Лекция 3.1. Оптимизация технологических процессов (стр. 3 )

Математическая модель, построенная исходя из экспериментальных данных, используется для разработки оптимальных режимов. Эксперимент осуществляется по определенному плану в соответствии с теорией планирования эксперимента. Общее число опытов невелико. При неполном знании механизма процесса статистические методы оптимизации являются весьма эффективными. Основоположником статистического планирования эксперимента является английский ученый Р. Фишер. Современная форма планирования эксперимента в СССР начала развиваться с 1900-х годов.

Оптимизация — это целенаправленная деятельность человека, заключающаяся в получении наилучших результатов при соответствующих условиях.

Для правильной постановки задачи оптимизации необходимо, чтобы выполнялись следующие условия:

а) существовал объект оптимизации (технологический процесс) с управляющими воздействиями (факторами), которые позволяют изменять его состояние в соответствии с требованиями;

б) должна быть правильно сформулирована цель оптимизации, при этом оптимизации подвергается только одна величина;

в) оптимизируемая величина должна иметь количественную оценку. Количественная оценка оптимизируемого объекта называется критерием или параметром оптимизации.

Вид критерия оптимизации определяется конкретной задачей. Наиболее общим критерием оптимальности являются экономические оценки. Общая оценка экономической эффективности процесса (R) включает следующие показатели: производительность В, численно выражаемая объемом выпускаемой продукции в единицу времени; объем капитальных вложений Ф в данное производство; эксплуатационные затраты Э на осуществление процесса; количественный показатель К выпускаемого продукта.

В общем случае экономический критерий оптимальности процесса является функцией от этих показателей: R = f(B, Ф, Э, К).

В настоящее время в связи с возникновением отдельных компаний и фирм получают приоритет задачи внутрифирменного планирования, которые по своей сути мало отличаются от отраслевых задач. Поэтому в настоящей статье уделено большое внимание вопросам выбора способов восстановления изношенных деталей строительных и дорожных машин с использованием критерия минимума затрат.

Сущность оптимизации выбора технологического процесса восстановления изношенных деталей состоит в том, чтобы из множества возможных вариантов выбрать наилучший (оптимальный) по принятому критерию в данных производственных условиях.

Оптимальным вариантом ТПВИД считается такой, при котором в течение перспективного планового периода выполняются необходимые условия технологического процесса, а значение целевой функции достигает экстремума, т. е. наивысшего результата при данных затратах или заданного результата при минимальных затратах.

Оптимизация ТПВИД прежде всего сводится к выбору таких способов (процессов) восстановления, которые минимизировали бы удельные затраты при обеспечении наивысшего качества восстановленных деталей.

Для каждого технологического процесса необходимо определить затраты на восстановление с учетом себестоимости восстановления и удельных капитальных вложений, составляющих суммарные удельные затраты, и на основе сопоставления величин удельных затрат по каждому из возможных вариантов выбирается оптимальный.

Поэтому в соответствии с определением и общей постановкой задачи решение оптимизации выбора ТПВИД является наиболее актуальной и крайне важной проблемой, решение которой позволит избежать не только простоев машин, но и сэкономить трудовые, материальные, топливноэнергетические и другие ресурсы.

Технологический процесс восстановления изношенных деталей строительных и дорожных машин является достаточно сложным производством, включающим технические, технологические, организационные и экономические вопросы, а также много других факторов. Поэтому при разработке математической модели технологического процесса восстановления изношенных деталей, а значит и целевой функции оптимальных затрат на восстановление, воспользуемся теорией анализа производственных функций.

Прежде всего это позволит оценить эффективность затрат на составляющие технологического процесса восстановления (удельные затраты) и таким образом обосновать и разработать целевую функцию минимума удельных затрат по выбору способа восстановления изношенных деталей.

Теория анализа производственных функций процесса восстановления изношенных деталей позволит решить следующие задачи:

·  разработать целесообразную (оптимальную) математическую модель оптимизации технологического процесса восстановления изношенных деталей;

·  определить оптимальные значения параметров, влияющие на удельные затраты и их изменения во времени и позволяющие решать задачи восстановления изношенных деталей с минимальными удельными затратами (затраты на единицу наработки).

Оптимизация технологических процессов

Оптимизация технологических процессов и систем аналитическими методами также состоит в том, чтобы найти экстремальные значения критерия оптимизации в определенной области изменения значений параметров. Аналитических методов много.

Это и решение системы уравнений (например, расчет состава бетона заключается в решении системы, состоящей из четырех уравнений с четырьмя неизвестными — расход воды, цемента, песка и щебня), и нахождение простых и частных производных с последующим определением параметров х(, при котором производная у = f'{Xf) = 0. Аналитические методы широко используются при изучении процессов перемешивания и уплотнения бетонных смесей, тепломассообменных процессов, протекающих в них. Требуется определить наиболее экономичный вариант перевозки песка из карьеров на заводы, выбирая соответствующие Хц. В этом случае, пользуясь методами линейного программирования и ЭВМ, находят функцию, которая удовлетворяет условию

Однако аналитические методы возможны в случае, если имеют место детермированные закономерности, т. е. данному значению какого-либо фактора соответствует определенное значение критерия оптимальности. При этом технологические процессы должны быть хорошо изученными, чтобы можно было построить физические модели процесса, описываемые аналитическими функциями.

В технологии бетонов преобладают все еще недостаточно изученные процессы, в которых большую значимость имеют случайные (стохастические) процессы и которые описать аналитическими методами не представляется возможным. В этом случае для оптимизации процессов используют статистические методы, которые позволяют при данных областях изменения факторов оптимизировать процесс с определенной степенью вероятности. Для этой цели широкое распространение получил метод оптимального планирования эксперимента. Уравнение регрессии достаточно точно описывает исследуемый технологический процесс или систему. Обычно ограничиваются полиномами первой или второй степени, редко используют полиномы третьей степени. Применительно к данному уравнению регрессии разработана методика эксперимента, реализация которой позволяет с помощью ЭВМ по экспериментальным данным вычислить коэффициенты уравнения. Затем, дифференцируя это уравнение в заданных пределах параметров также с помощью ЭВМ, определяют оптимальные условия протекания технологического процесса.

Технологию материалов максимально механизируют и автоматизируют, при этом особое внимание уделяют оптимизации технологических процессов на основе использования ЭВМ. Получение эффективных материалов при минимальных затратах — один из важнейших принципов организации их технологии. Важно также организовать технологический процесс в строгом соответствии с нормативно-техническими документами, обобщающими передовой опыт и способствующими внедрению достижений науки и техники.

Объектами исследования в технологических КНИР могут быть : технологический процесс изготовления детали, отдельная технологическая операция, технологический переход. Иногда объектом исследования может быть технологический метод, например метод обработки отверстий с криволинейной осью и т. д.

Собственно деталь, ее конструктивно-технологические параметры объектом технологического исследования бывает сравнительно редко.

Объект исследования в основном выделяют при анализе состояния проблемы и корректируют, если необходимо, при определении основной цели и задач работы.

Пример №1 Тема КНИР, соответствующий данному направлению : “Исследование точности обработки системы координированных отверстий корпусной детали на автоматической линии из станков ЧПУ”. При задании этой темы обязательно указывают деталь-представитель и сведения об линии для ее обработки.

Объектом исследования является технологическая операция обработки корпусной детали на автоматической линии либо, по согласованию с руководителем, часть технологической операции, выполняемая на одной или нескольких позициях автоматической линии, состоящей из станков ЧПУ.

Целью КНИР является обеспечение качества изготовления корпусных деталей при максимальной производительности автоматической линии.

Основные задачи исследования :

а) исследовать изменение точности изготовления системы координированных отверстий в ходе технологической операции.

б) выявить параметры технологической операции, оказывающие доминирующее влияние на точность ;

в) получить закономерности, описывающие взаимосвязь выделенных параметров технологической операции и точности ;

г) предложить конкретные технологические мероприятия, позволяющие обеспечивать заданную точность обработки при максимальной производительности линии за счет целенаправленного воздействия на выделенные параметры технологической операции.

Пример №2 “ Исследование динамики формообразования цилиндрических поверхностей при отделочных методах обработки “.

Объект исследования – технологический метод (операция) отделочной обработки наружной цилиндрической поверхности. По указанию руководителя может быть выбран один из методов : тонкое точение и растачивание, круглое шлифование, алмазное выглаживание.

Оптимизация технологических процессов изготовления деталей.

В исследованиях этого направления осуществляется поиск условий реализации технологических процессов, операций, методов, оптимальных по достижимому качеству обработки, производительности, затратам.

Пример №3 “Оптимизация обработки наружных цилиндрических поверхностей на токарных станках с ЧПУ ”.