Курсовая работа:

“Расчет транспортных распределительных

Конвейерных систем методом моделирования”

Выполнил: Светличный Д. Е.

Группа: УИ0301

Преподаватель: Тарасова Н.П.

Оглавление Описание метода математического моделирования

Имеющиеся в настоящее время аналитические методы лишь частично удовлетворяют запросы практики. В прикладных задачах, которые не могут решены существующими аналитическими методами. целесообразно использовать имитационное моделированию Применение метода статистического эксперимента. реализуемого на ЭВМ, позволяет существенно расширить круг решаемых задач. Сущность метода применительно к СМО состоит в следующем. Строятся алгоритмы, при помощи которых формируются события заданных потоков требований моделируются процессы функционирования обслуживающих систем. Эти алгоритмы используются для многократной реализации процесса обслуживания при фиксированных свойствах требований и организации работы обслуживающей системы. Полученная при этом информация о количественных характеристиках реализации процесса обслуживания подвергается статистической обработке для оценки величин, являющихся показателями обслуживания.

Для расчёта методом статистического моделирования необходимо многократно проанализировать свободные платформы от начала системы через все узлы до выхода. Чтобы это сделать необходимо, ответить на вопрос, при подходе свободной платформы к узлу она будет загруженной или останется свободной. Ответ можно получить с помощью разыгрывания случайной величины. Данный алгоритм является универсальным, что позволяет использовать его для двух случаев П_з>П_с и для П_з<П_с. П_с =L*П₃,

где L - целое число. В данном примере случайная величина является дискретной, и описывается ансамблем событий. В данной курсовой работе, L=3…5.

Для разыгрывания данной случайной величины используется стандартная случайная величина у, которую получаем от датчика случайных чисел.

Стандартная случайная величина - это случайная непрерывная величина, равномерно распределённая на интервале (0; 1). При описании случайной величины X имеем всего два значения «0» и «1». «1» - это такой случай, когда значение от датчика случайных чисел попадает в отрезок [0; P_j]. «0» - это такой случай, когда значение от датчика случайных чисел попадает в отрезок [Р_j; 1]. Соответственно принимаем, что «1» тогда когда груз поступил, «0» тогда, когда груз отсутствует.

Далее смотрим, если груз пришёл, то следует определить, свободна ли платформа, для того, чтобы забрать этот груз. Если платформа свободна, то груз соответственно считается отсортированным, а платформу занятой этим грузом.

Но в ситуации, когда груз пришёл, а платформа оказалась занятой, мы добавляем один груз к числу повторно сортируемых грузов.

В зависимости от величины повторов работы системы можно получить большую или меньшую ошибку. Допустимой считается ошибка 6% (разница между аналитическим методом и методом математического моделирования).

Если при расчёте произошло превышение допустимой ошибки, то необходимо увеличить величину повторов работы системы.

Определим ошибку при проведении расчетов интенсивностей свободных платформ и интенсивностей, повторно сортируемых грузов системы аналитическим методом и методом математического регулирования:

е - ошибка при проведении расчетов

Δn=|Мn-Аn|/Аn

Mn-результат расчета, полученный методом математического регулирования An - результат расчета, полученный аналитическим методом Δn-ошибка n-го результата.