自动化车床管理摘要:本文主要讨论的是自动化车床管理中连续加工零件工序中的最优策略问题.在现代技术下，被动地等待故障发生,然后投入较高资金处理出现的问题,这种传统的处理方法已经不符合工业生产和现代社会的进展要求。由于衡量这个策略好坏的标准是生产该产品的效益，因此能否制定出一个合适的检查间隔和刀具更换策略是我们解决这个问题的关键所在，为此我们分别建立了三个最优化模型.针对问题一：我们通过对所给数据的处理，判定刀具的生产产品寿命近似服从正态分布函数。建立了刀具更换间隔内,单个合格产品的最小期望损失费用的目标函数;在一个刀具更换周期内，分别计算产品检查费、不合格产品损失费、故障排除费，然后将总费用除以此此刀具更换周期内生产的合格零件总数，即可得到每个合格零件的平均费用。最后我们用 Matlab 编程求出了当零件检查的间隔 70，刀具更换间隔内检查的次数 8 和刀具的更换间隔 520 时，得出的每个零件的平均损失费用最小值为 2。68。针对问题二：为了使模型得以简化，我们令刀具更换周期为检查周期的整数倍.我们把它分为故障发生在刀具更换间隔之后和刀具更换间隔之前两种情况.而分析问题二时可以在问一的基础上重点分析误检和漏检的情况。对此建立单值目标函数最优化模型,以平均合格零件的最小期望损失费用作为目标函数，由约束条件表达式并借用 matlab 编程求解当零件检查的间隔60，刀具更换间隔内检查的次数 9 和刀具的更换间隔 540 时,得出的每个零件的平均损失费用最小值为 5。6。对于问题三:针对问题三:在问题二最优解的基础上，选定与模型二相同的刀具更换周期和检查周期,这样就使得在检查相同零件的情况下,检查费用相同，从而控制了这个变量的影响,故障排除费用与零件损失费用都是与损坏零件个数成正比。在检查产品的过程中,我们实行对产品实行连续检查的方法，这样虽然增加了检查费用，但大大降低了误检和漏检造成的损失。同样采纳了模型二的目标函数，在问题二的基础上增加了相应的约束条件，最后通过 Matlab 编程求解在与问题二同样换刀具间隔和检查间隔的条件下，得出了每个合格零件的平均期望损失费用为 4.73 元，从而对模型二进行了优化。关键词：正态分布 离散型随机事件优化模型 概率理论 拟合优度 穷举法 1. 问题重述 一道工序用自动化车床连续加工某种零件,由于刀具损坏等原因该工序会出现故障,其中刀具损坏故障占 90％,其它故障仅占 10％.工序出现故障是完全随...
