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
- Е.В. Чурносов. Моделирование систем и процессов. Методические указания к выполнению лабораторных работ. 2013г.
- Е.В. Чурносов. Многокритериальная оптимизация. Методические указания к выполнению лабораторных работ.
- Е.В. Чурносов. Системный анализ и принятие решений. 2008г.
Скачать: