CC BY
32
УДК 621.91.002
ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ ГАБАРИТНЫХ РАЗМЕРОВ МЕТАЛЛИЧЕСКИХ ЗАГОТОВОК
Н.С. Веременко, Ю.В. Французова
Предложен способ оптимизации размерного ряда исходных материалов. Проведен статистический сбор данных о габаритных размерах библиотеки заготовок, также была выявлена зависимость количества встречающихся габаритных размеров от их величины.
Ключевые слова: анализ; оптимизация; размерный ряд; металлопрокат; заготовки.
Стандартизация и унификация проектных решений являются важнейшими составляющими процесса управления качеством проектных решений и готовых изделий в промышленности, что отмечено в стандартах серии 1809000, рекомендациям которых следуют многие российские предприятия. Один из основных принципов стандартизации - сокращение номенклатуры применяемых материалов, типоразмеров, оборудования, инструмента, оснастки и т.д. Применительно к заготовительному производству процесс стандартизации относится прежде всего к сокращению типоразмеров закупаемых предприятием конструкционных материалов с целью оптимизации затрат на транспортировку и хранение (логистических затрат). При этом необходимо поддерживать высокий уровень надежности материального снабжения производства и достаточные запасы материалов на складах [1].
При подготовке производства изделий машиностроения существует объективное противоречие между технологическими потребностями основного производства и возможностями служб снабжения и заготовительного производства. Для минимизации затрат на обработку размеры исходных материалов должны быть как можно более приближены к размерам изготавливаемых деталей, что требует закупок обширной номенклатуры типоразмеров. С другой стороны, соображения экономии транспортно-складских расходов и очевидная невыгодность приобретения малых партий материалов определенного размера ставят задачу разработки модели стандартизации размерного ряда исходных материалов (РРИМ), учитывающей как технологические, так и логистические затраты предприятия и позволяющей объективно оценить последствия от замены в производстве одних типоразмеров на другие. Именно поэтому требуется разработать методику выбора оптимального РРИМ, для чего необходимо знать закон распределения размеров заготовок.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие
задачи:
1. Написать программу, импортирующую названия материала и габаритных размеров деталей из библиотеки ЗБ-моделей, использующихся на предприятиях, и экспортирующую их в базу данных.
2. Используя библиотеку деталей в разработанной программе, экспортировать в базу данных данные о деталях и отсортировать полученные данные о габаритах по материалу.
3. Проанализировать полученные результаты и представить их в виде графика.
Рассматривались гипотезы соответствия нормальному распределению, или распределению Гаусса - распределению вероятностей, которое в одномерном случае задается функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, и имеет нижеследующую формулу и график вида, изображенный на рис. 1.
0.08 п
о.ое -
o.o-s -
0,02 -
о-л/2-к
(x-\iy
2-о2
155 130 165 170 175 180
Рис. 1. Кривая нормального распределения
185
Во второй гипотезе рассматривалось логарифмически нормальное распределение с нижеследующей формулой и графиком вида, изображенным на рис. 2.
i
1 -(lnx-Ю2
о • X • -\/2 • 71 0 прих< 0.
,2 сг
прих > 0,
о е
т 1
О
-- 0 6
-■ 0.2
О
О
2
3
5
Рис. 2. Кривая логарифмически нормального распределения
Требуется подтвердить, что габаритные размеры заготовок подчиняются закону распределения. Для этого необходимо провести статистический анализ деталей. Первым делом требуется написать соответствующую программу для работы с ЭБ-моделями. Программа будет выполнять рекурсивный поиск файлов с нужным расширением в указанной папке. Данные о найденных файлах будут выводиться в окне программы. Далее будет производиться обход найденных файлов с целью извлечения из них нужных нам параметров.
Для написания программы экспорта был выбран Delphi 7 из-за наличия как обширной библиотеки API для работы с Компас 3D, так и документации к нему [2]. Однако у этой технологии есть существенный недостаток, выявленный в процессе создания программы, - программа на каждую итерацию открывает документ системы КОМПАС 3D. В связи с этим скорость работы программы очень сильно замедляется. Время обработки документа же зависит от сложности самой модели, заключенной в этом документе. В среднем одна итерация занимает около трех секунд, что довольно много, если планируется обработка нескольких тысяч файлов.
В качестве способа хранения данных был выбран формат. CSV (от англ. Comma-Separated Values - значения, разделённые запятыми). Он позволяет хранить целые таблицы в качестве обычных текстовых файлов, где каждая строка - строка в таблице, а колонки разделены условным знаком. Поэтому его поддерживают большинство пакетов для статистического анализа и работы с данными. Данный формат прост в применении и достаточно экономен в плане свободного места на жестком диске.
Для сбора статистических данных было решено использовать 3D-модели деталей, собранные на нескольких десятках машиностроительных предприятий. Представлены самые разные изделия - от велосипеда до редуктора.
Для статистического анализа было использовано свыше двух с половиной тысяч 3D моделей деталей и сборочных единиц. Их размеры рассматривались как случайные величины с заранее неизвестным законом распределения. Время расчета составило примерно три часа.
В качестве пакета анализа данных и построения графиков была выбрана программа Statistica компании StatSoft. Пакет позволяет работать с огромным количеством данных для получения статистического анализа. После произведения импорта данных полученных файлов, разработанной ранее программой.
Далее был произведен статистический анализ с использованием возможностей вышеуказанного пакета. На рис. Э - 5 представлены получившиеся зависимости количества габаритных размеров деталей от их величины.
О LO О LO О LO О Ю О ID О ID О ID О ID О Ю О ID О ID О Ю О ID О ID О ID О ID О ID О ID О о К Ю см' О I4- ID см' О I4-' Ю см' О I4-' LO см' О Г—' Ю* см' О Г—' LO см' О Is-' IО см' О I4-' Ю см' О I4-' ю* см' о rtS^-ifiCOiNOOrtST-iOcDiNtDOnST-iOcOMOOnSi-iOcOCN^OrtS^iO
^^^^^^■^CNCMCNCMCMCMCMCOCOCOCOCOC'OCOCOTj-'i^^'i^^T
Category (upper limits)
Рис. 3. Распределение габаритного размера по оси X
Рис. 4. Распределение габаритного размера по оси Y
59
Рис. 5. Распределение габаритного размера по оси Z
Как видно из рис. 3 - 5, полученные результаты похожи на ожидаемое ^-нормальное распределение, если учитывать определенную погрешность, вызванную, по всей видимости, недостаточным количеством обработанных деталей. Значения критерия Колмогорова-Смирнова показывают на хорошее соответствие закону логарифмически нормального распределения.
В заключение хочется отметить, что в работе был произведен сбор и анализ информации о габаритных размерах деталей и сборочных единиц; была написана универсальная программа, производящая импорт данных о деталях и затем - экспорт статистических данных о материале и габаритах модели; получены габаритные размеры свыше двух с половиной тысяч деталей, которые затем были проанализированы и показаны в виде гистограмм.
В результате получена зависимость, максимально приближенная к логарифмически нормальному виду.
Список литературы
1. Экономия металла при производстве и применении сортового проката / Нестеров Д.К., Приходько В.П., Юхновский Ю.М. [и др.]. М.: Металлургия, 1990. 192 с.
2. Норсеев С. А. Разработка приложений под КОМПАС в Delphi / Норсеев С. А., 2013. 346 с.
Веременко Николай Сергеевич, магистрант, nik-veremenko@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Французова Юлия Вячеславовна, канд. техн. наук, доц., [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
RESEARCH STATISIC DEPENDENCY OF DIMENSIONS OF METAL PREFORMS
N.S. Veremenko, Y.V. Frantsuzova
The paper considers a method of optimization a rolled steel size range. Statistic data collection ofperforms database was performed, also the count of dimensions dependency was finding.
Key words: analysis, optimization, size range, rolled metal, preforms.
Veremenko Nickolay Sergeevich, master, [email protected] ru, Russia, Tula, Tula State University,
Frantsuzova Yulia Vyacheslavovna, candidate of technical science, docent, julian-na_1204@mail ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 623.4.084.8
ВОЗДУШНО-ДИНАМИЧЕСКИЙ РУЛЕВОЙ ПРИВОД
ПРОПОРЦИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ В РАКЕТАХ С ТРАНСЗВУКОВЫМИ СКОРОСТЯМИ ПОЛЕТА
А.В. Гусев, А.Б. Никаноров
Приводится развернутая математическая модель пневматической силовой системы ВДРП для имитационного моделирования в составе контура управления приводом и ракетой. Приведенная методика расчета параметров распределительных устройств обеспечивает применение модели на ранних этапах разработки ВДРП без привлечения экспериментальных исследований.
Ключевые слова: воздушно-динамический рулевой привод, контур управления, силовая система, распределительное устройство, проточная полость.
Эффективность разработок перспективных комплексов высокоточного оружия (ВТО) во многом определяется их теоретическим обеспечением в виде блока математических моделей и соответствующего пакета программ. Применение математического имитационного моделирования резко сокращает количество трудоемких экспеременальных исследований на начальном этапе и последующих этапах разработок.
61
