Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Курсовая работа

Моделирование систем

Компьютерные технологии и системы

на тему: Моделирование работы экспериментальной роботизированной гибкой производственной системы

Выполнил студент гр.14-ИСТ

Орешников В.Ю.

Руководитель

к.т.н., доц. Казаков Ю.М.

Брянск 2018

Содержание

• Введение
• 1. Постановка задачи
• 2. Метод построения модели
• 3. Укрупненная схема моделирующего алгоритма
• 4. Описание машинной программы решения задачи
• 5. Выполнение программы
• 6. Анализ результатов моделирования
• Заключение
• Список литературы


Введение

Моделирование -- исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

GPSS World - комплексный моделирующий инструмент, охватывающий области как дискретного, так и непрерывного компьютерного моделирования, обладающий высочайшим уровнем интерактивности и визуального представления информации. Данная система обладает сильной стороной: такой как прозрачность для пользователя.

Прозрачность для пользователя ценна по трем причинам. Во-первых, опасно полагаться на непрозрачное моделирование типа «черный ящик», внутренние механизмы функционирования которого скрыты от пользователя. Мало того, что в этом случае нельзя быть уверенным, подходит ли оно для какого-либо конкретного случая, но и невозможно гарантировать, что оно работает, как задумано. Во-вторых, удачные имитационные модели являются очень ценными и пригодны в течение длительного периода времени. В-третьих, одним из наиболее эффективных, но наименее известных преимуществ компьютерного имитационного моделирования является возможность проникновения в самую суть поведения системы, когда опытный профессионал в области моделирования может видеть внутреннюю динамику в наиболее важные моменты времени процесса моделирования.

Так же система является объектно-ориентированным языком.

GPSS World сочетает в себе функции дискретного и непрерывного моделирования. Возможность перехода из дискретной фазы моделирования в непрерывную фазу и обратно обеспечивает тесную связь с непрерывным моделированием. В непрерывной фазе могут быть установлены пороговые значения, управляющие созданием транзактов в дискретной фазе.

1. Постановка задачи

Экспериментальная роботизированная гибкая производственная система имеет два станка с ЧПУ, зону приемки и зону готовых изделий. Компоненты прибывают каждые 150 секунд (экспоненциальное распределение) и последовательно обрабатываются на двух станках. Роботу требуется 8±1 секунд, чтобы захватить или отпустить компоненты, и 6 секунд, чтобы переместить их из зоны приемки к первому станку. Время обработки на первом станке распределено по нормальному закону со средним в 60 секунд и стандартным отклонением в 10 секунд. На перемещение от первого станка ко второму роботу требуется 7 секунд. Время обработки на втором станке составляет 100 секунд (экспоненциальное распределение). Чтобы переместить компоненты от второго станка в зону готовых изделий, роботу требуется 5 секунд.

Необходимо смоделировать работу гибкого производственного модуля (для 75 готовых изделий). Сделать выводы по распределению транзитного времени каждого вида работ, коэффициентам использования робота и станков.

2. Метод построения модели

Из условия следует, что экспериментальная роботизированная гибкая производственная система функционирует следующим образом: компоненты поступают в зону приёмки, откуда их переносит робот между двумя станками ЧПУ и зоной готовых изделий. Временные характеристики станков ЧПУ различны.

Исследуемая система является одноканальной системой.

На основании задания построим структурную схему данной системы.

Рис. 1. Структурная схема процесса функционирования экспериментальной роботизированной гибкой производственной системы.

Анализ условия задачи и структурной схемы позволяет сказать, что в процессе обслуживания возможны следующие ситуации:

· режим нормального обслуживания, когда оба ЧПУ обрабатывают компоненты;

· режим простоя, когда один или оба ЧПУ свободны;

· режим ожидания, когда один или оба ЧПУ заняты, а робот свободен;

3. Укрупненная схема моделирующего алгоритма

После этапа формализации задачи необходимо приступить к построению моделирующего алгоритма.

Удобной формой представления, логической структуры моделей процессов функционирования систем является схема.

Рассмотрим обобщенную (укрупненную) схему, задающую общий порядок действий.

Обобщенная схема детерминированного моделирующего алгоритма данной задачи, т.е. алгоритма построенного по «принципу t», представлена на рисунке 2.

Разберем алгоритм работы модели.

С помощью блока 1 происходит пуск системы и начинается эмуляция работы объекта исследования.

Блок 2 осуществляет ввод параметров системы.

Блок 3 определяет, обработаны все компоненты или нет.

Блок 4 осуществляет поступление компонентов в зону приёмки.

Блок 5 производит перенос компонента из зоны приёмки на ЧПУ 1.

Блок 6 описывает обработку компонента на ЧПУ 1.

Блок 7 производит перенос изделия от ЧПУ 1 к ЧПУ 2.

Блок 8 описывает обработку изделия на ЧПУ 2.

Блок 9 производит перенос изделия от ЧПУ 2 в зону готовых изделий.

Блок 10 осуществляет поступление компонентов в зону готовых изделий.

Блок 11 осуществляет переход к следующему интервалу ?t.

Когда проходят все готовые изделия блок 12 осуществляет выдачу результатов, с последующим созданием отчета.

Блок 13 прекращает эмуляцию.

Рис. 2. Обобщенная схема моделирующего алгоритма процесса функционирования экспериментальной роботизированной гибкой производственной системы.

4. Описание машинной программы решения задачи

Для создания транзактов, входящих в модель, служит блок GENERATE (генерировать), имеющий следующий формат: имя GENERATE A,B,C,D,E.

В поле A задается среднее значение интервала времени между моментами поступления в модель двух последовательных транзактов. Если

этот интервал постоянен, то поле B не используется. Если же интервал поступления является случайной величиной, то в поле B указывается модификатор среднего значения, который может быть задан в виде модификатора-интервала или модификатора-функции. Модификатор-интервал используется, когда интервал поступления транзактов является случайной величиной с равномерным законом распределения вероятностей.

ADVANCE A,B - блок задерживает продвижение транзакта на заданный интервал времени. Его операнды: А - средний интервал времени, В - половина временного интервала или модификатор-функция.

Блок TRANSFER (передать) служит для передачи входящих в него транзактов в блоки, отличные от следующего. Блок имеет девять режимов работы, из которых рассмотрим здесь лишь три наиболее часто используемых. В этих трех режимах блок имеет следующий формат: имя TRANSFER A,B,C. Смысл операндов в полях A, B и C зависит от режима работы блока. В режиме безусловной передачи, поля A и C пусты, а в поле B указывается имя блока, к которому безусловным образом направляется транзакт, вошедший в блок TRANSFER. Объекты типа очередь создаются в модели путем использования блоков - регистраторов очередей: QUEUE (стать в очередь) и DEPART (уйти из очереди), имеющих следующий формат: имя QUEUE A,B; имя DEPART A,B. В поле A указывается номер или имя очереди, а в поле B - число единиц, на которое текущая длина очереди увеличивается при входе транзакта в блок QUEUE или уменьшается при входе транзакта в блок DEPART. Обычно поле B пусто, и в этом случае его значение по умолчанию принимается равным 1.

Для занятия и освобождения каналов обслуживания МКУ используется пара блоков ENTER (войти) и LEAVE (покинуть), имеющих следующий формат: имя ENTER A,B; имя LEAVE A,B. В поле A указывается номер или имя МКУ, в поле B число каналов МКУ, занимаемых при входе в блок ENTER или освобождаемых при входе в блок LEAVE. Обычно поле B пусто, и в этом случае по умолчанию занимается или освобождается один канал. При входе транзакта в блок ENTER текущее содержимое МКУ увеличивается на число единиц, указанное в поле B. Если свободная емкость МКУ меньше значения поля B, то транзакт не может войти в блок ENTER и остается в предыдущем блоке, образуя очередь в списке текущих событий.

моделирование машинная программа задача

5. Выполнение программы

Рис. 3. Листинг программы в GPSS World

Рис. 4. Блоки модели

Рис. 5. Окно “Report” (часть 1)

Рис. 6. Окно “Report” (часть 2)

Первый блок:

· START TIME - начальное время моделирования (0);

· END TIME - конечное время моделирования (12600);

· BLOCKS - число блоков в модели (35);

· FACILITIES - число устройств в модели (3);

· STORAGES - число памятей в модели (количество накопителей)(3);

Устройства в модели характеризуются следующими основными параметрами:

· FACILITY - наименование устройства в модели;

· ENTRIES - количество транзактов, обработанных устройством;

· UTIL. - коэффициент использования устройства;

· AVE. TIME - среднее время обработки устройством одного транзакта.

Очереди в модели характеризуются следующими основными параметрами:

· QUEUE - имя или номер очереди;

· MAX - максимальное количество транзактов, находившихся в очереди;

· ENTRY - общее количество входов транзактов в очередь;

· ENTRY(0) - общее количество входов в очередь с нулевым временем пребывания в очереди;

· AVE.CONT. - средняя длинна очереди;

· AVE.TIME - среднее время пребывания в очереди одного транзакта.

Многоканальные устройства в модели характеризуются следующими основными параметрами:

· STORAGE - имя или номер многоканального устройства;

· CAP. - емкость многоканального устройства;

· REM. - число свободных единиц памяти на конец моделирования;

· MIN. - минимальное количество единиц памяти, занимавшихся в процессе моделирования;

· MAX. - максимальное количество единиц памяти, занимавшихся в процессе моделирования;

· ENTRIES - количество транзактов, входивших в многоканальное устройство

· AVE.C. - среднее значение занятой емкости за время моделирования;

· UTIL. - коэффициент использования памяти.

Таблица в модели характеризуются следующими основными параметрами:

· TABLE - имя или номер таблицы;

· RANGE - нижняя и верхняя граница интервалов таблицы;

· FREQUENCY - частота попадания транзактов в данный интервал.

6. Анализ результатов моделирования

Рис. 7. Окно “Report”

Из отчёта программы мы видим, что вошло 75 транзактов, а вышло 73. Данную проблему можно устранить, добавив второго робота для работы в промежутке между станками ЧПУ 1 и ЧПУ 2.

Рис. 8. Листинг программы в GPSS World

Рис. 9. Окно “Report”

После введения второго робота в работу между станками ЧПУ 1 и ЧПУ 2 количество транзактов, которые прошли до конца увеличилось.

Заключение

Ни одно изучение реальных объектов и процессов не обходится сегодня без моделирования. Сложность существующих систем и процессов такова, что описать такие системы математически чаще всего не представляется возможным, а выполнять исследования на реальных объектах дорого или практически невозможно. Моделирование позволяет имитировать процесс или систему виртуально, что позволяет выявить критические элементы, оценить предполагаемые решения, прогнозировать и планировать деятельность системы - исследовать систему или процесс с различных сторон, без ее реализации.

В результате выполнения данной курсовой работы была создана модель экспериментальной роботизированной гибкой производственной системы. В ходе моделирования были проанализированы основные характеристики, влияющие на процесс стабильного функционирования.

Список литературы

7. Блюмин С.Л. Автоматы и сети Петри [Электронный ресурс] : учебное пособие / С.Л. Блюмин, Н.Ю. Жбанова. -- Электрон. текстовые данные. -- Липецк: Липецкий государственный технический университет, ЭБС АСВ, 2012. -- 83 c. -- 978-5-88247-540-5. -- Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/17722.html

8. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем [Электронный ресурс] / В.М. Казиев. -- Электрон. текстовые данные. -- М. : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016. -- 270 c. -- 5-9556-0060-4. -- Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/52188.html

9. Ашихмин В.Н. Введение в математическое моделирование [Электронный ресурс] : учебное пособие / В.Н. Ашихмин, М.Б. Гитман, И.Э. Келлер. -- Электрон. текстовые данные. -- М. : Логос, 2004. -- 439 c. -- 5-94010-272-7. -- Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/9063.html

10. Салмина Н.Ю. Имитационное моделирование [Электронный ресурс] : учебное пособие / Н.Ю. Салмина. -- Электрон. текстовые данные. -- Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2015. -- 118 c. -- 2227-8397. -- Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/70012.html

11. Черняева С.Н. Имитационное моделирование систем [Электронный ресурс] : учебное пособие / С.Н. Черняева, В.В. Денисенко. -- Электрон. текстовые данные. -- Воронеж: Воронежский государственный университет инженерных технологий, 2016. -- 96 c. -- 978-5-00032-180-5. -- Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/50630.html

Размещено на Allbest.ru