Развитие теоретических основ и практических приложений систем автоматизированного проектирования организации основного и вспомогательного производства - Автореферат

Развитие теоретических основ и практических приложений систем автоматизированного проектирования организации основного и вспомогательного производстваРабота выполнена в Казанском государственном техническом университете им. Научный консультант: доктор технических наук, профессор, академик АН Республики Татарстан Куликов Дмитрий Дмитриевич, Санкт-Петербургский университет информационных технологий, механики и оптики (ЛИТМО), профессор по кафедре технологии приборостроения доктор физико-математических наук, профессор, Саитов Ильдар Хасянович, Казанский государственный энергетический университет, заведующий кафедрой динамики и прочности машин доктор технических наук, Сиразетдинов Рифкат Талгатович, Казанский государственный технический университет им. Защита состоится «21» мая 2010 г. в 1400 на заседании диссертационного Совета Д 212.079.03 в Казанском государственном техническом университете им. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Казанского государственного технического университета им.Из множества ресурсов, одно из центральных мест занимает время: расчет, планирование и прогнозирование которого позволяет организовать производство в пространстве и во времени. В качестве одной из таких технологий предлагаются теоретические основы моделирования систем автоматизации, имеющих приложение в организации производства на этапе нормирования труда. Исследования, проведенные в данной диссертационной работе, имеют теоретическое и практическое приложение в организации производства предприятий авиационной промышленности, где объемы выполняемых работ по ТПП соизмеримы с собственно производством, что ставит их в приоритетную очередность. В организации нормирования труда, где численность инженеров-нормировщиков в последние годы имеет тенденцию сокращения, эффективность использования этих технологий позволяет повысить производительность труда в 5 - 7 раз. Повышение уровня автоматизации труда технологов и нормировщиков, что обеспечивает повышение производительности труда при расчете режимов резания и норм времени в 5-7 раз, что способствует сокращению сроков организации технологической подготовки производства.Функциональная оболочка, моделирующая основные процессы Сервисная оболочка, моделирующая обслуживание функциональных оболочек Специальная оболочка, моделирующая специальные возможностиСледовательно, на этом шаге мы получаем определенным образом упорядоченное множество, разбитое на «j» подмножеств. На этом шаге выявляются параметры, значения которых могут быть определены автоматизированным путем, косвенно, по значениям других параметров.Множество представлений, определяемых автоматизированным путем системная оболочка, дополненная на этом шаге множеством автомати-Множество информационных потоков, представляющих собой связанные пары элементов структуры, показывающих их направленность Например, рассматривая задачу расчета режимов резания и норм времени, такими структурными элементами могут быть: расчет глубины резания и числа проходов; расчет подачи; расчет скорости резания; расчет основного времени; и т.д. Во втором варианте структурные элементы выглядят с.о.: влияние определенного технологического параметра (независимой переменной) на расчет глубины резания и числа проходов; влияние другого определенного технологического параметра (другой независимой переменной) на расчет глубины резания и числа проходов; и т.д. по каждой функциональной подзадаче (расчета подачи, скорости резания и т.д.). Если в модели используются уравнения регрессии, основанные на корреляционных зависимостях, истинных только в массе наблюдений, а в ТПП преобладают именно такие зависимости, тогда наиболее предпочтителен второй вариант. В этом случае при внесении изменений по определенному технологическому параметру, количество «точек соприкосновения» с программно-методическим комплексом сокращается до минимума, что снижает вероятность появления случайных ошибок.Для того чтобы обеспечить расширение информационной базы в части динамических представлений, они должны иметь два имени. В модели имеется определенное множество какого-то класса представлений, взаимодействуя с которым модель знает, как следует их учитывать при принятии тех или иных решений; 2. Модель, в дальнейшем, на своем входе будет показывать Пользователю имя этого нового элемента, при расчетах будет использовать имя аналога с учетом введенных Пользователем отличающих его знаний, при выдаче результата будет показывать его истинное имя (имя нового элемента).Рассмотрим первый уровень декомпозиции модели (вход - алгоритм - выход): ; , где: - множество входной информации первой модели; - множество информации, используемой в алгоритме первой модели; - множество выходной информации первой модели; - множество входной информации второй модели; - множество информации, используемой в алгоритме второй модели; - множество выходной информации второй модели.

Содержание элементов структуры