Моделирование и исследование обрабатывающего участка цеха, производящего обработку деталей
Создание имитационной модели системы массового обслуживания с помощью языка имитационного моделирования GPSS/PC - моделирование обработки на участке 500 деталей. Определение загрузки второго станка на вторичной обработке и вероятности появления отходов.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.11.2010 |
| Размер файла | 602,3 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФ
ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
ДВПИ Им. В.В. КУЙБЫШЕВА
Институт радиоэлектроники, информатики и электротехники
Факультет информационных и компьютерных технологий
Кафедра информационных систем управления
Пояснительная записка к курсовой работе
по дисциплине Моделирование Систем
Выполнила:
Студентка группы Р-7221
Горгулько О.К.
Проверил преподаватель:
Васильев А.И.
Владивосток
2010
бланк задания
На курсовую работу по дисциплине "Моделирование систем"
Студенту Горгулько Ольге Константиновне (группа Р-7221)
Руководитель Васильев Анатолий Иванович
Тема курсовой работы Моделирование и исследование обрабатывающего участка цеха, производящего обработку деталей.
Техническое задание
Ознакомиться с рекомендуемой литературой. Дать аналитический обзор проблемы моделирования системы.
Теоретический материал: На обрабатывающий участок цеха поступают детали в среднем через 50 мин. Первичная обработка деталей производится на одном из двух станков. Первый станок обрабатывает деталь в среднем 40 мин и имеет до 4% брака, второй соответственно 60 мин и 8% брака. Все бракованные детали возвращаются на повторную обработку на второй станок. Детали, попавшие в разряд бракованных дважды, считаются отходами. Вторичную обработку проводят также два станка в среднем 100 мин каждый. Причем первый станок обрабатывает имеющиеся в накопителе после первичной обработки детали, а второй станок подключается при образовании в накопителе задела больше трех деталей. Смоделировать обработку на участке 500 деталей. Определить загрузку второго станка на вторичной обработке и вероятность появления отходов. Определить возможность снижения задела в накопителе и повышения загрузки второго станка на вторичной обработке.
Исходные данные: Интервал между поступлениями деталей распределен по закону Эрланга 3-его порядка (1/л=17, k=3). Время первичной обработки на первом станке распределено по нормальному закону (Мх = 40, ух = 5). Время первичной обработки на втором станке распределено по нормальному закону (Мх = 60, ух =10). Время вторичной обработки на первом и втором станках распределено по равномерному закону (a = 80, b = 120).
Имитационный эксперимент: Необходимо исследовать изменение характеристик системы при изменении интенсивности поступления входного потока, величины задела, емкости первичного склада.
Отчетный материал курсовой работы
Пояснительная записка
Графический материал
Таблица характеристик процесса обслуживания
Зависимость критерия эффективности от величины задела
Зависимость критерия эффективности от интервала поступления
Зависимость загрузки станков
Зависимость длины средней очереди
Рекомендуемая литература:
Моделирование систем: учебно-метод. Комплекс / А. И. Васильев; Дальневосточный государственный технический университет. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2008. - 172с.
Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. - 3-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2005. - 295 с.: ил.
Задание выдано " 23" сентября 2010 г.
Руководитель Васильев А. И.
Содержание
- аннотация
- Введение
- Задание
- 1. Построение концептуальной схемы и ее формализация
- 2. Машинная реализация модели
- 2.1 Таблица соответствия элементов GPSS и элементов исходной системы
- 2.2 Блок-схема модели в терминах GPSS
- 2.3 Текст программы на GPSS
- 2.4 Результаты моделирования
- 2.5 Дисперсионный анализ
- 2.6 Отсеивающий эксперимент
- 2.7 Оптимизирующий эксперимент
- 3. Таблица характеристик процесса обслуживания
- 4. Графики зависимостей
- 5. Анализ полученных результатов
- Заключение
- Список использованной литературы
аннотация
В данной курсовой работе на первом этапе выполняется формализация описания объекта моделирования, строится обобщенная и детальная схема объекта моделирования и разрабатывается алгоритмическое описание работы модели. Кроме того, по указанию преподавателя проводится качественная и количественная аналитические оценки исследуемых характеристик моделируемого объекта.
Следующим этапом является алгоритмизация процесса функционирования объекта моделирования, представленного в виде типовой математической схемы, и представление блок - диаграммы (блок - схемы).Далее осуществляется формальный переход к тексту программы и "насыщение" его числовыми значениями.
После ряда прогонов полученной модели на ЭВМ и получении результатов машинного эксперимента проводится их интерпретация и анализ в терминах объекта моделирования. В качестве средства программной реализации модели в курсовой работе применен язык GPSS (General Purpose System Simulator) [2].
Введение
Целью данной курсовой работы является получение практических навыков по созданию имитационных моделей систем массового обслуживания (СМО) с помощью языка имитационного моделирования GPSS/PC. В качестве средства программной реализации модели применен язык GPSS (General Purpose System Simulator) [2].
Пакет моделирования дискретных систем (ПДМС) построен в предположении, что моделью сложной дискретной системы является описание ее элементов и логических правил их взаимодействия в процессе функционирования моделируемой системы. Каждый блок ПДМС имеет свой графический аналог, с помощью которых отображается пространственная конструкция модели, упрощая дальнейшую линеаризацию программы модели. Основой ПДМС являются программы, описывающие функционирование набора объектов для обеспечения заданных программистом маршрутов продвижения динамических объектов, называемых далее транзактами (сообщениями); планирования событий, происходящих в модели, путем регистрации времени наступления каждого события и выполнение их в нарастающей временной последовательности; регистрация статической информации о функционировании модели; продвижения модельного времени в процессе моделирования системы. В ПДМС имеется два основных типа объектов: транзакты и блоки, относящиеся соответственно к динамической и операционной категориям. Практически все изменения состояний модели системы происходят в результате входа транзактов в блоки и выполнения блоками своих функций.
В данной работе требуется с помощью пакета моделирования систем GPSS/PC исследовать модель заданной СМО.
Задание
На обрабатывающий участок цеха поступают детали в среднем через 50 мин. Первичная обработка деталей производится на одном из двух станков. Первый станок обрабатывает деталь в среднем 40 мин и имеет до 4% брака, второй соответственно 60 мин и 8% брака. Все бракованные детали возвращаются на повторную обработку на второй станок. Детали, попавшие в разряд бракованных дважды, считаются отходами. Вторичную обработку проводят также два станка в среднем 100 мин каждый. Причем первый станок обрабатывает имеющиеся в накопителе после первичной обработки детали, а второй станок подключается при образовании в накопителе задела больше трех деталей. Смоделировать обработку на участке 500 деталей. Определить загрузку второго станка на вторичной обработке и вероятность появления отходов. Определить возможность снижения задела в накопителе и повышения загрузки второго станка на вторичной обработке [2].
1. Построение концептуальной схемы и ее формализация
Цель моделирования
Необходимо исследовать изменение характеристик системы при изменении выбранных параметров и выбрать оптимальное значение этих параметров.
Последовательность имитационного эксперимента
Изменение интервала поступления
Изменение величины задела
Выбор критерия оптимальности системы
В качестве критерия оптимальности заданной системы выбран следующий:
V = С1Nобр - С2 Nотк - С3(Тпр3+ Тпр4) - С4Nотн ,
где:
Nобр -количество обработок
Nотк - количество отказов
Тпр3 - время простоя первого станка
Тпр4 - время простоя второго станка
С1, С2 , С3,С4 - весовые коэффициенты
2. Машинная реализация модели
2.1 Таблица соответствия элементов GPSS и элементов исходной системы
|
ЭЛЕМЕНТ GPSS |
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ |
|
|
Приборы STAN1 STAN2 |
Имитирует первичную обработку детали первым станком Имитирует первичную обработку детали вторым станком |
|
|
Очереди: BUF1 BUF2 |
Очередь перед первичной обработкой Очередь перед вторичной обработкой |
|
|
Переменная V$ERL3 |
Случайная величина (интервал между поступлениями деталей), распределенная по закону Эрланга 3-его порядка с параметрами: 1/л=17, k=3 |
|
|
Переменная V$NORM1 |
Случайная величина (время первичной обработки детали первым станком), распределенная по нормальному закону с параметрами: Мх = 40, ух = 5 |
|
|
Переменная V$NORM2 |
Случайная величина (время первичной обработки детали вторым станком), распределенная по нормальному закону с параметрами: Мх = 60, ух = 10 |
|
|
Переменная V$RAVNOM |
Случайная величина (время вторичной обработки детали на первом и втором станках), распределенная по равномерному закону с параметрами: a = 80, b = 120 |
2.2 Блок-схема модели в терминах GPSS
2.3 Текст программы на GPSS
TAU EQU 10
ZADEL EQU 3
OHE EQU 20
KRIT VARIABLE (2#N$ABC1+2#N$ABC2)-2#N$OTH-0.5#X$PROST-1#N$OTK
NORM1 VARIABLE (NORMAL(1,40,5))
NORM2 VARIABLE (NORMAL(1,60,10))
ERL3 VARIABLE (GAMMA(1,0,TAU, 3))
RAVNOM VARIABLE (UNIFORM(1,80,120))
GENERATE V$ERL3
ASSIGN 1,0
GATE NU STAN1,BBB
AAA1 SEIZE STAN1
ADVANCE V$NORM1
RELEASE STAN1
UNLINK BUF1,AAA1,1
TRANSFER .04,,DDD
EEE LINK BUF2,FIFO
DDD ASSIGN 1+,1
TEST L P1,2,OTH
TRANSFER ,BBB
OTH TERMINATE
BBB GATE NU STAN2,CCC
AAA2 SEIZE STAN2
ADVANCE V$NORM2
RELEASE STAN2
UNLINK BUF1,AAA2,1
TRANSFER .08,EEE,DDD
CCC TEST L CH$BUF1,OHE,OTK
LINK BUF1,FIFO
OTK TERMINATE
GENERATE 50000
TERMINATE 1
GENERATE ,,,1
FFF MARK
TEST GE CH$BUF2,1
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC1,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,FFF
ABC1 TERMINATE
GENERATE ,,,1
KKK MARK
TEST G CH$BUF2,ZADEL
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC2,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,KKK
ABC2 TERMINATE
START 1
2.4 Результаты моделирования
Tuesday, November 09, 2010 22:22:19
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 50000.000 40 2 0
NAME VALUE
AAA1 4.000
AAA2 15.000
ABC1 32.000
ABC2 40.000
BBB 14.000
BUF1 10011.000
BUF2 10008.000
CCC 20.000
DDD 10.000
EEE 9.000
ERL3 10006.000
FFF 26.000
KKK 34.000
KRIT 10003.000
NORM1 10004.000
NORM2 10005.000
OHE 20.000
OTH 13.000
OTK 22.000
PROST 10012.000
RAVNOM 10007.000
STAN1 10009.000
STAN2 10010.000
TAU 10.000
ZADEL 3.000
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 1680 0 0
2 ASSIGN 1680 0 0
3 GATE 1680 0 0
AAA1 4 SEIZE 1072 0 0
5 ADVANCE 1072 0 0
6 RELEASE 1072 0 0
7 UNLINK 1072 0 0
8 TRANSFER 1072 0 0
EEE 9 LINK 1673 676 0
DDD 10 ASSIGN 111 0 0
11 TEST 111 0 0
12 TRANSFER 105 0 0
OTH 13 TERMINATE 6 0 0
BBB 14 GATE 1384 0 0
AAA2 15 SEIZE 713 0 0
16 ADVANCE 713 1 0
17 RELEASE 712 0 0
18 UNLINK 712 0 0
19 TRANSFER 712 0 0
CCC 20 TEST 1116 0 0
21 LINK 1116 0 0
OTK 22 TERMINATE 0 0 0
23 GENERATE 1 0 0
24 TERMINATE 1 0 0
25 GENERATE 1 0 0
FFF 26 MARK 500 0 0
27 TEST 500 0 0
28 SAVEVALUE 500 0 0
29 UNLINK 500 0 0
30 ADVANCE 500 1 0
31 TRANSFER 499 0 0
ABC1 32 TERMINATE 500 0 0
33 GENERATE 1 0 0
KKK 34 MARK 497 0 0
35 TEST 497 0 0
36 SAVEVALUE 497 0 0
37 UNLINK 497 0 0
38 ADVANCE 497 1 0
39 TRANSFER 496 0 0
ABC2 40 TERMINATE 497 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
STAN1 1072 0.858 40.024 1 0 0 0 0 0
STAN2 713 0.855 59.991 1 1683 0 0 0 0
USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME
BUF2 676 0 350.002 1673 677 10460.300
BUF1 0 0 0.663 1116 6 29.707
SAVEVALUE RETRY VALUE
PROST 0 458.701
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
1684 0 50009.181 1684 0 1
1683 0 50045.202 1683 16 17 1 0.000
3 0 50052.009 3 30 31
4 0 50052.368 4 38 39
1685 0 100000.000 1685 0 23
2.5 Дисперсионный анализ
Проведем дисперсионный анализ, чтобы установить, оказывает ли существенное влияние некоторый фактор F [1].
Текст программы GPSS:
TAU EQU 17
ZADEL EQU 3
OHE EQU 20
KRIT VARIABLE (2#N$ABC1+2#N$ABC2)-2#N$OTH-0.5#X$PROST-1#N$OTK
NORM1 VARIABLE (NORMAL(1,40,5))
NORM2 VARIABLE (NORMAL(1,60,10))
ERL3 VARIABLE (GAMMA(1,0,TAU, 3))
RAVNOM VARIABLE (UNIFORM(1,80,120))
GENERATE V$ERL3
ASSIGN 1,0
GATE NU STAN1,BBB
AAA1 SEIZE STAN1
ADVANCE V$NORM1
RELEASE STAN1
UNLINK BUF1,AAA1,1
TRANSFER .04,,DDD
EEE LINK BUF2,FIFO
DDD ASSIGN 1+,1
TEST L P1,2,OTH
TRANSFER ,BBB
OTH TERMINATE
BBB GATE NU STAN2,CCC
AAA2 SEIZE STAN2
ADVANCE V$NORM2
RELEASE STAN2
UNLINK BUF1,AAA2,1
TRANSFER .08,EEE,DDD
CCC TEST L CH$BUF1,OHE,OTK
LINK BUF1,FIFO
OTK TERMINATE
GENERATE 50000
TERMINATE 1
GENERATE ,,,1
FFF MARK
TEST GE CH$BUF2,1
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC1,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,FFF
ABC1 TERMINATE
GENERATE ,,,1
KKK MARK
TEST G CH$BUF2,ZADEL
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC2,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,KKK
ABC2 TERMINATE
Текстовый файл:
RES MATRIX ,3,4
TAU EQU 10
RMULT 411
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,1,1,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 421
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,1,2,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 431
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,1,3,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 441
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,1,4,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
TAU EQU 15
RMULT 411
START 1
MSAVEVALUE RES,2,1,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 421
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,2,2,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 431
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,2,3,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 441
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,2,4,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
TAU EQU 20
RMULT 411
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,3,1,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 421
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,3,2,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 431
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,3,3,V$KRIT
CLEAR OFF
INITIAL X$PROST,0
RMULT 441
START 1,NP
MSAVEVALUE RES,3,4,V$KRIT
Параметр TAU равен 10
Tuesday, November 09, 2010 21:19:36
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 50000.000 40 2 0
NAME VALUE
AAA1 4.000
AAA2 15.000
ABC1 32.000
ABC2 40.000
BBB 14.000
BUF1 10018.000
BUF2 10015.000
CCC 20.000
DDD 10.000
EEE 9.000
ERL3 10006.000
FFF 26.000
KKK 34.000
KRIT 10003.000
NORM1 10004.000
NORM2 10005.000
OHE 20.000
OTH 13.000
OTK 22.000
PROST 10019.000
RAVNOM 10007.000
RES 10008.000
STAN1 10016.000
STAN2 10017.000
TAU 15.000
ZADEL 3.000
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 1106 0 0
2 ASSIGN 1106 0 0
3 GATE 1106 0 0
AAA1 4 SEIZE 770 0 0
5 ADVANCE 770 1 0
6 RELEASE 769 0 0
7 UNLINK 769 0 0
8 TRANSFER 769 0 0
EEE 9 LINK 1103 99 0
DDD 10 ASSIGN 59 0 0
11 TEST 59 0 0
12 TRANSFER 57 0 0
OTH 13 TERMINATE 2 0 0
BBB 14 GATE 509 0 0
AAA2 15 SEIZE 393 0 0
16 ADVANCE 393 0 0
17 RELEASE 393 0 0
18 UNLINK 393 0 0
19 TRANSFER 393 0 0
CCC 20 TEST 205 0 0
21 LINK 205 0 0
OTK 22 TERMINATE 0 0 0
23 GENERATE 1 0 0
24 TERMINATE 1 0 0
25 GENERATE 1 0 0
FFF 26 MARK 498 0 0
27 TEST 498 0 0
28 SAVEVALUE 498 0 0
29 UNLINK 498 0 0
30 ADVANCE 498 1 0
31 TRANSFER 497 0 0
ABC1 32 TERMINATE 498 0 0
33 GENERATE 1 0 0
KKK 34 MARK 506 0 0
35 TEST 506 0 0
36 SAVEVALUE 506 0 0
37 UNLINK 506 0 0
38 ADVANCE 506 1 0
39 TRANSFER 505 0 0
ABC2 40 TERMINATE 506 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
STAN1 770 0.607 39.406 1 1109 0 0 0 0
STAN2 393 0.472 60.067 1 0 0 0 0 0
USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME
BUF2 99 0 48.897 1103 101 2216.538
BUF1 0 0 0.066 205 3 16.214
SAVEVALUE RETRY VALUE
PROST 0 361.550
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
1110 0 50001.385 1110 0 1
1109 0 50016.848 1109 5 6 1 0.000
3 0 50027.743 3 30 31
4 0 50079.118 4 38 39
1111 0 100000.000 1111 0 23
Параметр TAU равен 17
Tuesday, November 09, 2010 21:23:40
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 50000.000 40 2 0
NAME VALUE
AAA1 4.000
AAA2 15.000
ABC1 32.000
ABC2 40.000
BBB 14.000
BUF1 10018.000
BUF2 10015.000
CCC 20.000
DDD 10.000
EEE 9.000
ERL3 10006.000
FFF 26.000
KKK 34.000
KRIT 10003.000
NORM1 10004.000
NORM2 10005.000
OHE 20.000
OTH 13.000
OTK 22.000
PROST 10019.000
RAVNOM 10007.000
RES 10008.000
STAN1 10016.000
STAN2 10017.000
TAU 15.000
ZADEL 3.000
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 1106 0 0
2 ASSIGN 1106 0 0
3 GATE 1106 0 0
AAA1 4 SEIZE 770 0 0
5 ADVANCE 770 1 0
6 RELEASE 769 0 0
7 UNLINK 769 0 0
8 TRANSFER 769 0 0
EEE 9 LINK 1103 99 0
DDD 10 ASSIGN 59 0 0
11 TEST 59 0 0
12 TRANSFER 57 0 0
OTH 13 TERMINATE 2 0 0
BBB 14 GATE 509 0 0
AAA2 15 SEIZE 393 0 0
16 ADVANCE 393 0 0
17 RELEASE 393 0 0
18 UNLINK 393 0 0
19 TRANSFER 393 0 0
CCC 20 TEST 205 0 0
21 LINK 205 0 0
OTK 22 TERMINATE 0 0 0
23 GENERATE 1 0 0
24 TERMINATE 1 0 0
25 GENERATE 1 0 0
FFF 26 MARK 498 0 0
27 TEST 498 0 0
28 SAVEVALUE 498 0 0
29 UNLINK 498 0 0
30 ADVANCE 498 1 0
31 TRANSFER 497 0 0
ABC1 32 TERMINATE 498 0 0
33 GENERATE 1 0 0
KKK 34 MARK 506 0 0
35 TEST 506 0 0
36 SAVEVALUE 506 0 0
37 UNLINK 506 0 0
38 ADVANCE 506 1 0
39 TRANSFER 505 0 0
ABC2 40 TERMINATE 506 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
STAN1 770 0.607 39.394 1 1109 0 0 0 0
STAN2 393 0.472 60.067 1 0 0 0 0 0
USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME
BUF2 99 0 48.892 1103 101 2216.312
BUF1 0 0 0.067 205 3 16.247
SAVEVALUE RETRY VALUE
PROST 0 366.591
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
1110 0 50003.905 1110 0 1
1109 0 50019.368 1109 5 6 1 0.000
3 0 50030.263 3 30 31
4 0 50081.638 4 38 39
1111 0 100000.000 1111 0 23
Параметр TAU равен 30
Tuesday, November 09, 2010 21:25:49
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 50000.000 40 2 0
NAME VALUE
AAA1 4.000
AAA2 15.000
ABC1 32.000
ABC2 40.000
BBB 14.000
BUF1 10018.000
BUF2 10015.000
CCC 20.000
DDD 10.000
EEE 9.000
ERL3 10006.000
FFF 26.000
KKK 34.000
KRIT 10003.000
NORM1 10004.000
NORM2 10005.000
OHE 20.000
OTH 13.000
OTK 22.000
PROST 10019.000
RAVNOM 10007.000
RES 10008.000
STAN1 10016.000
STAN2 10017.000
TAU 15.000
ZADEL 3.000
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 1105 0 0
2 ASSIGN 1105 0 0
3 GATE 1105 0 0
AAA1 4 SEIZE 769 0 0
5 ADVANCE 769 0 0
6 RELEASE 769 0 0
7 UNLINK 769 0 0
8 TRANSFER 769 0 0
EEE 9 LINK 1103 100 0
DDD 10 ASSIGN 59 0 0
11 TEST 59 0 0
12 TRANSFER 57 0 0
OTH 13 TERMINATE 2 0 0
BBB 14 GATE 509 0 0
AAA2 15 SEIZE 393 0 0
16 ADVANCE 393 0 0
17 RELEASE 393 0 0
18 UNLINK 393 0 0
19 TRANSFER 393 0 0
CCC 20 TEST 205 0 0
21 LINK 205 0 0
OTK 22 TERMINATE 0 0 0
23 GENERATE 1 0 0
24 TERMINATE 1 0 0
25 GENERATE 1 0 0
FFF 26 MARK 498 0 0
27 TEST 498 0 0
28 SAVEVALUE 498 0 0
29 UNLINK 498 0 0
30 ADVANCE 498 1 0
31 TRANSFER 497 0 0
ABC1 32 TERMINATE 498 0 0
33 GENERATE 1 0 0
KKK 34 MARK 505 0 0
35 TEST 505 0 0
36 SAVEVALUE 505 0 0
37 UNLINK 505 0 0
38 ADVANCE 505 1 0
39 TRANSFER 504 0 0
ABC2 40 TERMINATE 505 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
STAN1 769 0.606 39.427 1 0 0 0 0 0
STAN2 393 0.472 60.067 1 0 0 0 0 0
USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME
BUF2 100 0 48.837 1103 101 2213.843
BUF1 0 0 0.066 205 3 16.214
SAVEVALUE RETRY VALUE
PROST 0 421.101
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
1109 0 50006.438 1109 0 1
4 0 50024.776 4 38 39
3 0 50057.518 3 30 31
1110 0 100000.000 1110 0 23
Результаты дисперсионного анализа при TAU = 10, 17, 30:
11/09/10 21:08:33 Model Translation Begun.
11/09/10 21:08:33 Ready.
11/09/10 21:09:08 include "t2.txt"
11/09/10 21:09:08 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:08 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:08 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:08 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Reporting in 1chast.75.1 - REPORT Window.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:09 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:09 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:10 Simulation in Progress.
11/09/10 21:09:10 The Simulation has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:09:32 SHOW anova (res,2,1)
11/09/10 21:09:32 ______________________________________________
11/09/10 21:09:32 ANOVA
11/09/10 21:09:32 _____________________________________________
11/09/10 21:09:32 Source of Sum of Degrees of Mean Square F Critical Value
11/09/10 21:09:32 Variance Squares Freedom of F (p=.05)
11/09/10 21:09:32 _____________________________________________
11/09/10 21:09:32 A 209051347.522 104525673.761 668.815 4.26
11/09/10 21:09:32 _____________________________________________
11/09/10 21:09:32 Error 1406564.869 9 156284.985
11/09/10 21:09:32 Total 210457912.392 11
11/09/10 21:09:32 ______________________________________________
11/09/10 21:09:32____________________________________________
11/09/10 21:09:32 Treatment
Level Count Mean Minimum Maximum 95% C.I. (SE)
11/09/10 21:09:32 A
11/09/10 21:09:32 ______________________________________________
11/09/10 21:09:32 1 4 1823.386 1786.401 1851.373 (1376.269, 2270.503)
11/09/10 21:09:32 2 4 1776.381 1714.503 1823.598 (1329.264, 2223.498)
11/09/10 21:09:32 3 4 -7054.076 -7908.097 -6476.600 (-7501.193,-6606.959)
11/09/10 21:09:32_____________________________________________
11/09/10 21:09:32 395.3289586
По результатам таблицы ANOVA видно, что параметр TAU является очень важным, так как его F-статистика намного превышает Fкр (668.815 > 4.26).
2.6 Отсеивающий эксперимент
Проведем отсеивающий эксперимент для определения наиболее важных факторов, влияющих на моделируемую систему. И выберем варьируемые величины исходя из результата опыта [1].
Текст программы GPSS:
TAU EQU 17
ZADEL EQU 3
OHE EQU 20
KRIT VARIABLE (2#N$ABC1+2#N$ABC2)-2#N$OTH-0.1#X$PROST-1#N$OTK
NORM1 VARIABLE (NORMAL(1,40,5))
NORM2 VARIABLE (NORMAL(1,60,10))
ERL3 VARIABLE (GAMMA(1,0,TAU, 3))
RAVNOM VARIABLE (UNIFORM(1,80,120))
GENERATE V$ERL3
ASSIGN 1,0
GATE NU STAN1,BBB
AAA1 SEIZE STAN1
ADVANCE V$NORM1
RELEASE STAN1
UNLINK BUF1,AAA1,1
TRANSFER .04,,DDD
EEE LINK BUF2,FIFO
DDD ASSIGN 1+,1
TEST L P1,2,OTH
TRANSFER ,BBB
OTH TERMINATE
BBB GATE NU STAN2,CCC
AAA2 SEIZE STAN2
ADVANCE V$NORM2
RELEASE STAN2
UNLINK BUF1,AAA2,1
TRANSFER .08,EEE,DDD
CCC TEST L CH$BUF1,OHE,OTK
LINK BUF1,FIFO
OTK TERMINATE
GENERATE 50000
TERMINATE 1
GENERATE ,,,1
FFF MARK
TEST GE CH$BUF2,1
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC1,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,FFF
ABC1 TERMINATE
GENERATE ,,,1
KKK MARK
TEST G CH$BUF2,ZADEL
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC2,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,KKK
ABC2 TERMINATE
Рис.1. Диалоговое окно генератора отсеивающего эксперимента
Рис.2. Процедура запуска модели
11/09/10 21:42:30 Model Translation Begun.
11/09/10 21:42:30 Ready.
11/09/10 21:42:30 SEM Procedure registered.
11/09/10 21:42:30 SEM_GETRESULT Procedure registered.
11/09/10 21:42:30 CHAST Procedure registered.
11/09/10 21:42:35 CONDUCT SEM()
11/09/10 21:42:35 **** Experiment in Progress. ****
11/09/10 21:42:35 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:35 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:35 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:35 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:35 "Run 1. Yield=1957.381969130512. TAU=10; ZADEL=3; OHE=5;"
11/09/10 21:42:35 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:35 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:35 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:35 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:35 "Run 2. Yield=1971.143408568981. TAU=10; ZADEL=3; OHE=20;"
11/09/10 21:42:35 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:35 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:35 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:35 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:35 "Run 3. Yield=1924.628865799248. TAU=10; ZADEL=8; OHE=5;"
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:36 "Run 4. Yield=1929.92535412587. TAU=10; ZADEL=8; OHE=20;"
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:36 "Run 5. Yield=-7357.309493947025. TAU=30; ZADEL=3; OHE=5;"
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:36 "Run 6. Yield=-7300.903184660247. TAU=30; ZADEL=3; OHE=20;"
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:36 "Run 7. Yield=-8553.776409936972. TAU=30; ZADEL=8; OHE=5;"
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:42:36 Simulation in Progress.
11/09/10 21:42:36 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:42:36 "Run 8. Yield=-7837.211632305294. TAU=30; ZADEL=8; OHE=20;"
11/09/10 21:42:36_____________________________________________
11/09/10 21:42:36 Alias Effect Sum of Degrees of F - for Only Critical Value
11/09/10 21:42:36 Group Squares Freedom Main Effects of F (p=.05)
11/09/10 21:42:36 _____________________________________________
11/09/10 21:42:36 A -9708.0708493249.342 1 1438.956 7.71
11/09/10 21:42:36 B -451.687 408041.624 1 3.115 7.71
11/09/10 21:42:36 AB -414.701
11/09/10 21:42:36 C 198.007 78413.745 1 0.599 7.71
11/09/10 21:42:36 AC 188.478
11/09/10 21:42:36 BC 162.923
11/09/10 21:42:36 ABC 167.156
11/09/10 21:42:36 _____________________________________________
11/09/10 21:42:36 Error 523972.270 4
11/09/10 21:42:36 Total 503676.981 7
11/09/10 21:42:36 Grand Mean -2908.265
11/09/10 21:42:36 ______________________________________________
11/09/10 21:42:36 Experiment ended.
Фактор А (TAU) является значимым, так как его F-статистика больше Fкр (1438,956>7,71). Факторы В (величина задела) и С (суммарная длина очереди) являются мало значимыми (3,115<7,71), (0,559<7,71).
2.7 Оптимизирующий эксперимент
Проведем оптимизирующий эксперимент, для того чтобы система нашла автоматически оптимальное решение и сравним его с уже полученным результатом [1].
TAU EQU 10
ZADEL EQU 3
OHE EQU 20
KRIT VARIABLE (2#N$ABC1+2#N$ABC2)-2#N$OTH-0.1#X$PROST-1#N$OTK
NORM1 VARIABLE (NORMAL(1,40,5))
NORM2 VARIABLE (NORMAL(1,60,10))
ERL3 VARIABLE (GAMMA(1,0,TAU, 3))
RAVNOM VARIABLE (UNIFORM(1,80,120))
GENERATE V$ERL3
ASSIGN 1,0
GATE NU STAN1,BBB
AAA1 SEIZE STAN1
ADVANCE V$NORM1
RELEASE STAN1
UNLINK BUF1,AAA1,1
TRANSFER .04,,DDD
EEE LINK BUF2,FIFO
DDD ASSIGN 1+,1
TEST L P1,2,OTH
TRANSFER ,BBB
OTH TERMINATE
BBB GATE NU STAN2,CCC
AAA2 SEIZE STAN2
ADVANCE V$NORM2
RELEASE STAN2
UNLINK BUF1,AAA2,1
TRANSFER .08,EEE,DDD
CCC TEST L CH$BUF1,OHE,OTK
LINK BUF1,FIFO
OTK TERMINATE
GENERATE 50000
savevalue kr,V$KRIT
TERMINATE 1
GENERATE ,,,1
FFF MARK
TEST GE CH$BUF2,1
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC1,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,FFF
ABC1 TERMINATE
GENERATE ,,,1
KKK MARK
TEST G CH$BUF2,ZADEL
SAVEVALUE PROST+,M1
UNLINK BUF2,ABC2,1
ADVANCE V$RAVNOM
TRANSFER ,KKK
ABC2 TERMINATE
Рис.3. Диалоговое окно генератора оптимизирующего эксперимента
Рис.4. Процедура запуска модели
11/09/10 21:57:57 Model Translation Begun.
11/09/10 21:57:57 Ready.
11/09/10 21:57:57 RSM Procedure registered.
11/09/10 21:57:57 RSM_MOVE Procedure registered.
11/09/10 21:57:57 RSM_FULLPLUSCENTER Procedure registered.
11/09/10 21:57:57 RSM_AUGMENTED Procedure registered.
11/09/10 21:57:57 RSM_CENTERTHEFACTORS Procedure registered.
11/09/10 21:57:57 RSM_GETRESULT Procedure registered.
11/09/10 21:57:57 CHAST Procedure registered.
11/09/10 21:58:02 CONDUCT RSM()
11/09/10 21:58:02 **** Experiment in Progress. ****
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 1. Yield=1961.381969130512. TAU=10; ZADEL=3;"
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 2. Yield=1938.857372592189. TAU=10; ZADEL=8;"
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 3. Yield=-1942.06772808578. TAU=20; ZADEL=3;"
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 4. Yield=-1513.918579316969. TAU=20; ZADEL=8;"
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 5. Yield=1908.306844669816. TAU=15; ZADEL=5.5;"
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 6. Yield=1950.7224334872. TAU=15; ZADEL=5.5;"
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 50000.000000.
11/09/10 21:58:02 Simulation in Progress.
11/09/10 21:58:02 A Simulation in an Experiment has ended. Clock is 100000.000000.
11/09/10 21:58:02 "Run 7. Yield=1913.700634287524. TAU=15; ZADEL=5.5;"
11/09/10 21:58:02 Using Model:
11/09/10 21:58:02 Y = -1374.78 -552.588 A +3477.12 B
11/09/10 21:58:02 +9.01347 A B
11/09/10 21:58:02 -81.1763 A^2 -324.705 B^2
11/09/10 21:58:02 Predicted optimum yield is 1812.81.
11/09/10 21:58:02 Optimum is in the local Experimental Region.
11/09/10 21:58:02 RSM_FitSurfaceToData() returns 4.
11/09/10 21:58:02 Experiment ended.
Оптимальное значение критерия V отражается в матрице LAB_BESTYIELDS, и оно равно 1812,810. Соответствующие этому результату: TAU равен 12,736, а ZADEL равен 5,531.
В результате проведения эксперимента получили следующую функцию регрессии, связывающую реакцию (критерий оптимизации V) с факторами TAU (фактор А) и ZADEL (фактор В):
Y = - 1374,78 - 552,588 A +3477,12 B + 9,01347 A B - 81,1763 A^2 - 324,705 B^2
Проведем эксперимент для полученных значений:
TAU = 15
ZADEL = 6
OHE = 20
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 50000.000 41 2 0
NAME VALUE
AAA1 4.000
AAA2 15.000
ABC1 33.000
ABC2 41.000
BBB 14.000
BUF1 10010.000
BUF2 10008.000
CCC 20.000
DDD 10.000
EEE 9.000
ERL3 10006.000
FFF 27.000
KKK 35.000
KR 10013.000
KRIT 10003.000
NORM1 10004.000
NORM2 10005.000
OHE 20.000
OTH 13.000
OTK 22.000
PROST 10011.000
RAVNOM 10007.000
STAN1 10009.000
STAN2 10012.000
TAU 15.000
ZADEL 6.000
LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 1094 0 0
2 ASSIGN 1094 0 0
3 GATE 1094 0 0
AAA1 4 SEIZE 747 0 0
5 ADVANCE 747 0 0
6 RELEASE 747 0 0
7 UNLINK 747 0 0
8 TRANSFER 747 0 0
EEE 9 LINK 1086 91 0
DDD 10 ASSIGN 71 0 0
11 TEST 71 0 0
12 TRANSFER 63 0 0
OTH 13 TERMINATE 8 0 0
BBB 14 GATE 508 0 0
AAA2 15 SEIZE 410 0 0
16 ADVANCE 410 0 0
17 RELEASE 410 0 0
18 UNLINK 410 0 0
19 TRANSFER 410 0 0
CCC 20 TEST 192 0 0
21 LINK 192 0 0
OTK 22 TERMINATE 0 0 0
23 GENERATE 1 0 0
24 SAVEVALUE 1 0 0
25 TERMINATE 1 0 0
26 GENERATE 1 0 0
FFF 27 MARK 501 0 0
28 TEST 501 0 0
29 SAVEVALUE 501 0 0
30 UNLINK 501 0 0
31 ADVANCE 501 1 0
32 TRANSFER 500 0 0
ABC1 33 TERMINATE 501 0 0
34 GENERATE 1 0 0
KKK 35 MARK 494 0 0
36 TEST 494 0 0
37 SAVEVALUE 494 0 0
38 UNLINK 494 0 0
39 ADVANCE 494 1 0
40 TRANSFER 493 0 0
ABC2 41 TERMINATE 494 0 0
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
STAN1 747 0.597 39.945 1 0 0 0 0 0
STAN2 410 0.496 60.502 1 0 0 0 0 0
USER CHAIN SIZE RETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME
BUF2 91 0 47.680 1086 91 2195.234
BUF1 0 0 0.060 192 3 15.569
SAVEVALUE RETRY VALUE
PROST 0 983.181
KR 0 1875.682
FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
1098 0 50004.141 1098 0 1
3 0 50004.194 3 31 32
4 0 50024.576 4 39 40
1099 0 100000.000 1099 0 23
3. Таблица характеристик процесса обслуживания
Максимальное значение критерия эффективности V будем искать, изменяя параметр TAU и величину задела [1].
V = С1Nобр - С2 Nотк - С3(Тпр3+ Тпр4) - С4Nотн ,
где:
Nобр -количество обработок
Nотк - количество отказов
Тпр3 - время простоя первого станка
Тпр4 - время простоя второго станка
С1, С2 , С3,С4 - весовые коэффициенты
Весовые коэффициенты:
Таблица 1 Таблица характеристик процесса обслуживания
|
tau |
zadel |
abc |
otk |
oth |
prost |
V |
|
|
5 |
3 |
998 |
1347 |
7 |
301,861 |
-2202,9305 |
|
|
5 |
997 |
1363 |
6 |
374,428 |
-2288,214 |
||
|
8 |
1001 |
1369 |
5 |
509,681 |
-2364,8405 |
||
|
10 |
3 |
997 |
0 |
6 |
458,7 |
1758,65 |
|
|
5 |
995 |
0 |
6 |
532,1 |
1717,95 |
||
|
8 |
1000 |
0 |
7 |
618,315 |
1683,8425 |
||
|
15 |
3 |
1001 |
0 |
5 |
624,631 |
1684,6845 |
|
|
5 |
994 |
0 |
8 |
940,56 |
1509,72 |
||
|
8 |
987 |
0 |
4 |
977,747 |
1481,1265 |
||
|
17 |
3 |
969 |
0 |
7 |
3357,478 |
252,261 |
|
|
5 |
981 |
0 |
2 |
1926,388 |
996,806 |
||
|
8 |
982 |
0 |
7 |
1405,702 |
1254,149 |
||
|
20 |
3 |
831 |
0 |
4 |
17676,305 |
-7180,1525 |
|
|
5 |
853 |
0 |
3 |
14555,111 |
-5574,5555 |
||
|
8 |
832 |
0 |
4 |
16842,063 |
-6761,0315 |
||
|
25 |
3 |
680 |
0 |
6 |
32682,004 |
-14987,002 |
|
|
5 |
681 |
0 |
4 |
31300,383 |
-14292,1915 |
||
|
8 |
663 |
0 |
2 |
33400,359 |
-15376,1795 |
||
|
30 |
3 |
565 |
0 |
2 |
40937,576 |
-19340,788 |
|
|
5 |
561 |
0 |
7 |
43501,113 |
-20635,5565 |
||
|
8 |
582 |
0 |
6 |
38063,421 |
-17873,7105 |
Максимальное значение критерия эффективности (V=1712,65) было достигнуто при TAU = 16, а величина задела равна 3.
4. Графики зависимостей
Рис.5. Зависимость критерия эффективности от величины задела.
Рис.6. Зависимость критерия эффективности от интервала поступления.
Рис.7. Зависимость количества раз, когда станок занят от интервала поступления.
Рис.8. зависимость коэффициента использования станков от интервала поступления.
5. Анализ полученных результатов
В результате проведенного процесса моделирования были получены экспериментальные данные и построены графики зависимостей. Из графика зависимости критерия эффективности от интервала поступления сигналов (TAU*3), построенного по результатам значения таблицы характеристик процесса обслуживания видно, что максимальный критерий эффективности при данных коэффициентах был достигнут при интервале поступления сигнала, равным 16 (рис.6).
Решение найденное экспериментальным путем с помощью многочисленных прогонов (V=1812,81, TAU=15, ZADEL=6) оказалось близким со значением (V=1712,64, TAU=16, ZADEL=3) найденным программой после проведения оптимизирующего эксперимента, но не точное.
Проводя дисперсионный анализ видно, что параметр TAU является очень важным, так как его F-статистика намного превышает Fкр (668.815 > 4.26).
Также отсеивающий эксперимент показал, что параметр TAU является большим значением.
Заключение
Машинное моделирование - это эффективное средство решения сложных задач исследований, экспериментов и проектирования больших систем.
В данной работе основное внимание уделялось методам и этапам машинного моделирования в рамках общей методологии моделирования, изложенной в учебнике "Моделирование систем" [2].
Существенное упрощение и ускорение процесса разработки имитационных моделей систем и их программной реализации достигаются при использовании специальных языков моделирования и особенно пакетов программ имитации. В данной работе в качестве основного средства для разработки моделей систем, формализуемых в виде схем массового обслуживания, выбран стандартный пакет моделирования дискретных систем GPSS.
Список использованной литературы
1) Моделирование систем: учебно-метод. Комплекс / А. И. Васильев; Дальневосточный государственный технический университет. - Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2008. - 172с.
2) Моделирование систем. Практикум: Учеб. пособие для вузов / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. - 3-е изд., стер. - М.: Высш. шк., 2005. - 295 с.: ил.
Подобные документы
Понятие компьютерной модели и преимущества компьютерного моделирования. Процесс построения имитационной модели. История создания системы GPSS World. Анализ задачи по прохождению турникета на стадион посредством языка имитационного моделирования GPSS.
курсовая работа [291,3 K], добавлен 11.01.2012Построение модели системы массового обслуживания с помощью ЭВМ с использованием методов имитационного моделирования. Моделирование проводилось с помощью GPSS World Student version, позволяющего достоверно воссоздать систему массового обслуживания.
курсовая работа [555,7 K], добавлен 29.06.2011Особенности систем массового обслуживания и сущность имитационного моделирования с использованием GPSS. Структурная схема модели системы и временная диаграмма. Сравнение результатов имитационного моделирования и аналитического расчета характеристик.
курсовая работа [214,2 K], добавлен 23.06.2011Построение имитационной модели системы массового обслуживания в среде Borland Delphi 7.0 с учетом того, что параметры модели – детерминированные величины. Моделирование случайных независимых величин и процессов. Оптимизация системы массового обслуживания.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 28.05.2013Характеристика функций имитационного моделирования. Знакомство с особенностями имитационного моделирования агрегированной системы массового обслуживания. Анализ программы GPSSWorld: рассмотрение возможностей, способы составления имитационной модели.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 27.05.2013Язык GPSS как один из наиболее эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем. Транзакт - элемент системы массового обслуживания. Решение задач на основе моделирования с применением языка GPSS, создание имитационной модели.
курсовая работа [54,7 K], добавлен 25.11.2010Разработка модели, имитирующей работу экономической системы (станции технического обслуживания автомобилей). Определение вероятностных характеристик системы; закрепление навыков в построении имитационной модели с помощью языка моделирования GPSS.
курсовая работа [713,6 K], добавлен 05.06.2013Система GPSS World как мощная универсальная среда моделирования как дискретных, так и непрерывных процессов, предназначенная для профессионального моделирования самых разнообразных процессов и систем. Системы массового обслуживания. Листинг программы.
курсовая работа [499,6 K], добавлен 25.12.2013Особенности моделирования работы сборочного участка цеха, которая состоит из трех этапов: сборка, предварительная обработка и регулировка деталей. Понятие среды имитационного моделирования GPSS World - программного комплекса, работающего под Windows.
контрольная работа [39,5 K], добавлен 04.06.2011Сфера применения имитационного моделирования. Исследование и специфика моделирования системы массового обслуживания с расчетом стационарных значений системы и контролем погрешности получаемых значений. Реализация ее в GPSS и на языке высокого уровня Java.
курсовая работа [818,7 K], добавлен 23.05.2013
