Важная роль гибких роботизированных систем в решении производственных задач связывается с тем, что:
- они имеют высокий уровень организации;
- построены на основе или с использованием самых новых и передовых идей и технических решений;
- решают проблему автоматизации серийного и мелкосерийного производства.
Существует определенная зависимость между экономической эффективностью и гибкостью производства [1].
В настоящее время принятие решения о создании гибкой технологической роботизированной системы , ее конструкторская и технологическая проработка реализуется с привлечением САПР. Основными трудностями как правило являются алгоритмизация процессов и программирование. Это вызвано значительной сложностью технологической системы и составляющих ее элементов и, как следствие, сложностью отображения на алгоритмическом языке, моделировании взаимодействия подсистем и элементов, отвечающих требованиям поставленных задач.
Основными требованиями возможной реализации автоматизации проектирования гибкого производства являются:
1. Наличие формализованного языка описания исходной и справочной информации, базы данных.
2. Выявленные законы структурообразования проектируемых объектов, разработка методов описания их структуры.
Описывается следующая информация: признаки изделий, подлежащих обработке; виды соединений; характер сопряжения комплектующих; сборочные соединения элементов( особенно целесообразно для модульных конструкций); технологические операции; ограничения на параметры гибкой системы; относительное пространственное расположение и т.п.
В качестве подсистем рассматриваются такие структурные функциональные формирования как станок, инструмент, вспомогательное оборудование (ПР).
При системном подходе к процессу синтеза технологической системы выделяют два основных аспекта : структурный(функциональный) и параметрический. Причем считается, что ошибки, допущенные на структурном уровне, в дальнейшем требуют более значительных затрат на их исправление. На этапе структурного синтеза изучаются принципиальные схемные решения, разрабатываются формализованные модели, устанавливаются иерархические построения и взаимосвязь элементов различного уровня. На этапе параметрического синтеза схемное решение технологической операции реализуется в конструктивные формы.
При модульном подходе построения технологических систем нашли широкое распространение матричные методы описания соотношений множества конструктивно-технологических параметров процессов и выходных параметров гибкой производственной системы ( в том числе параметров качества).
Задача оптимального структурного и параметрического синтеза технологической автоматизированной системы является сложной для решения. Сложность определения наилучшей альтернативы обуславливается необходимостью иметь дело с большим количеством критериев, качественно различающихся между собой. Существует несколько способов выбора альтернатив в условиях нескольких критериев. В технических задачах проектирования сложных систем получил распространение метод Парето. Проектировщик оказывается перед необходимостью искать компромиссное решение путем построения множества Парето. При этом становятся очевидными затраты на улучшение одного из параметров, как оно сказывается на остальных параметрах, значения которых могут ухудшаться (имеют конфликтный характер). Так как в технических задачах многие параметры имеют конфликтный характер, то для их дальнейшей оценки могут использоваться методы математической статистики, в частности «теории игр». Для этого разработаны специальные математические методы, предназначенные для обоснования решений в условиях риска и неопределенности.
В некоторых, наиболее простых случаях эти методы дают возможность фактически найти и выбрать оптимальное решение. В более сложных случаях эти методы доставляют вспомогательный материал, позволяющий глубже разобраться в сложной ситуации и оценить каждое из возможных решений с различных точек зрения, и принять решений с учетом его возможных последствий.
Библиографический список
- Асфаль Р. Роботы и автоматизация производств / Пер. с англ. – М.:Машиностроение, 1989. – 448 с.