资源描述：
《自动化车床管理优化》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、自动化车床管理优化问题组号38组员赵龙付成志林光明刍动化车床管理优化问题【摘要】本文是一个随机性优化问题，通过找出最佳的检查周期与预防性的换刀周期，以减少损失费、检杳费、换刀费來减少生产木。对问题一，首先确定在换刀间隔为一个周期进行研究，在周期内划分n次检查，可分两种情况：一种是没有发现故障时，算出此时的所有期望总费用W],二种吋，发现故障，通过刀具故障吋刻概率密度函数计算出概率，进而得出期望总费用W2；以周期内平均费用的期槊建立了一个随机优化模型，运用枚举法在C编程可塑得，检查间隔为19,换刀周期为275,一周期内平均最小费用为8.018028&元。问题二，方法同问题一，分两种情况：第
2、一种情况，工序正常时，列出费用的期望方程与合格品数量的期望函数；第二种情况，由刀具故障而引起的工序故障，同样列出费用与合格品数量的期望函数。以一个周期内的平均费用期槊建立了一个随机优化模型。运用穷举法在C中编程解得，检杳间隔为38,换刀周期为575,一个周期内的平均最小费用为8.4616元。问题三，通过100个刀具数据得到的故障概率密度函数可分析出，不同时间段概率密度不同，即概率不同。因此将检查与换刀都改为不定期。关键词：C语言枚举法数理统计期望1问题重述一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%,其它故障仅占5%。工序出现故障是完
3、全随机的，假定在生产任一零件吋出现故障的机会均相同。工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。现积累有100次刀具故障记录（见附录表一），故障出现时该刀具完成的零件数如附表。现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。已知生产工序的费用参数如下：故障时产出的零件损失费用f二200元/件；进行检查的费用t二10元/次；发现故障进行调节使恢复正常的平均费用d=3000元/次（包括刀具费）；未发现故障时更换一把新刀具的费用k=1000元/次。所要研究的问题如下：1）假定工序故障时产岀的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品，试对该工序设计效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更
4、换策略。2）如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。工序正常而课认有故障仃机产生的损失费用为1500元/次。对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略。3）在2）的情况，可否改进检查方式获得更高的效益。2模型假设2」生产任一零件时出现的故障机会相等；2.2检杳间隔为a,换刀间隔为S,即s=na;2.3没生产一个零件所需要的时间为1；2.4假设四：在模型一中，工序故障都是刀具故障所引起的；2.5模型二中，2%的彳、合格詁，看成是任一产詁是不合格詁是2%,其他概率同样考虑。2.6检查发现故障至停止生产的过程中，产生
5、的零件数为零(或检查时间忽略不计)3符号说明a：检查间隔；s：换刀具的间隔；f：故障时产出的零件损失费用，单位：200元/件；d：发现故障进行调节恢复正常的平均费用，3000元/次k：未发现故障时更换一把新刀具的费用，1000元/次t：进行检查的费用，10元/次；c:工序正常而误认有故障仃机产生的损失费用，1500元/次。P1：周期内未发现故障的概率；P2：周期内有故障的概率；f(t)：刀具故障时刻的概率密度函数；w：一个周期内所有的费用，元；Q：—个周期的平均费用，元；4模型的建立于求解4.1模型的准备通过对100次刀具故障记录的在EXCEL中统计分析可以近似的得出，其统计过程如下图一
6、1=频数——正态揭率cnebssgt-006SQ.Net刀具故障统计直方图一从图中可以看出这100次刀具故障记录数据服从正态分布，即满足正态分布函数,数据近似服从NC600,I960的正态分布，先对分布的正态性检验：通过6SQL工具得如下正态分布P-P图通过统计计算，估计出刀具生产零件的平均寿命为600,它的标准差二196.6292,均值置信概率为95%的置信区间为(560.9845639.0155),标准并置信概率为95%的置信区间为(172.641822&4192)。概率密度函数为：[-(/-600)。f(t)=——eMS196.6厉4.2模型一的建立与求解4.2・1模型一的分析与建
7、立对问题一，刀具故障占95%,首先假设工序故障全部是有刀具的故障引起，简化所需要建立的模型，以一个换刀周期为研究对象即是s,在s划分n次检查间隔a,即s二rm,这个周期中，有两种情况：第一种情况,在第n次检查时,还没检查出不合格的零件，即刀具没有出故障，则在第n次吋，需要预防性的换刀具;第二种情况，在n次检查中检测到不合格产品，通过刀具故障概率密度函数积分,求出不合格品的概率与数量期望，合格产品期望数量N,最终得到总费用的期望值v
