Лекция 3.1. Оптимизация технологических процессов (стр. 2 )

будут минимальными, так как для выполнения каждой технологической операции типоразмер оборудования был выбран с учетом габаритных размеров детали;

- в случае технической возможности обработки детали

на оборудовании с большими типоразмерами трудоемкость и цеховая себестоимость ее механической обработки увеличатся по сравнению с исходным вариантом.

Понятно, что для исходного варианта организации производства суммарная цеховая себестоимость обработки номенклатуры деталей будет минимальной. Однако в этом случае оборудование может оказаться незагруженным, а число используемых единиц оборудования просто нерациональным. При дозагрузке оборудования технологического комплекса

деталями меньших типоразмеров число возможных вариантов организации комплекса для обработки новой номенклатуры деталей возрастает.

Оптимизация технологического процесса заключается в том, что в установленный промежуток времени необходимо обеспечить выпуск потребного количества изделий заданного качества при минимальной себестоимости их изготовления. В простейшем случае оптимизируют отдельные технологические (обычно лимитирующие) операции. По установленным ограничениям определяют выгодные режимы резания и другие условия обработки. Более сложная задача — оптимизация технологического процесса в целом; она решается методом динамического программирования с учетом влияния предыдущих операций на последующие. Поэтому нельзя изолированно по каждой операции принимать решение, при котором эффективность этой операции будет наибольшей. При оптимизации технологического процесса может измениться не только содержание операций, но и его структура. Оптимизацию вновь проектируемых и действующих технологических процессов производят по различным целевым функциям. Чаще оптимизацию производят для получения наименьшей себестоимости изготовления изделий. В других случаях объектом оптимизации могут быть наибольшая производительность или наивысшее качество производимых изделий. Знание основных закономерностей построения технологических процессов и Использование математических методов позволяют находить оптимальные решения с помощью ЭВМ. Проектирование технологических процессов механической обработки имеет целью дать подробное описание процессов изготовления детали с необходимыми технико-экономическими расчетами и обоснованиями принятого варианта. В результате составления технологической документации инженерно-технический персонал и рабочие-исполнители получают необходимые данные и инструкции для осуществления спроектированного технологического процесса на предприятии.

2.1. Описание проблемы и постановка задачи

Формально проблему, связанную с неэффективной работой технологического процесса, можно описать следующим образом. Имеется технологический процесс, которым можно управлять путем изменения его параметров. Существует необходимость повысить эффективность технологического процесса, изменяя его управляющие параметры.

При этом оптимизируемый технологический процесс должен удовлетворять следующим особенностям.

1. Управление технологическим процессом осуществляется изменением его параметров.2. Регулировка оптимизируемых параметров должна быть бесступенчатой или с малым шагом и доступна в достаточно широких пределах.3. Оценку конечного результата управления можно получить, измерив характеристики полученного изделия после окончания технологического цикла.4. Процесс не имеет в явном виде функциональной зависимости между настройками процесса и готовым изделием.5. Построение модели технологического процесса нецелесообразно.

Основным критерием возможности применения предлагаемого подхода является представимость технологического процесса в дискретном статическом виде. Многие технологические процессы продолжительны по времени, но если имеется возможность фиксировать параметры процесса на протяжении технологического цикла или его части, то такой процесс можно считать статическим и взаимодействовать с ним, как с "черным ящиком".

Введем понятие "точка" - х. Здесь и далее под точкой будем подразумевать готовое изделие, изготовленное при значениях параметров технологического процесса х= {xi, ...,х"}. Каждой точке соответствует набор значений локальных критериев качества yi, • • •, yq, описывающих ее свойства.

Рассмотрим задачу безусловной максимизации функции качества F(x), зависящей от р локальных критериев fq{x) = yq, q = l, р:

Найти max F(yltут), (71) где X - пространство значений х.

Задача в такой постановке называется задачей многокритериальной оптимизации [47, 48]. Нужно заметить, что функция качества не дана в явной форме. Далее предлагается один из подходов для преодоления трудностей, связанных с возможно неявной формой функции качества. Этот подход основывается на использовании информации о предпочтениях технолога, получаемой посредством диалога. Использование данного подхода позволяет рассматривать технологический процесс как "черный ящик" с входами в виде управляющих параметров и выходами в виде значений локальных критериев качества готового изделия.

Второй существенной проблемой может стать зависимость функции качества изделия от большого числа локальных критериев качества. Многокритериальную задачу оптимизации сложного объекта непросто свести к однокритериалыюй. В любом случае такой подход приведет к определенному компромиссу между критериями, и тем самым, ограничит возможности поиска оптимального решения. Зачастую важность критериев качества может меняться под влиянием результатов, полученных в процессе оптимизации. Далее предлагается подход преодоления многокритериалыюсти посредством диалога с ЛПР.

2.2. Способ преодоления многокритериалыюсти

Как уже говорилось выше, для оценки качества готового изделия, как правило, можно использовать множество критериев. Методы прямого поиска оперируют с однокритери-альной функцией качества, то есть, предназначены для нахождения ее экстремума. Для того чтобы свести задачу к однокритериалыюй, существует множество способов, многие из которых описаны в первой главе. Однако применение этих методов не всегда оправдано. В случае с оптимизацией сложных процессов, не всегда понятно, как поведет себя процесс в результате новых настроек, как изменится качество изделия. В процессе оптимизации возможно смещение вектора приоритета критериев качества, изменение важности критериев применительно к полученным результатам.

Для преодоления трудностей, связанных с нечисловой природой многокритериальной функции качества предлагается использовать подход, основанный на получение информации о предпочтениях технолога посредством диалога. Идея подхода следующая. На каждом шаге технологу предлагается оценить полученные точки. Оценка может быть как количественная, так и качественная, в зависимости от количества и свойств локальных критериев качества. Предлагаются два варианта оценки точек:

1. Для каждой точки назначить оценку от 1 до 15, где единице соответствует худшая точка в группе, 15 - лучшая.2. Разделить точки в группе на три типа: "плохие", "средние" и "хорошие".

Выбор варианта оценки должен осуществляться, основываясь на свойствах функции качества. В любом случае точки предполагается разделить на три группы из "плохих", "средних" и "хороших". При этом "плохими" будут точки с оценкой от 1 до 5, "средними" - с оценкой от 6 до 10 и "хорошими" - с оценкой от 11 до 15.

Такой подход позволяет, с одной стороны, избежать сложностей при оценке значения функции качества одновременно всех точек, с другой позволяет гибко реагировать на изменение предпочтений технолога в зависимости от полученного результата. Действительно, для человека намного проще разделить несколько точек на группы, чем последовательно давать количественную оценку качества. Основным критерием успешности шага является рост значения функции качества, следовательно значения функции качества будут последовательно расти в процессе оптимизации.

Далее будет предложен диалоговый алгоритм, который будет способен использовать предложенную оценку функции качества.

2.3. Оценка диалогового метода многокритериальной оптимизации

Практически любой современный технологический процесс представляет собой сложную систему, в которой функция качества, по крайней мере, нелинейна и представляет непростую задачу для поиска ее глобального экстремума. Кроме того, для вычисления значения функции качества при таком подходе необходим перезапуск технологического процесса. Эта операция (в зависимости от конкретной задачи) достаточно дорогая и требует некоторого времени на переналадку. Зачастую погрешность измерений управляющих параметров процесса такова, что достичь точного максимума за малое число шагов невозможно, да и не требуется. В этом случае требуется как можно быстрее достичь области максимума, в которой затем можно производить отладку стабильности технологии

Оптимизация технологических процессов

Современные технологические процессы — обычно многостадийные, протекающие с высокими скоростями, при высоких температурах и давлениях в многофазных системах, —характеризуются сложностью и многообразием операций и оборудования.

Продукцию высокого качества можно получать лишь при поддержании строго определенных технологических режимов. Применявшиеся ранее для изучения многофакторных технологических процессов однофакторные методы не гарантировали оптимальности найденных режимов и требовали для их реализации длительного времени.

В последние годы для оптимизации сложных процессов широкое распространение получили статистические методы планирования эксперимента. Конечной целью исследования является получение адекватной математической модели процесса и нахождение оптимального технологического режима. Математические модели позволяют не только оптимизировать сами процессы, но и оптимально управлять ими при изменении отдельных параметров. Кроме того, математические модели процессов являются источником информации для создания автоматизированных систем управления технологическим процессом (АСУТП). При применении статистических методов планирования для оптимизации технологических процессов используется понятие «черного ящика», заимствованное из кибернетики.