160 с. 16. Марковиц Г., Хауснер Б., Карр Г. СМИСКРИПТ. Алгоритмический язык для моде- лирования /Пер. с англ. — М.: Советское радио, 1966. — 152 с. 17. Моделирование робототехнических систем в ГАП /Под ред. Макарова И.М. в 9 кн Кн. 5, 1986. 18. Мудров В. И., Кушко В.Л. Методы обработки измерений. — М.: Советское радио, 1976. — 190 с. 19. Нейлор Т. Машинные эксперименты с моделями экономических систем. — М.: Мир, 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33.
34. 1975. — 502 с. Орловский Н.И. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Калуга, 1982. — 208 с. Основы моделирования сложных систем / Л.И. Дыхненко, В.Ф. Кабаненко, И.В. Кузь- мин и др. — Киев: Вища школа, 1981. — 359 с. Первозванский А.А. Математические модели в управлении производством. — М.: Нау- ка, 1975. -615 с.
Петрович МЛ. Регрессионный анализ и его математическое обеспечение на ЕС ЭВМ. — М.: Финансы и статистика, 1982. — 199 с. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем /Пер. с англ. — М.: Мир, 1984. -284 с. Планирование эксперимента в исследовании технологических проектов / К. Хартман, Э. Лецкин, В.
Шеффер и др. — М.: Мир, 1977. — 552 с. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ П. — М.: Мир, 1987. — 646 с. Распределенные системы моделирования / В.В. Пирогов, С.Ф. Гайстеров, В.Н. Батрак и др. /Под ред. В.В. Пирогова. — Рига: Зинатне, 1984.
— 175 с. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее применение /Пер. с англ.— М.: Советское радио, 1971. — 520 с. Системное проектирование ИАСУ ГПС машиностроения /Ю.М. Соломенев, В.А. Иса- ченко, В.Я. Полыскалин и др. Под ред. Ю.М. Соломенцева и др. — М.: Машинострое- ние, 1988. -488 с. Советов В.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. — М.: Высшая школа, 1985.— 271 с.
Технология системного моделирования / Е.В. Авренчук, А.А. Вавилов, С.В. Емелья- нов и др. Под общ. ред. С.В. Емельянова и др. — М.: Машиностроение; Берлин: Техник, 1988. — 520 с. Успенский А.Б., Федоров В.В. Вычислительные аспекты метода наименьших квадра- тов при анализе и планировании регрессионных экспериментов. — М.: МГУ, 1975.— 168 с. Цвиркун А.Д., Акинфиев В.К., Филиппов В.А. Имитационное моделирование в зада- чах синтеза структуры сложных систем (оптимизационно-имитационный подход).— М.: Наука, 1985.
— 174 с. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. /Пер. с англ.— М.: Мир, 1978. -418 с. Глава 16. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СТАНОЧНЫХ СИСТЕМ 16.1. Задачи конструкторского проектировании На начальных стадиях проектирования модель станочной системы (СтС) может быть представлена в виде черного ящика (рис. 16.1). Для реализации процесса преобразования (рабочей функции) начального (или промежуточного) состояния полуфабриката в его конечное (промежуточное) состояние заданным технологическим процессом в общем виде необходимо наличие материального, энергетического и информационного потоков.
На вход СтС поступают полуфабрикаты, инструменты и различные вспомогательные материалы, а на выход — преобразованный продукт труда и отходы. Для осуществления технологического процесса (ТП) необходима энергия, которая на выходе СтС преобразуется в теплоту, растрачивается на вибрации. В управлении СтС участвует информационный поток: на выходе — информация о ходе технологического процесса (например, производительность, качество, надежность). Модель, приведенную на рис. 16.1, можно считать общей для всех видов СтС. Конкретное же содержание и объем описания материальных, энергетических и информационных потоков будут соответствовать описанию реализуемого элемента (части) технологического процесса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
