Actual Problems in Machine Building. Vol. 13. N 3-4. 2026 Innovative Technologies in Mechanical Engineering ____________________________________________________________________ 36 Исторически один из самых первых примеров задачи об оптимальном расположении объектов – это задача Вебера. Ещѐ в XVII веке он рассматривал задачу нахождения точки на плоскости, для которой сумма расстояний от неѐ до трех других заранее определенных точек являлась бы минимальной [6]. С тех времен задача по оптимизации расположении объектов в пространстве получила значительное развитие, например, появились муравьиный алгоритм (ACO - ant colony optimization), алгоритм имитация отжига (SA - simulated annealing), метод роя частиц (PSO - particle swarm optimization) и др [7-12]. Так же появились исследования преимуществ и недостатков использования данных методов. Комбинаторный алгоритм с отсечением [13] позволяет получить точное решение задачи размещения не значительного количества элементов за приемлемое время, тогда как муравьиный алгоритм [14] и алгоритм имитации отжига [15] эффективнее использовать в задачах большой размерности, где точное решение найти за разумное время невозможно. Как правило на сборочном месте располагается ограниченное количество тары с деталями, технологической оснастки, сборочного инструмента, поэтому я считаю использование метода комбинаторного алгоритма будет более приемлемым в данном случае. В данной статье ставятся задачи по определению оптимального размещения тары с деталями для сборки позволяющей минимизировать длину грузопотока на сборочном месте, определения метода исследования больше подходящего под условия сборки, построения алгоритма. Материалы и методы исследования Для повышения эффективности работы сборщиков и сокращения вспомогательного времени выполнения сборочных операций необходимо оптимизировать материальные потоки на сборочном месте путем рационального размещения тары с деталями и сборочными единицами на полках перед сборщиком таким образом, чтобы суммарная длина перемещения всех деталей и сборочных единиц была минимальна: (1) где dj – расстояние от центра места сборки на сборочном месте до центра j-ой единицы тары (евклидово расстояние) (см. рис. 2); nj – частота запроса детали из -й единицы тары. Для построения модели представлены исходные данные. Графические изображение основных параметров на сборочном месте представлены на рис.2: Сборочный стол размерами – Lст × Вст × Нст; Стеллаж на стенке сборочного стола для установки тары с деталями размерами – Lстн × Нстн; Тара размерами – Lj × Вj × Нj, где – номер тары; Зазор между тарой на соседних ярусах – hз; Количество наименований деталей и сборочных единиц, приходящих на сборочное место, для выполнения сборочной операции – k; Количество j-ых деталей и сборочных единиц входящих в изделие – qj; Центр сборки изделия на сборочном столе имеет координаты М=(xм,yм,zм).
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1