автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка комплекса программ имитационного моделирования при проектировании автоматизированных производственных систем

На правах рукописи

СТАРОДУБОВ АЛЕКСЕИ НИКОЛАЕВИЧ

РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

Специальность: 05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

004606393

Новокузнецк 2010

004606893

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Кузбасский государственный технический университет».

Научный руководитель: Доктор технических наук, профессор

Полетаев Вадим Алексеевич

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор

Киселева Тамара Васильевна

Кандидат технических наук, доцент Чупин Александр Васильевич

Ведущая организация - ЗАО «Восточный научно-исследова-

тельский и проектно-технологиче-ский институт машиностроения». Защита диссертации состоится 30 июня 2010 г. в 15:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.252.02 в ГОУ ВПО «СибГИУ» по адресу: 654007, г. Новокузнецк, Кемеровской области, ул. Кирова, 42, СибГИУ.

•С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «СибГИУ».

Автореферат разослан 29 мая 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В. Ф. Евтушенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.

Эффективность технологической подготовки производства (ТГТП) зависит как от качества используемой информации, так и от времени ее обработки и принятия решения. Последнее во многом определяется методами и алгоритмами обработки исходных данных. Учеными Ю.М. Соломенцсвым, Л.И. Волчкевичем, М.М. Кузнецовым, Б.Я. Советовым, С.А. Яковлевым, Г.А. Шаумяном, В. Томашевским, Ю.И. Рыжиковым, Т. Шрайбер и др. сформулированы основные теоретические положения и практические разработки при проектировании машиностроительных производств. Однако при анализе научных разработок отмечаются недостатки: не учитывается динамика процессов; внецикловые потери учитываются поправочными коэффициентами, полученными эмпирическим путем; транспортная система выбирается интуитивно, на основе опыта проектировщика; отсутствие гибкости (быстрой перестройки на новую систему); невозможность учета стохастичности процессов; затрудненность проведения экспериментов. Несмотря на то, что в настоящее время известно множество методов, потребность в создании новых, позволяющих улучшить качество принимаемых при проектировании автоматизированных производственных систем (АПС) решений все еще высока, что объясняется недостатками существующих методов и широким разнообразием как самих АПС и используемого в них оборудования, так и номенклатуры, для выпуска которой они проектируются.

Особенностью предлагаемого комплекса программ является то, что он разработан на основе теории систем массового обслуживания и имитационного моделирования, но при этом его использование не требует от проектировщика специальных знаний в этих областях. Целесообразность использования такого подхода обусловлена тем, что, как показывает опыт, его применение для решения названных задач приводит к повышению точности, снижению вычислительных затрат, а также к решению таких задач, которые не удавалось решить другими средствами. Теория систем массового обслуживания несмотря на развитость и богатство возможностей, пока еще недостаточно учитывает особенности автоматизированных производственных систем, в которых всегда присутствуют внецикловые потери. В диссертации рассматриваются задачи совершенствования известного по работам Соломенцева Ю.М. и других ученых подхода к проектированию АПС. Разнообразие оборудования и способов организации работ на машиностроительном предприятии требуют многовариантного анализа технологических процессов и выбора наиболее эффективного варианта АПС. Имитационное моделирование при анализе сложных динамических объектов и технологий позволяет отобразить взаимодействие элементов технологического комплекса во времени, исследовать на моделях альтернативные технико-организационные варианты и определить оптимальные, оценить влияние отдельных параметров на поведение системы в целом, выявить узкие места и т.д.

В данной работе рассматриваются актуальные с теоретической и прикладной точек зрения задачи разработки, исследования и применения нового комплекса программ имитационного моделирования при проектировании автоматизированных производственных систем, а также оценивании расчетных характеристик оборудования и эффективности АПС в целом.

В связи с этим разработка комплекса программ моделирования автоматизированных производственных систем с использованием имитационного подхода является актуальной научной задачей.

Работа выполнена в рамках аналитической целевой программы Министерства образования и науки Российской федерации «Развитие научного потенциала высшей школы» по проекту «Разработка методологии сквозного цикла изготовления изделий машиностроения на основе теории производительности машин и труда и современных информационных технологий».

Целью работы является создание комплекса программ для имитационного моделирования автоматизированных производственных систем при их проектировании.

В соответствии с поставленной целью решаются следующие задачи исследования:

- разработка моделей АПС на основе математического аппарата теории массового обслуживания;

программная реализация моделей АПС, с использованием имитационного

подхода;

разработка алгоритмов и комплекса проблемно-ориентированных программ для автоматизации процесса выбора оптимального с точки зрения максимальной производительности сочетания оборудования и планировки участка АПС;

получение методики определения оптимального варианта

автоматизированного производства с использованием комплекса проблемно-ориентированных программ;

- исследование влияния времени выполнения технологических операций, на производительность АПС при различных типах применяемой автоматизированной транспортно-складской системы (АТСС) и компоновки производственного участка, для выбора оптимальных вариантов структуры АПС.

Методы исследований:

- теория систем массового обслуживания для динамического моделирования автоматизированных производственных систем;

специализированный языки компьютерной имитации ОР88/Н для построения и отладки моделей автоматизированных производств;

- . проведение имитационных экспериментов и оценка эффективности автоматизированных производств на динамических моделях по критерию максимальной производительности;

методы теории вероятности и математической статистики для обработки входных данных и результатов моделирования, а также язык программирования

С++, для создания динамической модели взаимодействия оборудования автоматизированной производственной системы и среды её функционирования;

- теория ЗО-моделирования и графический движок DirectX 9.0 для обеспечения интуитивно понятного диалога пользователя с ЭВМ.

Научной новизной работы является:

обобщенная структура модели автоматизированных производственных систем, представленная в виде сети многофазных одноканадьных и/или многоканальных систем массового обслуживания без отказов с простейшей дисциплиной обслуживания FIFO и ограниченным входным потоком заявок, отличающейся возможностью отображения автоматизированных производственных систем на основе существующих транспортно-складских систем.

совокупность систем массового обслуживания, составляющих обобщенную структуру модели автоматизированных производственных систем и реализованных на специализированном языке имитационного моделирования, отличающиеся от известных отображением взаимодействия оборудования во времени и пространстве с учетом внецикловых потерь;

алгоритмы и комплекс проблемно-ориентированных программ, отличающиеся наличием взаимосвязанных модулей: имитационного, оптимизационного и ЗП-модуля, позволяющие автоматически синтезировать обобщенные имитационные модели автоматизированных производственных систем, проводить многовариантный анализ и выбирать оптимальное сочетание оборудования и планировки участка;

методика, заключающаяся в использовании разработанного комплекса проблемно-ориентированных программ при проектировании и модернизации автоматизированных производственных систем, отличающаяся от известных тем, что проектировщик, используя набор готовых имитационных моделей, не имея специальных знаний в области математического моделирования способен проводить имитационные эксперименты и определять оптимальный вариант автоматизированных производственных систем.

результаты исследования различных структур автоматизированных производственных систем, представленных в виде таблиц, графиков и зависимостей влияния времени выполнения технологических операций и планировки участка на производительность автоматизированных производственных систем, позволяющие при заданных условиях выбрать оптимальный вариант автоматизированных производственных систем.

Практическая значимость работы:

- пакет программ, позволяющий непрограммирующему пользователю сопоставлять множество вариантов автоматизированных производственных систем, состав и параметры оборудования, отображать динамику взаимодействия технологического оборудования АПС в виртуальном пространстве, прогнозировать характеристики системы в ускоренном времени, выбирать оптимальные технологии;

- программный комплекс обеспечивает вычислительный эксперимент в широком диапазоне технико-технологических условий с целью поиска эффективных путей повышения производительности действующих и проектируемых автоматизированных производственных систем;

- предлагаемые методические разработки используются в учебно-исследовательском процессе Кузбасского государственного технического университета.

Реализация результатов работы.

Учебное пособие и методические разработки по проектированию автоматизированных производственных систем используются в КузГТУ (г. Кемерово). Они нашли применение при выполнении лабораторных работ по специальностям 071900 «Информационные системы и технологии» и 210200 «Автоматизация технологических процессов (в машиностроении)».

Предмет защиты и личный вклад автора:

представление динамики работы АПС в виде сети многофазных одноканальных и/или многоканальных СМО без отказов с простейшей дисциплиной обслуживания FIFO и ограниченным входным потоком заявок и создании оригинальных моделей автоматизированных производственных систем на основе применяемой автоматизированной транспортно-складской системы;

- описание системы имитационного моделирования для выбора эффективных вариантов автоматизированных производственных систем и ее реализации в виде комплекса программ;

- разработка оптимизирующего модуля для автоматизации процесса выбора оптимального сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы;

в установлении зависимостей продолжительности технологического цикла и степени использования оборудования от случайных технологических факторов; определении оптимальных вариантов структуры АПС при различных вариантах АТСС.

Апробация работы.

Методика и программный комплекс прошли модельные и натурные испытания в рамках аналитической целевой программы Министерства образования и науки Российской федерации «Развитие научного потенциала высшей школы» по проекту «Разработка методологии сквозного цикла изготовления изделий машиностроения на основе теории производительности машин и труда и современных информационных технологий».

Основные результаты работы докладывались на 18 международных, всероссийских и региональных конференциях.

Публикации. По результатам исследований опубликовано 29 печатных работ, в том числе 3 - в рецензируемом издании, 1 - методические указания к выполнению лабораторной работы, 1 - учебное пособие; 4 - свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация содержит введение, 4 главы и заключение, изложенные на 170 стр., в том числе 42 табл., 107 рис., список литературы из 71 наименования и 1 приложение.

Автор выражает благодарность к.т.н., доц. В.В. Зиновьеву, идеи и труды которого явились основой при выполнении данной работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проблемы разработки комплекса программ имитационного моделирования при проектировании автоматизированных производственных систем в современных условиях, приведена краткая характеристика работы.

В первой главе «Анализ существующей проблемы» приведены анализ проблемы проектирования автоматизированных производственных систем.

В соответствии с ГОСТ 26229 автоматизированная производственная система - это совокупность в разных сочетаниях оборудования с ЧПУ, роботизированных технологических комплексов (РТК), гибких производственных модулей (ГГ1М), отдельных единиц технологического оборудования и систем обеспечения их функционирования в автоматическом режиме. В состав систем обеспечения функционирования входят такие подсистемы, как автоматизированная транспортно-складская система, система автоматизированного контроля, автоматизированная система удаления отходов, автоматизированная система управления и д.р.

В настоящее время многими учеными сформулированы основные теоретические представления и практические разработки при проектировании машиностроительных производств и моделировании систем.

Так Шафранский В.В. предложил метод объемного баланса, но он не учитывает взаимосвязь и взаимозаменяемость элементов в гибком производстве, поэтому метод применяется для ориентировочной оценки потребности в оборудовании.

Третьяков Э.А., Гринева С.П. используют «венгерский метод» и другие методы математического программирования. Ограниченность моделей в том, что один элемент производной системы выполняет не более одной работы.

В работах Вавилова A.A., Назаретова В.М. и Агафонова И.Г. представлены модели с низкой степенью детализации элементов, причем один элемент модели выполнял функции нескольких элементов системы. Он характеризовался только своим номером и признаком состояния - «свободен», «занят».

Бусленко Н.П. предлагал разрабатывать математические модели сложных процессов в своём первоначальном виде, без упрощений, что далеко не всегда оказывается пригодными для применения численных методов, а преобразования математической модели в соответствующую систему уравнений, как правило, остаются сложными. Кроме того, он изложил методические основы имитационного эксперимента на ЭВМ, однако они походят только для действующих АПС.

Игнатьев Я.Б., Горбацевич А.Ф. предложили модели автоматизированных производств, построенные с использованием универсальных языков, состоящие из десятков операторов. В дальнейшем они перешли к специализированным языкам имитации, что существенно сократило размеры моделей, однако работа технолога с ними все еще подразумевает знание таких языков.

Учеными Соломенцевым Ю.М., Митрофановым В.Г. был предложен системный подход к проектированию АПС, при котором строились математические и имитационные модели систем. Эти модели адекватны и применимы к большинству существующих АПС. Однако их недостатком явилось то, что при проектировании новой системы, инженер-технолог должен изменять программный код модели.

При анализе деятельности фирм, предлагающих услуги по проектированию производств, видно, что подавляющее их число использует подход, при котором решения принимаются на основе опыта человека.

Анализ теоретических исследований, патентной и нормативной документации позволил установить следующее:

- Разнообразие оборудования и способов его компоновки в АПС требуют многовариантного анализа взаимодействия единиц оборудования во времени и пространстве с целью выбора наиболее эффективного варианта.

- Созданная классификация типов внецикловых потерь показала, что они существенно влияют на производительность технологической системы и могут составлять до 40% технологического времени. Имеющиеся методики расчета учитывают внецикловые потери статическим коэффициентом, который определяется только для типовых существующих производств. Зачастую этот коэффициент берется интуитивно на основе опыта проектировщиков. Случайная природа возникновения внецикловых потерь и динамика производства не позволяют в существующих методиках точно рассчитывать производительность АПС, поэтому необходима разработка новых подходов и методов определения основных характеристик АПС с учетом внецикловых потерь.

Наиболее распространенным и мощным математическим аппаратом, предназначенным для отображения динамики машиностроительных производств, является теория систем массового обслуживания, при помощи которой определяют производительность АПС, количество основных и вспомогательных элементов гибкого производства, пропускную способность транспортной подсистемы, оптимальный размер партии деталей.

- Существующие методики и программные продукты для определения производительности АПС и загрузки оборудования не позволяют учесть внецикловые потери, а также отобразить динамику системы. Более эффективным считается моделирование с использованием имитационного подхода с применением специализированного программного обеспечения.

- Будущее в реальных практических исследованиях АПС за специализированными приложениями, идея которых заложена в использовании

возможностей имитационного моделирования и современных технологий диалога для существенного ускорения процесса исследований.

- Исследования научных и практических разработок показали, что на сегодняшний день нет программного продукта или методологии, позволяющих с высокой производительностью и достаточной точностью разработать автоматизированную производственную систему с заданными или наилучшими параметрами.

С учетом изложенного была сформулирована цель диссертационной работы и задачи исследований.

Вторая глава «Разработка дискретно-стохастических динамических моделей АПС» посвящена решению задачи разработки моделей АПС на основе математического аппарата теории массового обслуживания. Автоматизированное производство представляется в виде системы массового обслуживания (СМО). Функционирование рабочего места (соответствует общепринятому термину гибкий производственный модуль, либо роботизированный технологический комплекс но ГОСТ 26228-90) можно отобразить многоканальной однофазной или многофазной СМО, где параллельно работающие приборы будут обслуживать заявки, и моделировать совместное выполнение операций по обработке заготовок (рисЛ).

Подобная СМО приводится и описывается по классификации Кендалла и Кендалла-Башарина системой М/М/т (СМО с экспоненциальным распределением моментов поступления требований, экспоненциальным распределением времени обслуживания требований в т одинаковых параллельно работающих приборах, с безграничной очередью). Были проведены хронометражные замеры и достоверности такого описания подтверждена проверкой по критерию хи-квадрат.

Рис. 1. Рабочее место в виде многофазной многоканальной СМО.

Для системы вида М/М/т интенсивность поступления требований Л и интенсивность их обслуживания /л определяется соответственно по формулам

* = = — (2) а хср

где а - среднее время интервалов между поступлениями требований; хср - среднее время обслуживания требований.

Я • х Я

Коэффициент использования системы U =--- или V =-. (3)

m ¡л-т

где m - число приборов обслуживания;

Вероятность того, что система свободна ра = —:—--!----, (4)

^чС/ m4 m Um

где q - число требований;

Среднее число требований в очереди M (у) = Ро • (5)

Среднее число требований в приборе MQ)=Um. (6)

Среднее число требований в системе обслуживания

М(д) = Щу) + Ми) = ~~_-у)2Р11+ит. (7)

Среднее число свободных приборов M(p)=m-M(j)=m(l-U). (8)

Среднее время ожидания в очереди требованием обслуживания

(9)

Я Я т!(1-£/)

Среднее время пребывания требования в системе

= (Ю)

* Я Я miÇl-U) ß

Несколько рабочих мест при помощи транспортно-складской системы объединяются в АПС. Таким образом, любая автоматизированная производственная система отображается сетью многофазных одноканальных и/или многоканальных СМО без отказов с простейшей дисциплиной обслуживания FIFO и ограниченным входным потоком заявок, который соответствует производственному плану. Заявками являются заготовки. Обслуживание заявок заключается в задержке их на время выполнения операций фрезерования, сверления, точения и др. в приборах, имитирующих оборудование АПС. Выходной поток представляет готовые изделия (рис. 2).

Проблемой такого подхода является сложность математического описания сети СМО. В настоящее время существуют различные методики решения подобных сетей. Одни ученые предлагают разбивать сеть СМО на более мелкие системы, приводя их к какой-либо стандартной классификации, например символики Кендалла (общий вид: Gl/G2/m/N/r/f ...). Однако в таком случае получить реальные характеристики системы очень сложно. Американский ученый Leonard Kleinrock предложил методику расчета СМО практически любой сложности, но данная методика применима только для СМО с показательным законом распределения. Ученые Edward D. Lazowska, John Zahorjan, G. Scott Graham и Kenneth С. Sevcik предложили метод постепенного приведения сети СМО к элементарной системе. Этот метод позволяет получить характеристики всей системы в целом. Однако он применим для случая, когда каждый

последующий прибор обслуживания имеет меньшее время обслуживания, чем предыдущий. Причем прибор рассматривается как «черный ящик», характеристики которого получить не возможно.

Рис. 2. Модель АПС в виде сети многофазных многоканальных СМО без отказов

Исходя из вышеуказанного для решения задачи получения характеристик элементов СМО и всей сети в целом был применен имитационный подход, что позволило перейти к решению второй задачи исследования - реализация математических моделей в виде дискретно-стохастических динамических имитационных моделей, представленных в третьей главе «Разработка комплекса проблемно-ориентированных программ».

ЛПС с различным типом применяемого транспортного средства представляются в виде блок-схемы и с использованием языка ОРБЗ/Н создаются имитационные модели. В качестве примера па рис. 3. представлен фрагмент имитационной модели и на рис. 4. фрагмент блок-схемы АПС с использованием крана-штабелера.

GETLIST riLE-DANNIE,(&NST7) GETLIST FIIE=DANN1E,(&TORR7) GETLIST HILE-DANNXE,(&TPOW7)

мх^млк(1,1), 1/MX$MAR(l ,2) .&ST1/MXSMARO..3) ,&ST2/MXSMAR(I ,4) ,&ST3/MX$MAR(!1 ,» MXSMAR(1,8),&ST7/MX$MAR(1,9),&ST8

4) ,&XST3/'MXSMA

1,MXSMARC^,1),kl 3,№XiMAR(l, 2!) , PL

2,mxSmar(?,2),pl

4 , 2 , PL KRANSHT

&A=ABS(ATFK-Pl 1 ) &ii-..ABS(PL2-Pll) *

КООРДИНАТЫ ТЕКУЩЕГО ПОЛОЖЕНИЯ ЗАЯВКИ (СКЛАД ЗАГОТО НОМЕР СЛЕДУЮЩЕГО РАБОЧЕГО МЕСТА КООРДИНАТЫ ГПКДУЮЩЕГО РАБОЧЕГО МЕСТА

blet test test

KRANSHT &TEK=PL2 Nf PL3,0,YSE NE PL3,l,RA6Ml ! NE Pl3,2,RABM2 ' NE PL 3,3,RABM3 : N£ PL3,4,RABM4 Nf PL S,S,RABM5 Nk PLi,0,KA8M6 " NC PL3,7,RABM7

" llf РЕМЕЩЕНИР КР.ШТ. ОТ ТЕКУЩЕГО ПОЛОЖЕНИЯ ДО ДАННОГО P.M. И

STORAGE S(SSll) ,&N5Tl

Рис. 3. Фрагмент имитационной модели АПС с использованием крана-штабелера.

Рис. 4. Фрагмент блок-схемы GPSS/H-модели АПС с кран ом-штабел ером.

Одна из главных проблем при моделировании ЛПС - проверка соответствия разработанной модели реальной системе, т.е. адекватность - подтверждена экспериментальными данными. Модели были разбиты па блоки, адекватность которых была проверена на лабораторной установке - роботизированном токарном комплексе на базе станка 16К20ФЗС32 и робота М10П.62.01, путем определения ¿, % - величины среднеквадратичного отклонения экспериментальных данных от модельных:

где у, - значения, полученные экспериментальным путем, у„ - модельные значения, п - количество экспериментальных точек.

Моделируемые блоки, адекватность которых проверить па лабораторной установке не возможно, представлены в аналитическом виде и проверены стандартными методами, а целиком модель проверена в промышленных условиях хронометражем. Максимальная величина среднеквадратичного отклонения составила 8,47%, что говорит об адекватности моделирования.

Задача разработки комплекса программ:

Дано. 1. Разработанные и приведенные к виду М/М/1, М/М/т или 2*М/М/1 но классификации Кендалла-Башарина математические модели простых структур

2. Реализованные с использованием специализированного языка имитации СРЭв/Н имитационные модели АПС.

3. Требования, предъявляемые к комплексу программ:

1) перечень производственного оборудования, применяемого в современных АПС;

2) автоматический выбор и загрузка моделей;

3) автоматический расчёт и формирование входных данных для каждой

4) автоматизация имитационного эксперимента по выбору оптимального варианта;

5) интерпретация и отображение результатов моделирования;

6) возможность корректировки пользователем входных данных для

4. Множество вариантов компоновки АПС, содержащих множество вариантов производственного оборудования.

5. Методы нахождения минимума времени производства партии деталей (максимума производительности) при минимальной стоимости производственного оборудования, составляющего АПС.

Требуется. 1. Синтезировать основные блоки комплекса программ: интерфейс, основной и ЗЭ-модуль, модули имитации и оптимизации.

Задача создания комплекса программ была решена следующим образом. Сначала была разработана база данных производственного оборудования, затем -ЗЭ-интерфейс взаимодействия пользователя с комплексом программ. На

(11)

АПС.

модели;

моделей;

следующем этапе выявлены и разработаны классы, соответствующие применяемому оборудованию, и интерфейсы их взаимодействия. Разработаны и реализованы технологические объекты и функции. Для моделей объектов АПС написаны программные коды и разработаны алгоритмы построения объектов трехмерной сцены. На последнем этапе был разработан и включен в комплекс программ модуль оптимизации. В общем виде структурная схема комплекса программ моделирования АПС представлена на рис.5.

ИПнии1Х1И1/ОКОШ

ки11Еаос1и1/сЛ'о1м 1чхп11/л.эс1

нсЦгнчесИш 1мзэы4-101г0н>

||Го1Гсж оиш?яос1|шс1оф СН ЭО(1иВ1.

кинено)Глс1ооо отониХхпо!/ и ООН 110 Н»ПОС1иНШП1 1Чс1хО»М1К1ш1

1 «ойШнопЗ ХГЧНиЛХЭОУ моэииэ поис1кпоЩ с1оу1'"н

онножисфохг эончие&иа

ви901гэл

Рис.5. Структурная схема комплекса программ моделирования АПС.

ЗО-модуль создан на языке С++ с применением библиотеки DirectX. Библиотека DirectX в ЗО-модуле отвечает за низкоуровневый вывод компьютерной графики. Объекты АПС в ЗО-модуле представлены классами С++. Каждый класс ЗО-модуля представляет собой либо абстракцию объекта АПС (станок, промышленный робот) или процесс (маршрут обработки, имитационные данные) (рис. 6.). Классы позволяют создавать конкретные экземпляры объектов или процессов в ЗО-модуле при моделировании АПС. Экземпляр класса содержит информацию о созданном технологическом объекте (его местоположение в пространстве, время обработки), а также предоставляет информацию о состоянии класса другим объектам ЗО-модуля. Такой объектно-ориентированный подход позволяет инкапсулировать данные каждого технологического объекта в соответствующем объекте, и в случае необходимости внесения изменений в представления отображения технологического объекта в ЗО-модуле, необходимо будет внести изменение только в соответствующий класс, а не переделывать все программное обеспечение.

Класс

Class Robot

type : int — 1 workTiine : float ♦SetWorkl imc() ♦GetWorkTimeO *Save()

fCresteQ_

Экземпляры

Robot_1

-type : int = 1 -wotkTlme : float - 20

R0b0t_2

-lype : int = 1 -work Time r float = 15

Robot 3

-type : int - 1 work Time : float = 30

Рис. 6. Классы и экземпляры ЗО-модуля.

В общем виде работу комплекса программ можно представить следующим образом. Запущен основной цикл, в котором происходит обновление поверхности экрана монитора (смена кадров), а также реагирование на действие пользователя. Взаимодействие между пользователем и программой осуществляется с помощью диалоговых окон, в которых пользователь задает необходимые для работы данные. Для создания модели АПС в трехмерном виде пользователь сначала создает экземпляры классов технологических объектов. На этом этапе пользователь задает параметры конкретного технологического объекта (модель оборудования, положение в пространстве, время обработки). Далее создаются экземпляры классов процессов (например, маршрут обработки). Здесь пользователь заносит данные необходимые для процесса. Например, при задании маршрута обработки, экземпляр класса процесса получает от указанных объектов информацию необходимую для осуществления данного процесса. После того как создание трехмерной модели АПС завершено, пользователь отдает команду на передачу

данных в имитационный блок. За обработку этой команды отвечает экземпляр соответствующего класса. Он проводит опрос экземпляров соответствующих классов процессов и объектов, и получает от них информацию, формирует входные данные для имитационной модели и запускает ее. После запуска модели и ее расчета, выходные данные записываются в файл, откуда считываются ЗБ-модулем и выводит эту информацию пользователю.

Диаграмма деятельности программного комплекса моделирования АПС представлена на рис.7.

Рис. 7. Диаграмма деятельности программного комплекса моделирования АПС.

Задачей поиска оптимального варианта АПС является нахождение экстремума (минимума времени производства партии однотипных деталей или максимума производительности). Целевой функцией (1) является минимизация времени обработки партии деталей (максимальная производительность). Ограничением выступает заданная максимальная стоимость всей производственной системы.

хчХ

где множество

X = {i>SKlx,SKiy,SKOx,SKйy,Vx,Vy,ítzag,n],xí,y¡,íol,tz¡.....п„х„у,.,(о,.,Ц.} (13)

и ограничение

(14)

где г - число РМ в АПС, г'е(1;7);

5К1х, [у, - координаты склада готовой продукции $К1хе(Хтт\ Хтах), БКЛуе (Гтш; Утах)

8К0х, БКОу, - координаты склада заготовок 8К0хе(Х/мн; Хтах), $№уе{Утт\ Ушах);

Ух, Vy - скорость транспортной системы по координатам х и у соответственно

Vxe(Vхт in ; Хтах), Vye(Vymin\ Vy?nax);

ttzag - время загрузки/разгрузки транспорта ttzag&{Ç>\Tt:ag)\

w, - количество станков в составе /-того РМ /?,е(1 ;/V);

Xi, yt~ координаты точки загрузки г'-того РМ х,е(АЪпп; Хтах), у,е(Ymin;ïmax); toi - время обработки изделия на (-том РМ to,e(0;7b); /г.-время загрузки г'-той РМ tz,& (0;Tz).

Функцию подобного вида сложно составить или рассчитать аналитически.

Простым перебором получить оптимальное сочетание параметров невозможно, так как число вариантов велико.

N =Xi*X2*...*Xn (15)

где Х„— число уровней фактора п, Л' - число вариантов.

Для определения элементов, наиболее влияющих па производительность АПС было выделено три фактора: «планировка», «скорость» и «оборудование», в результате плучено, что

N = 1679*29*81 = 3943971.

Для определения степени влияния факторов на время обработки партии деталей использовался двухфакторный дисперсионный анализ, комбинируя попарно факторы «скорость»-«планировка», «скорость»-«оборудование», «планировка»-«оборудование». Для проведения дисперсионного анализа использовался пакет Statistika. В результате определено, что «планировка» оказывает влияние на время производства на 98,5% по сравнению с фактором «оборудование» влияние которого незначительно; фактор «скорость» оказывает влияние на время производства партии деталей на 91% по сравнению с фактором «планировка», влияние которого не превышает 3%; фактор «скорость» оказывает влияние на время производства партии деталей на 99% по сравнению с фактором «оборудование», влияние которого не значительно.

Метод покоординатного спуска позволяет найти оптимум для целевой функции с одним ярко выраженным экстремумом с наименьшей погрешностью. Он позволяет за 2-3 итерации находить минимальное время изготовления деталей, т.е. оптимальный вариант структуры автоматизированного производства.

В четвертой главе «Разработка методики определения оптимальною варианта АПС с применением разработанного комплекса программ. Исследование влияния технологических параметров АПС на эффективность ее работы» представлена разработка методики определения оптимального варианта компоновки АПС, которая включает в себя следующие этапы:

■ задается программа выпуска;

■ устанавливаются параметры производственной площади;

■ выбирается и устанавливается технологическое оборудование, происходит объединение его в РТК, задается маршрут обработки;

■ запускается имитация и в основном модуле происходит автоматическая генерация имитационной GPSS/H-модели, передача ее в модуль имитации, запуск и получение отчета;

■ на экран автоматически выводится файл с результатами, в котором указано: общее время моделирования, производительность разработанной АПС, загрузка всего оборудования и общая стоимость производственного оборудования.

Далее в работе приведены исследования влияния технологических параметров АПС на эффективность ее работы, проводимые на разработанном комплексе программ. Результаты этих исследований позволяют проводить выбор оптимального варианта АПС при различных сочетаниях производственного оборудования.

В результате проведения экспериментов на дискретно-стохастических динамических моделях получено 18 массивов значений параметров АПС: производительности АПС, загрузки транспортного средства и рабочих мест при изменении планировки участка, времени выполнения технологических операций для основных вариантов АПС, количество деталей, находящихся в очередях перед приборами (что соответствует необходимой емкости накопителей). Анализ полученных данных позволяет выявить эффективные пути повышения производительности и загрузки оборудования для вариантов автоматизированных производств. Пример подобного анализа полученных массивов данных представлены на рис. 8.

быки

№3 -•ММ)

; СпрЮШЫ

р.ЦгЮПИЯСНИН

'^дагЛС-М.ПГ!

оОоцугййоннл

сиос«ч* леи

Рис. 8. Пример обработки результатов экспериментов.

Экспериментами на моделях установлено, что:

- из-за недостаточного учёта внецикловых потерь выпуск продукции в реальной АПС может быть ниже запланированного (рассчитанного) объема продукции на 10%, при этом загрузка оборудования в реальной АПС может превышать расчётные значения в среднем на 11%. Процент расхождения увеличивается при увеличении временного интервала работы АПС;

- расположение оборудования в один ряд способствует увеличению загрузки транспортной системы на 33%, но при этом производительность АПС может понизиться на 2,3%. При снижении загрузки транспортного средства повышается загрузка рабочих мест и производительность всей АПС;

- загрузка крана-штабелсра при увеличении скорости его горизонтального перемещения от 1 до 6 м/мин уменьшается на 57%, а производительность АПС -возрастает на 33%. Этот рост ограничен пределом скорости транспортного средства. Рост производительности сначала пропорционален росту скорости крана-штабелера, так при ее увеличении от 1 до 2 м/мин производительность АПС возрастает на 29%. При изменении скорости крана-штабелера от 2 до 6 м/мин рост производительности несущественно не изменяется и составляет всего 4%. Это объясняется тем, что время на загрузочно-разгрузочные операции крана-штабелера начинает существенно превышать время перемещения между рабочими местами АПС.

- при проведении экспериментов с моделью, имитирующей АПС с использованием в качестве транспортного средства промышленного робота, было установлено, что при обработке деталей попытка концентрации большинства операций на одном станке приводит к нерациональному использованию транспортной системы (загрузка робота очень мала, вплоть до 10%), кроме того время изготовления партии деталей существенно возрастает, в среднем на 20%, из-за появления очередей и простоев оборудования.

- в автоматизированных производственных системах, где в качестве транспортных средств используется подвесной транспорт (например, кран-балка или мостовой кран) не рекомендуется располагать технологическое оборудование в линию, т.к. при таком варианте наблюдается существенное увеличение загрузки транспортной системы (до 99%) и времени обработки партии деталей: существенно падает производительность (на 32%). При этом дополнительное наращивание скорости перемещения транспортного средства дает очень незначительное увеличение производительности - на 5%. Рекомендуется расположение оборудования в виде квадратов или прямоугольников, причем первый вариант предпочтительнее. Кроме того наилучшее расположение станков — по часовой стрелке (или против нее) согласно маршрута обработки. При таком варианте наблюдается оптимальная загрузка технологического оборудования при наименьшем времени обработки требуемой партии деталей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе осуществлено решение актуальной задачи создания комплекса программ моделирования автоматизированных производственных систем с использованием имитационного подхода, имеющей существенное значение при решении прикладных задач на стадии проектирования и выбора оптимального варианта сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Отображен технологический процесс изготовления деталей математической моделью в виде сети многофазных одноканальных и/или

многоканальных систем массового обслуживания без отказов с простейшей дисциплиной обслуживания FIFO («первым пришел, первым обслужился») и ограниченным входным потоком заявок, который соответствует производственному плану, заявки в модели представляют собой детали, а приборы

- технологическое оборудование, выполняющие заявки за случайное время. Продолжительность технологических операций (поступления, обработки, транспортировки, установки/снятия, контроля заготовок и деталей), отображается задержками в приборах системы массового обслуживания. Вид транспортного средства и планировка участка задаются структурой СМО. Выходной поток представляет готовые изделия.

2. Интерпретированы технологические процессы в АПС с использованием лицензионного программного обеспечения в терминах специализированного языка

- GPSS/H. Разработаны имитационные модели, структура которых определяется характеристиками АПС. Технологические операции, в разработанных имитационных моделях, отображаются перемещением динамических объектов (транзактов) от блока к блоку, представляющих собой воздействие на транзакт, а транзакт - заявку на выполнение операций.

3. Разработан комплекс программ, основанный на блочно-модулыгом принципе, включающий в себя основной модуль, модули имитации, формирования отчета, оптимизационный и ЗО-модуль, а также базы данных оборудования, 3D-моделей, библиотеку типовых моделей, блок формирования моделей и интерфейс взаимодействия между пользователем и системой.

4. Создан интуитивно понятный ЗО-интерфейс, позволяющий непрограммирующему пользователю создавать технологические объекты АПС в виртуальном пространстве, и устанавливать производственные связи между ними, передавать данные в имитационный модуль и получать результаты экспериментов, выводить на экран трехмерную планировку автоматизированного производства.

5. Выбран метод покоординатного спуска в качестве метода определения оптимального варианта. Метод позволяет находить значения параметров близких к оптимальному значению целевой функции с заданной точностью за незначительное (порядка 5) число итераций.

Разработан оптимизирующий модуль на основе метода покоординатного спуска для автоматизации процесса выбора оптимального сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы.

6. Разработана методика определения оптимального варианта АПС с использованием нового проблемно-ориентированного программного комплекса, включающая в себя 5 этапов: 1. выбор программы выпуска, 2 задание параметров производственной площади, 3. выбор и размещение технологического оборудования, объединение его в РТК, задание маршрута обработки, 4. запуск имитации и 5. получение отчета.

7. Проведены исследования позволяющие определить влияния времени выполнения технологических операций и планировки участка на

производительность автоматизированных производственных систем и выбирать оптимальный вариант ЛПС.

Основное содержание опубликовано в работах:

Журналы, рекомендованные ВАК:

1. Комплекс программ для поддержки принятия решений по выбору варианта автоматизированного производства / Зиновьев В. В., Стародубов А. Н. // Вестник КузГТУ. 2009. № 3. С. 135 -140 .

2. Стародубов, А.Н. Моделирование энерготехнологического комплекса по глубокой переработке угля / А.Н. Стародубов, В.В. Зиновьев, М.Ю. Дорофеев // Ежемесячный научно-технический и производственно-экономический журнал «Уголь», февраль, 2-2010 /1008/ .

3. Методика определение оптимального варианта автоматизированных производственных систем с использованием комплекса проблемно-ориентированных программ/ Полетаев В. А., Зиновьев В. В., Стародубов А. Н. // Вестник КузГТУ. 2010. № 3. С. 135 -140 .

Охранные документы:

4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009612148 «Система имитационного моделирования автоматизированных производств (СИМАП)». 2009 г.

5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009614095 «Имитационная модель транспортно-складской системы энерготехнологического комплекса». 2009 г.

6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009616434 «ЗО-интерфейс моделирования автоматизированных производственных систем». 2009 г.

7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2010317426 «Имитатор Ые1Б1аг». 2010 г.

Учебное пособие:

8. Зиновьев В.В., Стародубов А.Н. Компьютерная имитация и анимация: Учеб. пособие / Кузбас. гос. техн. ун-т. - Кемерово, 2010.

Методические указания к лабораторной работе:

9. Зиновьев, В.В., Стародубов, А.Н. Верификация и валидация имитационных моделей систем: Методические указания к лабораторной работе по дисциплине «Моделирование систем» для студентов специальностей 071900 «Информационные системы и технологии» и 210200 «Автоматизация технологических процессов (в машиностроении)»/ ГУ КузГТУ, Кемерово 2006.

Статьи, тезисы докладов:

10. Программное обеспечение автоматизации выбора оборудования и планировки участка автоматизированных производственных систем / Стародубов А.Н., Зиновьев В.В. // Системы автоматизации в образовании, науке и производстве: Труды VII Всероссийской научно - практической конференции. -Новокузнецк: СибГИУ, 2009. - С. 485 - 490.

11. Зиновьев, В.В., Комплекс программ для проектирования производственных систем, функционирующих по безлюдной технологии / В.В. Зиновьев, А.Е. Майоров, А.Н. Стародубов, М.Ю. Дорофеев, А.И. Цигельников // Информационные Технологии И Математическое Моделирование (ИТММ-2009). Материалы VIII всероссийской научно-практической конференции с международным участием (13-14 ноября 2009 г.). - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2009. -Ч. 1.-332 с.

12. Визуальная среда для моделирования автоматизированных производственных систем / В.В. Зиновьев, А.Н. Стародубов, М.Ю. Дорофеев, А.И. Цигельников // Четвертая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2009.

13. Зиновьев, В.В., Определение рациональной планировки энерготехнологического комплекса Кузбасса методом имитационного моделирования / В.В. Зиновьев, А.Н. Стародубов, М.Ю. Дорофеев // «Горение твердого топлива» Сб. докладов VII Всерос. конф. с международным участием, Новосибирск, 10-13 ноября 2009 г. - Новосибирск: Изд-во Института теплофизики СО РАН, 2009. - Ч. 3. - 263 с.

14. Зиновьев, В.В., Компьютерное моделирование транспортно-складской системы энерготехнологического комплекса /В.В. Зиновьев, А.Н. Стародубов, М.Ю. Дорофеев, А.И. Цигельников // Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2008) : Материалы VII Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (14-15 ноября 2008 г.). - Томск: Изд-во Том. ун-та, 2008 - Ч. 1 - 243 с.

15. Стародубов, А.Н., Зиновьев В.В. Моделирование автоматизированных производственных систем с помощью имитационного подхода: Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-20: Сб. трудов XX Международной научн. конф. В 10 т. Т 4. Секция 5/ под общей ред. B.C. Балакириева - Ярославль: Изд-во Яросл. гос. техн. ун-та, 2007, 270 с.

16. Стародубов, А.Н., Зиновьев В.В. Моделирование автоматизированной производственной системы: Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-19: Сб. трудов XIX Международной научн. конф. В 10 т. Т 10. Секция 11/ под общей ред. B.C. Балакириева - Воронеж, ВГТА, 2006,250 с.

17. Стародубов, А.Н., Зиновьев В.В. Моделирование автоматизированных производственных систем с учетом внецикловых потерь: Наука. Технологии. Инновации // Мат-лы всероссийск. научн. конф. молодых ученых в 7-ти частях. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2006. Часть 1.-291 с.

Подписано в печать 28.05.2010. Формат 60x84/16. Объем 1,3 п.л. Тираж 100 экз. Заказ № Отпечатано на ризографе. ГУ Кузбасский государственный технический университет. 650099, Кемерово, ул. Весенняя, 28 Типография ГУ КузГТУ. 650099, Кемерово, ул. Д. Бедного, 4 А.

АННОТАЦИЯ.

Принятые сокращения.

ВВЕДЕНИЕ.

1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩЕЙ ПРОБЛЕМЫ.

1.1. Проблемы выбора технологических схем АПС.

1.2. Анализ внецикловых потерь.

1.3. Аналитический обзор методов математического моделирования автоматизированных производств.

1.4. Программные средства моделирования систем.

1.5. Выводы по главе.

1.6. Цели и задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА ДИСКРЕТНО-СТОХАСТИЧЕСКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ АПС.

2.1. Объекты моделирования.

2.2. Разработка концептуальных моделей АПС.

2.3. Выводы по главе.

3. РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСА ГООБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ПРОГРАММ.

3.1 Компьютерная реализация концептуальных моделей.

3.2 Проверка адекватности моделей АПС.

3.3. Анимационное представление АПС.

3.4. Формирование входных данных и учет внецикловых потерь.

3.5 Разработка комплекса проблемно-ориентированных программ.

3.5.1 Последовательность действий при использовании комплекса проблемно-ориентированных программ.

3.5.2 Структурная схема комплекса проблемно-ориентированных программ.

3.6 Разработка ЗО-интерфейса.

3.6.1 Концепция производственных объектов и функций.

3.6.2 Выявление классов и интерфейсов.

3.6.3 Разработка программных моделей объектов АПС.

3.6.4 Разработка основных интерфейсов.

3.6.5 Разработка алгоритмов построения объектов трехмерной сцены.

3.7 Разработка модуля оптимизации.

3.7.1. Постановка задачи оптимизации.

3.7.2 Дисперсионный анализ.

3.7.3 Разработка модуля оптимизации на основе метода полного перебора.

3.7.4 Доработка модуля оптимизации.

3.8 Выводы по главе:.

4. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОГО ВАРИАНТА АПС С ПРИМЕНЕНИЕМ РАЗРАБОТАННОГО КОМПЛЕКСА ПРОГРАММ. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ АПС НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЕЕ РАБОТЫ.

4.1. Разработка методики определения оптимального варианта АПС.

4.2. Исследование влияния временных характеристик оборудования и планировки участка на производительность АПС с различным типом применяемого транспортного средства.

4.3. Исследование загрузки рабочих мест.

4.4 Влияние внецикловых потерь на характеристики АПС.

4.5 Выводы по главе.

Эффективность технологической подготовки производства (ТПП) зависит как от качества используемой информации, так и от времени ее обработки и принятия решения. Последнее во многом определяется методами и алгоритмами обработки исходных данных. Учеными Ю.М. Соломенцевым, Л.И. Волчкевичем, М.М. Кузнецовым, Б.Я. Советовым, С.А. Яковлевым, Г.А. Шаумяном, В. Томашевским, Ю.И. Рыжиковым, Т. Шрайбер и др. сформулированы основные теоретические положения и практические разработки при проектировании машиностроительных производств. Однако при анализе научных разработок отмечаются недостатки: не учитывается динамика процессов; внецикловые потери учитываются поправочными коэффициентами, полученными эмпирическим путем; транспортная система выбирается интуитивно, на основе опыта проектировщика; отсутствие гибкости (быстрой перестройки на новую систему); невозможность учета стохастичности процессов; затрудненность проведения экспериментов. Несмотря на то, что в настоящее время известно множество методов, потребность в создании новых, позволяющих улучшить качество принимаемых при проектировании автоматизированных производственных систем (АПС) решений все еще высока, что объясняется недостатками существующих методов и широким разнообразием как самих АПС и используемого в них оборудования, так и номенклатуры, для выпуска которой они проектируются.

Особенностью предлагаемого комплекса программ является то, что он разработан на основе теории систем массового обслуживания и имитационного моделирования, но при этом его использование не требует от проектировщика специальных знаний в этих областях. Целесообразность использования такого подхода обусловлена тем, что, как показывает опыт, его применение для решения названных задач приводит к повышению точности, снижению вычислительных затрат, а также к решению таких задач, которые не удавалось решить другими средствами. Теория систем массового обслуживания несмотря на развитость и богатство возможностей, пока еще недостаточно учитывает особенности автоматизированных производственных систем, в которых всегда присутствуют внецикловые потери. В диссертации рассматриваются задачи совершенствования известного по работам Соломенцева Ю.М. и других ученых подхода к проектированию АПС. Разнообразие оборудования и способов организации работ на машиностроительном предприятии требуют многовариантного анализа технологических процессов и выбора наиболее эффективного варианта АПС. Имитационное моделирование при анализе сложных динамических объектов и технологий позволяет отобразить взаимодействие элементов технологического комплекса во времени, исследовать на моделях альтернативные технико-организационные варианты и определить оптимальные, оценить влияние отдельных параметров на поведение системы в целом, выявить узкие места и т.д.

В данной работе рассматриваются актуальные с теоретической и прикладной точек зрения задачи разработки, исследования и применения нового комплекса программ имитационного моделирования при проектировании автоматизированных производственных систем, а также оценивании расчетных характеристик оборудования и эффективности АПС в целом.

В связи с этим разработка комплекса программ моделирования автоматизированных производственных систем с использованием имитационного подхода является актуальной научной задачей.

Работа выполнена в рамках аналитической целевой программы Министерства образования и науки Российской федерации «Развитие научного потенциала высшей школы» по проекту «Разработка методологии сквозного цикла изготовления изделий машиностроения на основе теории производительности машин и труда и современных информационных технологий».

4.5 Выводы по главе

1. Разработана методика анализа и определения оптимального вариантов АПС с использованием разработанного комплекса проблемно-ориентированных программ, включающая в себя этапы: а) выбор программы выпуска, б) задание параметров производственной площади, в) выбор и размещение технологического оборудования, объединение его в РТК, задание маршрута обработки, г) запуск имитации и д) получение отчета.

2. Получено 18 массивов значений производительности АПС, загрузки транспортного средства и рабочих мест при изменении планировки участка и временных характеристик оборудования для основных вариантов АПС. Анализ полученных данных позволяет выявить эффективные пути повышения производительности и загрузки оборудования для вариантов автоматизированных производств.

3. В результате проведения экспериментов на дискретно-стохастических динамических моделях установлено:

- из-за недостаточного учёта внецикловых потерь выпуск продукции в реальной АПС может быть ниже запланированного (рассчитанного) объема продукции на 10%, при этом загрузка оборудования в реальной АПС может превышать расчётные значения в среднем на 11%. Процент расхождения увеличивается при увеличении временного интервала работы АПС;

- расположение оборудования в один ряд способствует увеличению загрузки транспортной системы на 33%, но при этом производительность АПС может понизиться на 2,3%. При снижении загрузки транспортного средства повышается загрузка рабочих мест и производительность всей АПС; загрузка крана-штабелера при увеличении скорости его горизонтального перемещения от 1 до 6 м/мин уменьшается на 57%, а производительность АПС - возрастает на 33%. Этот рост ограничен пределом скорости транспортного средства. Рост производительности сначала пропорционален росту скорости крана-штабелера, так при ее увеличении от 1 до 2 м/мин производительность АПС возрастает на 29%.

При изменении скорости крана-штабелера от 2 до 6 м/мин рост производительности несущественно не изменяется и составляет всего 4%. Это объясняется тем, что время на загрузочно-разгрузочные операции крана-штабелера начинает существенно превышать время перемещения между рабочими местами АПС.

- при проведении экспериментов с моделью, имитирующей АПС с использованием в качестве транспортного средства промышленного робота, было установлено, что при обработке деталей попытка концентрации большинства операций на одном станке приводит к нерациональному использованию транспортной системы (загрузка робота очень мала, вплоть до 10%), кроме того время изготовления партии деталей существенно возрастает, в среднем на 20%, из-за появления очередей и простоев оборудования.

- в автоматизированных производственных системах, где в качестве транспортных средств используется подвесной транспорт (например, кран-балка или мостовой кран) не рекомендуется располагать технологическое оборудование в линию, т.к. при таком варианте наблюдается существенное увеличение загрузки транспортной системы (до 99%) и времени обработки партии деталей: существенно падает производительность (на 32%). При этом дополнительное наращивание скорости перемещения транспортного средства дает очень незначительное увеличение производительности — на 5%. Рекомендуется расположение оборудования в виде квадратов или прямоугольников, причем первый вариант предпочтительнее. Кроме того наилучшее расположение станков — по часовой стрелке (или против нее) согласно маршрута обработки. При таком варианте наблюдается наиболее рациональная загрузка технологического оборудования при наименьшем времени обработки требуемой партии деталей.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе содержится решение актуальной задачи создания комплекса программ проектирования автоматизированных производственных систем с использованием имитационного подхода, имеющей существенное значение при решении прикладных задач на стадии проектирования и выбора рационального варианта сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы.

Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Отображен технологический процесс изготовления деталей математической моделью в виде сети многофазных одноканальных и/или многоканальных систем массового обслуживания без отказов с простейшей дисциплиной обслуживания FIFO («первым пришел, первым обслужился») и ограниченным входным потоком заявок, который соответствует производственному плану, заявки в модели представляют собой детали, а приборы - технологическое оборудование, выполняющие заявки за случайное время. Продолжительность технологических операций (поступления, обработки, транспортировки, установки/снятия, контроля заготовок и деталей), отображается задержками в приборах, системы массового обслуживания. Вид транспортного средства и планировка участка задаются структурой СМО. Выходной поток представляет готовые изделия.

2. Интерпретированы технологические процессы в АПС с использованием лицензионного программного обеспечения в терминах специализированного языка — GPSS/H. Разработаны имитационные модели, структура которых определяется характеристиками АПС. Технологические операции, в разработанных имитационных моделях, отображаются перемещением динамических объектов (транзактов) от блока к блоку, представляющих собой воздействие на транзакт, а транзакт - заявку на выполнение операций.

3. Разработан комплекс программ, основанный на блочно-модульном принципе, включающий в себя основной модуль, модули имитации, формирования отчета, оптимизационный и ЗБ-модуль, а также базы данных оборудования, ЗБ-моделей, библиотеку типовых моделей, блок

157 формирования моделей и интерфейс взаимодействия между пользователем и системой.

4. Создан интуитивно понятный ЗБ-интерфейс, позволяющий непрограммирующему пользователю создавать технологические объекты АПС в виртуальном пространстве, и устанавливать производственные связи между ними, передавать данные в имитационный модуль и получать результаты экспериментов, выводить на экран трехмерную планировку автоматизированного производства.

5. Выбран метод покоординатного спуска в качестве метода определения оптимального варианта. Метод позволяет находить значения параметров близких к оптимальному значению целевой функции с заданной точностью за незначительное (порядка 5) число итераций.

Разработан оптимизирующий модуль на основе метода покоординатного спуска для автоматизации процесса выбора оптимального сочетания оборудования и планировки участка автоматизированной производственной системы.

6. Разработана методика определения оптимального варианта АПС с использованием нового проблемно-ориентированного программного комплекса, включающая в себя 5 этапов: 1. выбор программы выпуска, 2 задание параметров производственной площади, 3. выбор и размещение технологического оборудования, объединение его в РТК, задание маршрута обработки, 4. запуск имитации и 5. получение отчета.

7. Проведены исследования позволяющие определить влияния времени выполнения технологических операций и планировки участка на производительность автоматизированных производственных систем и выбирать оптимальный вариант АПС.

1. Гибкие производственные системы Японии/ перевод А. Л. Семенов; под редакцией Л. Ю. Лищинский . -М.: «Машиностроение». 1987. 229 с.

2. Ямпольский, Л.С. Гибкие автоматизированные производственные системы: учебное пособие/ Ямпольский, Л.С. — Киев: «Техшка(Киев)», 1985 -280 с.

3. Состояние и развитие гибких производственных систем: Труды IV Международной конференции по гибким производственным системам (сентябрь-октябрь 1987 год. Ленинград. СССР)-М.: «МНИИПУ», 1989. 524 с.

4. Волчкевич, Л.И. Автоматы и автоматические линии. Ч. 1. Основы проектирования: учебное пособие для вузов/ Л.И. Волчкевич, М. М. Кузнецов, Б. А. Усов; под редакцией Г. А. Шаумян М., «Высшая Школа», 1983. - 230 с.

5. Шаумян, Г.А. Комплексная автоматизация производственных процессов: Учебник для студентов машиностроительных специальностей втузов/, Г. А. Шаумян, Л.И. Волчкевич, М. М. Кузнецов М.: «Машиностроение», 1973. - 472 с.

6. Медведев, В. А. Технологические основы гибких производственных систем: Учебник для машиностроительных спец. Вузов / Медведев, В. А., Вороненко, В. П., Брюханов, В. Н. М., «Высшая Школа», 2000. - 256 с.

7. Волков, В.Н. Основы теории систем и системного анализа: учебное пособие. 2-е изд. / Волков В.Н., Денисов A.A. Санкт-Петербург: Изд-во СПбГТУ, 2001.-288 с.

8. Механика промышленных роботов. В трёх книгах, 3. Основы конструирования: учебное пособие для ВТУЗов: В 3-х томах / Под ред. К.В. Фролова, Е.И. Воробьева, М., «Высшая школа», 1989.

9. Лескин, A.A. Концептуальный подход к исследованию ГПС с помощью проблемно-ориентированной системы машинной имитации : учебное пособие / А. А. Лескин, В. А. Финогенов -Л.: ЛИИАН 1991 с.

10. Емельянов, C.B. Исследование сложных систем с помощью моделирования. Итоги науки. Техническая кибернетика/ Емельянов, C.B. Калашников, В.В. М.: «ВИНИТИ», 1981.-520 с.

11. Третьяков, Э.А. Современное состояние моделирования структур ГПС: учебное пособие/ Третьяков, Э.А., Гринева, С.Н., Еленева, Ю.А. М.: ВНИИТЭМР, 1988.-68 с.

12. Советов, Б.Я. Моделирование систем: учебное пособие для вузов 3-е изд., перераб. и доп. / Советов, Б.Я., Яковлев С.А. - М.: «Высшая школа», 2001. -319 с.

13. Макаров, И.М. Системные принципы создания гибких автоматизированных производств: учебное пособие/ Макаров, И.М. -М: «Высшая Школа», 1986. 175 с.

14. Лищинский, Л.Ю. Структурный и параметрический синтез гибких производственных систем: учебное пособие/ Лищинский, Л.Ю. М: «Машиностроение», 1990. -312 с.

15. Общемашиностроительные нормативы режимов резания и времени для технического нормирования работ (для различных типов станков и типов производств). М.: Машиностроение, 1990.

16. Трусов, А.Н. Проектирование технических средств автоматизации и технологической оснастки: учебное пособие/ Трусов, А.Н. Кемерово 2001. -99 с.

17. Федоров, В.Г. Предпроектное обследование предприятий при создании ГПС: учебное пособие/ Федоров, В.Г. -М., 1987, 52 с. -(Там же: Сер.8;Вып.7.).

18. Бусленко, Н.П. Математическое моделирование производственных процессов: книга/ Бусленко, Н.П. М.: «Наука», 1982. - 312 с.

19. Клейнрок Л., Теория массового обслуживания. Пер.с англ. / Пер. И. И. Грушко; ред. В. И. Нейман. М.: Машиностроение, 1979. - 432 е., ил.

20. Введение в математическое моделирование: Учеб. пособие / Под ред. Трусова, П.В.- М.: «Логос», 2004. 440 с.

21. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука: книга/ Шеннон, Р. - М.: Мир, 1978, -420 с.

22. Имитационное моделирование производственных систем: учебное пособие/ Под общей редакцией A.A. Вавилова М.; Берлин: «Машиностроение: Техника», 1983.-190 с.

23. Кельтон, В. Имитационное моделирование. Классика CS.: книга/ Кельтон, В., Лоу, А. 3-е изд. - СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV,2004. 847 с.

24. Томашевский, В. Имитационное моделирование в среде GPSS: учебное пособие/ Томашевский, В., Жданова Е. — М.: «Бестселлер», 2003. 312 с.

25. Шрайбер, Т. Моделирование на GPSS: учебное пособие/ Шрайбер, Т. -М.: «Машиностроение», 1980.-593с.

26. Доррер, Георгий Алексеевич. Методы моделирования дискретных систем Электронный ресурс. : учеб. пособие / Г. А. Доррер ; Краснояр. гос. техн. ун-т. 2-е изд., доп. и испр. - Электрон, дан. - Красноярск : ИПЦ КГТУ,2005. 171 с.: ил. - (Учебное пособие).

27. Конюх, Я.Б. Игнатьев, В.В. Зиновьев,— Санкт-Петербург (Россия): ФГУП ЦНИИТС, 2005.

28. Полетаев, В.А. Проектирование технологических процессов машиностроительного производства: учеб. пособие. — 2-е изд. / ГУ КузГТУ / -Кемерово, 2004. 177с.

29. Козырев, Ю.Г. Промышленные роботы: справочник. 2-е изд. — М.: Машиностроение, 1988. - 392 с.

30. Шишмарев, В.Ю. Машиностроительное производство: учебник / Шишмарев, В.Ю. М.: Академия, 2004. - 352 с.

31. Советов, Б.Я. Моделирование систем: Курсовое проектирование: учебное пособие для вузов по спец. АСУ/ Советов, Б.Я., Яковлев, С.А. М.: «Высшая Школа», 1988. — 319 с.

32. Макарова, Н.В. Статистика в Excel: учеб. пособие / Н.В. Макарова, В.Я. Трофимец. М.: Финансы и статистика, 2002. - 78 с.

33. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник Изд. 6-е, / В.Е. Гмурман М.: «Высшая Школа», 1997. - 479 с.

34. Медведев, Н.В. Пособие по моделированию на GPSS: учебное пособие для вузов/ Н.В. Медведев М.: «Высшая Школа», 2003 г. - 312 с.

35. Конюх, В.Л. Гибкие производственные системы: учебное пособие/ В.Л. Конюх Кемерово: КемГУ, 1993. - 75 с.

36. Клейнрок, Л. Теория массового обслуживания. Пер. с англ. / Пер. И.И. Грушко; ред. В.И. Нейман М.: Машиностроение, 1979 - 432 е., ил.

37. Анурьев В.И. Справочник конструктора-машиностроителя: В 3 т. Т.1. 8-е изд., переработ, и доп. Под ред. И.Н. Жестковой. - М.: Машиностроение, 2001.-902 с.:ил. (Том 1)

38. Фещенко В.Н., Махмутов Р.Х. Токарная обработка: Учебник. 6-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2005. - 303 е.: ил.

39. Косилова А.Г., Мещеряков Р.К. Справочник технолога-машиностроителя. В 2-ч т. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1986. 656 е., ил. (Том 2).

40. Комплекс программ для поддержки принятия решений по выбору варианта автоматизированного производства / Зиновьев В. В., Стародубов А. Н. // Вестник КузГТУ. 2009. № 3. С. 135 -140 .

41. Стародубов, А.Н. Моделирование энерготехнологического комплекса по глубокой переработке угля / А.Н. Стародубов, В.В. Зиновьев, М.Ю. Дорофеев // Ежемесячный научно-технический и производственно-экономический журнал «Уголь». 2-2010 /1008/. С. 8-12.

42. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009612148 «Система имитационного моделирования автоматизированных производств (СИМАП)». 2009 г.

43. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009614095 «Имитационная модель транспортно-складской системы энерготехнологического комплекса». 2009 г.

44. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2009616434 «ЗБ-интерфейс моделирования автоматизированных производственных систем». 2009 г.

45. Зиновьев, В.В., Компьютерная модель транспортно-складской системы ЭТК / В.В. Зиновьев, А.Н. Стародубов, М.Ю. Дорофеев //

46. Всероссийская научная конференция молодых ученых "Наука. Технологии. Инновации" (НТИ-2009).

47. Визуальная среда для моделирования автоматизированных производственных систем / В.В. Зиновьев, А.Н. Старо дубов, М.Ю. Дорофеев,

48. A.И. Цигельников // Четвертая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» ИММОД-2009.

49. Зиновьев, В.В., Имитационное моделирование транспортно-складской системы энерготехнологического комплекса по глубокой переработке угля /

50. B.В. Зиновьев, М.Ю. Дорофеев, А.Н. Стародубов // Химия XXI век: новые технологии, новые продукты: Труды XI Междунар. научн.-практ. конф. (22-25 апреля 2008). Кемерово: Изд-во КузГТУ, 2008. - С. 70-72.

51. Новые подходы к развитию угольной промышленности», г. Кемерово, 16-19 сентября 2008 г.

52. Стародубов, А.Н. Моделирование автоматизированных производственных систем / Научные труды магистрантов, аспирантов и соискателей : Сборник № 2 / под ред. В.А. Полетаева. Кемерово: КузГТУ, 2008г.

53. Стародубов, А.Н., Дорофеев М.Ю., Применение имитационного подхода для моделирования автоматизированных производственных систем / Научные труды магистрантов, аспирантов и соискателей : Сборник № 2 / под ред. В.А. Полетаева. Кемерово: КузГТУ, 2008г.

54. Стародубов, А.Н., Зиновьев В.В. Моделирование АПС с учетом внецикловых потерь: Всероссийская конференция «Наука. Технологии. Инновации», 2005: Тезисы. Сб. научн. трудов II Международной конференции -Новосибирск, 2005 г. 250 с.