СИСТЕМА  ПОДДЕРЖКИ  ПРИНЯТИЯ  РЕШЕНИЯ  ВЫБОРА  ЭКСТРУЗИОННОЙ  ТЕХНИКИ

Мустюков  Наиль  Анварович

аспирант  Оренбургского  государственного  университета,  г.  Оренбург

E-mail: 

DECISION  SUPPORT  SYSTEMS  OF  CHOICE  EXTRUSION  EQUIPMENT

Mustyukov  Nail  Anvarovich

graduate  student  of  Orenburg  state  University,  Orenburg

АННОТАЦИЯ

В  статье  описано  применение  методов  принятия  решений  в  условиях  неопределенности  для  отбора  альтернативных  вариантов  конструкции  экструзионной  техники.

ABSTRACT

The  article  describes  using  methods  of  decision-making  in  conditions  of  uncertainty  for  selection  alternative  options  of  extrusion  equipment  design.

Ключевые  слова:  экструдер;  технико-экономические  показатели;  система  поддержки  принятия  решений;  программная  система.

Key  words:  extruder;  technical-economic  indicators;  the  decision  support  system;  software  system.

Экструзия  —  это  способ  переработки  полимерных  материалов  непрерывным  продавливанием  их  расплава  через  формующую  головку,  геометрическая  форма  выходного  канала  которой  определяет  профиль  получаемого  изделия  или  полуфабриката  [2]. 

Конструкция  шнекового  экструдера  включает  следующие  основные  узлы:  рабочая  пара  (шнек  и  корпус),  загрузочное  устройство,  матрица  с  фильерами  и  ножами,  привод  вращения,  узел  упорного  подшипника  и  узел  обогрева  (рисунок  1).

Рисунок  1.  Принципиальное  устройство  одношнекового  экструдера:  1  —  шнек;  2  —  материальный  цилиндр;  3  —  загрузочный  бункер;  4  —  охлаждающие  каналы;  5  —  кольцевые  зонные  нагреватели;  6  —  термопары;  7  —  формующая  головка;  8  —  корпус  экструдера;  9  —  механическая  передача;  10  —  патрубок  для  отвода  охлаждающей  воды;  11  —  подшипниковый  узел;  12  —  электродвигатель

Экструзионные  технологические  процессы  используется  в  различных  перерабатывающих  отраслях  АПК,  пищевой,  химической,  резинотехнической,  силикатной,  бумажной,  металлургической,  оборонной  промышленности. 

Являясь  одним  из  самых  распространенных  методов  переработки  полимерных  материалов,  экструзия  также  требует  и  достаточно  дорогого  оборудования.  Его  стоимость  определяется  различными  факторами,  среди  которых  важное  место  занимают  конструктивные  особенности  шнека  и,  как  следствие,  производительность,  энергопотребление,  виды  полимерных  материалов,  которые  могут  быть  переработаны  данным  конкретным  экструдером  с  учетом  качества  полученного  материала.

Зарубежные  производители  экструдеров  представлены  следующими  предприятиями:  American  Maplan  Corporation,  Battenfeld  GmbH,  BAUSANO  &  FIGLI  S.P.A.,  Berstorff  GmbH,  COSTRUZIONE  MECCANICHE  LUIGI  BANDERA  SpA,  ENTEK  Manufacturing,  Inc.,  ENTEX  Rust  &  Mitschke  GmbH  и  др.  В  России  производством  экструдеров  занимаются  такие  компании,  как  ООО  «Полимер  Проект»,  ООО  «ТПК  ТРИГЛА»,  ЗАО  «Аксиом  Проджектс»,  ООО  «Продвижение»  и  другие.

В  таблице  1  приведены  геометрические  и  технико-экономические  характеристики  для  некоторых  одношнековых  экструдеров,  применяемых  в  производстве  листов  и  пленки.

Таблица  1. 

Геометрические  и  технико-экономические  характеристики

Для  того  чтобы  производства  по  переработке  полимерных  материалов  были  наиболее  эффективны,  необходимо  предоставлять  потребителю  различные  виды  продукции,  что  обусловлено  весьма  развитым  рынком  полимерных  изделий.  Поэтому  производство  должно  обладать  гибкостью,  перенастраиваясь  на  различные  типы  сырья,  конфигурации  изделий  и  производительность  в  зависимости  от  текущих  потребностей  рынка  [1].

Кроме  того,  решение  задачи  выбора  экструзионных  агрегатов  при  проектировании  полимерного  производства  осложнено  необходимостью  одновременного  учета  множества  ограничений  по  технико-экономическим  параметрам  экструдеров.

Как  следствие,  актуальной  задачей  становится  разработка  системы  поддержки  принятия  решений  (СППР),  предназначенной  для  решения  задач  выбора  оптимальной  марки  экструдера  из  множества  альтернатив,  а  также  для  ввода  и  хранения  полученных  результатов  специалистами  предметной  области.

Поскольку  возможный  набор  альтернативных  решений  изначально  неизвестен,  то  методы  принятия  решений,  используемые  для  детерминированных  и  вероятностных  решений,  для  данного  класса  задач  неприменимы.

Поэтому  для  оценки  систем  в  условиях  полной  неопределенности  используются  методы,  в  основе  которых  лежит  матрица  эффективности,  представленная  таблицей  2.  В  таблице    —  вектор  управляемых  параметров,  определяющих  свойства  системы  (альтернативы);  —  вектор  неуправляемых  параметров,  определяющих  состояния  обстановки;  —  значение  эффективности  системы    для  состояния  обстановки  ;    —  критерий  эффективности  альтернативы.

Таблица  2.

Матрица  эффективности

В  зависимости  от  характера  предпочтений  лица  принимающего  решения  (ЛПР)  в  неопределенных  операциях  используются  различные  методы  [3].

В  рассматриваемом  случае  в  качестве  критерия  принятия  решений  определены  два  критерия:  критерий  Лапласа  и  критерий  Сэвиджа.  Данные  методы  позволят  оценить  выбор  конструкции  экструдера  при  минимизации  рисков,  а  так  же  в  условиях  средней  оценки  данных.  Методы,  учитывающие  оптимистичные  подходы,  исключаются,  поскольку  имеют  высокие  риски  ложных  решений. 

В  основе  критерия  Лапласа  лежит  предположение  —  поскольку  о  состоянии  обстановки  ничего  не  известно,  то  их  можно  считать  равновероятностными.

Следовательно, 

.

Оптимальной  считается  система,  критерий  оптимальности  которой  принимает  вид

.

Критерий  Сэвиджа  минимизирует  потери  эффективности  при  наихудших  условиях.

Для  оценки  решений  матрица  эффективности  преобразуется  в  матрицу  потерь  (риска).  Каждый  элемент  матрицы  потерь  определяется  как  разность  между  максимальным  и  текущим  значениями  оценок  эффективности  в  столбце:

.

После  преобразования  матрицы  используется  критерий  минимакса

,

.

Таким  образом,  эффективность  решений  в  условиях  неопределенности  может  быть  оценена  по  ряду  критериев,  выбор  которых  возлагается  на  ЛПР.

На  основе  рассмотренных  методов  была  разработана  программная  система  поддержки  принятия  решения  выбора  марки  эструдера  на  основе  многокритериальной  оценки  геометрических  и  технико-экономических  характеристик.

Главное  окно  программы  представлено  на  рисунке  2.

Рисунок  2.  Главное  окно  программы

В  пункте  меню  «Файл»  доступны  базовые  функции  программы:  «Новый  проект»,  «Открыть  проект»,  «Сохранить  проект»,  «Печать»,  «Выход».

Пункт  меню  «Импорт  данных»  предназначен  для  быстрой  загрузки  данных  о  марках  экструдера  за  счет  импорта  файла  формата  .xls,  заполненного  в  определенном  шаблоне.

Через  пункт  «База  данных»  возможен  просмотр  имеющейся  информации,  ее  добавление  и  корректировка,  а  также  экспорт  в  файл  формата  .xls.

В  пункте  меню  «Поиск  экструзионной  техники»  осуществляется  подбор  экструдера  наиболее  подходящего  по  указанным  технико-экономическим  показателям  (рисунок  3).

Для  просмотра  подробной  информации  об  экструдерах  необходимо  выбрать  одну  из  отфильтрованных  записей  (рисунок  4).

Таким  образом,  разработанная  программная  система  осуществляет  автоматизированный  выбор  экструдеров  из  базы  данных  по  заданным  технико-экономическим  показателям,  что  повысит  эффективность  и  скорость  построения  новой  линии  продукции,  изготавливаемых  посредством  экструзии.

Рисунок  3.  Подбор  экструзионных  агрегатов

Рисунок  4.  Геометрические  и  технико-экономические  характеристики

Список  литературы:

1.Власов  С.В.  Основы  технологии  переработки  пластмасс:  учеб.  пособие  для  вузов/  С.В.  Власов,  А.Б.  Кандырин,  В.Н.  Кулезнев.  —  М.:  Мир,  2006.  —  600  c.

2.Карташов  Л.П.,  Зубкова  Т.М.  Параметрический  и  структурный  синтез  технологических  объектов  на  основе  системного  подхода  и  математического  моделирования.  —  Екатеринбург:  УрО  РАН,  2009.  —  211  с.

3.Соловьев  Н.А.,  Чернопрудова  Е.Н.  Программные  средства  систем  поддержки  принятия  решений:  Методические  рекомендации  /  Н.А.  Соловьев,  Е.Н.  Чернопрудова.  —  Оренбург:  ГОУ  ОГУ,  2009.  —  93  с.