Этапы имитационного моделирования.

Процесс имитационного моделирования включает следующие основные этапы.

1. Описание системы, т.е. установление внутренних взаимосвязей, границ, ограничений и показателей эффективности системы, подлежащей изучению.

Рис. 5.17. Схема процесса имитационного моделирования

2. Конструирование модели — пере­ход от реальной системы к определен­ной логической схеме, отображающей процессы, происходящие в системе.

3. Подготовка и отбор данных, не­обходимых для построения модели.

4. Трансляция модели, включающая описание модели на языке, используе­мом ЭВМ.

5. Оценка адекватности, позволяющая судить о корректности выводов, полу­ченных на модели, для реальной системы.

6. Планирование экспериментов: объемов, последовательности.

7. Экспериментирование, заключающееся в имитации процессов реальной системы на модели и получении необходимых данных.

8. Интерпретация - получение выводов по результатам моделирования.

9. Реализация - практическое использование модели и результатов модели­рования при принятии решения для реальной системы.

Рассмотрим процесс имитационного моделирования (рис. 5.17) при опреде­лении периодичности ТО по безотказности при условии, что случайной является не только наработка на отказ x_i, но и фактическая периодичность ТО l_j,которая также имеет некоторую вариацию относительно плановой.

В данном случае моделируется процесс предупреждения отказа элемента автомобиля при условии, что он подвергается профилактическим воздействиям с нормативной периодичностью , которая фактически имеет некоторую вариацию, характеризуемую законом распределения f(l), и .

Модель процесса в данном примере - это формула риска, т.е. вероятность, что в условиях вариации наработки на отказ x_i и фактической периодичности ТО l_j риск отказа будет не больше допустимого (заданного): .

Конструирование модели в примере - это создание двух массивов исходных данных [ x ] и [ l ]. Массивы данных могут формироваться на основе информации по соответствующим законам распределения случайных величин или включать фактические данные наблюдений, т.е. наборы x ₁, x ₂,…, x_i и l ₁, l ₂,…, l_j.

Реализация - это извлечение из массивов данных в случайном порядке и сравнение двух случайных величин: x_i и l_j.

Идентификация события происходит при каждой реализации и сравнении пары случайных величин: при x_i < l_j фиксируется отказ, а при l_j ≤ x_i преду­преждение отказа путем выполнения профилактической операции.

При многократном повторении определяется число отказов п_о и профилактики п _п, и оцениваются с определенной точностью вероятности соответствующих событий: отказа (риска) и безотказной работы при выбранной периодичности l ₁ .

Если фактический риск F _ф оказался больше допустимого F _д,то необходимо выбрать новую периодичность l ₂ < l ₁и повторить процесс имитационного моделирования до выполнения условий F _ф ≤ F _д.

На рис. 5.18 приведена последовательность определения периодичности ТО по безотказности l ^б и экономико-вероятностным методом l^э, при котором дополни­тельно учитываются еще две случайные величины — разовые затраты на выполнение ТО d _m и ремонт с _к (см. формулу (5.7) и рис. 5.8).

Рисунок 5.18. Последовательность определения периодичности ТО методом имитационного моделирования

По безотказности: 1, 3, 4, 7, 8, 12, 11, 13, 15, 16, 19, 21, [20]; экономико-вероятностным методом: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 12, 11, 13, 15, 16, 19, 10, 14, 17, 18, 25, 24, [23]

При моделировании представляется возможным оценить также предлагаемую наработку на отказ х _т, который может возникнуть с вероятностью F = 1 – R _дравной произведению числа реализаций и принятой периодичности ТО или , деленному на зафикси­рованное число отказов n ₀.

Рис. 5.19. Влияние периодичности ТО на сос­тояние тормозной системы автобуса большого класса

Моделирование может проводиться вручную или с использованием ПЭВМ.

На рис. 5.19 показаны результаты имитационного моделирования, оцени­вающие влияние периодичности ТО на надежность тормозной системы городского автобуса. С увеличением периодич­ности ТО сокращается вероятность R выполнения контрольно-диагностичес­кой части операции (1), а вероятность отказа в межконтрольные периоды возрас­тает (4). Вероятность выполнения исполнительской части операции (3) сначала растет с увеличением периодичности ТО до оптимального значения в рассмат­риваемых условиях (3,5-4 тыс. км), а затем начинает сокращаться. Аналогичным образом изменяется и коэффициент повторяемости исполнительской части операции (2). Таким образом, при оптимальной периодичности ТО соотношение между контрольной и исполнительской частями операции будет также опти­мальным.

По аналогичной схеме могут изучаться и оцениваться организационно-техно­логические ситуации, например работа системы массового обслуживания. В про­стейшем случае сравниваются интервалы и моменты поступления требований и продолжительность их выполнения. При усложнении модели может рассматри­ваться целесообразность реализации определенной дисциплины очереди: про­пускать в первую очередь требования на ремонт автомобилей, дающих наибольший доход, или требования с малой продолжительностью обслуживания. В много­канальных системах возможно перераспределение требований или исполнителей по постам, оказание взаимопомощи и т.д. С помощью комбинации ряда подобных моделей конструируют имитационные модели зоны, участка, цеха и предприятия.

Дата добавления: 2015-11-16