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2025-07-11 20:09本頁面
【正文】 周期u=319，檢查間隔n=29，單個零件的平均損失費用C=。目標函數(shù)由問題二中的C==，檢查間隔n由問題二中的27變?yōu)?9。8．靈敏度分析為了方便，我們僅對問題一進行靈敏度分析。 p=1/1140, 其它參數(shù)不變?nèi)缓髮Ψ堑毒吖收下蕄進行考慮，將非刀具故障率調(diào)整到1/，得到的結(jié)果如下表：表 7 參數(shù)p的靈敏度分析u n13141516350355360365370375380385390395400與問題一的結(jié)果相比，當非刀具的平均故障率增大時，n減少，每個零件的平均成本降低，這是由于p增大時，刀具的平均故障率減小，而由刀具故障產(chǎn)生的損失在總平均費用中的權重減少。9．模型優(yōu)缺點 模型的優(yōu)點優(yōu)點一：本文建模思想易于理解, 模型可操作性強, 有廣泛的應用價值。優(yōu)點三：我們對100次刀具故障記錄的完成零件數(shù)觀察研究及處理驗證。優(yōu)點四：我們的所建模型對題目中數(shù)據(jù)進行了卡方擬合正態(tài)性檢驗，使我們所建模型利用到的數(shù)據(jù)準確，可靠，最優(yōu)。 模型的缺點缺點一：沒有考慮實際加工過稱中，零件的人為因素損壞也會對其加工的連續(xù)所帶來較大的影響。 我們所建立的三個模型，對零件的檢查間隔采取了等間距檢查的方法來對目標函數(shù)的最小值進行求解求解。然后進行比較，得到最優(yōu)解。用搜尋法找出一個周期內(nèi)的檢查間隔，也就是盡量讓檢查間隔是非固定的,由于刀具壽命服從正態(tài)分布，我們考慮可以在開始檢查的時候讓檢查間距盡可能大，到600附近時加大檢查密度，這樣雖然是問題復雜化了，但可以在我們的模型基礎上進一步完善，在實際生活中也是這樣處理的。由于第三問的模型假設為當每次檢查零件件數(shù)為二時，以第二次檢查為標準來判斷零件是否故障，這樣盡管誤判的概率會減小，但我們?nèi)允敲看螜z查兩個零件，誤判的概率還是稍微大一些，所以我們可以增加每次檢查的零件數(shù)來進一步增加檢查的精確性，可以是每次檢查三個或四個甚至更高來減少誤判的概率。從而使該種方案得到優(yōu)化。通過對刀具壽命的概率分布檢驗，比較合理的得出一個正態(tài)分布密度函數(shù)，從而奠定了模型求解的基礎，再次通過一定的假設和判斷建立了一個隨機優(yōu)化模型，并采用了matlab程序編寫主要模型函數(shù)，得出了一組比較合理的最終結(jié)果，在機械零件實際加工生產(chǎn)中，具有比較重要的實際指導作用。頻繁更換刀具對零件的加工工藝以及理論尺寸都具有十分不利的影響。另一方面，由于我們所建模型為動態(tài)隨機模型，可以運用于不同的變量中，所以此模型可以運用于多個行業(yè)領域，例如各種機械零件更換，汽車輪胎更換領域等。我們將區(qū)間[,]等分為10個小區(qū)間，小區(qū)間的長度記為,=（）/10=107，稱為組距，小區(qū)間的端點稱為組限。 附錄三：問題一的結(jié)果u n 16171819290295300305310315320325330335340345350355360365370375380385390395400附錄四：模型一所用的源程序clearclci=0。p=10.*ones(400,30)。t=10。k=1000。for u=100:5:800 i=i+1。 for n=10:30 h=h+1。Ta=uquad(myfun3,0,u)。C0=0。endC0=C0+(floor(u/n).*t+k).*(1q).^(u1)。C=C0.*[1(1q).^u]+Ca.*(1q).^u。p(i,h)=L。[x,y]=find(p==r)u=100+5.*(x1) %檢查的平均間隔n=10+y1 %預防性更換刀具的平均間隔disp(39。)disp(r)三個自定義函數(shù)：function y=myfun1(t)y=exp((t600).^2/(2*^2))./(sqrt(2*pi)*)。function y=myfun3(u)y=(4194304*5258326398908498^(1/2)*pi^(1/2)*(erf((131072*5258326398908498^(1/2)*u)/2629163199454249 (78643200*5258326398908498^(1/2))/2629163199454249) + erf((78643200*5258326398908498^(1/2))/2629163199454249)))/1078338748780293。t=10。k=1000。e=1500。p1=。i=0。q=15000.*ones(600,60)。j=0。 for h=0:u1 v=v+1。 end he=sum(H,2)。 q(i,j)=L23。[x2,y2]=find(q==r2)u2=(x21).*5+1n2=10+(y21)disp(39。)disp(r2)附錄七：問題三的結(jié)果nu28293031305306307308309310311312313314315316317318319320321322323324325326附錄八：問題三所用的程序%% question 3% mathematical model improvementclearclcf=200。d=3000。w=。i=0。for u=200:380 i=i+1。 for n=10:70 j=j+1。 u_average=u_average.*(11/11400).^u+(1(11399/11400).^u).^2/11400。 interval_ave=11400*interval_ave./(interval_ave+11400)。 % h表示一個周期內(nèi)生產(chǎn)的合格品的數(shù)量 % h=*u。 Cf=(2*u*t./n+k)*(^2)+(2*u*t./n+(uh)*f+d+e)*(^2)+2*(2*u*t./n+(uh)*f+d+e)*。 C=Co./u_average。 endendr3=min(min(q))。平均每個零件的費
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