自動化車床管理的最優(yōu)解決方案探析(編輯修改稿)
2025-05-25 18:26 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 到次品。各種情況方框圖表示為：由于單獨考慮第4種情況會比較復(fù)雜，但分析得前三種情況包含第4種情況的一小部分，因此可以把第4種分別放在前三種情況中考慮，最后在MATLAB中編程求出符合題意的解。對于問題三：同理可以建立一個隨機(jī)模型，在問題二的情況, 可否改進(jìn)檢查方式獲得更高的效益。在第二問求解時，我們抽查零件時都是等間距的。分析得刀具故障數(shù)據(jù)近似服從正態(tài)分布，也就是說在開始的一段時間內(nèi)零件出現(xiàn)故障的概率較小，隨后加大。因此等間距檢測就出現(xiàn)弊端，所以我們考慮不等間距檢測，依據(jù)刀具故障數(shù)據(jù)正態(tài)分布函數(shù)，開始檢測間距大一些，之后檢測間距小一些?；蛎看螜z測連續(xù)檢查兩次，可以大大減小抽到次品和誤判而停機(jī)的概率。 ：通過對問題一的分析我們確立了目標(biāo)函數(shù) 每個零件的損失費用的期望值為一個周期內(nèi)損失費用的期望總和與生產(chǎn)合格零件的期望值之比，越小則獲得的效益越高，的最小值表達(dá)式為： 對于損失費用的期望總和為換刀前不出現(xiàn)故障的損失費用期望和和換刀前出現(xiàn)故障的損失費用期望和之和。而損失費用的期望為損失費用與此事件發(fā)生概率的乘積： 同理得到換刀前生產(chǎn)合格零件的期望值的表達(dá)式為： 第一種情況即換刀之前沒有出現(xiàn)故障的損失費用期望值，為檢查費用和換刀費用之和再乘以該事件發(fā)生的概率，表達(dá)式為： 所以 第二種情況即換刀之前出現(xiàn)故障的損失費用期望值，為檢查費、故障維修費和零件損失費三者之和再乘以該事件發(fā)生的概率，其表達(dá)式為： 事件概率為第個零件恰好為壞的概率為： 所以：同理，生產(chǎn)合格零件的期望值的表達(dá)式為： ：根據(jù)MATLAB程序求得：（見附錄問題一）每個零件損失費用最小值為即當(dāng)檢查間隔為18件，刀具的額定壽命為359件時可使損失費用最小。 根據(jù)題意，工序正常時產(chǎn)出的都為合格品，故障時產(chǎn)出的都為不合格品，我們考慮了換刀前出現(xiàn)故障和換刀前不出現(xiàn)故障這兩種情況，并分別用MATLAB編程求解，最后我們得到模型最優(yōu)解，即檢查間隔為18件，刀具的額定壽命為359件時損失費用最小。由于刀具的額定壽命為359，通過6SQ分析得出它的期望值為600,359/600=%,有效的避免后面刀具故障發(fā)生的高峰期，比較符合實際情況。 通過對問題二的分析我們確立了目標(biāo)函數(shù)： （1）第一種情況下?lián)p失費用的期望值，為檢查費用、換刀費、零件損失費及誤判損失費之和再與此事件發(fā)生概率的乘積。 所以： （2）第二種情況下?lián)p失費的期望值，為檢查費、故障維修費、零件損失費和誤判停機(jī)費之和再與此事件發(fā)生概率的乘積。 所以（3）第三種情況下?lián)p失費用的期望值，為檢查費、故障維修費、誤判停機(jī)費及零件損失費之和再與此事件發(fā)生概率的乘積。損失費用 所以同理生產(chǎn)合格產(chǎn)品的損失費用期望和為： ： 根據(jù)MATLAB程序求得：（見附錄問題二）每個零件損失費用最小值為即當(dāng)檢查間隔為72件，刀具的額定壽命為287件時可使損失費用最小。 根據(jù)題意我們得知要么每次都抽到正品，要么換刀前就抽到了次品，同時抽查零件是不等間距的，通過對該問的問題分析，我們建立隨機(jī)模型并用MATLAB求得最優(yōu)解，即檢查間隔為72件，刀具的額定壽命為287件時損失費用最小。相比于第一問換刀周期縮短，檢測間隔加大。主要由于檢查過程中故障率加大有關(guān)，若換刀周期加大則抽出次品和誤判停機(jī)的概率將加大，總的失費用期望值增大，合格產(chǎn)品期望值減小，所以換刀周期減小。檢測間隔價格增大，則檢測費用減小，誤判而停機(jī)的費用，零件損失費用的期望值都先對減小，所以加
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