автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.05, диссертация на тему:Исследование и оптимизация работы сборочно-сварочных робототехнологических систем методом имитационного моделирования

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ СБОРОЧНО-СВАРОЧНЫХ РТС.

1.1. Актуальные проблемы исследования сборочно-сварочных РТС.

1.1.1. Потребность в методическом обеспечении процесса проектирования РТС.

1.1.2. Роль математических методов и натурного эксперимента в проектировании сборочно-сварочных РТС.

1.2. Имитационное моделирование в проектировании и исследовании сборочно-сварочных РТС.:.

1.2.1. Обзор методов моделирования систем.

1.2.2. Аналитический и имитационный методы исследования систем.

1.2.3. Основные преимущества имитационного моделирования.

1.2.4. Область применения имитационного моделирования.

1.2.5. Обзор программных средств имитационного моделирования.

Выводы по главе 1.

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ СБОРОЧНО-СВАРОЧНЫХ РТС С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

2.1. Структурная схема исследования сборочно-сварочных РТС.

2.1.1. Общая схема имитационного моделирования.

2.1.2. Структурная схема исследования сборочно-сварочных РТС с использованием имитационного моделирования.

2.2. Проектирование сборочно-сварочных РТС.

2.2.1. Проектирование технологической схемы сборочно-сварочных РТС.

2.2.2. Определение направления оптимизации системы.

2.2.3. Подготовка данных.

2.3. Построение формальной модели сборочно-сварочных РТС.

2.3.1. Концептуальный уровень и уровень оборудования.

2.3.2. Определение параметров РТС на концептуальном уровне.

2.3.3. Построение критериев эффективности системы.

2.4. Построение имитационной модели сборочно-сварочных РТС концептуального уровня.

2.4.1. Формирование объектов РТС для построения моделей.

2.4.2. Построение модели РТС концептуального уровня.

2.4.3. Контроль адекватности работы моделей.

2.5. Синтез сборочно-сварочных РТС.

2.5.1. Выбор схемы исследования моделей.

2.5.2. Поиск оптимума для сборочно-сварочных РТС.

2.5.3. Интерпретация результатов моделирования.

2.6. Анализ сборочно-сварочных РТС.

2.7. Проектирование и моделирование работы оборудования.

2.7.1. Рекомендации к проектированию оборудования РТС.

2.7.2. Проектирование участков оборудования сборочно-сварочных РТС.

2.7.3. Формирование объектов оборудования РТС и построение моделей. Построение модели надежности для различных компонентов РТС.

2.7.4. Верификация проектов участков оборудования. выводы по главе 2.

ГЛАВА 3. ОПТИМИЗАЦИЯ СБОРОЧНО-СВАРОЧНЫХ РТС НА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЯХ.

3.1. Построение критериев оценки эффективности сборочно-сварочных РТС

3.1.1. Критерии, основанные на производительности РТС и загрузке оборудования.

3.1.2. Анализ влияния структуры критерия на процесс поиска оптимальных решений.

3.2. Сравнение методов оптимизации, применимых в имитационных моделях.

3.3. Адаптация генетических алгоритмов для оптимизации сборочно-сварочных робототехнологических систем.

3.3.1. Общее представление о генетических алгоритмах оптимизации.

3.3.2. Анализ эволюционных методов и генетических алгоритмов.

3.3.3. Использование генетических алгоритмов для оптимизации сборочно-сварочных РТС. выводы по главе 3.

ГЛАВА 4. ВНЕДРЕНИЕ МЕТОДИКИ В ИССЛЕДОВАНИЯХ И ОПТИМИЗАЦИИ СБОРОЧНО-СВАРОЧНЫХ РТС.

4.1. Исследование и оптимизация сборочно-сварочных РТС на типовом примере.

4.1.1. Выделение типового примера сборочно-сварочной РТС.

4.1.2. Основные результаты исследования типового примера.

4.2. Ограничения применения методики исследования сборочно-сварочных РТС

4.3. Имитационное моделирование работы комплекса сборки-сварки кузовов автомобиля ВАЗ 1118/9/7 «Калина» на этапе его проектирования

4.3.1. Создание имитационной модели производственного комплекса.

4.3.2. Проведение экспериментов и адаптация модели.

4.3.3; Результаты моделирования и оценка его эффективности.

Выводы по главе 4.

Актуальность темы. Для Российской промышленности проблема проектирования производственного предприятия в настоящее время выходит на новый качественный уровень. Это в первую очередь связано с ужесточением условий конкурентной торговли на внутреннем рынке, обусловленным импортом высоких технологий, капитала и, как следствие, развитием рентабельных производств современных высокотехнологичных товаров. Подтверждением системности этого процесса является его государственная поддержка и стимулирование, ярким примером которых можно считать постановление Правительства Российской Федерации № 166 «О снижении и частичной отмене импортных таможенных пошлин на комплектующие для промышленной сборки автомобилей» от 29 марта 2005 года [1].

В свою очередь покупатели предъявляют все более высокие требования к качеству, номенклатуре, цене производимых изделий и, таким образом, формируют потолок цен на- каждый вид. продукции, определяют емкость рынка.

При организации современного производства возникает ряд ограничений, обуславливающих выбор способа их проектирования и исследования:

1. Требования по окупаемости производства. На сегодняшний день доход практически не зависит от количества вложенных в создание производства средств, так как емкость рынка и конкурентные условия естественным образом ограничивают объем сбыта. Поэтому важно спроектировать предприятие с таким объемом выпуска, который будет востребован рынком, при этом не тратя средства на мифический потенциал расширения, зачастую реально означающий несбалансированность расчетных параметров производительности. Необходимо снизить затраты на строительство и оснащение производственного комплекса до рационального минимума.

2. Требование рынка к гибкости производственных систем. Эффективная маркетинговая политика предполагает производство широкой номенклатуры изделий, предназначенных для отдельных сегментов рынка. При этом доля того или иного сегмента стихийно изменяется вместе со стохастическими рыночными колебаниями. Все это приводит к необходимости создания гибких производственных систем, которые способны оперативно реагировать на изменения в потребительских предпочтениях. Особенно трудной и важной становится эта задача, когда идет речь о массовом производстве продукции со сложным и продолжительным технологическим процессом, каким, к примеру, является производство автомобилей.

На таких предприятиях редко удается обойтись без широкого использования роботов и робототехнологических систем (РТС) в производственном процессе. Именно РТС позволяют достичь высокого уровня производительности и обеспечивают необходимую- гибкость производства. Наиболее широкое применение РТС нашли в технологических процессах сборки и сварки изделий, где в условиях массового производства требуется не только выполнять большое количество однотипных операций, но и соблюдать их высокую точность и надежность.

3. Высокая стоимость производственных систем на базе РТС. Обратная сторона применения сложных многоэлементных сборочно-сварочных РТС - нетривиальность их проектирования. В сборочно-сварочных РТС существуют довольно тесные технологические связи между промышленными роботами, вспомогательным оборудованием, транспортными системами и другими компонентами. Порядок функционирования такой системы даже в штатном режиме невозможно представить и трудно формализовать, а любое отступление от нормальной работы одной составляющей дискретного производства, каким является сборочно-сварочная РТС, распространяется на другие и вызывает непрогнозируемые эффекты взаимодействия. Именно на стадии проектирования необходимо идентифицировать и устранить узкие места в концепции, технологии работы и конструкции сборочно-сварочных РТС.

4. Снижение вероятности принятия ошибочных конструкторско-технологических решений. Цена ошибки на данной стадии подготовки производства исключительно высока. Действительно, если на этой стадии основные проектно-технологические параметры комплекса сборки-сварки будут определены неправильно, то это отразится сначала в неправильных конструктивных и технологических параметрах дорогостоящего производственного оборудования (роботов, складов-накопителей, автоматических сборочно-сварочных линий и т.п.), а затем в изготовленном и смонтированном в цехе оборудовании. Несоответствие же параметров работы РТС выявится только на этапе запуска и ввода его в эксплуатацию, после чего придется проводить мероприятия по модернизации действующего оборудования и выводу комплекса на- проектную мощность, что в сотни и тысячи раз дороже, чем определить правильные проектно-технологические параметры производственной системы на ранних стадиях ее проектирования, и здесь же найти надежный способ подтвердить правильность сделанного выбора.

5. Периодичность возникновения задачи. Современный рынок высокотехнологичных товаров диктует необходимость ставить на производство новые модели продукции заметно чаще, чем в предыдущие десятилетия. К примеру, смена платформы моделей производимых автомобилей в развитых странах происходит не реже, чем раз в три года. Стоит отметить, что и в других высокотехнологичных отраслях наблюдается тенденция сокращения жизненного цикла продукции за счет сокращения времени проектирования и подготовки производства и необходимости обновлять номенклатуру производимых изделий. Поэтому задача проектирования подобных производственных систем будет возникать регулярно, что однозначно диктует о необходимости разработки и внедрения соответствующих методик для решения таких задач. б. Практическая новизна задачи. В российской массовой промышленности пока не используются современные автоматизированные методики проектирования, верификации и оптимизации проектных решений при создании сложных производственных систем. Необходимо отметить, что современные предприятия, заинтересованные в укреплении своих позиций в занимаемых товарных нишах, начинают обращаться к современным методикам оптимизации производств, организации оперативного управления, анализа деятельности. Однако это происходит с большим запозданием и связано со значительными затратами. Намного эффективнее использовать современные методики еще на стадии проектирования. При этом появляется возможность использовать нисходящее проектирование с самого верхнего уровня сложных производственных систем.

В процессе проектирования сборочно-сварочных РТС необходимо ответить на следующие вопросы:

- Каким техническим требованиям должно отвечать приобретаемое технологическое оборудование?

- Как его объединить в производственный комплекс?

- Как организовать работу персонала?

- Выйдет ли производство на проектную мощность и обеспечит ли требуемую гибкость?

- Какими должны быть такты автоматических сборочно-сварочных линий?

- Какого размера должны быть склады и накопители?

- Каков оптимальный уровень партий запуска однотипной продукции в производство?

Существует множество способов получения ответов на эти вопросы: проверенные временем методики аналитических расчетов, создание математических моделей, использование мирового опыта аналогичных производств, экспертные оценки. Однако в настоящее время наиболее широко распространенным и эффективным инструментом для решения подобного рода задач является компьютерное имитационное моделирование.

Что такое имитационная модель процесса или системы?

1. При имитационном моделировании моделирующий алгоритм и его структура определяются не набором показателей работы системы (как при применении численных методов), а имитацией "элементарных" явлений, происходящих в системе, с сохранением последовательности выполнения операций в системе или процессе;

2. При "имитационном подходе" моделирующий алгоритм сложной системы структурно и динамически соответствует реальной системе или процессу. Исследования на модели аналогичны экспериментальным исследованиям систем и процессов в натуре;

3. Как правило, имитационная модель - событийная модель, т.е. в имитационном моделировании рассматриваются события и состояния системы или процесса.

Весь процесс проектирования сборочно-сварочных РТС можно разделить на ряд этапов в соответствии с уровнем решаемой проблемы. Первым этапом будет организация производственных связей (с поставщиками, межцеховые и другие логистические связи), определение структур и мощностей производственных подразделений. Далее решают вопросы компоновки технологических групп оборудования, сборочных площадок, конвейеров, локальных транспортных линий, организации основного и вспомогательного персонала. Последней ступенью процесса проектирования является описание единичных технологических операций, разработка инструкций для персонала, программирование автоматизированного и автоматического оборудования (контроллеры роботов, манипуляторов, транспортные системы, координатно-измерительные машины и другое оборудование).

Сборочно-сварочные РТС - типичный пример систем массового обслуживания. Действительно, взаимодействие в автоматизированных ячейках основного и вспомогательного оборудования, промышленных роботов, оснастки, операторов могут быть представлены в терминах теории массового обслуживания.

Необходимость и возможность использования для проектирования и, исследования сборочно-сварочных РТС именно методов имитационного моделирования связана, во-первых, со сложностью таких систем, а во-вторых, с тем, что они при целостном их рассмотрении не отвечают основным допущениям теории массового обслуживания, а в частности, двум из них: стационарности и отсутствию последствия.

При целостном рассмотрении сборочно-сварочных РТС в течение длительного времени в их работе можно выделить периоды, когда участок комплекса производит обработку деталей в автоматическом режиме, и периоды, когда он простаивает либо в связи с переналадкой оборудования на другое изделие, либо в связи с устранением отказов. Поэтому для потоков обрабатываемых деталей требование стационарности - равновероятностного появления детали на участке комплекса - не выполняется.

Отсутствие последствия предполагает независимость протекания процессов в непересекающиеся между собой интервалы времени. Однако, к примеру, переналадка оборудования начинается только после обработки последней детали из партии. Таким образом, в роботизированных системах не выполняется и требование отсутствия последствия.

Следовательно, для изучения функционирования сборочно-сварочных РТС при их целостном рассмотрении аналитические методы теории массового обслуживания применить нельзя. Это и приводит к необходимости использования в таких случаях методов имитационного моделирования. Необходимо, однако, отметить, что при рассмотрении частных технологических процессов в ограниченные отрезки времени аналитические методы теории массового обслуживания применимы.

Имитационное моделирование позволяет учитывать сложность проектируемых производственных систем и обеспечивает простоту разработки модели, удобство использования и очевидность результатов. Именно оно способно учесть стохастичность некоторых ее параметров.

В ходе имитационного моделирования можно оптимизировать, компоновки сборочно-сварочных РТС, выбор транспортных маршрутов, планы запуска деталей в производство и т.п. Таким образом, результаты имитационного моделирования позволяют находить наиболее рациональные структурные решения производственного комплекса и решения, связанные с организацией управления.

Имитационное моделирование позволяет варьировать запуски деталей различных наименований, изучать складывающиеся материальные потоки при использовании различных транспортных средств, определять причины образования очередей у различного оборудования, изучать влияние объема накопителей на производительность комплекса, последствия отказов и времени восстановления оборудования.

Отметим основные преимущества имитационного моделирования в приложении к задаче проектирования комплексов сборки-сварки автомобилей:

- свобода от ограничений, присущих аналитическим методам;

- возможность построения моделей с большей совокупностью элементов (сотни, тысячи, десятки тысяч элементов);

- возможность проведения экспериментов, неосуществимых в реальных условиях (например, моделирование работы комплексов в безотказном режиме);

- возможность изучения долговременной работы роботизированной системы (в интервале один месяц, один квартал, один год и т.п.);

- наглядность результатов, что облегчает их восприятие лицом, принимающим технические и/или управленческие решения;

- возможность системного анализа и оптимизации автоматизированных комплексов на ранней стадии их проектирования;

- возможность выявления наиболее существенных переменных, оказывающих решающее влияние на работоспособность проектируемого комплекса сборки-сварки, и выявление их взаимодействия.

Для эффективного использования имитационного моделирования при исследовании- и; оптимизации сборочно-сварочных РТС необходимо учесть специфику объекта исследования и провести адаптацию общей схемы использования имитационных моделей к выделенному классу задач. Особенно актуальными являются задачи параметрического синтеза РТС, анализа производительности и гибкости систем с учетом показателей надежности промышленных роботов и других элементов систем.

Диссертационная работа основывается на результатах, достигнутых в нашей стране научными коллективами, руководство которыми осуществляли И.М. Макаров, Е.П. Попов, Ю.М. Соломенцев, В.Г. Градецкий, C.JI. Зенкевич, B.C. Кулешов, А.Г. Лесков, И.П. Норенков, Е.И. Юревич, A.C. Ющенко. Значительные достижения в области исследования систем и оптимизации имеют зарубежные ученые Р. Акоф, Р. Беллман, В. Кельтон, А.

Лоу, X. Холланд, Р. Шеннон.

Цель и задачи исследования. Цель исследования заключается в сокращении сроков проектирования и оптимизации работы и состава сборочно-сварочных робототехнологических систем методом имитационного моделирования.

Для достижения данной цели поставлены следующие задачи:

4. Анализ и выбор способов и инструментальных средств исследования и оптимизации современных сборочно-сварочных РТС;

5. Разработка методики синтеза сборочно-сварочных РТС на имитационных моделях;

6. Оптимизация основных проектно-технологических параметров сборочно-сварочных РТС методом имитационного моделирования;

7. Подтверждение достоверности полученных теоретических результатов путем внедрения разработанной методики и имитационных моделей при проектировании сборочно-сварочных РТС на производственном предприятии.

Методы исследования. В основу научных исследований данйой диссертационной работы положены методы системного анализа, математического и компьютерного моделирования, оптимизации сложных систем, а также методы статистической обработки информации при анализе экспериментальных данных.

Научная новизна работы заключается:

8. В разработке алгоритмов и имитационных моделей для параметрического синтеза, основанного на объектно-ориентированном подходе, для целенаправленного поиска и оценки вариантов сборочно-сварочных РТС как стохастических систем.

9. В предложенных критериях эффективности РТС, построенных на базе комплекса взаимосвязанных оценок производительности системы, загрузки оборудования и среднего объема производственных запасов.

10.В установлении взаимосвязи для задач оптимизации РТС методом генетических алгоритмов между критериями эффективности систем и вычислительными затратами.

Практическая ценность работы:

1. Разработанная методика и предложенные критерии, по сравнению с используемыми на отечественных предприятиях подходами, позволяют сократить сроки проектирования (до 20%), оптимизировать состав и работу сборочно-сварочных РТС.

2. Построенные имитационные модели и проведенные на их основе исследования позволили обоснованно выбрать структуру, компоненты и значения параметров комплекса сварки кузовов автомобилей ВАЗ-1117/18/19 «Калина» с учетом показателей надежности оборудования.

3. Внедрение предложенной методики в ОАО «АвтоВАЗ» позволило снизить затраты времени на проверку работоспособности комплекса при проектировании комплекса сварки кузовов автомобилей ВАЗ-1117/18/19 «Калина» на 15% и гарантировать проектную производственную мощность системы.

Апробация работы и использование ее результатов. Основные положения работы докладывались и обсуждались на электронной конференции РАЕ «Компьютерное моделирование в науке и технике» (2004), международном семинаре «Робототехника и мехатроника» в рамках 2-й специализированной выставки «Робототехника» (Москва, 2004 г.), научном семинаре в Научно-Учебном Центре «Робототехника» при МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, 2004), 2-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Мехатроника, автоматизация, управление» (Уфа, 2005), а также на научных семинарах кафедры «Робототехника и мехатроника» МГТУ «Станкин» (2003-2005).

Теоретические и практические результаты работы использованы при подготовке методических материалов по дисциплине «Моделирование роботов и робототехнических систем» в ГОУ ВПО МГТУ «Станкин».

Публикации. Основные положения, изложенные в диссертации, опубликованы в 5 печатных работах.

Объем и структура диссертации. Диссертация общим объемом 194 страницы состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 107 наименований, 9 приложений. Основной текст диссертации изложен на 175 страницах машинописного текста, содержит 35 рисунков, 21 таблицу.

Основные выводы и результаты исследования:

1. На основании проведенного анализа научно-технической проблемы автоматизированного проектирования сборочно-сварочных робототехнологических систем (РТС), выявлена потребность в новом методическом обеспечении, основанном на современных информационных технологиях, для реальных задач современного производства, которая отвечает специфическим отраслевым требованиям.

2. Проведено сравнительное исследование методов и инструментальных средств моделирования сложных производственных систем и заданы ограничения по их применимости для исследования сборочно-сварочных РТС. В результате исследования выбран метод имитационного моделирования, реализующий объектно-ориентированный подход к проектированию.

3. Разработанная методика исследования и оптимизации сборочно-сварочных РТС на платформе иерархических имитационных моделей и объектно-ориентированного подхода позволяет обоснованно проводить исследование и оптимизацию сборочно-сварочных РТС, алгоритм методики учитывает специфику объекта исследования.

4. Рассмотрены альтернативные варианты поиска решений при оптимизации сборочно-сварочных РТС, выявлены их преимущества и недостатки, даны рекомендации по их применению в зависимости от постановки задачи и характеристик объекта исследования. Также проведена адаптация метода поиска решений с использованием генетических алгоритмов для задачи синтеза структуры РТС с использованием имитационного моделирования.

5. Для заданного класса систем в рамках разработанной методики предложены критерии эффективности, построенные на базе комплекса взаимосвязанных оценок производительности комплекса, загрузки оборудования и среднего объема производственных запасов, и исследовано их применение.

6. Для оценки применимости предлагаемой методики для сборочно-сварочных РТС рассмотрен типовой фрагмент сборочно-сварочной РТС, обосновано подобие данного примера реальным сборочно-сварочным РТС и проведено его экспериментальное исследование.

7. Проведенный анализ позволил сформулировать рекомендации и ограничения применения предлагаемой методики исследования сборочно-сварочных РТС. Выявленные ограничения обусловлены природой объекта исследования, методологией исследования и уровнем развития современных аппаратных вычислительных средств.

8. Применение разработанной методики в ОАО «АвтоВАЗ» для выбора и верификации основных проектно-технологических параметров сварочного комплекса кузовов автомобилей семейства ВАЗ-1117/18/19 «Калина» позволило сократить затраты на подготовку и оснащение производственного комплекса.

Теоретические и практические результаты работы использованы при проектировании комплекса сварки кузовов автомобилей ВАЗ-1117/18/19 «Калина» в ОАО «АвтоВАЗ», г. Тольятти, в 2002-2004 г.г., о чем свидетельствует соответствующий акт.

Применение приведенного в данной работе способа исследования и оптимизации сборочно-сварочных РТС по сравнению с используемыми на отечественных предприятиях подходами позволяют сократить сроки проектирования (до 20%), оптимизировать состав и работу сборочно-сварочных РТС, что позволяет полноценно использовать производственные и финансовые возможности предприятий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проводимая в последние годы политика повышения конкуренции предложения на отечественном рынке высокотехнологичных товаров народного потребления позволяет существенно повысить технологический уровень и потребительские свойства предлагаемой продукции, обеспечивает сдерживание и, зачастую, снижение цен, то есть позволяет воспользоваться подлинно рыночными механизмами регулирования деятельности промышленных предприятий.

Проведение подобных преобразований без внедрения новых технологий проектирования и организации современных конкурентоспособных производств не позволяет полностью реализовать потенциал и достигнуть их конечных целей. Безусловной тенденцией в проектировании высокотехнологичных производств является использование роботов и робототехнологических систем. Наиболее широкое применение РТС нашли в технологических процессах сборки и сварки изделий, где в условиях массового производства требуется не только выполнять большое количество однотипных операций, но и соблюдать их высокую точность и надежность. Однако в связи со сложностью организации подобных производств важно иметь методику, которая бы позволила в сжатые сроки провести качественное проектирование и оптимизацию РТС, обеспечивая эффективность работы дорогостоящего оборудования.

Существует множество традиционных способов проектирования и исследования производственных систем. Однако в настоящее время наиболее широко распространенным и эффективным инструментом для решения подобного рода задач является компьютерное имитационное моделирование. Имитационное моделирование позволяет учитывать сложность проектируемых производственных систем и обеспечивает простоту разработки моделей, удобство использования и очевидность результатов, способно учесть стохастичность ее параметров.

Для обеспечения возможности использования имитационного моделирования при исследовании и оптимизации сборочно-сварочных РТС необходимо в данной работе проведена адаптация общей схемы использования имитационных моделей и способов оптимизации к выделенному классу задач, с учетом специфики объекта исследования.

1. О снижении и частичной отмене импортных таможенных пошлин на комплектующие для промышленной сборки автомобилей: Постановление Правительства Российской Федерации № 166 от 29 марта 2005 г.

2. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. -М.: Наука, 1971.

3. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1974.

4. Арис Р. Дискретное динамическое программирование. М.: Мир, 1969.

5. Беллман Р. Динамическое программирование. М : Изд. иностр.лит., 1960.

6. Беллман Р., Калаба Р. Динамическое программирование и современная теория управления. -М.: Наука, 1969.

7. Белый М. К вопросу о гибкости организаций органического типа // Проблемы теории и практики управления. 1998. - №4.

8. Белянин П.Н. Промышленные роботы и их применение. М.: Машиностроение, 1983.

9. Борисова М.И. Имитационное планирование на предприятии: Учеб. пособие для студентов экон. специальностей. М.: МГУП, 2001.

10. Вавилов A.A. и др. Имитационное моделирование производственных систем / Под общ.ред. A.A. Вавилова. М.-Берлин: Машиностроение, 1983.

11. Воробьев К.И. Использование имитационного моделирования при проектировании гибких производственных систем // Автоматизация и управление в машиностроении 2001. - №16.

12. Воробьев К.И. Формирование оценочных критериев для решения задач структурного и параметрического синтеза сборочно-сварочных РТС // Техника и технология. 2005. - №5.

13. Воробьев К.И., Тихомиров В.Г. Имитационное моделирование работы сборочно-сварочных робототехнологических систем // Фундаментальные исследования 2004. - №6.

14. Воробьев К.И., Тихомиров В.Г., Тшценко В.П. Имитационное моделирование комплекса сборки-сварки семейства ВАЗ-1118 «Калина» с использованием пакета eM-Plant компании Tecnomatix // Сборка в машиностроении, приборостроении 2003. - №8.

15. Глазков В.П. Алгоритмические основы кинематики манипуляторов: Учеб. пособие по курсам "Механика роботов", "Упр. роботами и РТС", "Моделирование РТС" и "Проектирование систем упр. РТС" для студентов специальности 210300. Саратов: СГТУ, 2002.

16. Голиков В.К. Сети Петри в ситуационном управлении и имитационном моделировании дискретных технологических систем. М.: ИПРЖР, 2002.

17. Дойчинова Г.С. Имитационное моделирование гибких производственных систем: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, к.т.н. Киев, 1986.

18. Долженко А.И. Имитационное моделирование систем: Учеб. пособие. -Братск: Брат, индустр. ин-т, 1995.

19. Древе Ю.Г. Введение в имитационное моделирование. М.: МИФИ, 2002.

20. Елохин В.Р. Имитационные методы при анализе и планировании экспериментов. Апатиты: Изд-во Кол. науч. центра, 2003.

21. Ермаков С.М., Мелос В.Б. Математический эсксперимент с моделями сложных стохастических систем. СПб.:Изд. ГУ, 1993.

22. Ефимова А.Д. Имитационное моделирование процессов формирования производственной структуры машиностроительного предприятия: Автореф.дис. на соиск. учен. степ, к.т.н. -М., 1989.

23. Задорожный В.Н. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. -Омск: ОмГУ, 1999.

24. Зенкевич С. JI., Ющенко A.C. Основы управления манипуляционными роботами: Учебник для вузов. 2-е изд., исправ. и доп. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004.

25. Золотогоров В.Г. Энциклопедический словарь по экономике. Минск, 1997.

26. Ивацевич Ю.Б. Проектирование робототехнических комплексов: Учеб. пособие. Ростов н/Д: Изд. центр ДГТУ, 1996.

27. Имитационное моделирование и оптимальные вычисления. М.: Изд-во МГУ, 1993.

28. Исмаилов Б.М. Оптимизационно-имитационное моделирование в управлении техническими системами с варьируемой структурой: (На прим. гибких произв. систем дискрет, пр-ва): Автореф. дис. на соиск. учен. степ, д.т.н.-Ташкент, 1990.

29. Исследование и проектирование механизмов робототехнических систем: Темат. сб. науч. тр. Баку: АзПИ, 1989.

30. Каратун С.М. Проведение машинных экспериментов с имитационными моделями. Тюмень: ТюмГНГУ, 1997.

31. Карепанов О.И. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. -Норильск: Норил. индустр. ин-т,1999.

32. Кирюхин В.М. Имитационное моделирование сложных систем: Учеб. пособие. М.: МИФИ, 1990.

33. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978.

34. Козырев Ю.Г. Промышленные роботы: Справочник. М.: Машиностроение, 1983.

35. Колесников Г.С. Имитационное моделирование систем: Учеб. пособие. -М.: ИРЭА, 1990.

36. Краковский Ю.М. Аналитико-имитационное моделирование для проектирования гибких производственных систем. Иркутск: Изд-во Иркут. ун-та, 1993.

37. Краковский Ю.М. Имитационное моделирование: Учеб. пособие. -Иркутск: Изд-во ИГЭА, 2002.

38. Лесков А .Г., Ющенко A.C. Моделирование и анализ робототехнических систем. М.: Машиностроение, 1992.

39. Лоу A.M. Имитационное моделирование 3-е изд. - СПб. и др.: Питер; Киев: BHV, 2004.

40. Лункевич В В. От Гераклита до Дарвина. М.: Изд. мин. просвещения РСФСР, 1960.

41. Математическая теория планирования эксперимента / Под ред. С.М. Ермакова. М.: Наука, 1983.

42. Математическое моделирование дискретного производства / Под ред. чл.-кор. РАН Ю.М. Соломенцева. -М.: ИКТИ, 1993.

43. Медведев B.C., Лесков А.Г., Ющенко A.C. Системы управления манипуляционных роботов. -М.: Наука, 1978.

44. Некрасова Н.В. Имитационное моделирование в системе Arena Basic: Учеб. пособие для студентов вузов по спец. 061800 "Мат. методы в экономике" и др. экон. спец. Йошкар-Ола: МарГТУ, 2004.

45. Норенков И.П., Кузьмик П.К. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии. М.:Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002.

46. Оптимизационно-имитационное моделирование автоматизированных транспортно-складских систем в ГАП / H.A. Муминов, Б.М. Исмаилов, М.Ш. Закирова, В.М. Мирхамидов. Ташкент: НПО "Кибернетика", 1991.

47. Организация и экономика разработки программного обеспечения:

48. Метод, указ. к выполнению курсовых работ и организационно-экономической части дипломных проектов / Сост. Ю.А. Еленева, Е.Д. Коршунова. М.: МГТУ «Станкин», 1997.

49. Основы имитационного и статистического моделирования: Учеб. пособие для студентов мат., инж.-техн. и экон. спец. вузов / Харин Ю.С., Малюгин В.И., Кирлица В.П. и др. Минск : Дизайн ПРО, 1997.

50. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы / Ю. Н. Павловский. М.: Фазис.ВЦ РАН, 2000.

51. Павловский Ю.Н. Имитационные модели и системы. М.: Высш.шк., 1990.

52. Панченко В.М. Имитационное моделирование процессов в системах массового обслуживания: Учеб. пособие. -М.: МИРЭА, 1992.

53. Панченко В.М. Системный анализ. Метод имитационного моделирования: Учеб. пособие. -М.: МИРЭА, 1999.

54. Плакс Б.И. Имитационное моделирование систем массового обслуживания: Учеб. пособие. СПб.: СПбГААП, 1995.

55. Подураев Ю.В. Основы мехатроники. — М.: Изд-во «Станкин», 2000.

56. Полетаев В.А. Проектирование технологических процессов машиностроительного производства. Кемерово: Куз ГТУ, 2004.

57. Попов Е.П., Верещагин А.Ф., Зенкевич C.JI. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978.

58. Попов Е.П., Письменный Г.В. Основы робототехники. М.: Высш. шк., 1990.

59. Принятие оптимальных решений в интеллектуальных имитационных системах: Учеб. пособие по курсам "Методы систем, анализа и синтеза" и "Моделирование технол. и произв. процессов". М.: Изд-во МГТУ, 2002.

60. Программный комплекс для автоматизированного исследования и проектирования промышленных роботов / Е.А. Котов, А.И. Максимов, Д.А.

61. Польский, Л.М. Скворцов. -М.: Машиностроение, 1988.

62. Проектирование автоматизированных участков и цехов: Учеб. для студентов машиностроит. спец. вузов / Под ред. чл.-кор. РАН Ю.М. Соломенцева. 2-е изд., испр. - М.: Высш. шк., 2000.

63. Радиевский М.В. Имитационное моделирование в оперативном управлении гибкими производственными системами. Минск: Бел НИИНТИ, 1990.

64. Расчет и проектирование элементов робототехнических систем с учетом динамических воздействий: Конспект лекций / Кирсанов Н.В., Трофимовская Л.С., Чаадаева Е.Е., Явленский К.Н. Л.: ЛИАП, 1984.

65. Робототехника и гибкие автоматизированные производства: Учеб. пособие / Под ред. И.М. Макарова. М.: Машиностроение, 1986.

66. Романцев В.В., Яковлев С.А. Моделирование систем массового обслуживания. СПб.: Поликом, 1995.

67. Рубер П. Сокращая время производства // Директор ИС. 1999. - №14.

68. Своятыцкий Д.А. Моделирование процессов сборки в робототехнических комплексах. Минск: Наука и техника, 1983.

69. Сербулов А.В. Имитационное моделирование процессов оперативного планирования и управления в многоуровневых производственных системах: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, д.э.н. Ташкент, 1990.

70. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. 3-е изд., перераб. и доп. - М.:Высш. Шк., 2001.

71. Современный Энциклопедический словарь. Изд-во "Большая Российская Энциклопедия", 1997.

72. Строгалев В.П. Имитационное моделирование систем: Учеб.пособие по курсу "Имитац. моделирование". -М.: Изд-во МГТУ, 1993.

73. Ткачев Н.Н. Статистические методы в математическом моделировании и научных исследованиях: Лабораторный практикум для студентовспециальности 2103 "Роботы и робототехнические системы". - Красноярск: КГТУ, 1996.

74. Ткаченко И.С. Имитационное моделирование функционирования материальных потоков в производственно-экономических системах: Автореф. дис. на соиск. учен. степ, д.э.н. Киев, 1988.

75. Томашевский В:Н. Имитационное моделирование в среде ОРБЗ. М.: Бестселлер, 2003.

76. Туровец О.Г. организация производства на предприятии. М.: Инфра-М, 2005.

77. Ультриванов И.П. Имитационное моделирование динамических систем : Учеб. пособие. Казань: КАИ, 1987.

78. Финансы предприятий: Учебник для вузов / Под ред. проф. Н.В. Колчиной. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

79. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989.

80. Хахулин Г.Ф. Основы конструирования имитационных моделей: Учеб. пособие. М.: НПК "Поток", 2001.

81. Хикс Ч. Основы принципа планирования эксперимента. М.: Мир, 1967.

82. Холланд X. Д. Генетические алгоритмы // В мире науки. 1992. - № 9.

83. Хомченко В.Г. Имитационное моделирование робототехнических систем: Учеб. пособие. Омск: Изд-во ОмГТУ, 1995.

84. Хомченко В.Г. Имитационное моделирование робототехнических систем: Учеб. пособие. Омск: Изд-во ОмГТУ, 1995.

85. Черненький В.М. Имитационное моделирование. М.: Высш. шк., 1990.

86. Черноусько Ф.Л., Болотник Н А., Градецкий В.Г. Манипуляционные роботы. М.: Наука, 1989.

87. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. -М.: Мир, 1987.

88. Шептун Ю.Д. Проектирование робототехнических систем: Учеб.пособие. Днепропетровск: ДГУ, 1988.

89. Юрков Н.К. Имитационное моделирование технологических систем: Учеб. пособие. Пенза: ППИ, 1989.

90. Box G. Е. P., Wilson К. В. On the Experimental Attainment of Optimum Conditions // Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B. 1951. - Vol.13. -N61;

91. Cochran W. G., Cox G. M. Experimental Designs. 2nd ed. - New York: Wiley, Inc., 1957.

92. Computer Aided Production Engineering: Cape 2001 / Hongzan Bin. John Wiley & Sons, 2001.

93. Dalkey N., Helmer O. An Experimental Application of the Delfi Method to Use of Experts. Management Science. 1963. - Vol.9.

94. Davis O. L. The Design and Analysis of Industrial Experiments. New York: Hafner Publishing Co., 1963.

95. Gafarian A. V., Ancker C. J. Jr. and Morisaku T. Evaluation of Commonly Used Rules for Detecting 'Steady State' in Computer Simulation // Naval Research Logistics Quarterly. 1978. - No.25.

96. Gallagher Mark A., Kenneth W. Bauer, Jr. and Peter S. Maybeck, Initial Data Truncation for Univariate Output of Discrete-event Simulations Using the Kalman Filter // Management Science. 1996. - Vol.42.

97. Genetic Algorithm in Search, Optimization & Machine Learning. Addison-Westley, 1989.

98. Holland; J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. 2nd ed. -Boston, MA: MIT Press, 1992.

99. Holland, J.H. Emergence: From Chaos to Order. Perseus Books Group, 1999.

100. Kelton W. D. and A. M. Law. A New Approach for Dealing with the Startup Problem in Discrete Event Simulation // Naval Research Logistics Quarterly.1983.-No. 30.

101. Mark D. Youngblood. Eating the Chocolate Elephant: Take Charge Of Change Through Total Process Management. Micrografx, Inc., Richardson, Texas, 1994.

102. Quade E.S . An Extended Concept of Model, Proceedings of the 5 th International O.R. Conference / J.R. Lawrence (ed.). London: Tavistock Publ., Ltd., 1960.

103. Schruben L.W. Detecting Initialization Bias in Simulation Output // Operations Research. 1982. - Vol.30.

104. Schruben L.W.; Singh, H.; and Tierney, L. Optimal Tests for Initialization Bias in Simulation Output // Operations Research. 1983. - Vol.31.

105. Vassilacopoulos, G. 1989. Testing for Initialization Bias in Simulation Output // Simulation. 1989. - Vol.52.

106. Webster s Unabridged Dictionary. USA, Random House, 2002.

107. Welch P. D. On the Problem of the Initial Transient in Steady State Simulation. Technical Report, IBM Watson Research Center. New York: Yorktown Heights, 1981.

108. Welch P. D. The Statistical Analysis of Simulation Results. The Computer Performance Modeling Handbook, S. S. Lavenberg. New York: Academic Press, 1983.