Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Уральский федеральный университет имени первого
Президента России Б.Н. Ельцина»
Кафедра «Моделирование управляемых систем»
Дисциплина «Моделирование информационных процессов»
Контрольная работа
GPSS-модель сборочного цеха
Студент: Иванов Н.Е.
Группа: ИМ-38031
Руководитель: Лимановская О.В.
Екатеринбург 2011
Введение
При построении математических моделей процессов функционирования систем можно выделить следующие основные подходы:
непрерывно - детерминированный, дискретно - детерминированный, дискретно - стохастический, непрерывно - стохастический, сетевой, обобщенный (или универсальный). Соответственно этим подходам были разработаны типовые математические схемы создания моделей.
Для выполнения задания мы используем непрерывно - стохастический подход.
Непрерывно - стохастический подход применяется для формализации процессов обслуживания. Этот подход наиболее известен ввиду того, что большинство производственных (и не только производственных - экономических, технических и т.д.) систем по своей сути являются системами массового обслуживания. Типовой математической схемой моделирования таких систем являются Q-схемы. В обслуживании можно выделить две элементарные составляющие: ожидание обслуживания и собственно обслуживание, а в любой системе массового обслуживания можно выделить элементарный прибор. Соответственно, в этом приборе выделяют: накопитель (Н) заявок, ожидающих обслуживания, некоторой емкостью; канал обслуживания (К); потоки событий (последовательность событий, происходящих одно за другим в какие-то случайные моменты времени): поток заявок на обслуживание wi, характеризующийся моментами времени поступления и атрибутами (признаками) заявок (например, приоритетами), и поток обслуживания ui, характеризующийся моментами начала и окончания обслуживания заявок. Для имитационного моделирования СМО был создан специализированный язык программирования GPSS.
Сложные функции моделирующего алгоритма могут быть реализованы средствами универсальных языков программирования (Паскаль, Си), что предоставляет неограниченные возможности в разработке, отладке и использовании модели. Однако подобная гибкость приобретается ценой больших усилий, затрачиваемых на разработку и программирование весьма сложных моделирующих алгоритмов, оперирующих со списковыми структурами данных. Альтернативой этому является использование специализированных языков имитационного моделирования.
Специализированные языки имеют средства описания структуры и процесса функционирования моделируемой системы, что значительно облегчает и упрощает программирование имитационных моделей, поскольку основные функции моделирующего алгоритма при этом реализуются автоматически. Программы имитационных моделей на специализированных языках моделирования близки к описаниям моделируемых систем на естественном языке, что позволяет конструировать сложные имитационные модели пользователям, не являющимся профессиональными программистами.
Современная среда имитационного моделирования GPSS World - это удобный программный комплекс, работающий под Windows. GPSS сочетает в себе функции дискретного и непрерывного моделирования. Возможность перехода из дискретной фазы моделирования в непрерывную фазу и обратно обеспечивает тесную связь с непрерывным моделированием. В непрерывной фазе могут быть установлены пороговые значения, управляющие созданием транзактов в дискретной фазе. Система имеет транслятор программного кода, т.е. модель работает только в среде GPSS и не может компилироваться в исполняемые файлы.
имитационное моделирование программный
1.Постановка задачи
На сборочный участок цеха предприятия через интервалы времени, распределенные экспоненциально со средним значением 10 мин, поступают партии, каждая из которых состоит из трех деталей. Половина всех поступающих деталей перед сборкой должна пройти предварительную обработку в течение 7 мин. На сборку подаются обработанная и необработанная детали. Процесс сборки занимает всего 6 мин. Затем изделие поступает на регулировку, продолжающуюся в среднем 8 мин (время выполнения ее распределено экспоненциально). В результате сборки возможно появление 4% бракованных изделий, которые не поступают на регулировку, а направляются снова на предварительную обработку.
Цель:
Смоделировать работу участка в течение 24 ч. Определить возможные места появления очередей и их вероятностно-временные характеристики. Выявить причины их возникновения, предложить меры по их устранению и смоделировать скорректированную систему.
2.Разработка модели
Данная система описывает работу сборочного участка цеха, которая состоит из трех этапов: сборка, предварительная обработка и регулировка деталей. Первые два этапа осуществляются параллельно. Половина всех партий (50 %) поступает сразу на сборку, а вторая половина проходит предварительную обработку, после чего отправляется на сборку. В процессе сборки деталей выделяется 4 % брака, которые заново проходят предварительную обработку. Следующим этапом все партии поступают на регулировку (96 %).
На основании задания была построена структурная схема (Рисунок 1).
3.Решение задачи на языке GPSS
GENERATE (EXPONENTIAL(1,0,10)) - поступление заявок с интервалом в 10 мин.
TRANSFER .5,sp1,sp2 - распред. заявок между sp1 и sp2 (по 50%)
sp1 SPLIT 2 - размножение заявок (становится 3 детали)
blok1 QUEUE OCHER1 - занятие очереди 1
SEIZE OBRABOTKA - занятие этапа предв. обработки
DEPART OCHER1 - освобождение очереди 1
ADVANCE 7 - задержка на этапе предв. обработки
RELEASE OBRABOTKA - освобождение этапа предв. обработки
TRANSFER ,blok2 - переход к блоку 2SPLIT 2QUEUE OCHER2 - занятие очереди 2 SBORKA - занятие этапа сборки
DEPART OCHER2 - освобождение очереди 2
ADVANCE 6 - задержка на этапе сборки
RELEASE SBORKA - освобождение этапа сборки
TRANSFER .04,blok3,blok1 - 4% заявок отпр-ся в блок 1, 96% в блок 3
blok3 QUEUE OCHER3 - занятие очереди 3
SEIZE REGULIROVKA - занятие этапа регулировки
DEPART OCHER3 - освобождение очереди 3
ADVANCE 8 - задержка на этапе сборки
RELEASE REGULIROVKA - освобождение этапа регулировки
TERMINATE - удаление заявок
GENERATE 1440 - прогон модели в течении 24 часов
TERMINATE 1 - удаление заявок (окончание моделирования)
START 1 - 1 завершение прогона модели
4.Результаты моделирования
START TIME END TIME BLOCKS FACILITIES STORAGES0.000 1440.000 24 3 0NAME VALUEBLOK1 4.000BLOK2 11.000BLOK3 17.000OBRABOTKA 10005.000OCHER1 10004.000OCHER2 10000.000OCHER3 10002.000REGULIROVKA 10003.000SBORKA 10001.000SP1 3.000SP2 10.000LABEL LOC BLOCK TYPE ENTRY COUNT CURRENT COUNT RETRY1 GENERATE 145 0 02 TRANSFER 145 0 0SP1 3 SPLIT 73 0 0BLOK1 4 QUEUE 225 26 05 SEIZE 199 0 06 DEPART 199 0 07 ADVANCE 199 1 08 RELEASE 198 0 09 TRANSFER 198 0 0SP2 10 SPLIT 72 0 0BLOK2 11 QUEUE 414 174 012 SEIZE 240 0 013 DEPART 240 0 014 ADVANCE 240 1 015 RELEASE 239 0 016 TRANSFER 239 0 0BLOK3 17 QUEUE 233 53 018 SEIZE 180 0 019 DEPART 180 0 020 ADVANCE 180 1 021 RELEASE 179 0 022 TERMINATE 179 0 023 GENERATE 1 0 024 TERMINATE 1 0 0FACILITY ENTRIES UTIL. AVE. TIME AVAIL. OWNER PEND INTER RETRY DELAYSBORKA 240 0.999 5.993 1 224 0 0 0 174REGULIROVKA 180 0.995 7.957 1 204 0 0 0 53OBRABOTKA 199 0.965 6.984 1 379 0 0 0 26QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRYOCHER2 175 174 414 1 80.179 278.884 279.559 0OCHER3 54 53 233 1 26.670 164.829 165.539 0OCHER1 34 26 225 4 15.991 102.345 104.198 0FEC XN PRI BDT ASSEM CURRENT NEXT PARAMETER VALUE435 0 1440.543 435 0 1224 0 1441.715 219 14 15379 0 1443.264 375 7 8204 0 1447.715 204 20 21438 0 2880.000 438 0 23
Из полученного отчета можно узнать результаты прогона построенной модели, представленные в Таблице 1:
Таблица 1 - Результаты моделирования
ЭтапыЗагруженностьустройствКол-во необслуженных заявокСреднее время задержки в очередиПр. обработка0,96526102.345Сборка0,999174278.884Регулировка0,99553164.829
В данной задаче необходимо обеспечить нормальную работу на всех этапах модели, с наименьшим количеством необслуженных заявок, вероятностью появления очередей, и временем задержек в них. А так же, результаты показывают недостаточную загруженность устройства на этапе предварительной обработки, что желательно исправить. Сделать это можно за счет оптимизации параметров, а именно, сократив время выполнения работы на этапах системы, но это приведет к чрезмерному увеличению нагрузки на людей и работающее оборудование. Возникнет необходимость в закупке усовершенствованного, дорогостоящего оборудования.
Предположим, что цех закупил улучшенное оборудование. В соответствии с моим предложением в текст программы были внесены изменения.
GENERATE (EXPONENTIAL(1,0,10)).5,sp1,sp2QUEUE OCHER1OBRABOTKAOCHER17OBRABOTKA,blok2SPLIT 2QUEUE OCHER2SBORKAOCHER25SBORKA.04,blok3,blok1QUEUE OCHER3REGULIROVKAOCHER35REGULIROVKA
GENERATE 1440
TERMINATE 1
START 1
Как видно из текста программы изменения произошли в последни
