Основные задачи многообъектного технологического проектирования

Решение задачи сокращения времени на технологическую подготовку производства и выпуска новых изделий, особенно малыми партиями, обеспечивает повышение их конкурентоспособности и дает возможность оперативного реагирования на изменения потребительского спроса. Это, в свою очередь, снижает как себестоимость изготовления новой продукции, так и время от появления новых конструкторских разработок до их внедрения в промышленные образцы.

Для решения этой задачи необходимо определить совокупность необходимых методов и средств образования маршрутов проектирования — последовательностей проектных операций и процедур, ведущих к достижению поставленной цели. При этом методы построения последовательностей проектирования определяются типом проектных задач.

Основой для осуществления многообъектного технологического проектирования являются уже существующие рабочие производственные системы (РПС), ориентированные на выпуск своих производственных заданий (ПЗ) и имеющие фонд свободного времени своего технологического оборудования [55]. Технологическое оборудование, имеющее фонд свободного времени, является ресурсами производственных систем (ПС), необходимыми для функционирования виртуальных производственных систем (ВПС). На основе информации о ресурсах ПС оперативно формируется конфигурация (возможно, изменяющаяся во времени), максимально соответствующая требованиям выполняемых ПЗ [62] .

Особенностью такого подхода является использование элементов интеллектуального управления, позволяющее принимать решения по изменению конфигурации ВПС и формированию управляющей информации в реальном масштабе времени с минимальным участием человека-оператора.

Многообъектное технологическое проектирование с интеллектуальным управлением в РПС включает в себя: методики проектирования технологических процессов, методику обеспечения целеустремленной генерации возможных вариантов конфигурации ВПС, методику осуществления верификации сгенерированных вариантов и отбора лучших, а также методику принятия решения, на основе которого осуществляется управление процессом конфигурирования ВПС во времени. В связи с тем, что принятие решения и формирование на его основе управляющего воздействия осуществляется на основе сложных творческих процессов, управление должно строиться как интеллектуальное.

Таким образом, концептуальная идея построения виртуальной производственной системы заключается в мобильной организации временно функционирующих объектно-ориентированных ПС для выполнения текущих технологических процессов на базе РПС. Другими словами, при наличии некоторого ПЗ необходима стратегия выполнения их в РПС, имеющих фонд свободного времени и ориентированных, в свою очередь, на выпуск других, различных по своим параметрам изделий. При этом выполнение спроектированных технологических процессов не должно негативно сказываться на сроках и себестоимости выпуска основной для этих РПС продукции.

Реализация идеи достигается за счет формирования ВПС рациональной конфигурации, позволяющей выполнять ПЗ в сроки, не превышающие заданные, но близкие к ним, с минимальной себестоимостью. Такой подход обеспечивает отсутствие материальных перестроек при формировании ПС для выполнения ПЗ, минимальные затраты на хранение готовой продукции и минимальные объемы используемых ресурсов оперативных производственных систем (ОПС). Использование свободного технологического оборудования РПС, ориентированных на выполнение своих плановых технологических процессов, обеспечивает существенное снижение времени и трудоемкости технологической подготовки производства.

Данные о предметной области, к которой относится объект, о существующих и разрабатываемых его структурах, известные или прогнозируемые отношения и связи между элементами и свойствами объекта и внешней среды представляет собой порождающую среду. Совокупность информационных потоков, образованных информацией о ПЗ и ОПС, образует порождающую среду, необходимую для генерации вариантов конфигураций ВПС.

Порождающая среда представляет собой систему сущностей OS, которая может быть представлена в виде

(17.1)

где saj — и –SAi — соответственно, свойство и множество его проявлений; sbj, SBj — база и множество ее элементов; Nn = {l, 2, ..., n} и Nm – {l, 2, ..., m}; n — число единиц технологического оборудования в ВПС; m — число видов изделий в ПЗ.

Совокупность отношений можно представить в виде множеств Dl, D2, ..., DN, тогда R является отношением над этими множествами, если R есть множество упорядоченных последовательностей (и кортежей) вида <dl, d2, ..., dn>, где dl — элемент из D1; d2 — элемент из D2; ...; dn — элемент из DN. Множества Dl, D2, .., DN являются доменами отношения R.

Отношение R состоит из некоторого числа кортежей, соответствующих числу элементов в ПЗ, и представляет собой мощность. Отношение может быть представлено в виде табличной функции. Такое представление предопределяет применение реляционных баз данных.

При совместном использовании баз знаний и данных особое значение имеют операции выбора и проекции. По значениям атрибутов, которые рассчитаны на основе информации, полученной из баз знаний, с помощью этих операций проводится отбор необходимой информации из базы данных.

На этапе принятия решений, в соответствии с требованиями и ограничениями более высокого уровня, принимается решение о выполнении некоторого объема ПЗ.

На этапе проектирования производится анализ выбранного ПЗ, разработка технологического процесса в виде набора маршрутов, описаний, выбор оборудования, оснастки и т. д.

На этапе планирования составляется план изготовления изделий по соответствующей технологии на технологическом оборудовании, составляющем ВПС.

На этапе приобретения осуществляется фактическое приобретение сырья, полуфабрикатов, комплектующих, информации, необходимых для производства продукта по соответствующей технологии.

На этапе производства реализуется план изготовления изделий, в результате которого выполняется ПЗ.

На этапе контроля качества готового продукта осуществляется сравнение продукта с его спецификацией и извещение о несоответствиях, если таковые имеются.

На этапе поставки готовый продукт, прошедший контроль качества, направляется потребителю.

Функции, выполняемые на перечисленных этапах, взаимосвязаны и могут использовать специфичные для той или иной функции данные, разделяемые между несколькими функциями, или общие для всех функций.

При решении задачи формирования ВПС необходимо формирование и применение баз данных, которые содержат информацию, полученную на основе основных научных положений технологии проектирования; методов математического моделирования, системно-структурного анализа; теории информации, множеств, математической логики, управления, автоматизированного проектирования и технологии программирования.

Модель системы многообъектного технологического проектирования позволяет не только представить функции и виды деятельности в автоматизированном производстве, но является основой для его системного проектирования. Модель базируется на понятии "управляемое динамическое производство", на котором выполняются следующие последовательные этапы: принятие решения, оценка конструкции, технологическое проектирование, верификация, контроль прохождения ПЗ через ВПС.

Реализация математических моделей функционирования ВПС учитывает, что современное гибкое автоматизированное производство базируется на массовом применении вычислительной техники — начиная от ПС, имеющих, как правило, встроенные микропроцессоры, и кончая автоматизированными рабочими местами конструкторов, технологов, диспетчеров и т. д.. В силу физической распределенности этих компонентов объективно возникает задача создания соответствующей распределенной вычислительной системы ЭВМ, охватывающей участки, цеха, заводы, отрасли и т. д. [62].

Эффективность управления реальной ПС зависит от последовательности и значений принимаемых решений, а также от оперативности получаемой информации. Для принятия необходимых решений требуется получение соответствующей информации о ПС в реальном времени, а также о прошлом или возможном будущем. Поскольку время на обработку поступающей информации ограничено, анализ складывающейся производственной ситуации и формирование соответствующей команды управления требуется автоматизация выполнения указанных действий. Это приводит к необходимости использования моделей, имитирующих основные действия оператора при управлении ПС. Такая система должна обладать элементами интеллектуального управления.

На рис. 17.1 представлена структурная модель процесса определения конфигурации ВПС. Генерация вариантов осуществляется на основе эволюционного метода, использующего генетические алгоритмы.


Рис. 17.1. Структура процесса формирования конфигурации ВПС

Для реализации генерации вариантов известен метод комбинирования эвристик. Этот метод позволяет уменьшить требуемую вычислительную мощность всего генетического алгоритма в целом.

По завершению формирования очередных вариантов конфигурации ВПС выполняется процесс их верификации. Целью верификации полученных результатов является оценка вариантов и выбор наилучшего среди них. В случае, если на каком-либо этапе генерации сформированный вариант оказывается работоспособным (отвечает условиям целевых функций), такой вариант рассматривается как рабочий, и на его основе формируется команда на практическую реализацию в ПС.

Верификация является комплексной процедурой, в основе которой лежит имитационное моделирование процессов, протекающих в ВПС. На отдельных этапах имитационного моделирования осуществляется локальная оптимизация с применением таких методов, как линейное программирование, динамическое программирование и т. д. Выбор конкретного метода зависит от типа текущей задачи.

Имитационное моделирование позволяет выделить из общей задачи моделирования отдельные локальные, для решения которых могут быть применены указанные методы. Целью этого этапа является попытка нахождений в рамках сгенерированной текущей конфигурации ВПС наилучшего варианта с точки зрения объемов используемых в ней производственных ресурсов при обеспечении заданных условий.

Если наилучший полученный вариант конфигурации не соответствует заданным условиям, происходит ранжирование сгенерированной популяции. На основе ранжированной популяции осуществляется формирование новой популяции, и далее процесс повторяется до получения рабочего варианта.

После получения массивов данных о технологических операциях, выполнение которых в том или ином составе и последовательности обеспечивает выполнение ПЗ, необходимо формирование окончательных маршрутов их выполнения и последовательности запуска в ВПС.

Эта задача является сложной в виду высокой вычислительной мощности вследствие высокой размерности. Как показывают исследования, при решении подобных задач следует применять методы эволюционного поиска рационального решения.

Одним из таких методов является метод на основе использования генетических алгоритмов. Согласно методу генетических алгоритмов, возможные решения представляются в виде набора хромосом(популяций). Процесс формирования хромосом может осуществляться двумя способами. При первом способе в качестве генов используются непосредственно проектируемые параметры. Тогда каждому локусу соответствует одна технологическая операция, а генами являются операции из маршрута выполнения ПЗ. Значением i-го гена будет технологическая операция, выполняемая i-й в маршруте обработки.

При втором способе генами являются не параметры технологического процесса (проектируемые параметры), а номера эвристик, используемых для определения последовательности технологического маршрута.

Такой подход получил название метод комбинирования эвристик. Этот метод предполагает поиск последовательности эвристик, обеспечивающий оптимальный вариант технологических маршрутов и их состав. При использовании указанного метода число требующихся генов в хромосоме в два раза меньше, чем при использовании первого способа. Если число используемых эвристик равно К, то мощность W множества возможных хромосом составляет

(17.2)

где N — число наименований элементов, составляющих ПЗ.

Для организации алгоритма поиска рабочего варианта распределения ТП в ВПС вводят ограничения целевой функции [41].

1. Задействовать минимальное число слоев ОПС, т. к. в этом случае сокращается объем транспортных расходов, уменьшается количество договоров и производственных связей.

2. Выполнение заданных сроков, т. к. срыв сроков недопустим.

3. Обеспечение минимальной себестоимости.

Для решения поставленной задачи используются следующие эвристики.

Эвристики для выбора очередной технологической операции:

1. Выбирается ПЗ с наиболее "коротким" сроком.

2. Выбирается ПЗ, требующее использования нетипичных видов обработки (например размерная: электрохимическая, лазерная и т. д.).

3. Выбирается ПЗ с наименьшим временем окончания обслуживания на предыдущей стадии.

4. Выбирается ПЗ с наименьшей длительностью выполнения очередной операции.

5. Выбирается ПЗ с наибольшей длительностью выполнения очередной операции.

6. Выбирается ПЗ с аналогичной выполняемой операцией на данном виде технологического оборудования.

Эвристики для выбора ПС:

1. Выбирается ПС, в которой есть возможность выполнения необходимых специфических технологических операций (размерная обработка: лазерная, химическая, электроэрозионная и т. д.).

2. Выбирается ПС, в которой есть возможность осуществления всего необходимого набора технологических операций.

3. Выбирается ПС, в которой выполнение ПЗ будет иметь минимальную себестоимость.

4. Выбирается ПС, в которой выполнение очередной операции ПЗ закончится раньше, чем в других.

5. Выбирается ПС, в которой время выполнения очередной операции минимально.

Полученные две группы эвристик обозначим, соответственно, символами А и В. Тогда каждую эвристику первой группы обозначим как Al, A2, ..., А6, а каждую эвристику второй группы обозначим как В1, В2, ..., В5. Используя разработанные эвристики в их обозначениях, формируют комбинации из 30 возможных вариантов:

Таблица 17.1.
Е1 = (А1, В1) E2 = (Al, B2) ЕЗ = (А1, ВЗ) Е4 = (А1, В4) Е5 = (А1, В5)
Е6 = (А2, В1) Е7 = (А2, В2) Е8 = (А2, ВЗ) Е9 = (А2, В4) Е10 = (А2, В5)
Ell = (A3, B1) E12 = (A3, B2) Е13 = (АЗ, ВЗ) E14 = (A3, B4) Е15 = (АЗ, В5)
E16 = (A4, B1) Е17 = (А4, В2) E18 = (A4, B3) Е19 = (А4, В4) Е20 = (А4, В5)
E2l = (A5, Bl) Е22 = (A5, B2) Е23 = (А5, ВЗ) Е24 = (А5, В4) Е25 = (А5, В5)
Е26 = (А6, В1) Е27 = (А6, В2) Е28 = (А6, ВЗ) Е29 = (А6, В4) Е30 = (А6, В5)

Использование метода комбинирования эвристик предусматривает формирование популяции хромосом, состоящей из генов — аналогов каждой из перечисленных в таблице 17.1 комбинаций эвристик. Размер каждой хромосомы определяется числом задействованных единиц технологического оборудования в ВПС. Размер популяции определяется количеством ПЗ. Структура популяции на некотором промежуточном этапе имеет следующий вид (таблица 17.2):

Таблица 17.2.
  m-1 m
ЕЗ Е8 Е20 Е4 Е5
Е18 Е23 Е29 ЕЗО Е23
 
n Е26 Е22 Е13 Е9 Е20

На основании анализа эволюции хромосом от популяции к популяции производится модификация конфигурации ВПС. Если в результате эволюции формируется рабочий вариант, удовлетворяющий целевой функции, производится попытка исключения из состава ВПС технологического оборудования, или даже целой РПС, использованию которой соответствуют эвристики, минимально повторяющиеся в последовательности генов хромосомы.

В случае, если в результате эволюционных преобразований не удается получить работоспособный вариант, в состав формируемой ВПС вводят дополнительные единицы технологического оборудования используемых РПС, или элементы других, не используемых до этого частей РПС, но которые отвечают эвристикам, максимально часто встречающимся в последовательности генов хромосомы.

 

17. Лекция: Анализ, верификация и оптимизация проектных решений средствами САПР

//








Дата добавления: 2015-08-21; просмотров: 1151;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.014 сек.