Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Технология машиностроения. Моделирование и специализированные пакеты программ. Учебное пособие для СПО
.pdf
ǔǽǻǺǷȈdzǺǮǬǹǴDZǶǺǸǻȈȊǾDZǼǹǺǯǺǸǺǹǴǾǺǼǴǹǯǬ
Таким образом, поставленная задача формулируется следующим образом: на множестве допустимых вариантов, определяемом условиями (4.1), (4.2), найти вариант производственной
программы, удовлетворяющий системе ограничений (4.2) – (4.7),
(4.8) – (4. 11) и предпочтениями конечного пользователя.
Принципы реализации имитационной модели планирования
сахароперерабатывающего производства
При разработке имитационной модели планирования целью
является автоматизация процесса планирования сахароперерабатывающего производства на основе имитации существующей
технологии плановых расчетов.
Имитационное моделирование процессов принятия решений базируется на трех основных аксиомах теории управления
организационными системами: конечный пользователь имеет
представление о важнейших переменных модели; умеет оперировать важнейшими переменными; владеет функцией чувствительности модели по отношению к указанным переменным.
Рассмотрим содержательное представление имитационной
модели расчета производственной программы.
1. Прежде всего все множество технологических установок
разбивается на подмножество (стадии), в соответствии с принципами, сформулированными при формализованной постановке
задачи, и образуется их упорядоченная последовательность.
2. Для каждой стадии определяется расчетная схема в виде
совокупности отношений, определяющих расчет производственной программы установок, входящих в данную стадию.
3. Выполняется процедура обеспечения разрешимости, которая сводится к установке определенным параметрам модели
номинальных значений, благодаря чему расчет сводится к последовательному вычислительному процессу.
4. Задаются все необходимые исходные данные, с учетом
существующей неопределенности, на основе разработанных
механизмов. Расчет представляет собой волну вычислений,
-281-
ǏǗnjǎnjǔǝǛǚǗǨǓǚǎnjǙǔǑǔǙǠǚǜǘnjǢǔǚǙǙǚǘnjǞǑǘnjǞǔǣǑǝǖǔǡǝǜǑǐǝǞǎ
последовательно развивающуюся от стадии к стадии. В случае
возникновения несовместностей в расчетах, вызванных некорректным заданием расчетной схемы, либо нарушением условий
допустимости на вычисляемые переменные, осуществляется
корректировка модели, возврат к ранее рассчитанным стадиям
и организация повторной волны расчетов. Процесс итеративного
согласования осуществляется до полного устранения возникшей несовместности. Указанная процедура относится к классу
трудноформализуемых из-за неоднозначности выбора альтернатив и в общем случае выполняется в интерактивном режиме
непосредственно конечным пользователем.
5. Модель в процессе расчетов осуществляет выявление
стереотипных ситуаций в неформальных процессах коррекции
и их моделирование на основе прямой имитации причинноследственных связей. Таким образом, реализуется механизм
адаптивной автоматизации процесса планирования.
Выработанный на содержательном уровне алгоритм создает
предпосылки для перехода к концептуальному представлению.
Концептуальная модель содержит необходимую и достаточную совокупность формализованных описаний предметной
области, не касаясь способов представления данных пользователю, организации в памяти и других аспектов.
Учет неопределенности в системе
Механизм адаптивной автоматизации предусматривает
поэтапную автоматизацию в процессе эксплуатации системы
в интерактивном режиме, путем выявления стереотипных ситуаций в трудноформализуемых процессах как на основе содержательного анализа экспертной информации, так и автоматически.
Моделирование трудноформализуемых процессов и учет
лингвистической неопределенности в имитационной модели
планирования реализуется с помощью специального блока
устранения критических ситуаций, представляющего собой
ситуационную модель процесса согласования с использованием
-282-
ǔǽǻǺǷȈdzǺǮǬǹǴDZǶǺǸǻȈȊǾDZǼǹǺǯǺǸǺǹǴǾǺǼǴǹǯǬ
лингвистических переменных. Этот блок выполняет роль интеллектуальной приставки, обеспечивающей моделирование
трудноформализуемых процессов планирования.
В качестве инструментального средства реализации указанного подхода используется метод, основанный на теории нечетких продукционных моделей. В рамках принятого формализма
процесс коррекций представляется в виде следующих правил:
S2...Sр... SN , тогда di d2... dB...dm,
1
где S
, S2,...Sp — набор нечетких термов, представляющих си-
1
туацию; d
Если S
, d2... dB — набор нечетких термов, представляющих
i
действия по их устранению.
Как показал информационно-логический анализ, указанные термы могут быть структуризованы следующим образом:
Терм-ситуация S
где u
— объект, который может принимать одно из двух значе-
p
ний (установка, поток); T
ность, отбор, расход); L
— лингвистическая переменная, определяющая величину
D
р
состоит из следующих элементов:
p
= <up, Tp, Lp, Dp, Fp>,
S
p
— тип переменной (производитель-
p
— направление нарушения границы;
р
отклонения, принимающая одно из трех значений (малое, среднее, значительное); F
— параметрически задаваемая функция
p
принадлежности лингвистической переменной.
Терм-действие d
где d
u
аналогично T
— пункт возврата по графу, задается номером стадии;
B
— объект, аналогично uB в описании Sp; TB — тип переменной,
B
в описании Sр; QB — лингвистическая переменная,
р
состоит из следующих элементов:
B
= < pB, uB, TB, QB, RB, FB >,
d
B
определяющая корректирующее действие, принимающее одно
из трех значений (около, увеличить, уменьшить); R
— лингвис-
B
тическая переменная, определяющая уровень корректирующей
операции (немного, средне, существенно ); F
— параметрически
B
задаваемая функция принадлежности лингвистической переменной Q
U RB.
B
-283-
ǏǗnjǎnjǔǝǛǚǗǨǓǚǎnjǙǔǑǔǙǠǚǜǘnjǢǔǚǙǙǚǘnjǞǑǘnjǞǔǣǑǝǖǔǡǝǜǑǐǝǞǎ
При машинном представлении продукционной модели,
указанные правила помещаются в базу правил. Отличительной
особенностью системы является возможность автоматического
заполнения базы правил. Для этого в системе определен уровень
K
стереотипности критической ситуации
, представляющий
B
собой отношение случаев применения данного правила при
устранении критической ситуации к общему числу появления
указанной ситуации:
Q
%
.
%
Q
где nB — число применений данного правила; n — общее число
появлений данной критической ситуации.
При эксплуатации системы в интерактивном режиме
ведется статистика появлений критических ситуаций и фиксируются частоты использования конечным пользователем соответствующих правил. В случае, когда частота использования
соответствующего правила превышает установленный уровень
стереотипности, правило автоматически помещается в базу
Рассмотрим примеры представления правил устранения
для критических ситуаций, представленных на рис. 4.11 и 4.12.
Терм-ситуация, соответствующая рис. 4.11, имеет вид:
= < объект = 096, тип = «запас», напр = «нижняя», вели-
S
р
чина = «малое», (0.8, 1.2) >.
Терм-действие будет иметь вид:
= < стадия = 5, уст = 42–1, тип = «производ.», операция
D
B
= «около», (0.9,1.1) >.
Аналогично и для ситуации 2, представленной на рис. 4.12:
= < объект = 32–1, тип = «производ.», напр = «верхняя»,
S
р
величина = «Значительное», (0.75, 1.1) >.
Терм-действие:
= < стадия = 8, уст = 31–1, тип = «производ», операция =
d
B
«увеличить», уровень = «существенно», (0.8, 1.1) >.
-284-
ǔǽǻǺǷȈdzǺǮǬǹǴDZǶǺǸǻȈȊǾDZǼǹǺǯǺǸǺǹǴǾǺǼǴǹǯǬ
Рис. 4.11. Сообщение о критической ситуации 1
Рис. 4.12. Сообщение о критической ситуации 2
Работа блока устранения критических ситуаций происходит следующим образом. При возникновении критической ситуации информация поступает в блок устранения критических
ситуаций. Происходит активизация системы правил и поиск
соответствующей продукции путем сравнения по образцу.
При совпадении происходит инициация процедур устранения.
В случае отсутствия соответствующего правила сообщение
о критической ситуации выдается на экран терминала для анализа и принятия решений конечным пользователем.
Таким образом, модель приобретает характер самообучающейся адаптивной системы, где уровень автоматизированности
определяется реальным уровнем формализуемости процесса
планирования.
Процедуры принятия решений при планировании производства во взаимодействии с имитационной моделью планирования в ЭИС.
Эффективность применения компьютеров в области автоматизации организационно-экономического управления зависит от гибкости человеко-машинных процедур, позволяющих
-285-
ǏǗnjǎnjǔǝǛǚǗǨǓǚǎnjǙǔǑǔǙǠǚǜǘnjǢǔǚǙǙǚǘnjǞǑǘnjǞǔǣǑǝǖǔǡǝǜǑǐǝǞǎ
делать сравнительный анализ вариантов решений на основе
критериев носящих качественный характер.
Основным критерием при выборе инструментальных
средств диалогового режима в имитационной системе для
расчета плана является обеспечение максимальных удобств
для непрофессионального пользователя. На различных этапах
процесса расчетов используются формы и методы, наиболее
приемлемые для данной ситуации.
Рассмотрим процедуру расчета производственной программы на имитационной модели.
Имитационная модель планирования представляет собой
сложный итеративный вычислительный процесс, протекающий
при активном участии конечного пользователя. Общая схема
решения задачи расчета производственной программы состоит
из следующих этапов:
– настройка модели и ввода исходных данных;
– собственно расчет при активном участии плановика.
Настройка модели состоит из следующих процедур:
– определение состава и последовательности стадий. Данная процедура выполняется только в случае изменения в технологической схеме (ликвидация старых и ввод новых установок):
– определение состава и числа расчетных переменных;
– определение состава и числа лимитируемых и свободных
потоков;
– назначение исходя из директив и собственных предпочтений лимитов на соответствующие потоки;
– задание номинальных значений соответствующим параметрам установок.
Тем самым формируется расчетная схема, вся ответственность за разрешимость которой лежит на пользователе.
Необходимо отметить, что расчетная схема носит достаточно
устойчивый характер и, как правило, меняется при существенных изменениях в производственном процессе и сложившихся
предпочтениях плановика.
-286-
ǎǺdzǸǺDzǹǺǽǾǴǺȂDZǹǶǴǶǺǹǶǿǼDZǹǾǺǽǻǺǽǺǭǹǺǽǾǴ
ǎǚǓǘǚǒǙǚǝǞǔǚǢǑǙǖǔǖǚǙǖǟǜǑǙǞǚǝǛǚǝǚǍǙǚǝǞǔ
ǜnjǓǜnjǍǚǞnjǙǙǧǡǜǑǖǚǘǑǙǐnjǢǔǕ
ǔǟǝǚǎǑǜǤǑǙǝǞǎǚǎnjǙǙǚǏǚǚǍǚǜǟǐǚǎnjǙǔǫ
Важным этапом выработки крахмала является предварительная подготовка сырья. Обеспечение высокого качества продукции требует не только бережной разгрузки (0) и тщательного
его отделения от примесей (1) (земли и камней), но также мойки
(2), сортировки (3) от гнили, обеспечение достаточных степеней
гидролиза (4), сушки (5) и упаковки (6). Разработка конкурентоспособности оборудования и оптимальности технологического
процесса такого производства может быть оценена с применением основных положений сетевого планирования. К одной из
основных задач сетевого планирования относят, как известно,
задачу отыскания критического пути сетевого графика. Эта задача может быть описана в терминах линейного программирования. Пусть в структурной таблице работы пронумерованы от 1
до n, а события сетевого графика упорядочены и пронумерованы
от 0 до n, где 0 — исходное, а n — завершающее событие. Для
каждого события j (0 d j d n) обозначим через и
+
(j) множество
событий сетевого графика, непосредственно предшествующих
событию j, а через u
-
(j) — множество событий, непосредственно
следующих за событием j. Критический путь ведет из исходного
события в завершающее и имеет максимальную длину. Для получения математической модели задачи выбора критического
пути необходимо составить систему ограничений, охватывающую множество всех полных путей сетевого графика. С каждой
работой а
свяжем число хk, равное 1, если эта работа входит
k
в критический путь, и равное 0 для некритической работы.
В системе ограничений должны быть учтены следующие условия:
– из исходного события выходит только одна критическая
работа а
6х
то должна быть и критическая работа а
, для которой хk = 1, следовательно,
k
= 1; (4.12)
k
– если в какое-либо событие j входит критическая работа а
, выходящая из этого со-
l
-287-
,
k
ǏǗnjǎnjǔǝǛǚǗǨǓǚǎnjǙǔǑǔǙǠǚǜǘnjǢǔǚǙǙǚǘnjǞǑǘnjǞǔǣǑǝǖǔǡǝǜǑǐǝǞǎ
[
бытия; если в какое-либо событие j не входит критическая работа,
то должна отсутствовать критическая работа, выходящая из этого
события. Отсюда следует, что имеет место «сохранение потока»:
6x
= 6xj , 1 d j d п – 1; (4.13)
k
– в завершающее событие входит только одна критическая
работа а
6x
должительностей работ а
Z = 6t
, для которой хj=1, следовательно,
j
= . (4.14)
j
Длина полного пути выразится как сумма всех длин t
), для которых хk = 1:
k
. (4.15)
k хk
(про-
k
Таким образом, математическая модель задачи выбора критического пути формулируется в следующем виде: требуется
найти неотрицательные переменные х
(k = 1 y n), принимающие
k
только два значения 0 или 1, удовлетворяющие ограничениям
(4.12), (4.13), (4.14) и обращающие целевую функцию (4.15) в максимум (рис. 4.13).
D
D
ɯ
ɯ
ɯ
D
D
ɚ
D
ɯ
ɯ
D
D
ɯ
D
ɯ
ɯ
Рис. 4.13. Сетевой график выработки крахмала
Поставленная таким образом задача относится к линейному целочисленному программированию с альтернативными
переменными. Нетрудно показать, что эта задача разрешима,
и симплекс — метод, примененный для решения задачи (3.1)–
(3.4), дает решение, компоненты которого принимают только два
значения 0 или 1. Отсюда следует, что критический путь может
-288-
ǎǺdzǸǺDzǹǺǽǾǴǺȂDZǹǶǴǶǺǹǶǿǼDZǹǾǺǽǻǺǽǺǭǹǺǽǾǴ
быть получен путем решения симплексным методом задачи
линейного программирования.
у
t yi+ tk. (4.16)
j
Для решения этой задачи при использовании MathCAD
вводим на листовое поле следующие команды (рис. 4.14). Открываем вычислительный блок и задаем ограничения.
Рис. 4.14. Решение задачи для сетевого графика
С помощью функции Maximize находим критический путь.
Критический путь проходит через события 0 – 1 – 2 – 3 – 5 – 6,
t
= 23. При этом критические работы: а1, а3, а6, а7, а8. Получен-
кр
ный результат говорит о том, что отсутствие гидролиза (3.4),
реализуемого, например, при механической очистке картофеля,
снижает эффективность производства крахмала, поскольку
приводит к критическому пути.
Каждая новая разработка перед использованием ее в реальных условиях обязательно должна оцениваться с точки ее
эффективности для использования в конкретном производств,
для которого она создана. Не являются исключением и картофелеперерабатывающие предприятия.
-289-
ǏǗnjǎnjǔǝǛǚǗǨǓǚǎnjǙǔǑǔǙǠǚǜǘnjǢǔǚǙǙǚǘnjǞǑǘnjǞǔǣǑǝǖǔǡǝǜǑǐǝǞǎ
Для таких предприятий может быть применен метод оценки эффективности, основанный на компенсационном подходе,
который учитывает, например, возврат части сырья на вторичную переработку, как происходит с использованием кожуры от
очищенного картофеля.
Допустим, что при использовании нового оборудования или
технологии при совершенствовании режимов процесса снизился процент отходов пищевого сырья с n
до n1. Каким образом
0
использование этого сырья повторно влияет на общую эффективность реализуемого процесса?
Изменим объем перерабатываемого сырья с точки зрения
получения «на выходе» одного и того же количества готового
продукта А, т.е. уменьшим долю сырья, поступающего на первичную переработку, за счет вторичного сырья. По-видимому
этот процесс можно описать таким образом:
А = a
(1-n0) = a1 (1-n1),
0
что означает, что новый объем переработки сырья составит:
= a0 (1-n0) / (1-n1),
a
1
где a
— начальный объем переработки сырья; n0 и n1 — доли
0
отходов на замененном и новом оборудовании.
Возможно использование инноваций привело к увеличению
стоимостиоборудования от С до C
= A1C.
1
Новая балансовая стоимость оборудования определится
(с затратами на доставку и монтаж) соответственно А
С и A2C1,
2
замененного и нового оборудования.
Сопутствующие капитальные вложения в этом случае определятся таким образом:
К
= А3С и K1 = A3C1 = A3A1C.
0
Эксплуатационные затраты в этом случае составят: амортизационные отчисления; затраты на текущий ремонт и техобслуживание; стоимость электроэнергии; стоимость спецодежды.
Или постатейно:
– амортизационные отчисления и отчисления на капремонт
оборудования:
-290-
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]