Имитационное моделирование работы сборочного цеха. 2

28

НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

  «СМОЛЕНСКИЙ ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Факультет Компьютерных Технологий Экономики и Дизайна

Кафедра информационных технологий

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ 

РАБОТЫ СБОРОЧНОГО ЦЕХА

Курсовой проект

Исполнитель:              Ксюнин И.С.

                                                                                                                (ФИО студента)

Студент группы:   41

                                                                                                                (номер группы, подпись)

Научный руководитель: Игнатов В.Д.

                                                                                                                              (ФИО, ученая степень, ученое звание)

                                                                                                                              (подпись)

Зав. кафедрой:                            

                                                                                                                              (ФИО, ученая степень, ученое звание)

                                                                                                                              (подпись)

Дата допуска к защите:  «    »                   2008 г.

                                                            Смоленск

                                                                                2008

План-график выполнения курсового проекта

Студент: Ксюнин Игорь Сергеевич

                41 группа

Тема курсового проекта: Имитационное моделирование работы сборочного цеха

Закреплена на заседании кафедры от 28 сентября 2007 года протокол №2             

Заключение научного руководителя по предзащите______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

Курсовой проект допускается к защите:

Дата                                                                        Подпись научного руководителя______________

CОДЕРЖАНИЕ.

Введение…………………………………………………………………………..3

1.      Обзор современного состояния, задачи и проблемы  имитационного моделирования………………………………………………………………..5

1.1. Исторические сведения развития имитационного моделирования…..5

1.2. Современные задачи и проблемы имитационного моделирования….9

2.      Анализ ТЗ и формализация задачи моделирования…………………….….13

2.1. Анализ ТЗ курсового проекта, начальные представления о данных...13

2.2. Построение концептуальной структуры модели объекта. Формализация модели в виде Q-схемы и описание ее работы с позиции основных потоков и потоков управления…………………………….15

3.      Построение имитационной модели объекта исследования………………17

3.1. Блок-диаграмма имитационной модели………………………………17

3.2. Спецификация и описание используемых блоков, операндов, СЧА в имитационной модели…………………………………………………..19

3.3. Исходный текст модели………………………………………………..21

4.      Анализ процессов экономики в объекте исследования…………………..26

5.      Заключение………………………………………………………….……….30

6.      Список литературы………………………………………………………….31

ВВЕДЕНИЕ.

Имитационное моделирование — это метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику. Имитационное моделирование — это метод исследования, основанный на том, что изучаемая система заменяется имитатором и с ним проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с имитатором называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

Имитационное моделирование — это частный случай математического моделирования. Существует класс объектов, для которых по различным причинам не разработаны аналитические модели, либо не разработаны методы решения полученной модели. В этом случае математическая модель заменяется имитатором или имитационной моделью.

Имитационная модель — логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950х — 1960х годах.

Можно выделить две разновидности имитации:

      Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);

      Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).

Моделирование экономических процессов – очень важная и актуальная тема. Достигнуть максимального экономического эффекта на производстве довольно сложно. Необходимо учитывать множество факторов, большинство из которых случайны. Рассчитать деятельность таких организаций – длительный и трудоемкий процесс. Смоделировав необходимые процессы можно, изменяя некоторые параметры, прослеживать поведение всей системы в целом.

В курсовой работе будут рассмотрены процессы работы сборочного цеха, а так же отчеты и схемы моделей. Моделирование будет осуществлено при помощи GPSS World Student Version 4.3.5. Целью моделирования является достижение максимальной эффективности работы цеха исходя из различных данных.

1.  ОБЗОР СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ, ЗАДАЧИ И ПРОБЛЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

1.1. Исторические сведения развития имитационного моделирования.

Исторически имитационное моделирование (simulation modeling) родилось еще в докомпьютерную эпоху. Название оно получило чуть позднее, по аналогии с моделированием физическим. Последнее, начавшись с макетов дворцов и соборов, создаваемых оперативными масонами, достигло зрелости в бассейнах, где исследовались гидродинамические характеристики моделей кораблей. Так вот, параллельно с исследованием обводов броненосцев проводилось и исследование их боевых характеристик, то есть способности одержать верх над вражеским кораблем, имеющим ту или иную толщину брони, схему бронирования, калибр и скорострельность артиллерийских орудий и пр. Конечно, расчеты были на удивление просты. Весь инструментарий составляли бумага, перо, таблица логарифмов да игральные кости в качестве генератора случайных чисел. Тем не менее, цели своей они достигали. Конечно, если к ним относились серьезно. Как было, к примеру, с проектированием британского броненосца «Dreadnought», давшего название целому классу кораблей.

Имитационное моделирование, как новое научное направление в прикладной математике и кибернетике начало интенсивно развиваться в конце 60-х годов, когда стали широко внедряться и использоваться сложные технические системы в самых разнообразных отраслях человеческой деятельности (космос, транспорт, биология, медицина, экономика, новые технологии на производстве и др.).

Такие системы базируются на средствах вычислительной техники, включают в свой состав сложные измерительные и управляющие комплексы, технологическое оборудования, людей-операторов. Их исследование традиционными математическими средствами стало невозможным или же они описываются настолько большим количеством математических соотношений, что найти решения возникающих задач практически невозможно в приемлемое время даже с помощью мощных ЭВМ. Законы функционирования подобных систем не всегда известны, либо имеют вероятностную природу. Поведение систем во многом определяется человеческим фактором, создающим дополнительную неопределенность при попытке его учета.

В СССР отечественная школа имитационного моделирования сложилась в послевоенные годы. Ее глава, академик Н. Н. Моисеев, хоть и руководил ВЦ АН СССР, внес весомый вклад в оптимизацию параметров советской военной техники. Имитационное моделирование (теперь уже полноценно компьютерное) позволяло, учитывая технические ограничения и характеристики систем оружия вероятного противника, выбрать такие тактико-технические характеристики изделия, чтобы в максимальном числе смоделированных боев оно успешно выполняло задачу. Известные специалисты в области имитационного моделирования Р. Нэнси и Ф.Кивиат в своих работах определяли несколько этапов в практике развития имитационного моделирования:

Этап 1 (1955-1960). Программы для задач моделирования разрабатывались на основе таких общеизвестных универсальных языков как FORTRAN и ALGOL.

Этап 2 (1961-1965). Появились первые языки моделирования: GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, CSL, SOL. Была разработана так называемая концепция взгляда на мир (world view).

Этап 3 (1965-1970). Появилось второе поколение языков моделирования GPSS V, SIMSCRIPT II.5, SIMULA 67.

Этап 4 (1971-1978). Развитие уже разработанных языков и средств моделирования, ориентированное на прежде всего повышение эффективности процессов моделирования и превращение моделирования в более простой и быстрый метод исследования сложных систем.

Работы Зейглера (Zeigler) и Ёрена (Oren) сыграли важную роль в решении проблемы таксономии имитационных моделей (они ввели мета концепции модели и схемы эксперимента).

Этап 5 (1979-1984). Годы перехода от программирования к развитию моделей. Основной акцент был перенесен на идентификацию интегрированных средств имитационного моделирования.

Процесс моделирования включает такие этапы, как создание модели, программирование, проведение имитационных экспериментов, обработку и интерпретацию результатов моделирования. Однако традиционно предпочтение отдавалось этапу программирования. Возникающая при этом схема моделирования во многом повторяет схему проведения натурных испытаний и сводится лишь к имитации траекторий изученных моделей. С появлением имитационных моделей изменилась концепция моделирования, которая теперь рассматривается как единый процесс построения и исследования моделей, имеющий программную поддержку. Теперь во главу угла ставится формальное понятие модели, которое не только поясняет динамику системы, но и служит предметом математических исследований. Становится возможным достоверный анализ многих практически важных свойств модели (стационарных распределений, малых вероятностей, чувствительности, надежности и достоверности результатов моделирования). Эти свойства особенно существенны при исследовании высокоответственных и крупно масштабных систем, где цена ошибки особенно высока.

Этап 6 (1985-1994). Перенос программного обеспечения для имитационного моделирования на персональные ЭВМ с использованием средств графического интерфейса (для визуализации и анимации процессов моделирования).

Этап 7 (1995-1998). Разработка средств технологической поддержки процессов распределенного имитационного моделирования на мультипроцессорных ЭВМ и сетях.

1.2. Современные задачи и проблемы имитационного моделирования.

Технологические возможности современных систем моделирования во многом определяют сегодня оживление интереса к имитационному моделированию не только в области государственного, глобального моделирования, но и в коммерческой сфере. Потребителями такого рода аналитической продукции выступают аналитические отделы банков, промышленные компании, финансово-промышленные группы, страховые и инвестиционные компании, консультационные, проектные организации, региональные органы власти, отрасли и др. С помощью имитационного моделирования эффективно решаются задачи самой широкой проблематики, - в области стратегического планирования, бизнес-моделирования и реинжиниринга , менеджмента и управления производством, цепочками поставок.

Область приложения методов имитационного моделирования столь обширна, что заслуживает отдельного изложения, так же как и вопросы применимости различных подходов и средств в разных задачах и бизнес-решениях. На рис. 1. демонстрируются основные приложения имитационного моделирования.

Рис.1 Приложения имитационного моделирования.

Технологические возможности современных систем моделирования характеризуются:

• универсальностью и гибкостью базовой и альтернативной к базовой концепций структуризации и формализации моделируемых динамических процессов, заложенных в систему моделирования. Сегодня популярны среди систем моделирования дискретного типа процессно-ориентированные концепции структуризации, основанные на сетевых парадигмах, автоматном подходе и некоторые другие; среди систем моделирования непрерывного типа – модели и методы системной динамики;

• наличием средств проблемной ориентации, когда система моделирования содержит наборы понятий, абстрактных элементов, языковые конструкции из предметной области соответствующего исследования;

• применением объектно-ориентированных специализированных языков программирования, поддерживающих авторское моделирование и процедуры управления процессом моделирования;

• наличием удобного и легко интерпретируемого графического интерфейса, когда блок-схемы дискретных моделей и системные потоковые диаграммы непрерывных реализуются на идеографическом уровне, параметры моделей определяются через подменю;

• использованием развитой двух- и трех-мерной анимации в реальном времени;

• возможностью для реализации нескольких уровней представления модели, средствами для создания стратифицированных описаний. Современные системы моделирования применяют структурно-функциональный подход, многоуровневые иерархические, вложенные структуры и другие способы представления моделей на разных уровнях описания;

• наличием линеек и инструментов для проведения и анализа результатов сценарных, вариантных расчетов на имитационной модели;

• математической и информационной поддержкой процедур анализа входных данных, анализа чувствительности и широкого класса вычислительных процедур, связанных с планированием, организацией и проведением направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели;

• Экспериментальные исследования на имитационной модели информативны, поэтому необходима реализация подхода Simulation Data Base, основанного на доступе к базам данных моделирования. Технологически это решается при помощи собственных специализированных аналитических блоков системы моделирования или за счет интеграции с другими программными средами;

• исполнительный модуль может функционировать вне среды для разработки модели;

• применением многопользовательского режима работы, интерактивного распределенного моделирования, разработками в области взаимодействия имитационного моделирования со Всемирной паутиной и др.

2. АНАЛИЗ ТЗ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ МОДЕЛИРОВАНИЯ.

2.1. Анализ ТЗ курсового проекта, начальные представления о данных.

Задание 15

В сборочном цеху из агрегатов двух типов монтируются готовые изделия. Агрегаты первого (второго) типа поступают в цех через ин­тервалы времени, распределенные нормально.

Агрегаты первого типа поступают на операцию настройки (ОН1) с длительностью операции Т1 минут. Агрегаты второго типа посту­пают на операцию настройки (ОН2) с длительностью T2 минут. Монти­рование агрегатов для получения готового изделия может начаться только при наличии одного агрегата первого типа и двух агрегатов второго типа и только после монтирования предыдущего изделия. Монтирование агрегата первого типа занимает T3 минут, двух агрега­тов второго типа - Т4 и Т5 минут, соответственно. Операции монтиро­вания производятся параллельно. Длительность каждой операции за­висит от количества задействованных на ней рабочих.

На участке может быть задействовано не более N рабочих. Зара­ботная плата одного рабочего составляет Z единиц стоимости за 1 час. Стоимость хранения одного агрегата каждого типа в цеху на про­тяжении 1 часа составляет S единиц стоимости.

Определить наилучшее с экономической точки зрения распре­деление рабочих между операциями.

Входные параметры модели приведены в таблице.

2.2. Построение концептуальной структуры модели объекта. Формализация модели в виде Q-схемы и описание ее работы с позиции основных потоков и потоков управления.

Рассмотрим Q-схему данной модели. Она изображена на рис.2.

Описания  функционирования структурной схемы.

Рассмотрим подробнее элементы Q-схемы:

1.                Г - поток агрегатов.

2.                ОП1, ОП2 – проверка параметров агрегата, с временем Т1 и Т2 зависящих от количества рабочих на пунктах N1 и N2. ОЖИД – условие перехода агрегатов на сборку (ожидает 2 агрегата первого типа и один агрегат второго типа).

3.                МА1-3 – монтирование агрегатов на изделие (сборка), с временем Т3-5 зависящих от количества рабочих на пунктах N3-5.

Рисунок 2 - Q-схема разрабатываемой модели

3. ПОСТРОЕНИЕ ИМИТАЦИООНОЦ МОДЕЛИ ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЕЯ.

3.1.           Блок-диаграмма имитационной модели.

3.2. Спецификация и описание используемых блоков, операндов, СЧА в имитационной модели.

В модели были использованы следующие блоки:

GENERATE A,B – генерирует транзакты с интервалом А±В.

SPLIT A,B – создает А копий транзакта и направляет копии в метку В.

TEST E A,B,C – условие, если А=В (так как символ отношения Е, обозначающий равенство), то перейти к следующему оператору, иначе перейти к оператору с меткой С.

SEIZE A – занимает устройство с именем А, другие транзакты становятся в очередь до освобождения устройства.

ADVANCE A,B – время обработки (задержки) транзакта А±В единиц времени.

RELEASE A – освобождение устройства с именем А.

TRANSFER ,B – безусловный переход транзакта к оператору с меткой В.

ASSEMBLE A – соединяет А транзактов в один.

Met1 MATCH Met2 – ожидание транзактов на метках Met1 и Met2 одновременно.

GATE NU A,B – если объект А находится в заданном состоянии (NU – устройство свободно), то транзакт переходит к следующему оператору, иначе транзакт переходит к оператору с меткой В.

SAVEVALUE A,B – присваивает переменной А значение В. Если после А есть + (-), значит значение В будет прибавлено (вычтено) к переменной А.

TERMINATE A – уничтожает А транзактов. Моделирование завершается, когда содержимое счетчика транзактов станет равно 0 или меньше 0.

A EQU В – присваивает переменной А значение В.

А VARIABLE B – присваивает переменной А значение выражения В.

В модели были созданы переменные DOHOD – экономическая эффективность работы цеха, STIME – счетчик времени, ZP – заработная плата всех рабочих за изготовление единицы изделия, NN1, NN2, NN3, NN4, NN5 – количество рабочих на каждой из операций.

3.3     Исходный текст модели

         NN1 EQU 3                            ;кол-во рабочих на ОП1

              NN2 EQU 1                            ;кол-во рабочих на ОП2

              NN3 EQU 1                            ;кол-во рабочих на МА1             

              NN4 EQU 1                            ;кол-во рабочих на МА2

              NN5 EQU 2                            ;кол-во рабочих на МА3

          SMENA EQU 480

              ;DOHOD EQU 0              ;доход за смену

              ;ZP EQU 0                            ;зарплата рабочим

              ;STIME EQU C1              ;прошедшее время

;***************************************************************************

              GENERATE 1                            ;каждую минуту агрегат

              SPLIT 1,TT2                            ;на ОП1 или на ОП2

TT1              TEST E NN1,1,M12              ;если кол-во рабочих =1

              SEIZE 1                            ;занять устройство 1

              ADVANCE 100,30                            ;время обработки

              RELEASE 1                            ;освободить устройство

              TRANSFER ,M11                            ;на М11

M12              TEST E NN1,2,M13              ;если кол-во рабочих =2

              SEIZE 1                            ;занять устройство 1

              ADVANCE 58,20                            ;время обработки

              RELEASE 1                            ;освободить устройство

              TRANSFER ,M11                            ;на М11

M13              TEST E NN1,3,M11              ;если кол-во рабочих =3

              SEIZE 1                            ;занять устройство 1