/>/>/>/>Министерство образования инауки Российской Федерации/>/>/>/>Государственное образовательноеучреждение/>/>/>/>высшего профессиональногообразования/>/>/>/>«Ростовский государственныйэкономический университет (РИНХ)»/>/>/>/>Филиал в г. КисловодскеСтавропольского края/>/>/>/>Кафедра информационныхтехнологий Курсовойпроектпо дисциплине Имитационное моделирование экономических процессовна тему:Моделированиеработы сборочного конвейера предприятияВыполнил:студент очного отделения3 курса, 331группы, спец-ть ПИЭГлиновский Никита ВладимировичФ.И.О.Проверил: Рычков В.А.к.т.н., доцентФ.И.О. преподавателя, звание, степеньг. Кисловодск2010 г.
Реферат
В курсовомпроекте представлена концепция моделирования различных процессов вуниверсальной системе моделирования на примере конкретно поставленной задачи.
В пояснительнойзаписке содеожится обоснование выбора программного средства, цели выполнениямоделирования, постановка с заданными параметрами, а также приведенынепосредственно модель и результат ее работы.
Введение
В век компьютерных технологий и всё более глубокоговнедрения автоматизированных систем управления на предприятиях особенновостребованным является умение решать задачи, таких как та, которая была данана курсовое проектирование:
Умение решать задачи по автоматизации технологическихпроцессов подразумевает умение вести научно – исследовательскую и проектно –конструкторскую работу в области исследования и разработки сложных систем;способность ставить и проводить имитационные эксперименты с моделями процессовфункционирования систем на современных ЭВМ для оценки вероятностно – временныххарактеристик систем; принятие экономически и технически обоснованныхинженерных решений; анализ научно – технической литературы в области системногомоделирования, а также использование стандартов, справочников, техническойдокументации по математическому и программному обеспечению ЭВМ и т.д.
Система GPSS (General Purpose System Simulator) предназначена для написания имитационных моделей систем с дискретнымисобытиями. Наиболее удобно в системе GPSS описываются модели систем массовогообслуживания, для которых характерны относительно простые правила функционированиясоставляющих их элементов.
В системе GPSS моделируемая система представляется спомощью набора абстрактных элементов, называемых объектами. Каждый объектпринадлежит к одному из типов объектов.
Объект каждого типа характеризуется определенным способомповедения и набором атрибутов, определяемых типом объекта. Например, еслирассмотреть работу порта, выполняющего погрузку и разгрузку прибывающих судов, иработу кассира в кинотеатре, выдающего билеты посетителям, то можно заметитьбольшое сходство в их функционировании. В обоих случаях имеются объекты,постоянно присутствующие в системе (порт и кассир), которые обрабатываютпоступающие в систему объекты (корабли и посетители кинотеатра). В теориимассового обслуживания эти объекты называются приборами и заявками. Когдаобработка поступившего объекта заканчивается, он покидает систему. Если вмомент поступления заявки прибор обслуживания занят, то заявка становится вочередь, где и ждет до тех пор, пока прибор не освободится. Очередь также можнопредставлять себе как объект, функционирование которого состоит в хранениидругих объектов. Каждый объект может характеризоваться рядом атрибутов,отражающих его свойства. Например, прибор обслуживания имеет некоторуюпроизводительность, выражаемую числом заявок, обрабатываемых им в единицувремени. Сама заявка может иметь атрибуты, учитывающие время ее пребывания всистеме, время ожидания в очереди и т.д. Характерным атрибутом очереди являетсяее текущая длина, наблюдая за которой в ходе работы системы (или ееимитационной модели), можно определить ее среднюю длину за время работы (илимоделирования). В языке GPSS определены классы объектов, с помощью которыхможно задавать приборы обслуживания, потоки заявок, очереди и т.д., а такжезадавать для них конкретные значения атрибутов.
Раздел 1.Постановка задачи
Задача: нарегулировочный участок цеха через случайные интервалы времени поступают по дваагрегата в среднем через каждые 45 мин. Первичная регулировка осуществляетсядля двух агрегатов одновременно и занимает около 40 мин. Если в момент приходаагрегатов предыдущая партия не была обработана, поступившие агрегаты нарегулировку не принимаются. Агрегаты после первичной регулировки, получившиеотказ, поступают в промежуточный накопитель. Из накопителя агрегаты, прошедшиепервичную регулировку, поступают попарно на вторичную регулировку, котораявыполняется в среднем за 50 мин, а не прошедшие первичную регулировку поступаютна полную, которая занимает 120 мин для одного агрегата. Все величины, заданныесредними значениями, распределены экспоненциально.
Смоделироватьработу участка в течение 240 ч. Определить вероятность отказа в первичнойрегулировке и загрузку накопителя агрегатами, нуждающимися в полнойрегулировке. Определить параметры и ввести в систему накопитель, обеспечивающийбезотказное обслуживание поступающих агрегатов.
Необходимоисследовать работу регулировочного участка, состоящего из первичной, вторичнойи полной регулировок, а также агрегатов поступающих на регулировку. В качестве целимоделирования выберем изучение функционирования системы, а именнооценивание ее характеристик с точки зрения эффективности работы системы, т.е. будетли обеспечено безотказное обслуживание поступающих агрегатов.
Сучетом имеющихся ресурсов в качестве метода решения задачи выберем методимитационного моделирования, позволяющий не только анализировать характеристикимодели, но и проводить структурный, алгоритмический и параметрический синтезмодели на ЭВМ при заданных критериях оценки эффективности и ограничениях.
Постановказадачи исследования функционирования регулировочного участка, состоящего изпервичной, вторичной и полной регулировок, а также агрегатов поступающих нарегулировку, представлена в задании к курсовому проектированию, из которогоследует, что необходимо определить:
· вероятность отказа в первичной регулировке;
· загрузку накопителя агрегатами, нуждающимися в полнойрегулировке.
Раздел2. Выбор методов решения задачи
Вкачестве критерия оценки эффективности процесса функционирования системыцелесообразно выбрать вероятность отказа в первичной обработке вследствиепереполнения очереди, которая должна быть минимальной, при этом загрузка УПД икаждой ЭВМ должна быть максимальной.
Экзогенные(независимые) переменные модели:
· время первичной обработки;
· время вторичной обработки;
· время полной обработки;
· количество обрабатываемых агрегатов на каждой регулировке;
Эндогенные(зависимые) переменные модели:
· вероятность отказа в первичной регулировке;
· загрузка накопителя агрегатами, нуждающимися в полной регулировке;
Припостроении математической имитационной модели процессов функционированиясистемы будем использовать непрерывно-стохастический подход на примере типовой Q-схемы,потому что исследуемая система может быть представлена как система массовогообслуживания с непрерывным временем обработки параметров.
Формализовавпроцесс функционирования исследуемой системы в абстракциях Q-схемы, навтором этапе алгоритмизации модели и ее машинной реализации выберем языкимитационного моделирования, потому что высокий уровень проблемной ориентацииязыка значительно упростит программирование, а специально предусмотренные в немвозможности сбора, обработки и вывода результатов моделирования позволят быстрои подробно проанализировать возможные исходы имитационного эксперимента смоделью. Для получения полной информации о характеристиках процессафункционирования системы необходимо будет провести полный факторныйэксперимент, который позволит определить, насколько эффективно функционируетсистема, и выдать рекомендации по ее усовершенствованию. Выдвижение гипотез и принятиепредположений
Для заполненияпробелов в понимании задачи исследования, а также проверки возможныхрезультатов моделирования при проведении машинного эксперимента выдвигаемследующие гипотезы:
· количество первичных и вторичных обработок будет одинаково, таккак они выполняются последовательно;
· количество поступающих агрегатов на полную регулировку будетменьше, чем на первичной регулировке, так как время затрачиваемое на обработкуагрегатов на полной регулировке равно 120 минут, тогда как на первичнойрегулировке затрачивается 40 минут, а также на первичную регулировку агрегатыпоступают попарно, а на полную по одному.Алгоритмизация модели системы и еемашинная реализация Построениелогической схемы модели
Процесс начинает свою работу свыполнения проверки (блок1) на наличие свободных мест на первой регулировке. Еслиместа есть, то агрегаты направляются на первичную регулировку (блок2), послечего происходит постановка агрегатов в очередь в накопитель 2 (блок 3). Если жемест на первичной регулировке не оказалось, то агрегаты становятся в очередь внакопитель 1 (блок 4). Из накопителя 1 агрегаты поступают на полную регулировку(блок 5), после чего покидают систему. Из накопителя 2 агрегаты поступают на вторичнуюрегулировку (блок 6), после которой также покидают систему.
Получениематематических соотношений
Для построениямашинной модели системы в комбинированном виде, т.е. с использованиеманалитико-имитационного подхода, необходимо часть процессов в системе описатьаналитически, а другую часть сымитировать соответствующими алгоритмами. На данномэтапе построения аналитической модели зададим математические соотношения в видеявных функций.
Загрузкутехнических средств системы и число циклов выполнения остальных заданий в виде явных функций записать трудно. Этивеличины определим с помощью языка имитационного моделирования.Проверка достоверности моделисистемы
На данном подэтапе достоверность модели системыпроверяется по следующим показателям:
а) возможности решения поставленной задачи:
Решение данной задачи с помощью математическихотношений нецелесообразно, так как искомые данные не имеют явных функций.Использование имитационного моделирования решает эти сложности, но дляправильной реализации нужно точно и безошибочно определить параметры ипеременные модели, обосновать критерии оценки эффективности системы, составитьконцептуальную модель и построить логическую схему. Все эти шаги построитьмодель данного процесса;
б) точности отражения замысла в логической схеме:
При составлении логической схемы, важно понимать смыслзадачи, до этого построить концептуальную модель. Проверку точности можновыполнить при подробном описании самой схемы, при этом, сопоставлять сописанием концептуальной модели;
в) полноте логической схемы модели:
Проверить наличие всех выше описанных переменных,параметров, зависимостей, последовательности действий;
/>
Раздел 3. Формализация и алгоритмизация модели
Построениеконцептуальной модели в виде Q-схемы
В качестветиповой математической схемы применяется Q-схема, состоящая из одногоисточника (И), накопителя (Н), четырех каналов (К1, К2, К3,К4), двух клапанов (рис. 2). После генерации заданий в источнике И, следует ихзапуск при помощи дисплея, канал К1, работая на нем 55±35 сек. После запуска задание поступают внакопитель Н, а затем в клапан 1, который управляется каналом К2. Если в каналеК2 выполняется задание с более высоким приоритетом, то задание поступает внакопитель Н. Если канал К2 свободен, или обрабатывается задание с более низкимприоритетом, то начинается обработка поступившего задания в течении 130±40 сек. После обработкизадание поступает в канал К3, где выводится на печать в течении 35±13 сек. Затем заданиепоступает в канал К4, где производится анализ задания в течение 65±23 сек. Клапан 2 принимаетзадания от канала К4, управляется соответствующим каналом, при этом выполнениезадания либо заканчивается NВЫП1,2,3, либоотправляется в накопитель Н для повторной обработки.
/>/>
Рис. 2.Концептуальная модель в виде Q-схемы
Формальнаямодель системы:
Q = { И,Н, К1, К2, К3, К4, NВЫП1,2,3,кл1, кл2}.
Согласноразработанной концептуальной модели окончательные гипотезы и предположениясовпадают с ранее принятыми. Выбранная процедура аппроксимации определениясредних значений выходных переменных соответствует реальным случайнымпроцессам, протекающим в системе массового обслуживания.
Раздел4. Описание программы и инструкции по моделированию Проведениепрограммирования модели EMK EQU 2; кол-во мест в очереди Prov1 BVARIABLE (F$Rem1); проверка1 на занятость первичной обработки Prov2 BVARIABLE (F$Rem2); проверка2 на занятость вторичной обработки Prov3 BVARIABLE (F$Rem3); проверка3 на занятость полной обработки generate 45,2 генерация поступающих агрегатов TEST E BV$Prov1,0,met1; обращение к проверке1 QUEUE RemQ1; встать в очередь на первую регулировку SEIZE Rem1; занять рабочее место DEPART RemQ1; покинуть очередь ADVANCE 40,2; обработка RELEASE Rem1; освобождение первичной регулировки LINK Otst2,FIFO; отправить в накопитель2 GENERATE ,,,1 генерация поступающих агрегатов met4 TEST E BV$Prov2,0; обращение к проверке2 UNLINK Otst2,met3,1; вывести из накопителя2 ADVANCE 0.001 TRANSFER ,met4 met3 SEIZE Rem2; занять рабочее место ADVANCE 50,2; вторичная регулировка RELEASE Rem2; освобождение вторичной регулировки TERMINATE GENERATE ,,,1 генерация поступающих агрегатов met2 TEST E BV$Prov3,0; обращение к проверке3 UNLINK Otst,met5,1; вывести из накопителя1 ADVANCE 0.001 TRANSFER ,met2 met5 SEIZE Rem3; занять рабочее место ADVANCE 120,2; полная регулировка RELEASE Rem3; освобождение полной регулировки TERMINATE met1 SPLIT 1, met6 удваивание количества транзактов met6 LINK Otst,FIFO; отправить в накопитель1 generate 14400 генерация работы участка для 240 часов работы terminate 1 Уничтожение выполненных заданий
/>
Раздел 5. Анализ результатовмоделирования
Основные обозначения:
START TIME – время началамоделирования;
END TIME — время окончаниямоделирования;
BLOCKS — количество блоков,используемых в программе;
FACILITIES – количество одноканальныхустройств;
STORAGES – количество многоканальныхустройств.
Далее приводится информация о блоках:
LOC – номер блока, назначенныйсистемой;
BLOCK TYPE – название блока;
ENTRY COUNT – количество транзактов,прошедших через блок за время моделирования;
СURRENT COUNT – количествотранзактов, задержанных в блоке на момент конца моделирования;
RETRY – количество транзактов,ожидающих специальных условий для прохождения через данный блок;
Отчет о работе устройства:
FACILITY – название устройства;
ENTRIES – количество транзактов,прошедших через устройство;
UTIL. – вероятность загрузкиустройства;
AVE. TIME – среднее время обработкиодного транзакта устройством;
AVAIL. – состояние готовностиустройства на момент конца моделирования (1 –готово к обслуживанию очереднойзаявки; 0 – не готово);
OWNER – номер последнего транзактазанимающего устройство (если не занималось, то значение 0);
PEND – количество транзактов,ожидающих устройство, и находящихся в режиме прерывания;
INTER – количество транзактов,прерывающих устройство в данный момент;
RETRY – количество транзактов,ожидающих специальных условий, зависящих от состояния объекта типа«устройство»;
DELAY – определяет количествотранзактов, ожидающих занятия или освобождения устройства.
Статистика об очередях:
QUEUE – имя очереди;
MAX — максимальная длина очереди;
CONT. – текущая длина очереди;
ENTRY – общее количество входов;
ENTRY (0) — количество «нулевых»входов;
AVE. CONT. – средняя длина очереди;
AVE. TIME – среднее время пребываниятранзактов в очереди;
AVE .(-0) – среднее время пребыванияв очереди без учета «нулевых» входов;
RETRY – количество транзактов,ожидающих специальных условий.
Информация о списке текущих событийCEC ( Current Events Chain ):
XN – номер транзакта;
PRI – приоритет транзакта (поумолчанию — 0);
M 1 – время пребывания транзакта всистеме с момента начал моделирования;
ASSEM — номер семейства транзактов;
CURRENT – номер блока в которомнаходится транзакт;
NEXT – номер блока в который перейдеттранзакт далее;
PARAMETER – номер или имя параметратранзакта;
VALUE – значение параметра.
Информация о списке будущих событийFEC ( Future Events Chain ):
XN – номер транзакта;
PRI – приоритет транзакта;
BDT — таблица модельных событий –абсолютное модельное время выхода транзакта из списка будущих событий иперехода транзакта в список текущих событий;
ASSEM — номер семейства транзактов;
CURRENT — номер блока в которомнаходится транзакт (0 – если транзакт не вошел в модель);
NEXT — номер блока в который перейдеттранзакт далее;
PARAMETER – номер или имя параметратранзакта;
VALUE – значение параметра.
Результаты моделирования Исходныйвариант (Первичная регулировка – 40 мин, вторичная – 50 мин, полная-120)
При использовании программы состандартными значениями получаем следующее:
GPSS WorldSimulation Report — Kyrs.13.1
Monday,December 27, 2010 22:01:20
START TIME ENDTIME BLOCKS FACILITIES STORAGES
0.000 14400.00030 3 0
NAME VALUE
EMK 2.000
MET1 27.000
MET2 19.000
MET3 14.000
MET4 10.000
MET5 23.000
MET6 28.000
OTST 10013.000
OTST2 10009.000
PROV1 10001.000
PROV2 10003.000
PROV3 10005.000
REM1 10002.000
REM2 10004.000
REM3 10006.000
REMQ1 10008.000
LABEL LOC BLOCKTYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY
1 GENERATE 3690 0
2 TEST 369 0 0
3 QUEUE 210 0 0
4 SEIZE 210 0 0
5 DEPART 210 00
6 ADVANCE 210 10
7 RELEASE 209 00
8 LINK 209 0 0
9 GENERATE 1 00
MET4 10 TEST 39780220 0
11 UNLINK 39780220 0
12 ADVANCE 39780220 0
13 TRANSFER 39780221 0
MET3 14 SEIZE 2090 0
15 ADVANCE 2091 0
16 RELEASE 2080 0
17 TERMINATE 2080 0
18 GENERATE 1 00
MET2 19 TEST 1183120 0
20 UNLINK 1183120 0
21 ADVANCE 1183120 0
22 TRANSFER 1183121 0
MET5 23 SEIZE 1200 0
24 ADVANCE 1201 0
25 RELEASE 1190 0
26 TERMINATE 1190 0
MET1 27 SPLIT 1590 0
MET6 28 LINK 318198 0
29 GENERATE 1 00
30 TERMINATE 10 0
FACILITY ENTRIESUTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
REM1 210 0.58339.995 1 531 0 0 0 0
REM2 209 0.72449.867 1 529 0 0 1 0
REM3 120 0.992119.015 1 206 0 0 1 0
QUEUE MAXCONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
REMQ1 1 0 210 2100.000 0.000 0.000 0
USER CHAIN SIZERETRY AVE.CONT ENTRIES MAX AVE.TIME
OTST2 0 0 0.046209 2 3.186
OTST 198 0 98.781318 199 4473.123
FEC XN PRI BDTASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE
531 0 14409.239 531 6 7
532 0 14409.933 532 0 1
529 0 14419.678 529 15 16
206 0 14494.321 204 24 25
MET6 2.000
533 0 28800.000 533 0 29
Эти данные говорят, чтопервичную обработку, за 240 часов работы, прошло 210 агрегатов, вероятностьзагрузки 58%, при этом среднее время обработки составляет 39.995 мин иотсутствие агрегатов, ожидающих своей очереди. На вторичную регулировку прошло209 агрегатов, вероятность загрузки составляет 72%, среднее время 49.867 и 1агрегат, ожидающий своей очереди. На полную регулировку попало 120 агрегатов, вероятностьзагрузки 99%, среднее время 119.015 мин и 1 агрегат, ожидающий своей очереди.
Результаты моделирования Тест №1 Первичнаярегулировка – 45 мин, вторичная – 60 мин, полная-100)
FACILITYENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
REM1184 0.574 44.940 1 0 0 0 0 0
REM2184 0.764 59.824 1 552 0 0 1 0
REM3144 0.994 99.440 1 220 0 0 1 0
QUEUEMAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
REMQ1 1 0 184 1840.000 0.000 0.000 0
Эти данные говорят, что первичную обработку, за 240 часов работы, прошло184 агрегатов, вероятность загрузки 57%, при этом среднее время обработкисоставляет 44 мин и отсутствие агрегатов, ожидающих своей очереди. На вторичнуюрегулировку прошло 184 агрегатов, вероятность загрузки составляет 76%, среднеевремя 59.824и 1 агрегат, ожидающийсвоей очереди. На полную регулировку попало 144 агрегатов, вероятность загрузки99%, среднее время 99.440 мини 1 агрегат, ожидающий своей очереди.
Результаты моделирования Тест №2 Первичная регулировка – 40 мин, вторичная– 60 мин, полная-120)
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE.TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
REM1 214 0.592 39.849 1 5260 0 0 0
REM2 213 0.885 59.802 1 5240 0 1 0
REM3 119 0.992 120.015 1 2040 0 1 0
QUEUE MAX CONT. ENTRYENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
REMQ1 1 0 214 214 0.000 0.0000.000 0
Эти данные говорят, что первичную обработку, за 240 часов работы, прошло 214агрегатов, вероятность загрузки 59%, при этом среднее время обработкисоставляет 39,849 мин и отсутствие агрегатов, ожидающих своей очереди. Навторичную регулировку прошло 213 агрегатов, вероятность загрузки составляет 88%,среднее время 59.802 и1 агрегат, ожидающий своей очереди. На полную регулировку попало 119 агрегатов,вероятность загрузки 99%, среднее время 120 мин и 1 агрегат, ожидающий своей очереди.
Результаты моделирования Тест №3 Первичнаярегулировка – 40 мин, вторичная – 40 мин, полная-90)
FACILITY ENTRIES UTIL. AVE.TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAY
REM1 215 0.596 39.949 1 5250 0 0 0
REM2 214 0.594 39.999 1 00 0 0 0
REM3 159 0.991 89.708 1 2770 0 1 0
QUEUE MAX CONT. ENTRYENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
REMQ1 1 0 215 215 0.000 0.0000.000 0
Эти данные говорят, что первичную обработку, за 240 часов работы, прошло215 агрегатов, вероятность загрузки 59%, при этом среднее время обработкисоставляет 39,949 мин и отсутствие агрегатов, ожидающих своей очереди. Навторичную регулировку прошло 214 агрегатов, вероятность загрузки составляет59%, среднее время 39,999 и нет агрегатов, ожидающих своей очереди. На полнуюрегулировку попало 159агрегатов, вероятность загрузки 99%, среднее время 90 мин и 1 агрегат, ожидающий своейочереди.
/>
Заключение
Самым выгоднымиз предложенных вариантов является тест №2, потому, что регулировку прошлонаибольшее количество агрегатов и при этом регулировочные станки вырабатываютнаибольшую мощность.
Самымэкономически нецелесообразным является тест №1, так как регулировку прошлонаименьшее количество агрегатов, но несмотря на это, они выдают, достаточно,высокую мощность.
Список литературы
1. Емельянов А.А.,Власов Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономических процессов:Учеб. пособие. Под ред. А.А.Емельянова. – М.: Финансы и статистика, 2004. –368с.: ил.
2. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическоемоделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2 изд., испр. – М.: Физматлит, 2001.–320.
3. Антонов А.В. Системный анализ. чебник для вузов. – М.:Высш. шк, 2004. — 454 с.: ил. (главы 4,11).
4. Цисарь И.Ф., Нейман В.Г. Компьютерное моделированиеэкономики. – М.: «Диалог-МИФИ»,2002.- 304 с.
5. Кудрявцев Е.М., Добровольский А.В. Основы работы суниверсальной системой моделирования GPSS World/ Учебное пособие. – Издательство Ассоциации строительных вузов, 2005. – 256 с.