生产系统建模和仿真上机报告2.docx

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生产系统建模和仿真上机报告2

一、

1.实验素材:

某港口只有一个岸桥为到达的船舶提供卸货服务。

当船舶到达港口时,停入泊位等待服务。

如果岸桥空闲,则立即对其进行货物卸载作业;如果岸桥为其他船舶卸载,则船舶在泊位等待;岸桥为船舶提供服务的规则为FIFO。

假设船舶到达时间间隔服从均值为10小时的负指数分布,岸桥为每艘船的卸载时间服从[6,14]小时的均匀分布。

建立仿真模型,运行100天=2400小时,统计:

1.岸桥的利用率;2.船舶的平均等待时间;港口船舶等待队列的最大长度;4.仿真结束时服务船舶的数量。

进一步考虑以下几种情况

1.船舶到达时发现港口中已经有4艘船舶在等待,则选择离开;统计系统100天流失的船舶数量;(通过控制Buffer元素的Capacity实现)

2.船舶等待时间超出30小时,则选择进行服务投诉(;统计系统100天中接受到的投诉数量;(通过控制Buffer元素的Delay项实现)

3.港口增加了一台岸桥对船舶进行服务;仿真比较此时系统与原系统(只有一个岸桥)在绩效指标上的变化(通过设置Machine元素的Quantity项目实现)

统计1.岸桥的利用率;2.船舶的平均等待时间;3.港口船舶等待队列的最大长度;4.仿真结束时服务船舶的数量

2.系统分析:

把一个part设定成船,一个buffer设定成泊位,一个machine设定成岸桥;

3.详细建模:

设施布置图:

输出报告:

ELEMENTNAME:

岸桥

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

UNIFORM(4,16,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom泊位

Output:

PUSHtoSHIP

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

泊位

ElementType:

Buffer

Quantity:

1

Capacity:

1000

InputOption:

Rear

OutputOption:

First

SearchFrom:

Front

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

ElementType:

Part

Type:

Variableattributes

Groupnumber:

1

InterArrivalTime:

NEGEXP(10,1)

FirstArrivalat:

0.0

MaximumArrivals:

Unlimited

Input/OutputRules

Output:

PUSHto泊位

_____________________________________________________________

4.运行模型:

5.结果分析:

仿真次数

1

2

3

4

5

均值

置信下限

置信上限

岸桥利用率

96.71%

96.45%

100%

92.41%

99.95%

97.10%

0.9322

1.009

船舶的平均等待时间

104.31

108.12

123.72

43.35

134.91

102.882

58.835

146.9

港口船舶等待队列的最大长度

24

35

23

12

20

22.8

12.508

33.09

已服务船舶数

234

222

233

212

235

227.2

214.80

239.5

6.进一步分析:

1)设定buffer(泊位)的Capacity为4可以完成。

2)添加一个buffer用以统计投诉人数,岸桥优先pullfrom统计投诉的buffer

布置图如下:

3)增加一个machine,设定为岸桥,并将machine数量设定为2

布置图如下:

结果分析:

仿真次数

1

2

3

4

5

均值

置信下限

置信上限

离开数

34

31

39

16

24

28.8

17.6457

39.9542

投诉数

194

174

248

117

228

192.2

128.933

255.466

服务船舶数(改)

222

244

261

236

256

243.8

224.357

263.243

二、

1.实验素材:

某公司有一条生产线加工一种零件,需要四道工序为称重工序(称重时间为均值为5分钟的负指数分布)、清洗工序(清洗时间为均值为4.5分钟的负指数分布)、加工工序(加工时间为均值为4分钟的负指数分布)、检测工序(检测时间为均值为3分钟的负指数分布),每道工序上只有一台机器,每台机器上每次只能加工一个零件,工序之间零件依靠滚轴输送链运输,单条输送链最多可以容纳20个零件,零件通过每条输送链的时间为10分钟(Indextime设为0.5,传送带类型设为IndexQueuing)。

建立该系统的WITNESS仿真模型。

模拟一周的时间(5*480=2400分钟),统计分析各个机器的利用率,零件从进入到离开系统的总的平均时间。

进一步,如果加工工序的机器每运行50分钟,进行一次预防性检修,检修时间服从均值为10分钟的负指数分布;加工工序会发生随机故障,故障间隔服从均值100分钟的负指数分布,维修时间服从30分钟的负指数分布;清洗工序每清洗完10件产品,就需要整理一下工作台,整理时间服从均值为8分钟的负指数分布;这三项作业都需要一名工人参与。

假设该生产线上每道工序仅有一台机器,整条生产线由一名工人维护,零件数量足够多,建立该系统的WITNESS仿真模型。

模拟一周(5*480=2400分钟)的时间。

统计分析零件从进入到离开系统的总的平均时间、各个机器的利用率,零件在各个传送带上的平均停留时间,找出系统的瓶颈工序,

2.系统分析:

把一个part设定为零件,依次设定4个machine作为4道工序的仿真,再设置3个传送带(传送1,2,3),出工顺序为零件—称重—传送1—清洗—传送2—加工—传送3—检测

3.详细建模

设施布置图:

输出报告:

ELEMENTNAME:

称重

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

NEGEXP(5,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom零件outofWORLD

Output:

PUSHto传送1atRear

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

传送1

ElementType:

Conveyor

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Queuing

Length:

20

MaximumCapacity:

20

IndexTime:

0.5

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

传送2

ElementType:

Conveyor

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Queuing

Length:

20

MaximumCapacity:

20

IndexTime:

0.5

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

传送3

ElementType:

Conveyor

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Queuing

Length:

20

MaximumCapacity:

20

IndexTime:

0.5

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

加工

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

NEGEXP(4,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom传送2atFront

Output:

PUSHto传送3atRear

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

检测

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

NEGEXP(3,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom传送3atFront

Output:

PUSHtoSHIP

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

零件

ElementType:

Part

Type:

Variableattributes

Groupnumber:

1

MaximumArrivals:

0

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

清洗

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

NEGEXP(4.5,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom传送1atFront

Output:

PUSHto传送2atRear

_____________________________________________________________

4.运行模型:

5.结果分析:

仿真次数

1

2

3

4

5

均值

置信下限

置信上限

称重机器利用率

97.38%

97.77%

94.06%

96.46%

99.77%

0.9701

0.9450

0.9967

清洗机器利用率

88.21%

87.43%

92.50%

91.11%

91.60%

0.9017

0.8741

0.9292

加工机器利用率

80.36%

70.50%

78.09%

76.80%

76.81%

0.7651

0.7196

0.8105

检测机器利用率

59.36%

58.30%

57.95%

57.63%

63.14%

0.5927

0.5647

0.6207

总平均时间

86.42

89.9

115.56

98.69

86.51

95.416

80.118

110.71

“称重”工序利用率最高,所以别的工序需等待之,所以“称重”工序为瓶颈工序

进一步分析:

添加劳动者“工人”,并给“清洗”的setup与“加工”“检修”的breakdown设置函数,添加劳动者规则。

输出报告如下:

Report:

ELEMENTNAME:

清洗

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

NEGEXP(4.5,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom传送1atFront

Output:

PUSHto传送2atRear

LaborRequirements

Setup#1:

工人

Set-up

Description:

NewSetup

Set-uptype:

Operations

OpstoFirst:

Undefined

Opsbetween:

10

Set-upTime:

NEGEXP(8,1)

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

加工

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Single

CycleTime:

NEGEXP(4,1)

Input/OutputRules

Input:

PULLfrom传送2atFront

Output:

PUSHto传送3atRear

LaborRequirements

Repair#1:

工人

Repair#2:

工人

Breakdown

Description:

NewBreakdown

Breakdowntype:

BusyTime

AtStartofCycle:

Yes

DownInterval:

50.0

RepairTime:

NEGEXP(10,1)

ScrapPart:

No

Set-uponrepair:

No

Breakdown

Description:

NewBreakdown

Breakdowntype:

BusyTime

AtStartofCycle:

Yes

DownInterval:

NEGEXP(100,5)

RepairTime:

NEGEXP(30,1)

ScrapPart:

No

Set-uponrepair:

No

_____________________________________________________________

ELEMENTNAME:

工人

ElementType:

Labor

Quantityalwaysavailable:

1

_____________________________________________________________

结果分析:

仿真次数

1

2

3

4

5

均值

置信下限

置信上限

称重机器利用率2

80.83%

84.59%

92.42%

79.09%

71.03%

0.81592

0.7188

0.913

清洗机器利用率2

73.97%

72.19%

74.05%

64.22%

67.47%

0.7038

0.6496

0.7579

加工机器利用率2

62.51%

60.36%

60.35%

58.40%

57.27%

0.59778

0.5727

0.6229

检测机器利用率2

44.47%

40.90%

48.56%

46.29%

41.52%

0.44348

0.4035

0.4834

总平均时间2

181.04

163.76

146.64

222.66

248.65

192.55

140.15

244.94

在传送带1上平均停留时间

93.61

91.56

75.72

63.66

116.4

88.19

63.405

1.2940

在传送带2上平均停留时间

59.34

42.39

40.61

49.22

100.3

58.372

27.871

88.872

在传送带3上平均停留时间

13.18

12.61

13.71

15.94

15.2

14.128

12.392

15.863

三、

1.实验素材:

三种类型的零件A、B、C随机到达系统,分别暂存于仓库的特定库区(通过将仓库的Quantity设定为3实现),有一装配机器将1个A、2个B和1个C组装一个成品D,然后放入专用缓冲区中(机器的输出规则定义为BUFFER(30));

其中:

A零件到达时间间隔为5分钟,批量为1,第一个零件在0时刻到达;B零件到达时间间隔为4分钟,批量为2,第一个零件在10时刻点到达;C零件到达时间间隔为6分钟,批量为1,第一个零件在0时刻到达,该零件总量为20;装配机器对零件的提取顺序为先取A、再取B、再取C,(定义机器的输入规则为:

SEQUENCE/Wait仓库

(1)#

(1),仓库

(2)#

(2),仓库(3)#

(1),Input的Quantity设为4),装配机器的组装时间为6分钟;

使用WITNESS建立该系统的仿真模型,确定组装完成20个产品D所用的时间,仿真结束时各零件从进入到离开系统的总的平均时间,及装配机器忙的概率。

2.系统分析:

设置machine的函数为:

SEQUENCE/Wait仓库

(1)#

(1),仓库

(2)#

(2),仓库(3)#

(1),Input的Quantity设为4,输出设置为Buffer(30)。

元素“仓库”的quantity设置为3,出工流向为:

A—仓库1,B—仓库2,C—仓库3,仓库1、2、3—机器

3.详细建模:

设备布置图:

4.运行模型:

输出报告:

ELEMENTNAME:

A

ElementType:

Part

Type:

Variableattributes

Groupnumber:

1

InterArrivalTime:

5.0

FirstArrivalat:

0.0

MaximumArrivals:

Unlimited

Input/OutputRules

Output:

PUSHto仓库

(1)

ELEMENTNAME:

B

ElementType:

Part

Type:

Variableattributes

Groupnumber:

1

InterArrivalTime:

4.0

FirstArrivalat:

10.0

MaximumArrivals:

Unlimited

Input/OutputRules

Output:

PUSHto仓库

(2)

ELEMENTNAME:

C

ElementType:

Part

Type:

Variableattributes

Groupnumber:

1

InterArrivalTime:

6.0

FirstArrivalat:

0.0

MaximumArrivals:

20

Input/OutputRules

Output:

PUSHto仓库(3)

ELEMENTNAME:

仓库

ElementType:

Buffer

Quantity:

3

Capacity:

1000

InputOption:

Rear

OutputOption:

First

SearchFrom:

Front

ELEMENTNAME:

机器

ElementType:

Machine

Quantity:

1

Priority:

Lowest

Type:

Assembly

AssemblyQty:

4

CycleTime:

6.0

Input/OutputRules

Input:

SEQUENCE/Wait仓库

(1)#

(1),

仓库

(2)#

(2),

仓库(3)#

(1)

Output:

BUFFER(30)

5.结果分析:

零件

A

B

C

D

装配机的利用率

平均时间

22.78

23.23

15.18

57

92.31

 

四、

1.实验素材:

有一个制造车间由5组机器加工三种产品A,B.C。

每种产品分别要求完成4道、3道和5道工序,而每道工序必须在指定的机器组上,按照事先规定好的工艺顺序进行。

第1,2,3,4,5组机器分别有3,2,4,3,1台相同的机器,A,B.C三种产品原料到达车间的间隔时间分别服从均值为50,30,75分钟的负指数型分布。

三种产品的工艺路线如下表所示。

产品类型

机器组别

相继工序平均服务时间/分钟

1

3,1,2,5

30,36,51,30

2

4,1,3

66,48,45

3

2,5,1,4,3

72,15,42,54,60

即第1种作业首先在第3组机器上加工,然后在第1组、再在第2组机器上加工,最后在第5组机器上完成最后工序。

如果一项作业在特定时间到达车间,发现该组机器全都忙着,该作业就在该组机器处排入一个FIFO规则的队列。

在特定机器上完成一个工序的时间是一种二阶爱尔朗分布的随机变量,它的平均值取决于作业的类别以及机器的组别(用Erlang(R-cycle,2,1)实现)。

模拟一周(5*480=2400分钟)的时间,计算每种产品在系统中的作业总平均时间,以及每组机器队列中的平均作业数、平均利用率及平均等待时间。

并试图进行改善。

2.系统分析:

设置3个part(A,B,C),5个buffer(001-005)以及5个machine,每个machine的设置数量见布置图。

ABC的Arrivalstype设置为Active,Interarrival分别设置为negexp(50,1),negexp(30,1),negexp(75,1),to设置为Route。

在Route页设置如下:

A

B

C

Stage

Destination

R_cycle

Stage

Destination

R_cycle

Stage

Destination

R_cycle

1

Buffer3

30

1

Buffer4

66

1

Buffer2

72

2

Buffer1

36

2

Buffer1

48

2

Buffer5

15

3

Buffer2

51

3

Buffer3

45

3

Buffer1

42

4

Buffer5

30

4

SHIP

0

4

Buffer4

54

5

SHIP

0

5

Buffer3

60

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