CC BY
1
УДК 658.512.6
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-391-392
ИНТЕГРАЦИЯ СИСТЕМ ВИДЕОМОНИТОРИНГА ДВИЖЕНИЯ ДСЕ В ХОДЕ ИЗГОТОВЛЕНИЯ С СИСТЕМОЙ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ANY LOGIC
П.И. Киселева, А.И. Хаймович, В.А. Печенин
Для планирования производства с использованием технологии видео-мониторинга движения детале-сборочной единицы на базе Технологического центра CAM-технологий Самарского национального исследовательского университета была разработана имитационная модель производственной ячейки в программном продукте AnyLogic.
Ключевые слова: имитационное моделирование, бережливое производство, видеомониторинг, деталь, дискретно-событийный метод.
Имитационное моделирование один из наиболее эффективных способов решения задач в рамах поиска «узких мест» и увеличения производительности предприятия. К таким задачам относятся: определение характеристик транспортной системы, оценка эффективности компоновочного решения и создание оптимальных межоперационных заделов.
Их решением является создание нескольких версий моделируемой системы, при различных значениях варьируемых показателей, таких как: компоновка оборудования участка, тип, количество и динамические характеристики средств транспортирования, номенклатура и технологические маршруты объектов производства, размеры обрабатываемых партий.
После чего идёт сравнение показателей оценки эффективности различных версий имитируемой системы и выбор оптимальной конфигурации. В качестве показателей оценки рассматриваются: суммарная длительность цикла обслуживания оборудованием каждой партии, коэффициенты простоев оборудования из-за неэффективности подсистемы календарного планирования, не поступления детали со смежной операции и отсутствия претендентов на загрузку, суммарное прослеживания каждой партии из-за отсутствия свободного оборудования.
Представленная имитационная модель состоит из тех рабочих областей: viewArea2D, viewArea3D и viewAreaLogic. Рассмотрим каждую из них подробнее.
Область viewArea2D включает в себя двумерный план производственной ячейки CAM-центра (рис.1), с наложенной на него разметкой пространства. Для его создания определили площади ячейки, а также размеры оборудования и производственной мебели, входящей в неё. После план, предварительно построенный в CAD-программе ADEM, был импортирован с учётом масштаба 1м:100пкс в модель с помощью функции Изображение.
Производственная ячейка состоит из: стеллаж для тар с заготовками storage1 (зелёный), стеллаж для тар с деталями, прошедшими мех, обработку storage (жёлтый), стол для разгрузки тар с заготовками table1, токарно-фрезерный станок machine, два рабочих места worker_place1 и worker_place2, стол для загрузки тар деталями table2 и пути, соединяющие между собой узлы сети.
0 I
Тм i НЮпинс.
©
1
ID
Рис. 1. Рабочая область viewArea2D
Рабочая область Logic представляет собой логику процесса движения ДСЕ в производственной ячейке. Весь процесс делится на несколько основных этапов:
Перемещение тары с заготовками со стеллажа storage1 (зелёный).
Механическая обработка заготовок в соответствии с их технологическими маршрутами на станке. Размещение тары с деталями на стеллаже storage (жёлтый).
Для создания имитационной модели представленных этапов в проект добавлены ресурсы, заданные блоком Resource Pool из Библиотеки моделирования процессов, и транспортеры из Библиотеки производственных процессов. В качестве статического ресурса выбран станок resourcePool_Machine, для него указано место расположения
- узел machine, и задана соответствующая 3D-анимация. Транспортеры представлены двумя рабочими transporterFleet_Worker1 и transporterFleet_Worker2, для них также в свойствах закреплены 3D-анимации и указаны базовые места расположения- узлы worker_place1 и worker_place2.
В имитации использовался дискретно-событийный способ моделирования. Детально рассмотрим блоки, входящие в диаграмму процесса, (рис.2).
.- V' .'l V.J*' ^/fi 3 Д mfdintd
Рис. 2. Логика имитационной модели
Блок Source, представленный на рис. 3, создаёт детали (агент Parti), присваивая каждому агенту определенное значение параметров id, parttypeid и containerid. Параметр parttypeid принимает одно из четырёх значений, в соответствии с типом заготовки. Параметр containerid определяет порядковый номер тары, в которой находится эта заготовка. Значение параметров вызывается из таблицы базы данных, заранее созданной в формате MS Excel и импортированной во внутреннюю базу данных.
о с в a i * 1
> SOWCC -Sfrtjr«
Имя: ! tOufee | 0 Отображав ими
D Исключать
Прибыв*Wt соглкмо: < Ингеискчнос™ v
=- 1 в минуту -
Считать параметр!.» агентов из БД: и
Таблица базы данных: EJirtl
За t sw3 создается игеюлмо Агенте« -. □
а
Местоположение прлбытав: Ие 5адл*с v
коны* sttHT ■ о ftni "
Параметр Спмбец
Id Id
parttypeid comainer«! parttypeid coniamtf.d
о] |
ИшеииП. pdlMthr. ■=, □
Рис. 3. Свойства блока Source
С помощью блоков queue и selectOutput, сравнивая параметр containerid и параметр container_number, добавленный на главное поле main, определяется порядок входа созданных агентов в следующие блоки диаграммы. Отметим, что для корректной работы анимации, заготовки создаются в узле start, где блок batch собирает их в тару вместимостью 9 штук, после чего они самостоятельно перемещаются на стеллаж storagei.
Перемещение тар с заготовками задаётся блоком store. Аналогично в блоке retrievei (рис. 4) тары извлекаются со стеллажа, в качестве транспортера задается transporterFleet_Workeri. При этом блок Delay задает время задержки тары на стеллаже.
Был установлен блок hold, регулирующий выгрузку тар со стеллажа. Условия блокировки прописаны в свойствах блока retrievei и блоков servicei, service2, service3. Также на главном поле main были заданы right_part_typei, right_part_type2, right_part_type3 и mashined_part_typei, mashined_part_type2, mashined_part_type3 в качестве параметров блокировки.
После распаковки тары заготовки распределяются по выходам в соответствии со своим параметром parttypeid. Условие распределения блока selectOutput5 задается ссылкой на базу данных, представленную таблицей part_type. Также этот блок ссылается на параметры part_typei, part_type2, part_type3, которые отображают количество агентов, прошедших через каждый выход.
Идентифицированные агенты заготовок проверяются на соответствие условию путём сравнения их параметров part_typei, part_type2, part_type3 в блоках selectOutputi, selectOutput2 и selectOutput3, после чего годные заготовки перемещаются на механическую обработку, а остальные в брак.
392
Распараллеленные потоки имитируют перемещение заготовок на станок, их механическую обработку и перемещение деталей на стол 1аЫе2, каждый блок подхватывает свой ресурс соответственно, после чего они вновь собираются в тары и переносятся на стеллаж готовых деталей.
□ Свойства И Й \ и I4* ге(пеуе1 - Кс(пеуе
Имя; | гс№куе1_] 0 Отображать имя
О Исключить
дгсню перечешете* с помощью транспортеров ~
датоларк. =, * 1Ч«ропегР1ееСИЬПда1 «ЦП
ареий разгрузки: Месго назначения: Удел: Я | triangular( 0,5, 1, 1.5 ) Удел V =. П »Wei * П TJ секунлы «
Извлечь агента из: Скорость опускании: =- ячейки V | в.2 м/с v
Транспортеры н ресурсы
Действия
При входе:
При захвате транспортера:
Рис. 4. Свойства блока retrievel
hold.blockO; p«rt„typel=e;
part_typeî=e;
Заканчивается диаграмма блоком Sink, удаляющим агентов из диаграммы процессов. Заключительной рабочей областью является viewArea3D, в которую добавлено Окно 3D вида. И, благодаря установленной камере, при компиляции мы получаем 3D изображение имитации движения ДСЕ, рис.5.
■/■/■ /1 i i и \
Рис. 5. ЗБ-анимация
При построении имитационной модели производственной ячейки в качестве входных параметров для модели используются данные, которыми обмениваются между собой MDC и MES-системы: из MES-системы сформированные сменно-суточные задания передаются в систему MDC и далее на станок, а система MDC возвращает в MES-систему сведения о завершении технологических операций при выполнения заказа в производстве.
Программная система «Видеофиксация и мониторинг движения ДСЕ в ходе изготовления» состоит из модулей, которые могут использоваться как дополнения к существующей MES системе предприятия. Интеграция системы видео-мониторинга и имитационного моделирования позволяет добиться высокой точности при создании имитации за счет автоматического переноса значений показателей в таблицы внутренних баз данных модели.
Работая с имитационной моделью, обладающей достаточно высоким уровнем достоверности, становится возможным сформировать перечень рекомендаций по ее оптимизации.
Список литературы
1. Балякин А.В. Активизация проектирования технологической подготовки производства на основе сквозного компьютерного проектирования её этапов/ А.В. Балякин, В.Г. Смелов, Н.Д. Проничев, Л.А. Чемпинский // Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева. Самара, 2018. С.204-206.
2. Басова М.В. Алгоритм моделирования производственно-технологической системы роботизированного участка механической обработки деталей типа тел вращения на платформе AnyLogic / М.В. Басова // Технико-технологические проблемы сервиса, 2020. №4(54). С.50-55.
3. Колеганова Е.А. Имитационное моделирование на платформе Tecnomatix Plant Simulatuion / Е.А. Кол-леганова, В.В. Кокарева // Моделирование в технике и экономике / Витебский государственный технологический университет. Витебск, 2016. С.88-91.
4. Проничев Н.Д. Имитационное моделирование производственной системы механообрабатывающего цеха/ Н.Д. Проничев, В.Г. Смелов, В.В. Кокарева, А.Н. Малыхин // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013, Т. 15, №6(4). С.937-943.
5. Кокарева В.В. Имитационное моделирование производственных процессов в рамках концепции «Бережливого производства»/ В.В. Кокарева, В.Г. Смелов, И.Л. Шитарев // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. Королева. 2012, Т.3, №3(34). С.131-136.
6. Махитько В.П. Имитационное моделирование в мелкосерийном производстве/ В.П. Махитько, И.Н. Хаймович, А.С. Клентак // Вестник Самарского муниципального института управления. 2019. №3. С.17- 25.
7. Батищев В.И. Концепция информационной среды в организации производства на предприятии с применением оптимизации маршрутов обработки деталей / В.И. Батищев, И.Н. Хаймович, В.И. Марков, А.Н. Макашов // Вестник Самарского муниципального института управления. 2019. №3. С.77- 85.
8. Хаймович И.Н. Имитационное моделирование производственного цикла изготовления провода/ И.Н. Хаймович, Д.Г. Скрипачёв, С.Ю. Колесникова// Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С.П. КоролевА. 2015. Т.14, №4. С.151-155.
9. Колеганова Е.А. Применение имитационного и нейросетевого моделирования для определения сроков выполнения новых заказов и снижения рисков производственной деятельности/ Е.А. Коллеганова, А.И. Хаймович// Проблемы и перспективы развития двигателестроения / Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева. Самара, 2021. С.264-266.
10. Колеганова Е.А. Обзор методов решения задач планирования и управления сложными производственными процессами на примере CAM-центра Самарского университета/ Е.А. Коллеганова, А.И. Хаймович// Вестник Международного института рынка. 2020. №1. С.126-130.
Киселева Полина Игоревна, студент, [email protected], Россия, Самара, Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева,
Хаймович Александр Исаакович, д-р техн. наук, профессор, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Самара, Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева,
Печенин Вадим Андреевич, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Самара, Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева
INTEGRATION OF VIDEO MONITORING SYSTEMS OF MOTION OF A PART-ASSEMBLY UNIT DURING PRODUCTION WITH THE ANY LOGIC SIMULATION MODELING SYSTEM
P.I. Kiseleva, A.I. Khaimovich, V.A. Pechenin
To plan production using video monitoring technology for the movement of a part-assembly unit, a simulation model of a production cell was developed in the AnyLogic software product on the basis of the Technology Center for CAM Technologies of the Samara National Research University.
Key words: simulation modeling, lean manufacturing, video monitoring, part, discrete event method.
Kiseleva Polina Igorevna, student, [email protected], Russia, Samara, Samara National Research University,
Khaimovich Alexander Isaakovich, doctor of technical sciences, professor, head of chair, [email protected], Russia, Samara, Samara National Research University,
Pechenin Vadim Andreevich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Samara, Samara National Research University
УДК 623.4
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-12-394-395
ВЫСОКОСКОРОСНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПО ОЦЕНКЕ БАЛЛИСТИЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ПУЛИ
СТРЕЛКОВОГО ОРУЖИЯ
А.А. Громов, М.С. Воротилин, Ю.В. Чебурков, В.И. Петренко, А.С. Ишков
Проведено исследование по оценке баллистической стойкости горячекатаных листов конструкционной стали с номинальным пределом текучести 355 МПа. Баллистические испытания проводились 7,62-мм бронебойными пулями на монолитных и многослойных конфигурациях как в состоянии «заготовки» (AR), так и в состоянии «закалка в корпусе» (CH).
Ключевые слова: выстрел, баллистика, стрелковое оружие, пуля.
Введение. Устойчивость многослойных пластин к пробиванию по сравнению с монолитными пластинами является предметом исследований и споров на протяжении длительного времени [1, 2]. На балансировочную способность многослойных плит влияет множество параметров, например, скорость удара, прочность и пластичность материала, расстояние между плитами-мишенями, расстояние между ними и их толщина, а также порядок расположения плит, если они изготовлены из разнородных материалов или имеют разную толщину. В существующей литературе имеются исследования многослойных пластин с различными сочетаниями, указанных выше параметров. Поскольку ламинирование может упростить изготовление, транспортировку и монтаж защитных конструкций, основными целями этих исследований были либо совершенствование конструкции защитных сооружений, либо определение выигрыша или проигрыша в прочности при использовании многослойных конфигураций.
