Комбинированное имитационное моделирование основа решения задач разработки автоматизированных комплексов Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

АВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

УДК 681.5.015:65.011.56

Л.П. Мышляев1, К.А. Ивушкин2, В.В. Грачев1, М.В. Шипунов3

1Сибирский государственный индустриальный университет 2ООО «Сибшахтостой»

3ООО «Научно-исследовательский центр систем управления»

КОМБИНИРОВАННОЕ ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ -ОСНОВА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ РАЗРАБОТКИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ

КОМПЛЕСОВ*

Существенное (в три - четыре раза) сокращение сроков создания крупных автоматизированных комплексов, повышение требований к их технико-экономическим показателям, увеличивающаяся сложность систем автоматизации и необходимость их включения в работу с момента начала пуско-наладки технологического оборудования побудило к поиску новых подходов к планированию, разработке и внедрению этих комплексов [1].

Используемые в настоящее время методы и нормы при планировании и разработке автоматизированных комплексов, созданные в 80 -90-х годах прошлого века, оказались малоэффективными в новых социально-экономических условиях. Это объясняется, главным образом, тем, что в этих документах не учитываются современные технологии и методы, постоянно и быстро обогащаемый опыт строительства, а также отсутствует должное внимание вопросам стимулирования [2, 3].

Необходимо развитие и дополнение традиционных методов решения задач разработки автоматизированных комплексов с использованием комбинированного имитационного моделирования [4, 5], представлений теории активных систем [2, 3], поисковых оптимизационных процедур [6 - 8], планирования эксперимента. Имитационное натурно-математическое моделирование позволяет, основываясь на информации об уже созданных комплексах, более полно выявлять неиспользованные резервы, адекватно учитывать реальные ситуации и, как правило, получать лучшие результаты.

Исходя из этого, актуальна проблема развития методов и алгоритмов ускорения создания автоматизированных комплексов. В рамках

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований по проекту № 10-07-00193-а.

этой общей цели можно выделить наиболее важные задачи:

- разработка методов и алгоритмов выработки план-графиков создания автоматизированных комплексов;

- исследование влияния законов стимулирования на сроки и эффективность выполнения проектов.

Постановки решения этих задач сделаны в следующем виде.

1. Постановка задачи выработки план-графиков создания автоматизированных комплексов

Дано. 1. Фактически реализованные траектории Y(t) освоения средств для проектирования и строительства на интервале t = Тн Тк , где Тн и Тк - время начала и окончания проектирования, строительства и освоения автоматизированного комплекса до вывода его на проектные показатели.

2. Вектор W предстоящих условий проектирования и строительства и возможные диапазоны стимулирования {Sfmin, Sfmax }.

3. Пересчетные зависимости влияния изменений внешних условий А W = W - W и стимулов ASt = St - St на изменения длительности выполнения отдельных видов работ.

4. Алгоритмы деформации и экстраполяции F э[] динамики многомерных нестационарных временных последовательностей Z

Z3(t + 0) = FэЩ -/)], (1)

где 0 и l - величины интервалов экстраполяции и памяти.

5. Критерий оптимизации Q^,^), характеризующий затраты на проектирование и строительство и доход от реализации продукции.

Требуется. Построить оптимальный план освоения ресурсов, проектирования и строительства промышленного комплекса, а также отдельных видов работ.

Для решения этой задачи разработан метод, сущность которого состоит в формировании эталонных траекторий по результатам уже выполненных проектов, их приведении к базовым условиям с экстраполяцией базовых траекторий, пересчете экстраполированных базовых эталонных траекторий на условия предстоящего проекта. Реализация метода заключается в выполнении следующих операций.

На первом шаге осуществляется построение эталонных траекторий, в частности, на основе экспертных оценок и пересчетного математического моделирования.

На следующем шаге выявляются условия проектирования и строительства, которые наиболее значимо влияют на нормативы, и для каждого конкретного промышленного комплекса определяются их численные значения. К наиболее значимым отнесены условия: проектная мощность объекта, технические и технологические решения, географические и климатические условия, наличие строительномонтажных организаций в регионе. Далее осуществляется расчетное приведение эталонных траекторий к базовым условиям — получение базовых эталонных траекторий; эталонная траектория подвергается масштабирующим деформациям, и в результате эталонные нормативы принимают конкретные значения для проекта, принятого за базовый.

На третьем шаге базовые эталонные траектории экстраполируются на предстоящий период.

На четвертом шаге экстраполированные траектории пересчитываются на условия предстоящего проекта путем корректировки по отклонениям условий предстоящего проекта от базового.

Точность решения во многом определяется адекватностью используемых моделей. В общем случае модель можно представить в виде

Тн = Е[Ж, Ж6, Тб], (2)

ГЫ 'Г’ б

и Т - нормативы соответственно предстоящего и базового проекта; Е [•] - динамический оператор преобразования вектора условий предстоящего проекта (Ж), базового проекта (Ж6) и базового норматива (Iе).

При практическом применении наиболее приемлема структура так называемой пере-счетной модели, которая в одном из вариантов имеет вид

Тн = Тб + f [Ж- Ж6], (3)

где f [•] - оператор пересчета вариаций Ж от

базового уровня Ж6.

В частном случае оператор f [•] может быть представлен в виде линейной модели, в простейшем случае - пересчетным коэффициентом:

Тн = Тб +]Г^ (щ - Жб), (4)

1=1

где ^ - коэффициент пересчета отклонения 1го условия проекта АЖ1 в изменение норматива АТ1; п - количество условий создания проекта.

Конкретизация этого метода сделана на примере траекторий освоения финансовых средств при проектировании и строительстве углеобогатительных фабрик. За исходные данные взяты фактические траектории освоения средств при проектировании и строительстве четырех обогатительных фабрик (ОФ), условно ОФ I, ОФ II, ОФ III, ОФ IV (рис. 1).

При формировании эталонной траектории учитывали равномерность финансирования, наличие кадрового обеспечения организаций исполнителей, форс-мажорные обстоятельства. Таким образом, из множества фактических траекторий выбрана та, которая была наименьшим образом подвергнута искажениям из-за организационных изменений во время проектирования и строительства - траектория ОФ II. В дальнейшем она была «очищена» от различного рода выбросов, нормирована на диапазон 0 1 и при-

нята за эталонную. «Очищенная» траектория ОФ II послужила одновременно и базовой, так как именно условия ОФ II приняты за базовые.

Траектории фактического освоения средств (рис. 1) имеют качественно одинаковую структуру, и количественно они зависят в основном от следующих факторов: проектной мощности ОФ; сложности технологического процесса (количества технологических стадий и агрегатов); геологических и климатических условий места строительства; степени развитости инфраструктуры в регионе; функции стимулирования исполнителей.

Для этих факторов был проведен пересчет базовой эталонной траектории на условия предстоящего проекта - планируемой к строительству ОФ V. Структура пересчетной модели взята в виде (4), а численные значения коэффициентов модели представлены в табл. 1. Условия проектирования и строительства всех ОФ приведены в табл. 2.

є

о -о

11. * 5 ^ 5 гг £ &■ 3

а:

о ~ 2

О є о

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

Месяцы с начала проектирования и строительства

Рис. 1. Траектории фактического освоения средств при проектировании и строительстве ОФ

В результате получена расчетная траектория освоения финансовых средств предстоящего проекта - ОФ V, которая представлена на рис. 2.

Аналогичным образом вырабатывали нормативные траектории и для отдельных видов работ и объектов, в частности, для электромонтажных и пуско-наладочных работ систем автоматизации.

Выработанные нормативные траектории принимались за основу при разработке сетевых графиков проектирования и строительства углеобогатительных фабрик. При этом применяли известные процедуры сетевого планирования в объединении с процедурами симплексного поиска при решении оптимизационных задач.

Пример полученного сетевого графика для главного корпуса ОФ V представлен на рис. 3.

2. Постановка задачи натурно-

модельного исследования эффективности стимулирующих функций

Дано. 1. Набор структур стимулирующих функций Stij (Т) для выполнения операций:

а) линейная функция

St1= аТ} + Ь ; б) кусочно-линейная функция

=

аТ, + ьі пРи Т тт < Т < ти;

—2Т] + Ь2 пРи Ти < Т} < т2, і ;

азТ + Ь3 ПРИ Т2, і < Т, < Т, Н>

(5)

(6)

12

Jт //тт н гг1 тт \ гг1 ^ /т' н гг1 шт \

і,і = з(ті -Т ); т2,і = з(ті -Т );

в) квадратичная функция

St3 ^ = аТі + ЬТі + с

г) обратно пропорциональная функция

(7)

‘4, і

т.

(8)

Пересчетные коэффициенты модели (4)

Т а б л и ц а 1

Пересчетный коэффициент

Обозначение Значение

кі 5,0

к2 1,8

к3 1,5

к4 -2,0

к5 -10

Коэффициент пересчета отклонения по проектной мощности ОФ, мес./млн. т в год для рядовых марок угля Коэффициент пересчета отклонения по сложности технологического процесса, мес./балл

Коэффициент пересчета отклонения по геологическим и климатическим условиям места строительства, мес./балл Коэффициент пересчета отклонения по степени развитости инфраструктуры в регионе, мес./балл Коэффициент пересчета изменений стимулирования на изменение длительности проекта для квадратичной функции, % от базового норматива

Условия проектирования и строительства ОФ

Т а б л и ц а 2

Условие проектирования и Обозначе- Диапазон измене- Введенные в эксплуатацию ОФ Планируемая ОФ

строительства ОФ ние ния

I II* III IV V

Проектная мощность ОФ, млн. т в год по рядовым мар- 0 - 15 3 2,5 2,4 1,5 3

кам угля

Сложность технологического процесса, балл ^2 1 - 10 5 4 5 3 5

Геологические и климатиче-

ские условия места строи- ^3 1 - 5 3 4 4 5 5

тельства, балл

Степень развитости инфраструктуры в регионе, балл W4 1 - 5 3 4 5 4 5

Функция стимулирования исполнителей т Набор функций стимулирования С С С С Квадра- тичная

т—г * ОФ ТТ П р и м е ч а н и е. II - базовая ОФ; С - тип функции стимулирования (см. работу Д.А. Новикова [3]).

где а, Ь, с - параметры функции; Ту - длительность выполнения у -й операции; Т™т - мини-

V.» ГГ! н

мальное время выполнения у -й операции; Ту

- номинальное (в частности, фактическое) время выполнения у -й операции.

2. Данные о фактически реализованных проектах, включающие:

- сетевой график проектирования и строительства;

н

- номинальную стоимость Су и номиналь-

7Т н V.»

У выполнения операций;

- базовую структуру функции стимулирования £?б (Т), в частности константу, С-типа;

- ограничения на длительность выполнения операций

Тутт < Ту < Тун; (9)

- ограничения на величину стимулирования при выполнении операций

где StJшах_ максимально возможное стимулирование у -й операции проекта;

- структуру функции дохода от функционирования предприятия после его вывода на проектные показатели V(t).

3. Процедуры пересчетного моделирования, включающие:

- натурные данные о характеристиках выполненных проектов;

- пересчетные модели, позволяющие пересчитывать вариации исходных данных в изменение выходных целевых переменных;

- операции формирования модельных исходных и расчетных показателей.

4. Критерий эффективности выполнения проекта Q(Дt) , отражающий затраты и доход от создания промышленного комплекса:

0 (^) = V (^) - St (Дt),

(11)

0 < StJ < StJ ш

(10)

ж о

О) Г\

а* о 9

О * 8 § ^ ^ а 'О 3

О

120 110

- - Базовая траектория Г Л

100 ♦- - Расчетная траектория ОФ V / \

90 - \ \

80 - / / > V

70 - // \ \ \ \

60 — р / \ \ \ \

50 - / / / /

40 - / Ф \ \

30 _ ■ \

20 - \ * \ \

10 _ 111111111 I 1 V*

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

Месяцы с начала проектирования и строительства

Рис. 2. Базовая и расчетная траектории предстоящего проекта - ОФ V

15

1Г

10

JL

12

13

14

17

18

Обратная засыпка с послойным уплотнением

Ф

Подготовительные работы

Замена грунта ¡Устройство до основания / фундаментов

<у

фундаментеп0() каркас здания М

и стенового ограждения.

Окончание

Устройство плиты Устройство встроенных отделочных

®\помещений и полов /гч Ра(Ґ)0т Д.

і----------1—^г©-1—О-

JL под оборудование юнТтэк^м/м^с

тсструкцин

Установка дверей,устройство кроет

—О

VIJL

<&-

Монтаж и запуск в работу

.-©J

Lçp-

Монтаж опорных м/конструкций. Монтаж импортного оборудования

Монтаж м/конструкций зуипфов нестандартизированного и технологического оборудования

Монтаж технологических турбопроводов

Электромонтажные работы, КИП и АВТОМАТИКА

*©--Н0>

і Сантехнические работы \ и промвентиляция

-©

О - Событие /; [) - Полусобыпте;-» Рабочая операция;-- Фиктивная операция (зависимость):ру - Момент пуска

Рис. 3. Сетевой график проектирования и строительства главного корпуса ОФ V

где Аї - время изменения длительности выполнения проекта; У(Аї) - доход предприятия за время Аї; Бї(Аї) - затраты на стимулирование по сокращению длительности проекта на Аї.

Требуется. 1. Разработать алгоритм определения эффективности стимулирующих функций. 2. Исследовать эффективность сти-

мулирующих функций 8їіі (Т) из заданного

набора по критерию Q(Аt) .

Для решения задачи натурно-модельного исследования эффективности стимулирующих функций разработан алгоритм оценки влияния стимулирующих функций на изменение эффективности выполнения проекта, структурная схема которого представлена на рис. 4.

Рис. 4. Алгоритм определения эффективности стимулирующих функций

Сокращение критического пути At, дни

Рис. 5. Критерий эффективности при различных структурах функции стимулирования при суточном доходе предприятия 400 тыс. руб:

■ - линейная;------квадратичная; —■-------------------------------------кусочно-линейная;.- обратно пропорциональная

Программная реализация алгоритма осуществлена в среде Microsoft Project 2010 Professional и Microsoft Excel 2010 на языке VBA.

Результаты расчетов для выбранного набора стимулирующих функций представлены на рис. 5, откуда следует вывод, что наилучшими являются квадратичная и кусочно-линейная функции стимулирования.

Для кусочно-линейной функции стимулирования и конкретной ОФ V получено оптимальное сокращение длительности At opt на 57 дней при значении Q = 12459,12 тыс. руб, а для квадратичной - At opt = 54 дня, Q =12134,47 тыс. руб.

При изменении суточных доходов предприятия квадратичная и кусочно-линейная функции стимулирования также остаются предпочтительными и превосходят другие функции стимулирования по критерию эффективности Q не менее чем на 50 %.

Выводы. Эффективным средством выработки план-графиков выполнения проектов по созданию крупных автоматизированных комплексов может служить имитационное натурно-математическое моделирование предшествующих проектов. К числу определяющих факторов, влияющих на сроки выполнения отдельных работ и проектов в целом, относится стимулирование исполнителей работ. Предпочтительными из числа относительно простых и содержательно понятных функций стимулирования являются квадратичная и кусочно-линейная функции, применение которых дает возможность уменьшить сроки и затраты на выполнение проекта до 10 %.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИИ СПИСОК

1. М ы ш л я е в Л.П., Г р а ч е в В.В., И в у ш к и н А.А., Б р а ж н и к о в А.П. Планирование длительности выполнения проекта на основе ретроспективного анализа // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 2.2(28). С. 273

- 276.

2. Н о в и к о в Д.А. Механизмы стимулиро-

вания в организационных системах. - М.: ИПУ РАН (научное издание), 2003. - 147 с. Н о в и к о в Д.А. Теория управления организационными системами. - М.:

изд.Московского психолого-социального института, 2005. - 584 с.

3. А в д е е в В.П., З е л ь ц е р С.Р., К а р -т а ш о в В.Я. Натурно-математическое моделирование в системах управления: Учебное пособие.- Кемерово: изд. КемГУ, 1987. - 84 с.

4. Системы автоматизации на основе натурно-модельного подхода: Монография в 3-х томах. Т. 2. Системы автоматизации производственного назначения / Под ред. Л.П. Мышляева. - М.: Наука, 2006. - 483 с.

5. М о д е р Дж., Ф и л л и п с С. Метод сетевого планирования в организации работ / Пер. с англ. - Л.: Издат, 1966. - 303 с.

6. Ф е л ь д б а у м А.А. Основы теории оптимальных автоматических систем. - М.: Физматгиз, 1963. - 552 с.

7. Д а м б р а у с к а с А.П. Симплексный поиск. - М.: Энергия, 1979. - 175 с.

© 2012 г. Л.П. Мышляев, К.А. Ивушкин, В.В. Грачев, М.В. Шипунов Поступила 25 сентября 2012 г.