automod仿真实验设计
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AGV系统调度策略在AutoMod仿真模型中的实现关于《AGV系统调度策略在AutoMod仿真模型中的实现》,是我们特意为大家整理的,希望对大家有所帮助。
摘要:AGV系统在物料柔性搬运中是一个非常重要的环节。
如何准确评估AGV系统的运行效率,特别是在项目前期确定AGV 数量及路径优化,是非常重要的课题。
本文建立了基于AGV实际调度策略的仿真模型,为评估AGV系统运行效率提供了实用的仿真方法。
下载论文网/2/view-547491.htm关键词:仿真、AGV、效率坪估、AutoMod随着自动化物流技术的逐步推广,AGV(自动搬运小车)系统的应用领域越来越广泛。
与此同时,由于商业保密、系统运行不确定等原因,关于AGV效率评估方面的研究到目前为止还是一片空白。
由于缺乏相关的理论研究支持,用于评估AGV效率的手段也比较缺乏。
目前主要有两种评估方法:一是采用计算手段,但得到的结果比较粗放,准确性较差,而且数据太少,不足以全面评估AGV的效率;二是采用仿真手段,目前主流应用于物流领域的仿真软件如AutoMod、FlexSim、EM Plant等均提供了类似的调度策略,但各软件生产商均没有针对AGV的实际应用环境、车辆管理策略、交通管理策略、任务调度策略等进行仿真技术及方法的开发应用,只具备一些基础性的调度策略,因此导致AGV 系统仿真模型在一定程度上存在与实际情况不相吻合的问题,造成仿真结果偏差大,对系统设计和设备配置的指导意义较差,而需要更多地依靠经验数据和计算结果。
针对这一现状,亟需运用仿真软件生产厂商提供的各种内部函数和接口,建立符合AGV实际运行要求的调度策略模型,通过仿真软件的应用者编制相应策略,为实现实际调度仿真提供可能。
本文提出的基于AutoMod仿真软件实现的AGV调度策略仿真模型,就是针对AGV系统效率评估提出的一种有效解决方案。
AGV系统调度策略的仿真建模方法1建模中采用的几个概念以下几个为系统常量,整个系统内所有AGV小车均取同一固定值。
基于AutoMod仿真的最短路径选择1提出问题Dijkstra算法是运筹学中常用的求最短路径的方法,很多学者都利用这种算法进行了最短路径的求解研究。
王海晓将Dijkstra算法运用到物流运输路径的选择算例中,通过对每个节点的扫描得出了最短运输路径。
王凌等对最短路径算法进行了优化,并在GIS系统中进行仿真,实现了最短路径的寻求和最短路径的结果分析。
但是仔细分析便可发现,以上算法无论是计算步骤还是编写的程序都比较复杂。
AutoMod软件应用广泛,仿真效果明显,能直观地表现物流各环节运作情况。
但是,目前AutoMod软件仅仅应用到物流中心设计及规划领域,文章创造性地运用AutoMod软件解决了如图1所示的最短路径求解问题。
2仿真建模根据图1所示的网络路径,利用AutoMod软件Path Mover子系统进行建模,网络节点用控制点表示,节点之间的路径关系用导引路径来体现;在进程子系统中创建一个进程P1,新建实体L1,建好的模型图如图2所示:其source file中的逻辑语法设置为:begin P1 arrivingmove into path1.v1travel to path1.v6end3仿真结果对建好的模型进行运行,小车将会选择最短路径到达目的地。
图3是小车在5分50秒时的运行情况。
此时,小车在选择通往目的地的途中,其路径选择为v1—v3—v5—v6。
4结语文章利用AutoMod软件对如图1所示的网络路径进行了仿真,求出了最短路径。
通过上述研究表明,利用AutoMod软件确实能通过简单的语法及建模操作,实现最短路径的选择,而且最短路径的选择很直观。
今后的研究可充分发掘控制点和导引路径之间的关系,对具有更复杂的节点和路径的网络进行建模求解。
参考文献:[1] 王海晓.Dijkstra算法在求解物流运输最短路径中的应用[J].价值工程,2009,(5):82-84.[2] 王凌,段江涛,王保保.GIS中最短路径的算法研究与仿真[J].计算机仿真,2005,(1):117-120.。
AutoMod仿真软件在回收仓库分拣系统设计中的应用摘要:随着可持续发展和环境保护的观念不断深入人心,回收物流越来越受到重视,其经济价值也越来越明显。
本文以废旧机电产品为例,用AutoMod仿真软件对其回收仓库分拣系统进行了设计,建立仿真模型,对模型运行结果加以分析,得出的结论在实际操作过程中有重要的参考价值。
关键词:废旧机电产品;回收仓库;分拣系统;AutoMod;仿真模型20世纪90年代以来,废弃产品引发的环境污染和空间占用问题引起了全球的广泛关注,据中国统计局资料,依据产品销售量和产品平均寿命期进行估算,自2006年起,每年将会有大约1000万台电脑、2000万台电视、500万台电冰箱、1000万台洗衣机及600万台空调需要报废;而在汽车领域,根据“The Society of Motor Manufacturers and Traders Limited”(SMMT)2003年调查,全球汽车保有量当年已达8148900万辆,发达国家通常将本国的汽车保有量乘以7%得出当年汽车应报废辆,如此算来,全球每年的应报废汽车数量已达到570423万辆。
[1]面对日益严重的环境污染和资源过度消耗问题,回收物流的作用显得尤为重要,其经济价值也越来越明显。
1 回收仓库的分拣系统分拣是把不同的物品按照一定的原则分类,实现物品有序的空间位置搬移。
随着现代科技的高速发展,具有高科技含量的自动化处理模式成为现代分拣的主要实现方式,它通过各种设备可以高效、准确地判别物品的体积、重量或者颜色等物理属性,也可以自动识别各种载体信息,依照不同的管理要求而设定不同的处理逻辑关系达到分拣的目的。
随着商品经济的发展,用户需求向小批量、多品种方向的发展,仓库中货品的种类和数量增多,分拣环节成为核心工序,分拣作业所占的成本也越来越高。
回收物流与正向物流有很大不同,回收物流中的产品种类繁多,回收产品的性质差距大,有些不同的回收产品不可以放在一起,所以,回收仓库中分拣工作起着非常重要的作用。
物流系统仿真实验报告学号:教学班号: 08物流工程硕研姓名:任课教师:完成日期: 2009年6月17日【实验名称】Auto Mod仿真软件Conveyor和Path mover系统的操作【实验目的】通过采用AutoMod软件进行物流系统的仿真,掌握AutoMod软件的相关操作;同时对物流系统能有更加深入的了解【实验内容】Conveyor和Path mover系统的集成操作。
有三种不同的货物依次为轻、中、重类型,轻型从1口进入,1口出到容器1;中型从2口进入,2口出到容器2;重型从3口进入,3口出到容器3。
由AGV将轻型货物送到检验点检验,检验时货物不离开车,检验过程花时3~7秒(均匀),完成后送到1装配点;由AGV将中型货物送到检验区域,然后进入等待队列等待检验,检验完成后进入队列等待AGV,然后由AGV送到2装配点,每个托盘检验花时40~50秒(均匀);由AGV将中型货物送到准备区域,进入队列,2小时后准备工作完成,进入另一队列等待AGV 将其送到3装配点。
【实验步骤】第一步:创建AutoMod模型文件打开一个Automod软件,新建一个AutoMod模型,点击File,命名为“fanwenjing”,保存至某个盘内。
图1 Auto Mod文件创建第二步:绘制Path mover图1、创建Path mover系统Path mover系统是用来仿真车辆或者操作人员等沿着一定路径运动的系统。
打开system,新建一个Path mover系统,命名为“path1”。
图2 建立Path mover系统图2、绘制引导路径引导路径是机车行走的路径,可以为单向,也可为双向。
(1)进入Pathmover编辑窗口,单击Single line,画出“path1”的所有引导路径。
若要对路径进行编辑,可单击select选中相应的路径后点击Edit对它进行各种参数的设置。
(2)绘制完所有引导路径后,需要对弯道进行连接。
仿真输出结果分析
首先,我们运行一次系统,得到的基于一次实验的系统服务时长运行结果,对该结果进行区间估计,得到下表:
根据上表可知,普通顾客服务时长的相对误差为8.45%,老年顾客服务时长的相对误差为22.38%,为了把系统相对误差控制在5%以内,我们使用序贯法,对其实验次数进行估计,普通顾客的次数N=2.85,约为3,老年顾客的次数N=19.62,约为20,两者中取较大的值20。
接下来我们对系统运行20次,得到以下结果:
对普通顾客和老年顾客队列的实时队长进行分析:
几乎没有等待,老年顾客一直都存在等待现象。
下面对平均队长进行分析:
下面是各服务台利用率:
由上表可以看出,老年服务台利用率均低于普通顾客服务率,同类型服务台利用率相当。
综上,老年队列平均队长远远大于普通顾客,我们可以考虑将一个普通服务台改
为老年服务台。
由上表可以看出,改变服务台策略行不通。
我们可以考虑所有服务台属同一类型,老人后到先服务,或者提升服务台服务水平,降低服务时间或者增加服务台。
1. 实验设计
对于库存系统,管理者往往比较关心供应链的成本和产品满足率的问题。
因此将年总成本和产品满足率作为该系统的响应。
其中:
产品满足率= 出库总量/订单总量
供应链总成本= 总库存成本+总订货成本
= 年平均库存*单位库存持有成本+单次订货成本*年订货次数
上式中,产品满足率是指以库存来满足的那部分市场需求所占的比率。
供应链总成本的计算中,认为供应链不存在缺货损失,因而不考虑缺货成本。
根据上述目标绩效,对模型的输入进行分析可知,参数K,H可能会对绩效指标产生影响。
Q
从上式可以看出,K,H会对最优订货量Q产生影响,则选取K/H来分析。
类型
因子K/H
响应供应链总成本,产品满足率
(正交实验设计)
2. 输出数据分析
该库存系统仿真为非终止型仿真,则选取批均值法进行分析。
仿真运行2500天,删除前730天的数据,将剩下的数据分成4批,每批长度为365天。
统计数据
统计项批次粮食销售点企业储备库销区储备库产区储备库
库存均值1 137.5 321.1350.8393.4
2 131.8 312.0 345.7 389.1
3 136.7 320.6 355.8 398.0
4 133.9 308.6 345.4 394.1
订货次数1 58 51 43 35
2 61 5
3 46 39
3 60 52 4
4 36
4 62 5
5 48 40
区间估计
估计项
95%置信区间
均值下限上限
库存均值
销售点135.0 130.8 139.1 企业储备库315.6 305.6 325.5 销区储备库349.4 341.6 357.3 产区储备库393.7 387.8 399.5
订货次数
销售点60 58 63 企业储备库53 50 55 销区储备库45 42 49 产区储备库38 34 41
供应链总成本= 总库存成本+总订货成本=159265
估计项
95%置信区间
均值下限上限
出库量16295 15856 16734
需求16420 15914 16926 产品满足率=99.2%。