1.Цель и содержание работы

Целью данной работы является изучение программы имитационной модели производственной системы, перевод на язык CLIPS разработанного в 1-ой работе генератора случайных величин (по варианту) и встраивание его в три потока: входной, обслуживания и отказов. Необходимо также освоить методики и средства автоматизации составления планов эксперимента с моделью, создания командных файлов для автоматического проведения имитационных экспериментов и получения выходных данных в формате .xml. В сокращенном виде все перечисленное можно назвать получением данных для последующего их анализа в 3-ей работе с помощью построения деревьев решений средствами аналитической платформы Deductor.

2. Теоретическая часть

2.1.Объект моделирования

В качестве физического объекта моделирования при выполнении лабораторной работы используется ГПК – гибкий производственный комплекс – частный случай ГПС (гибкой производственной системы).

2

3

4

6

7

8

1

5

1, 2, 3, 4, 5 - ГПМ (гибкие производственные модули);

6 –транспортный тележка (ТТ), которая может выполнять функции погрузчика;

7 - автоматизированный склад-накопитель;

8 – локальный одноместный накопитель при каждом ГПМ;

ГПК состоит из нескольких групп автоматизированного оборудования (гибких производственных модулей – ГПМ), выполняющих закрепленные за ними технологические операции обработки поступающих партий изделий. ГПК имеет собственную систему управления и склад-накопитель, позволяющие ему работать в течение некоторого времени в автономном режиме. В связи с частой сменяемостью изделий, характерной для гибкого, автоматически переналаживаемого производства, поступающие материальные потоки и потоки обслуживания (обработки изделий) можно рассматривать как случайные с заданными средними интенсивностями входных потоков _j и потоков обслуживания _j по каждому j-му наименованию изделий. Таким образом, моменты поступления заявок и моменты окончания обработки (обслуживания) являются случайными, зависящими от _j и _j и соответствующих законов распределения плотности вероятностей. Следует также учесть, что ГПМ могут выходить из строя. Среднее время восстановления (ремонта) считается заданным для каждого типа ГПМ. Моменты наступления отказов также являются случайными величинами с заданными законом распределения и интенсивностью потока отказов, равной среднему времени “наработки на отказ” данного типа оборудования.

Моделируемый ГПК также включает в себя транспортную тележку, связывающую склад-накопитель со всеми ГПМ и обеспечивающую выполнение заданного маршрута обработки. Загрузка и разгрузка тележки происходят автоматически. Время выполнения каждой из этих операций считается постоянным. Время пробега тележки пропорционально расстоянию ГПМ до склада-накопителя и определяется расчетным путем по известной скорости тележки. Считается, что тележка всегда стартует от склада-накопителя, т.е. после выполнения очередной операции доставки тележка всегда возвращается к складу. Таким образом, для обслуживания одной заявки (партии изделий) на данном ГПМ тележка совершит четыре пробега “склад - ГПМ”.

Задачей моделирования является определение характеристик обслуживания (длин очередей к ГПМ, времени ожидания начала обслуживания, коэффициентов загрузки оборудования, и др.) в зависимости от законов распределения случайных величин, исходных данных и стратегии обслуживания.. Текущее модельное время наращивается дискретно с малым шагом Т и проверяется возможность срабатывания хотя бы одного правила продукции по текущим фактам (состояниям объектов) в интервале от Т до Т+Т. Такой принцип построения имитационной модели получил название “принципа Т”.