нням їх технологічних найменувань (коротких і повних), задавати інтервали допустимих значень з можливістю установки їх додаткових характеристик;
визначати тип числових значень для кожного вихідного параметра статистичної системи: детермінований; статистичний (пропонується меню вибору зі списком розподілів з 17 найбільш вживаних в технології машинобудування) або нечіткий (меню вибору експертних розподілів на основі аналогів інтервальних, трикутних і трапецеїдальних чисел); є додаткова можливість усічення інтервалу можливих значень, дискретизація значень і завдання списку можливих значень;
виконувати перегляд результатів статистичного і кореляційного аналізу з візуалізацією гістограм відносних частот досліджуваних ознак;
виводити комплекс статистичних характеристик (використовуваних в прикладній статистиці) для заданого досліджуваної ознаки з можливістю отримання довідкової інформації за визначенням кожної з них;
одночасно представляти гістограми 9 досліджуваних ознак на загальній екранній формі;
використовувати підсистеми статистичного і регресійного поглибленого аналізу гістограми досліджуваної ознаки;
отримувати інтерактивну довідку по кожному елементу екранних форм допомогою підказки або довідкової системи, що викликає панель інструментів з інформацією про вибраний елемент;
використовувати довідкові дані по статистичним законам розподілу.
3.4 Прогнозування часу повного циклу створення корпусу гідравлічного насоса
Основною особливістю тимчасових ланцюгів створення виробів інтегрованими генеративними технологіями макрорівня є високий рівень невизначеності значень складових ланок. Це пов'язано з великим числом факторів, вплив яких практично врахувати не представляється можливим. Таким чином, спроби використання тільки детермінованого підходу приречені на невдачу. Одним з перспективних сучасних підходів до вирішення завдань при системної невизначеності вихідних даних є використання нечітких експертних оцінок на базі інтервальних, трикутних, трапецієподібних та ін. Чисел.
У даній роботі розрахунок тимчасових ланцюгів проводився методом статистичного прогнозування. Пропонований метод об'єднує в собі можливості як повної, так і неповної взаємозамінності з оцінкою довірчої ймовірності знаходження значень замикаючої ланки в заданому інтервалі або ризику виходу за його межі.
При прогнозуванні використовувалися узагальнені моделі повного циклу виготовлення виробів і технологічного часу генеративних технологій макрорівня.
Практична реалізація статистичного прогнозування часу повного циклу виготовлення виробів повинна виконуватися, як правило, не по годинах, а за календарними днями. Для реалізації такої можливості в користувача функцію визначення часу повного циклу виготовлення виробів необхідно ввести тривалості робочого дня для кожного з ланок тимчасової ланцюга. Для цього в процедурній моделі були введені такі коефіцієнти: K hT3Dmod - час створення електронних 3D моделей виробів (K hT3Dmod=8:00.); K hTForm - час формоутворення виробів (безпосередньо на установці пошарового вирощування, K hTForm=24 годину.); K hTPP1, K hTPP2, K hTPP3 - тривалість постпроцессов відповідала 8:00.
Статистичне прогнозування часу повного циклу виготовлення виробів в системі моделювання робочих процесів інтегрованих технологій забезпечувалося варіантом розрахунків з визначенням набору абсолютних і відносних характеристик (варіант розрахунків відповідає значенню субпараметра в процедурній моделі nSub=5): T SigmaDay - час повного циклу, дн .; T Form - загальний час формоутворення на установці, час; T Form/K hTForm/T SigmaDay - відносне загальний час формоутворення на установці; T 3Dmod/K hT3Dmod/T SigmaDay - відносний час створення електронних 3D моделей виробів; T PP1/K hTPP1/T SigmaDay - відносна тривалість постпроцесса № 1; T PP2/K hTPP2/T SigmaDay - відносна тривалість постпроцесса № 2; T PP3/K hTPP3/T SigmaDay - відносна тривалість постпроцесса № 3.
Вихідні дані (типи і значення параметрів) для свердла-зенкера, використовуючи методологію статистичного прогнозування при аналізі тимчасових ланцюгів повного циклу виготовлення виробів лазерної стереолитографом (SLA) при одиничних замовленнях, представлені нижче.
При прогнозуванні повного циклу виготовлення свердла-зенкера параметри мали наступні типи і значення, подані в табл. 1.
Таблиця 3.1 - Параметри при прогнозуванні повного циклу виготовлення свердло-зенкера (SLA)
Об.Тіпи і значення параметровT3Dmodвремя створення електронних 3D моделей виробів - стохастичний нечіткий параметр Par1: розподіл Triang (x, Xmin=2...
