自動化車床管理的最優(yōu)解決方案探析-資料下載頁
2025-04-28 18:26本頁面
【正文】 續(xù)第三次檢查，再進行判斷。 這樣雖然會相應的增加檢查費用，但大大降低了因誤檢而造成的損失，從而使系統(tǒng)工序獲得更高的效益。 本文建立的模型針對的是單道工序加工單一零件的問題，但可以擴展到多道工序和多個零件的復雜車床管理系統(tǒng)。在多道工序中，我們可以通過統(tǒng)計分析各道工序發(fā)生故障的概率，有效的控制故障發(fā)生的次數(shù)，并把多個零件看做一個整體，綜合利用以上模型求出最優(yōu)的檢查間隔和換刀間隔。[1]盛驟，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計( 第二版)》，浙江大學， 高等教育出版社。[2]韓中庚，《數(shù)學建模方法及其應用（第二版）》，高等教育出版社，2009年。[3]曹弋，《MATLAB教程及實訓》，機械工業(yè)出版社，2008年。：clear,clcmin=10000for b=200:400 for a=10:30。 p2=0。 i=1:b。 p1=normcdf(b,600,)。 p3=sum(normpdf(i,600,).*(i1),2)。 m=[1:b]。 p2=sum( (200.*(a.*(floor(m./a)+1)m)+3000+10*(floor(m./a)+1)).*normpdf(m,600,) )。 minp=((1000+floor(b/a)*10)*(1p1)+p2)/(p3+(1p1)*b)。 if minpmin min=minp。zyb=b。zya=a。 min end end bendmin：clearclcmin=20。for m=1:1:1000 for n=1:1:400 i=1:m。 En1=(1sum(normpdf(i,600,),2)) * m* 。 w1= (1sum(normpdf(i,600,),2)) .* (10.*floor(m/n)+1000+floor(m/n)**1500+m**200)。 En2=sum( .^floor((mi)./n).*normpdf(i,600,) .* (.*i+(mi).*) ,2)。 w2= sum( .^floor((mi)./n).*normpdf(i,600,) .* ((mi(mi)./n).*.*200+(i1).*.*200+3000+floor(m/n)*10+floor(i/n).*.*1500) ,2)。 w3=0。En3=0。 for B=1:1:floor(m/n) i=1:B*n。 w3=w3+ sum(.^floor((B*ni)./n).*.*normpdf(i,600,) .* ((B*ni(B*ni)./n).*.*200+(i1).*.*200+3000+10*B+floor(i/n).*.*1500) ,2)。 En3=En3+sum(.^floor((B*ni)./n).*.*normpdf(i,600,) .* (i.*+(n*Bi)*) ,2)。 end minp=(w1+w2+w3)/(En1+En2+En3)。 if minpmin min=minp,zym=m。zyn=n。 end end mend19 / 19
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