自動(dòng)化車(chē)床管理相關(guān)知識(shí)-文庫(kù)吧資料
2025-07-02 20:09本頁(yè)面
【正文】 8465416666066710626848469120704477165472564733397428075246766877753978790795818062181724825318351284577854968646887499885448964590764915589237893765946669576396217977159831099851100 上述數(shù)據(jù)的最小值、最大值分別為81153，即所有數(shù)據(jù)落在區(qū)間[84,1153]上，現(xiàn)取區(qū)間[,]，它能覆蓋區(qū)間[84,1153]所有的數(shù)據(jù)。對(duì)其同軸度更是影響巨大，即此模型比較適用于高等精密度的零件加工，對(duì)于ＩＴ等級(jí)大于８的零件來(lái)說(shuō)，本文的指導(dǎo)意義不大，具有一定的局限性。對(duì)于實(shí)際一般車(chē)床加工過(guò)程中。 本文著重討論了一個(gè)關(guān)于機(jī)械零件加工生產(chǎn)過(guò)稱(chēng)中的一個(gè)隨機(jī)優(yōu)化問(wèn)題，即如何設(shè)定一個(gè)檢查的間隔和檢查的周期，使得總的檢查費(fèi)用達(dá)到最小。這樣對(duì)工廠(chǎng)的效益會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。這樣的改進(jìn)也可以對(duì)目標(biāo)函數(shù)做進(jìn)一步優(yōu)化。然后針對(duì)檢查次數(shù)，再對(duì)檢查間隔進(jìn)行分析。我們可以考慮先考慮用枚舉法對(duì)一個(gè)周期內(nèi)的檢查次數(shù)進(jìn)行分析，分別求出目標(biāo)函數(shù)。缺點(diǎn)二：沒(méi)有考慮刀具的壽命和零件的加工過(guò)程中其本身所具有的加工風(fēng)險(xiǎn)給模型的求解帶來(lái)的不利因素。優(yōu)點(diǎn)五：本文所建模型也運(yùn)用于不同的變量中，即變 量改變照樣能模擬得到對(duì)應(yīng)的最優(yōu)解，對(duì)以后工序長(zhǎng)期生產(chǎn)有指導(dǎo)性的價(jià)值。刀具故障分布函數(shù)服從正態(tài)分布，模型比較容易理解，也能反映實(shí)際生產(chǎn)中的問(wèn)題。優(yōu)點(diǎn)二：由對(duì)已往數(shù)據(jù)通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)建立的模型, 得出的結(jié)論對(duì)實(shí)際的刀具生產(chǎn)和零件加工的過(guò)程都具有比較實(shí)用的價(jià)值。所以。 f=100,其它參數(shù)不變 我們首先對(duì)參數(shù)f （其他費(fèi)用參數(shù)可以做同樣處理） 進(jìn)行分析，由題目中的200減小到100，其它參數(shù)不變，再對(duì)問(wèn)題一進(jìn)行求解，得到的結(jié)果如下表：表 6 參數(shù)f 的靈敏度分析u n22232425345350355360365370375380385390395400405與問(wèn)題一的結(jié)果相比，f減小時(shí)，n增大，f減小后，產(chǎn)生的壞零件的損失費(fèi)減小，從而檢查間隔也由模型一中的18增大到24。這樣采取模型三工序效益進(jìn)一步提高，因此模型三有明顯的優(yōu)勢(shì)。表 5模型三的數(shù)據(jù)分析u n28293031315316317318319320321322323最后，我們比較問(wèn)題二的結(jié)果和問(wèn)題三的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)方案后單個(gè)零件損失費(fèi)用有明顯的減小，換刀周期的值變大，檢查間隔也略微的增大了。對(duì)于模型三的結(jié)果，我們采用和模型二同樣的分析方法。同樣利用所得到的刀具壽命概率分布函數(shù)求得周期的平均長(zhǎng)度，這樣，每個(gè)零件的損失費(fèi)用為：總的損失費(fèi)用除以周期的平均長(zhǎng)度(在問(wèn)題三中，由于我們只求解檢查兩次的情況，所以的取值為2)。 模型三的建立對(duì)于問(wèn)題三，我們改進(jìn)檢查方式，使其在檢查一個(gè)零件后，由于不確定是否會(huì)發(fā)生誤判而對(duì)零件的檢查次數(shù)重新考慮，從而獲得更高的的效益。即當(dāng)n=27,u=297時(shí)。同理，當(dāng)n固定時(shí)，目標(biāo)函數(shù)C的取值會(huì)隨著u的改變而發(fā)生變化，說(shuō)明換刀周期也對(duì)目標(biāo)函數(shù)產(chǎn)生影響。 則每個(gè)零件的平均費(fèi)用為： 過(guò)渡模型二： 假設(shè)工序處于正常狀態(tài)時(shí)產(chǎn)品全為正品，而當(dāng)工序處于不正常狀態(tài)下，次品率為60%，有則有平均每個(gè)零件的費(fèi)用包含四個(gè)部分：預(yù)防刀具費(fèi)用、故障調(diào)整費(fèi)、檢查費(fèi)、換零件損失費(fèi)，所以 綜合過(guò)渡模型一和過(guò)渡模型二，問(wèn)題二的模型為：其中為故障調(diào)節(jié)恢復(fù)費(fèi)用和檢查費(fèi)用：為壞零件損失費(fèi)：為誤停機(jī)造成的損失費(fèi)：所以，模型二的目標(biāo)函數(shù)為 ，得到問(wèn)題二的最優(yōu)化模型 模型二的求解對(duì)于模型二的求解，由于目標(biāo)函數(shù)由三部分構(gòu)成，而且相互之間有聯(lián)系，換刀周期和一個(gè)周期內(nèi)的檢查間隔也沒(méi)有受到約束，這種情況下，我們采用搜索法對(duì)模型進(jìn)行求解，根據(jù)刀具壽命的分布函數(shù)，我們限定換刀周期和檢查次數(shù)的大致分布范圍，用Matlab進(jìn)行計(jì)算，最終求得的主要結(jié)果如下表（詳細(xì)結(jié)果見(jiàn)附錄五）：一個(gè)檢查間隔內(nèi)完成的零件件數(shù)，單位（件）在一個(gè)換刀周期內(nèi)完成的零件件數(shù)，單位（件）單個(gè)零件的損失費(fèi)用單位（元）27297從表中數(shù)據(jù)我們得知當(dāng)，當(dāng)設(shè)計(jì)方案為：檢查間隔n=27件，即生產(chǎn)27件零件檢查一次；換到周期=297件，即每生產(chǎn)297件零件換刀；單個(gè)零件的損失費(fèi)用C=。針對(duì)這種情況，我們首先要求出一個(gè)換刀周期內(nèi)換刀次數(shù)的期望值。 對(duì)于問(wèn)題二，考慮到問(wèn)題二是問(wèn)題一的特殊情況，主要考慮到題目中所說(shuō)的兩種誤判，一種情況是工序正常時(shí)檢查到不合格品誤判停機(jī)，這將會(huì)使檢查的費(fèi)用增加。表3 問(wèn)題一的數(shù)據(jù)分析u n16171819345350355360365370375結(jié)果說(shuō)明：當(dāng)工序設(shè)計(jì)換刀周期為生產(chǎn)360個(gè)零件，檢查周期為18個(gè)零件時(shí)，所獲得的效益最好，即生產(chǎn)單位合格零件的消耗費(fèi)用最少。 一個(gè)周期定期檢查查預(yù)防性換刀第次檢查…………圖 4 模型一求解圖最后求刀具更換周期： 對(duì)于刀具更換周期來(lái)說(shuō)，因?yàn)樗堑暮瘮?shù)，所以也是隨機(jī)變量，求其數(shù)學(xué)期望值，即得刀具更換的平均周期：所以問(wèn)題二的目標(biāo)函數(shù)為 ，得到問(wèn)題一的單目標(biāo)最優(yōu)化模型 模型一的求解 對(duì)于模型一，我們用matlab編程進(jìn)行窮舉法進(jìn)行搜索，由刀具壽命呈正態(tài)分布可知，當(dāng)?shù)毒呱a(chǎn)600個(gè)零件附近時(shí)出現(xiàn)故障的概率最大，所以刀具更換周期應(yīng)在600附近，又因?yàn)楹陀泻瘮?shù)關(guān)系，我們判定和必定落在（10 ~100）之間，我們把u的取值以5為步長(zhǎng)計(jì)算費(fèi)用。首先求非刀具故障和刀具故障總的分布函數(shù)：在已知刀具壽命的分布函數(shù)的情況下，我們將從換上新刀到下一次工序故障或預(yù)防性換刀作為一個(gè)
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