Имитационное моделирование гибких автоматизированных производств

0

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯЗИ

Федеральное государственное образовательное бюджетное

учреждение высшего профессионального образования

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙ

им. проф. М. А. БОНЧ-БРУЕВИЧА»

 
   

 

Курсовая работа на тему:

«Имитационное моделирование единичного звена производственного процесса»

по дисциплине:

«Имитационное моделирование гибких автоматизированных производств»

 

 

 

 

 

 

 

Выполнила:

Студентка группы ИСиТ-441м

Митрофанова Д.В.

Проверил:

Чурносов Е.В.

Отметка о зачете ____________________________________________

 

Подпись преподавателя______________________________________________

 

 

Санкт-Петербург

2015г.

Введение

Одной из наиболее критичных проблем в автоматизированных системах является оптимизация производственного процесса с целью максимизации производительности и минимизации затрат. В данной работе мы рассматриваем процесс обработки заявок. Нам необходимо минимизировать очередь заявок для обработки, и получить уровень загрузки системы не более 0,8.

Цель работы

Исследовать функционирование единичного блока на основе имитационного моделирования и получить оптимальные значения Х1, Х2.

       
   
     
 
     
 

 

 

 

 

 

 

 

 

X1, X2 – управляющие факторы

λ – интенсивность потока заявок

μ – интенсивность потока обработанных заявок

 

Y1 – средняя длина очереди AVE.CONT

Y2 – загрузка блока UTIL (0-1)

Ԏ1 – частота поступления сигнала за ед. времени

Ԏ2 – время обработки заявок

λ = 1 / Ԏ1

μ = 1 / Ԏ2

ƍ = μ / n* λ

 

 

1 этап

Моделируется работа системы за один рабочий день (около 480 мин).

Листинг

100 SIMULATE

110 GENERATE 4

120 QUEUE AA

130 SEIZE A

140 DEPART AA

150 ADVANCE 5

160 RELEASE A

170 TERMINATE

180 GENERATE 480

190 TERMINATE 1

2 этап

В связи с отсутствием в имитационной модели статистической оценки для её исследования требуется проведение машинных экспериментов. С целью систематизации постановки эксперимента в работе используется методология математического планирования экспериментов.

Спланирован двухфакторный эксперимент, по результатам которого должны быть построены 3 регрессионные модели (для Y1,Y2), каждый из которых описывает зависимость соответствующей функции Yi от совокупного воздействия управляющих факторов X1 и X2. Исследование моделей даёт возможность исследовать работу блока.

План результатов эксперимента

Х1

Х2

Х1 2

Y1

Y2

 

1

-1 (3 мин)

-1 (4 мин)

1

19,7

0,99

= 0,75

2

-1 (3 мин)

1 (6 мин)

-1

39,5

0,99

= 0,5

3

1 (5 мин)

-1 (4 мин)

-1

0,0

0,79

=   1

4

1 (5 мин)

1 (6 мин)

1

7,83

0,99

= 0,84

5

0

0

0

11,8

0,99

=0,81

                                                                                 

Примечание: представлен двухфакторный план первого порядка. В плане даны натуральные значения факторов в «мин» и кодированные значения «-1» - min, «1» - max.

Для Var4:

Y1 = 15.8 - 12.8 * X1 + 6.9 * X2 – 3 * X1 * X2

Для Var5:

Y2 = 0.95 – 0.05 * X1 + 0.05 * X2 + 0.05 * X1 * X2

Для Var6:

Y3 = 0.78 + 0.15 * X1 – 0.1 * X2 + 0.02 * X1 * X2

Y1 = 15.8 - 12.8 * X1 + 6.9 * X2 – 3 * X1 * X2

>>[X,Y]=meshgrid(-1:0.2:1, -1:0.2:1);

>>Z=15.8-12.8*X.^1.+6.9*Y.^1.-3*X.^1.*Y.^1.;

>>[C,h]=contour(X,Y,Z); clabel(C,h)

 

Рисунок 1 График функции Y1

 

Y2 = 0.95 – 0.05 * X1 + 0.05 * X2 + 0.05 * X1 * X2

>>[X,Y]=meshgrid(-1:0.2:1, -1:0.2:1);

>>Z=0.95-0.05*X.^1.+0.05*Y.^1.+0.05*X.^1.*Y.^1.;

>>[C,h]=contour(X,Y,Z); clabel(C,h)

Рисунок 2 График функции Y2

Совместим графики функций Y1, Y2

Рисунок 3 График функции Y1 и Y2

Вывод

Как следует из модели, очередь равная нулю достигается при загрузке 0,8. Для заданных интервалов Х1 и Х2, наиболее оптимальное сочетание производительности и загрузки системы достигается при загрузке 0,8. Данный показатель подходит для автоматизированной системы. Для повышения загрузки, в случае полной автоматизации системы, необходимо увеличивать интенсивность потока заявок.

 

 

Список использованной литературы

  1. Е.В. Чурносов. Моделирование систем и процессов. Методические указания к выполнению лабораторных работ. 2013г.
  2. Е.В. Чурносов. Многокритериальная оптимизация. Методические указания к выполнению лабораторных работ.
  3. Е.В. Чурносов. Системный анализ и принятие решений. 2008г.

Скачать: У вас нет доступа к скачиванию файлов с нашего сервера. КАК ТУТ СКАЧИВАТЬ

Категория: Курсовые / Курсовые машиностроение

Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.