Оптимизация режимов технологических процессов

Качество продукции ремонтных предприятий зависит не только от совершенства технологических процессов, но и от режимов работы производственного оборудования.

Каждая из основных работ технологического процесса капитального ремонта автомобилей характеризуется многими переменными режимами, которые оказывают влияние на качественные показатели ремонтируемых изделий.

Требуемые показатели качества продукции при ремонте автомобилей можно получить только при оптимальных режимах работы оборудования.

Оптимальным следует считать такой технологический процесс, при котором экономическая и техническая эффективность использования отремонтированных автомобилей максимальна по отношению к производственным затратам на ремонт автомобилей.

Математически оптимизацию технологического процесса ремонта автомобилей по экономическому критерию можно выразить следующей зависимостью [25,26]:

(3.5)

где, Э - величина экономического эффекта, тенге;

F(l) - доходы в эксплуатации после мероприятий по повышению

качества ремонта автомобилей, тенге;

f_p(l) - затраты на ремонт и эксплуатацию автомобилей, тенге.

Каждую из функций можно выразить через основные составляющие [26]:

; (3.6)

(3.7)

где, С₁ - себестоимость единицы работы до мероприятии по повышению

качества ремонта автомобилей, тенге/ткм;

С₂ - то же, после внедрения мероприятий, тенге/ткм;

Σq_il_i - работа, выполненная автомобилем за межремонтный

срок службы, ткм;

ΔС_о - дополнительные затраты на повышение качества, тенге;

ΔС_Э - дополнительные затраты на содержание автомобиля в

эксплуатации, тенге/тыс. км;

L_р — межремонтный пробег автомобиля, тыс. км.

Условие оптимизации обеспечивается, если,

(3.8)

где, Е'_н — нормативный коэффициент эффективности на транспорте ( 1,15).

Исследуя это неравенство, можно определить допустимые дополнительные затраты на повышение качества ремонта по сроку службы отремонтированных автомобилей [26]:

(3.9)

(3.10)

Определение оптимальных режимов выполнения различных ремонтных работ - важнейшее направление в решении проблемы повышения качества ремонта автомобилей в целом.

Установление корреляционной связи между качеством продукции (выходными показателями) и режимами выполнения ремонтных работ (воздействующими факторами) позволяет решить задачу оптимизации технологических процессов и повышения качества ремонта автомобилей.

Установление функциональных и корреляционных зависимостей изменения показателей качества от различных внешних факторов производится на основе лабораторных, стендовых и производственных испытаний и статистических наблюдений за работой выпускаемой ремонтными предприятиями продукции.

Оптимизация технологических процессов может производиться на основе исследования на ЭВМ математических моделей, имитирующих исследуемый процесс. Исходные параметры, закладываемые в математические модели процесса, должны составляться на основе статистической совокупности достаточного количества независимых наблюдений или исследований реального технологического процесса. Степень детализации исследований зависит от требуемой точности параметров качества, оперативности и наличия вычислительных средств. Применение для исследования моделей производственных процессов ЭВМ позволяет решать задачу оптимизации с высокой точностью, большой степенью детализации.

Вероятностный характер изменения составляющих производственного процесса ремонта автомобилей ставит задачу перед производством не только оптимизации, но и прогнозирования фактического течения процесса, что позволяет более оперативно управлять производством.

Для исследования вопросов оптимизации технологических процессов можно применить следующие математико-статистические методы: статистического распределения; множественной корреляции и многофакторного анализа; линейного программирования; математического моделирования и др.

Оптимизация технологических процессов методом проведения многофакторного эксперимента.

Сущность этого метода заключается в том, что путем проведения ограниченного количества экспериментов устанавливается корреляционная зависимость между показателями процесса и выходными параметрами качества продукции. Применение данного метода рассмотрим на примере оптимизации режимов осаждения покрытий электролитическим способом [25]. В качестве переменных, влияющих на износостойкость покрытий Y_i, можно принять состав электролита , плотность тока при осаждении покрытий D_k, температуру электролита t^o_э, кислотность рН.

На основе проведения предварительных экспериментов устанавливаются допустимые границы изменения режимов х₁ х₂; х₃; x₄, т. е. верхний уровень (+) и нижний уровень (-) процесса.

Таблица 3.1

Матрица планирования эксперимента

Факторы	x1, (Fe/Co)	x2, (Dk)	x3, (t^oэ)	x4, (рН)	Yэкс
Основной уровень					-
Интервал варьирования					-
Верхний уровень					-
Нижний уровень					-
Опыт 1	-	-	-	-	2,2
Опыт 2	-	+	+	-	6,5
Опыт 3	-	+	-	-	1,6
Опыт 4	-	-	+	-	4,6
Опыт 5	+	-	-	-	4,1
Опыт 6	+	-	+	-	2,6
Опыт 7	+	+	-	-	5,7
Опыт 8	+	+	+	-	3,4
Опыт 9	-	-	-	+	1,7
Опыт 10	-	+	+	+	4,8
Опыт 11	-	+	-	+	2,5
Опыт 12	-	-	+	+	1,4
Опыт 13	+	-	-	+	3,0
Опыт 14	+	-	+	+	4,5
Опыт 15	+	+	-	+	1,1
Опыт 16	+	+	+	+	2,0

Составляется матрица многофакторного эксперимента, которая заполняется данными опытов (табл.3.1). Составляется уравнение регрессии и находятся его коэффициенты. Уравнение регрессии в общем виде имеет вид [26]:

Y=b₀+b₁x₁+b₂x₂+b₃x₃+ … +b_nx_n (3.11)

Свободный член уравнения b₀ находится по формуле [26]:

(3.12)

где, п - число опытов;

Y_{i экс} - опытное значение целевой функции.

Определение других коэффициентов производится по зависимости [26]:

(3.13)

Для приводимой в табл. 3.1 матрицы уравнение регрессии будет иметь вид:

(3.14)

Кодирование факторов производится по формуле [26]:

(3.15)

где, х_к - кодированное значение 1-го фактора;

x_i - текущее значение фактора;

х₀ - основной уровень изменения фактора;

Δx - интервал варьирования фактора.

По такой же методике многофакторного эксперимента выведено уравнение множественной корреляции между ходимостью шин 260-20 Московского шинного завода и физико-механическими свойствами резины, которое имеет следующий вид [26]:

L_ш= 1 087 044 + 1556,57x₁ +868704,9x₂ — 52,52x₃—141,48x₄ ± 402,91x₅ + 31,52x₆ + 975,43x₇ + 2043,29x₈—1270,72x₉ + 2588,13x₁₀—6602,17x₁₁, (3.16)

где, L_ш - ходимость шин, км;

x₁ - твердость резины покрышек, ед.;

x₂ - плотность резины протектора, г/см³;

x₃ - истирание резины протектора, кВт-ч/см³;

x₄ - модуль при заданном удлинении;

x₅ - предел прочности резины протектора при разрыве, кгс/см²;

x₆ - относительное удлинение резины протектора, %;

x₇ - остаточное удлинение резины протектора, %;

x₈ - предел прочности при расслоении между 2 и 6-м слоями каркаса,

кгс/см²;

x₉ - то же между 7 и 8-м слоями;

x₁₀ - то же между брекером и протектором;

x₁₁ - то же между каркасом и боковиной.

Метод многофакторного эксперимента дает весьма точные ответы о влиянии технологических факторов на выходные параметры качества.

Уравнения множественной корреляции между выходными параметрами и технологическими факторами позволяют решать вопрос максимизации или минимизации технологических процессов.

Минимальные значения показателей уравнений корреляции находятся через производные

Проверка правильности решения задачи определяется по знаку второй производной (для минимума — плюс).

Для решения задач по оптимизации технологических процессов и конструкции оборудования для ремонтных предприятий широкое применение может найти метод математического моделирования с проведением расчетов по множеству вариантов на ЭВМ. Время расчета математических моделей производственных процессов с помощью ЭВМ в сотни раз меньше, чем при использовании раз личных арифмометров и счетных линеек. Метод математического моделирования с использованием ЭВМ позволяет еще на стадии проектирования провести анализ множества вариантов и выбрать лучший. Он имеет большую точность и универсален.

На рисунках приведена принципиальная блок-схема алгоритма вычислительного процесса определения оптимальных параметров подвесного толкающего конвейера (ПТК) для перемещения грузов в цехе восстановления и изготовления деталей ремонтного предприятия. Для решения задачи в память ЭВМ вводятся следующие исходные данные: минимальный и максимальный размеры шага между кулаками, скорость движения толкающей цепи, программа ремонта 1-х деталей, номера позиций, где обрабатываются 1-е детали, время обработки 1-й детали на позициях, число шагов, емкость накопителей на позициях, продолжительность работы конвейера и др.

В результате исследования модели ПТК на ЭВМ можно определить оптимальную скорость движения цепи конвейера, величину шага, последовательность и объем загрузки, размеры запасов деталей в накопителях и другие нормативы, необходимые для оперативно-календарного планирования производства в цехах восстановления и изготовления деталей.

Дата добавления: 2015-11-03