APPLICATION OF THE SEMI-MARKOV MODEL FOR INVESTIGATION THE PARAMETERS OF MECHANICAL ASSEMBLY PRODUCTION TAKING INTO ACCOUNT DIFFERENT TYPES OF FAILURES
Abstract and keywords
Abstract (English):
A technique is proposed for studying the productivity and reliability of technological processes of mechanical assembly production at the stages of the life cycle of mechanical engineering products. A semi-Markov mathematical model is proposed that makes it possible to analyze, for example, the technological processes of manufacturing threaded connections. In the proposed model, the distribution functions (DF) of the service time of a unit of production are determined, taking into account failures. FDs make it possible to ensure informational consistency of models of various hierarchical levels and to study the relationship between the stages of the life cycle of mechanical engineering products.

Keywords:
SEMI-MARKOV MODEL, TECHNOLOGICAL HERITAGE, LIFE CYCLE STAGES.
Text
Publication text (PDF): Read Download

DOI:

 

ccby4

УДК 621.0:519

 

 

05.02.08 – технология машиностроения

 

 

ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛУМАРКОВСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ МЕХАНОСБОРОЧНОГО ПРОИЗВОДСТВА С УЧЕТОМ РАЗЛИЧНЫХ ВИДОВ ОТКАЗОВ

 

APPLICATION OF THE SEMI-MARKOV MODEL FOR INVESTIGATION THE PARAMETERS OF MECHANICAL ASSEMBLY PRODUCTION TAKING INTO ACCOUNT DIFFERENT TYPES OF FAILURES

 

20061 1Рапацкий Юрий Леонидович

директор Центра оценки качества образования, к.т.н., доцент, зав. кафедрой «Строительство и землеустройство», доцент кафедры «Приборные системы и автоматизация технологических процессов»

ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет», г. Севастополь, (РФ)  e-mail: u.l.rapatskiy@mail.ru

 

20061 1 Rapatskiy Yurii Leonidovich

director of the Center for assessment of the quality of education, ph.d., associate professor, head of the Department of Construction and Land Management, Associate Professor of the Department of Instrument Systems and Automation of Technological Processes FGAOU VO «Sevastopol State University» Sevastopol (RF) e-mail: u.l.rapatskiy@mail.ru

 

Липка Виктория Михайловна

аспирант кафедры «Технология машиностроения», старший преподаватель кафедры «Строительство и землеустройство» ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет» (РФ)

 

Lipka Victoria Mikhailovna  

postgraduate student of the Department of Mechanical Engineering, Senior Lecturer of the Department of Construction and Land Management, Sevastopol State University (RF)

 

 

Аннотация.

Предлагается методика исследования производительности и надежности технологических процессов механосборочного производства на этапах жизненного цикла изделий машиностроения. Предлагается полумарковская математическая модель, позволяющая анализировать, например, технологические процессы изготовления резьбовых соединений. В предлагаемой модели определяются функции распределения (ФР) времени обслуживания единицы продукции с учетом отказов. ФР позволяют обеспечить информационную согласованность моделей различных иерархических уровней и исследовать взаимосвязь этапов жизненного цикла изделий машиностроения.

 

Annotation.

A technique is proposed for studying the productivity and reliability of technological processes of mechanical assembly production at the stages of the life cycle of mechanical engineering products. A semi-Markov mathematical model is proposed that makes it possible to analyze, for example, the technological processes of manufacturing threaded connections. In the proposed model, the distribution functions (DF) of the service time of a unit of production are determined, taking into account failures. FDs make it possible to ensure informational consistency of models of various hierarchical levels and to study the relationship between the stages of the life cycle of mechanical engineering products.

 

Ключевые слова: ПОЛУМАРКОВСКАЯ МОДЕЛЬ, ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ НАСЛЕДСТВЕННОСТЬ, ЭТАПЫ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА.

Key words: SEMI-MARKOV MODEL, TECHNOLOGICAL HERITAGE, LIFE CYCLE STAGES.

1Автор для ведения переписки

 

1 Состояние вопроса исследования и актуальность работы

Механосборочное производство является одной из основных подсистем предприятий машиностроения, в т. ч. автомобилестроения, станкостроения, а также авиастроения. На протяжении этапов жизненного цикла (ЖЦ) над изделиями машиностроения (ИМ) осуществляются технологические воздействия по изготовлению, ремонту, восстановлению в соответствии с регламентированными технологическими процессами (ТП), которые должны учитывать технологическую наследственность операций. Определение влияния предыдущих операций (технологий, этапов) на последующие (операции, технологии, этапы) может быть реализовано в нескольких направлениях, в том числе, тогда, когда связь между ними может асинхронной, не связанной с непосредственным взаимодействием [1-4]. В этом случае возникает проблема определения технологической наследственности отдельных технологических процессов по их производительности, надежности и качества выпускаемой продукции, что отражено в работах [1-4]. Проблема заключается в достоверном определении влияния на качество продукции технологической наследственности, которое без учета различных форм передачи информации между операциями не позволяет обеспечить высокое качество продукции [1, 3-6], начиная с влияния металлургической наследственности [7]. Во всех работах, посвященных этой теме, оценка качества ИМ основана на принципе аддитивности и, к сожалению, не учитывает стохастический фактор влияния технологической наследственности, что не позволяет обеспечить требуемую достоверность этого влияния. Кроме того, необходимо учитывать совместное влияние факторов, т. к. оно, может быть, соразмерно влияниям отдельно взятых факторов [3]. В том числе это относится, во-первых, к процессам технологического воздействия на отдельные детали и на ИМ в целом, которые необходимо учитывать как совокупно взаимовлияющие процессы формирования технологической наследственности. Во-вторых, это относится к различным свойствам и показателям качества ИМ, обусловленных множеством связей технологических и др. факторов обеспечения качества ИМ. Для предотвращения различных потерь: финансовых, качества ИМ, репутации изготовителя, – необходима высокая точность оценки влияния каждого фактора и их совокупности. Оценка такого влияния должна учитывать все этапы ЖЦ – от проектирования ИМ до сборки проходя этапы подготовки производства и изготовления деталей. Неполный учет показателей качества может быть причиной неудовлетворительного проектирования и использования технологических процессов [4] вследствие ухудшения других показателей качества [3].

Таким образом, большинство существующих математических моделей механосборочного производства недостаточно адекватно описывают происходящие в нем стохастические процессы. В машиностроении и ряде других производственных отраслей создание конкурентоспособной продукции во многих случаях возможно только на основе комплексного анализа этапов ее ЖЦ и их взаимосвязей. Это позволит адекватно определить важнейшие технологические параметры, определяющие экономическую эффективность, и с высокой достоверностью оценить её величину, что важно для принятия решений при модернизации производства. Для этого необходима разработка научных и методологических положений, учитывающих стохастический аспект технологических процессов, в том числе, в механосборочных процессах. Учет стохастичности процессов должен включать в себя помимо случайных величин времени технологических переходов еще и различные отказы технологической процесса. Это позволит предотвратить снижение качества изделий машиностроения и падение производительности [8, 9]. При этом к отказам ТП будем относить как неисправности технологического оборудования, так и превышение допустимых величин параметров свойств изделий, включая заготовки и детали [8].

Необходимым этапом ЖЦ ИМ является разработка технологии изготовления изделий, состоящей из отдельных операций, связь между которыми проявляется в виде технологической наследственности. Анализ публикаций, в т. ч. [8-15], показал высокую эффективность применения для моделирования и исследования ТП механосборочного производства полумарковских математических моделей (ПММ). Главным преимуществом ПММ является возможность учета последействия, проявляющегося на этапах ЖЦ в виде технологической наследственности. Такие модели позволяют определить производительность с учетом надежности функционирования ТП и обслуживающих устройств (ОУ). В ПММ в качестве ОУ могут рассматриваться производственные модули (станки, обрабатывающие центры, а также технологические ячейки (ТЯ) и сборочные центры). Математические модели ОУ позволяют проведение математического моделирования производственной системы, в том числе, и определение производительности технологической системы, характерным параметром которой является время одного цикла обслуживания единицы продукции. Обслуживанием будем считать технологические воздействия на заготовку, осуществляемые на станках и другом технологическом оборудовании, а также операции сборки ИМ из деталей и узлов. Время наработки на отказ, время восстановления и время обслуживания при этом являются стохастическими случайными величинами (СВ). Исходными и выходными данными для ПММ являются функции распределения (ФР), соответствующих СВ. Структура и применение ПММ, в т.ч. для рассматриваемых классов технологических систем, рассмотрены в публикациях [8, 9, 13‑17].

References

1. Suslov A. G., Dalsky A. M. Scientific bases of engineering technology. M. : Mashinostroenie, 2002. - 684 p.

2. Suslov A. G., Fedorov V. P., Gorlenko O. A. et al. Technological support for the operational properties of machine parts and their connections - M. : Mashinostroenie, 2006. - 448 p.

3. Part surface engineering / coll. authors; ed. A.G. Suslova. - M .: Mechanical engineering. 2008. - 320 p.

4. Kheifets M. L. Mathematical modeling of technological processes. - Novopolotsk, PSU. 1999. - 104p.

5. Technology of automatic assembly / A. G. Kholodkova, M. G. Kristal, B. L. Shtrikov et al. - M.: Mashinostroenie, 2010 - 560 p.

6. Nikitin, K. V., Nikitin V. I., Timoshkin I. Yu., Quality management of cast products from aluminum alloys based on the phenomenon of structural heredity. - M. : Radunitsa, 2015. - 228 p.

7. Zamyatin, V. M. On the issue of metallurgical heredity and the formation of the properties of metal products / V. M. Zamyatin, B. A. Baum // Interaction of science and foundry-metallurgical production. Proceedings of the 3rd All-Russian. Scientific and practical. conf. Samara: SamGTU. 2010. - 1st electron-optical. disk.

8. Lipka, V. M. Analysis of the impact of technological heredity in the manufacture of threaded parts on the reliability of threaded connections in ship machines and mechanisms / V. M. Lipka, Yu. (Sevastopol, February 22-23, 2018). - Sevastopol: PK KIA LLC, 2018. - p. 61-69

9. Lipka, V. M. Improving the reliability of threaded connections in the assembly of automotive power units / V. M. Lipka, Yu. L. Rapatsky // High technologies in mechanical engineering: collection of articles. scientific works. - Kharkiv, NTU "KhPI", 2012. - Issue 1 (22). - With. 199-210.

10. V. S. Korolyuk, Stochastic Models of Systems, Ed. ed. A. F. Turbin. - K: Nauk. thought. 1989. - 208 p.

11. Kopp V. Ya., Obzherin Yu. E., Peschansky AI Stochastic models of automated production systems with temporary redundancy / V. Ya. Kopp, Yu. E. Obzherin, AI Peschansky. - Sevastopol: SevNTU Publishing House, 2000. - 284 p.

12. Brody S. M. Calculation and planning of testing systems for reliability / S. M. Brody, O. N Vlasenko, B. G. Marchenko. - K .: Naukova Dumka, 1970. - 192 p.

13. Obzherin Yu. E., Boyko Ye. G. Semi-Markov Models. Control of Restorable Systems with Latent Failures. Elsevier, Academic press, USA, 2015. - 214 p.

14. Peschansky A. I. Semi-Markov Models of One-Server Loss Queues with Recurrent Input. Germany : LAP LAMPERT Academic Publishing, 2013. - 138 p.

15. Yampolsky, L. S. Automation of design and control in flexible automated production / L. S. Yampolsky, Z. Banashak. - K .: Tekhnika, 1989. - 214 p.

16. Stepnov M. N., Shavrin A. V. Statistical methods for processing the results of mechanical tests: A Handbook. - M. Mashinostroenie 2005 - 430 p.

17. V. S. Korolyuk, V. S. Korolyuk, A. F. Turbin, Semi-Markov processes and their applications. - K .: Nauk. Dumka, 1976. - 181 p.

18. Kopp V. Ya. Modeling of automated production systems: monograph. - Sevastopol: SevNTU, 2012. - 700 p.

19. Yakuhin VG High-tech methods of metalworking: Textbook. − Ed. O. V. Taratynova. - M. : MGIU, 2011. - 362 p.

20. Afonin, A. N., Kirichek A. V. Deformation schemes during thread rolling, Izvestiya OrelGTU. Ser. Fundamental and applied problems of engineering and technology: Sat. scientific tr. - Eagle, 2009. - Issue. 6/278 (577). – S. 39-42.

21. Kirichek, A. V., A. N. Afonin, A. N. Afonin, STIN. - 2005. - No. 6. - S. 28-30.

22. Prokofiev A. N. Development of a system for choosing the optimal thread processing method. // Machine quality. Collection of works. Bryansk. - BSTU. - 2001. - P.88 - 89.

23. Antsupov, V.P., Dvornikov, L.T., Gromakovskii, D.G., et al., Fundamentals of the physical theory of reliability of machine parts according to the criteria for the kinetic strength of materials, Vestn. G. I. Nosova, 2014, No. 1 - pp. 141-146.

24. A. V. Kirichek and A. N. Afonin, Thread rolling. : Library technologist. - M. : Mashinostroenie, 2009. - 312 p.

25. Kopp, V. Ya. The use of neural networks in the analysis of the functioning of a technical structure with temporary redundancy / V. Ya Kopp. A. L. Kartashov., M. V. Zamorenov, L. E. Kartashov // News of TulGU. Technical science. Issue. 12: at 2 pm Part 1 Tula: Publishing House of TulGU, 2015, - S. 67-80.

26. Kopp, V. Ya. Modeling of automated lines / V. Ya. Kopp, Yu. E. Obzherin, AI Peschansky. Monograph. - Sevastopol: SevNTU Publishing House, 2006. - 240 p.

27. V. S. Korolyuk, A. F. Turbin, Markov Restoration Processes in Systems Reliability Problems. - K .: Nauk. thought.1982. – 236 p.

28. S. G. Mikhlin, Integral Equations and Their Applications to Some Problems of Mechanics, Mathematical Physics and Technology. M. : Gostekhizdat, 1949. - 380 p.


Login or Create
* Forgot password?