Национальная академия наук Беларуси


АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА ДЛЯ МАЛЫХ ИННОВАЦИОННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ В МАШИНОСТРОЕНИИ



страница13/16
Дата28.11.2017
Размер3.17 Mb.
ТипТезисы
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16

АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА ДЛЯ МАЛЫХ ИННОВАЦИОННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ В МАШИНОСТРОЕНИИ

А.В. Аверченков, Е.Э. Аверченкова

Брянский государственный технический университет, Россия



e-mail: aver@tu-bryansk.ru
В современных российских условиях в машиностроительной отрасли сложилась ситуация, при которой большинство крупных промышленных предприятий, успешно существовавших до начала девяностых годов, оказались не в состоянии выживать в конкурентной среде. Среди причин неудач необходимо особо выделить тотальное устаревание технической базы, необходимость содержать ряд малоэффективных подразделений, длительный цикл подготовки производства новых изделий, отсутствие крупных оборотных средств, высокий средний возраст инженерных кадров.

В настоящее время из крупных машиностроительных предприятий наилучшим образом себя чувствуют предприятия, работающие на оборонные отрасли или по государственным заказам, с редко изменяющимся номенклатурным рядом продукции и ограниченно участвующие в конкурентной борьбе. В связи с этим особое место стали занимать активно создаваемые машиностроительные малые инновационные предприятия (МИП), которые даже в кризисных условиях имели возможность успешно конкурировать на рынке, развиваться и приносить прибыль [1].

Среди этих предприятий наиболее перспективными показали себя МИП, использующие во всех сферах их деятельности современные информационные технологии, среди которых особое место занимают вопросы автоматизации конструкторско-технологической подготовки производства, реализуемые в виде различных CAD/CAM/CAE-систем и прикладных автоматизированных систем.

Традиционный подход к технологической подготовке производства (ТПП) для крупных машиностроительных предприятий в условиях МИП машиностроения себя не оправдывает по причинам широкого применения в МИП современного высокотехнологичного оборудования и инструмента с новыми возможностями, небольшого инженерного коллектива с ограниченным опытом, сжатыми сроками на технологическую подготовку и производство изделий, высокого уровня кооперации, отсутствии возможностей приобретать дорогостоящие многофункциональные CAD/CAM/CAE-системы и переподготавливать кадры на регулярной основе. Как следствие, такие машиностроительные МИП имеют несистематизированный процесс ТПП без его комплексной автоматизации, но, как правило, с применением недорогих широко распространенных коммерческих автоматизированных систем и программных комплексов.

В проводимых исследованиях предлагаются новые решения, позволяющие организовать и комплексно автоматизировать процесс ТПП для современного высокотехнологичного оборудования с применением в производственном процессе последних достижений науки и техники. В основе предложенных решений лежит разработанный метод организации АСТПП машиностроительных МИП на основе пересмотра традиционных этапов технологического проектирования и разработки новых моделей, алгоритмов и программных комплексов для комплексной автоматизации процесса ТПП МИП, заключающийся в выделении этапов интеграции САПР ТП и CAD-систем, подбора современного высокопроизводительного инструмента, выбора стратегий обработки как объектов автоматизации с целью снижения производственных затрат машиностроительных МИП и повышении конкурентоспособности выпускаемых изделий [2, 3].

Результаты проведенных исследований внедрены на ряде машиностроительных МИП. Применение предложенных в работе методик и программных комплексов позволило снизить сроки ТПП в среднем на 20–30 %, уменьшить затраты на инструмент 15–25 %, уменьшить машинное время изготовления деталей на 30–50 %. Полученные результаты нашли применение в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Брянский государственный технический университет», в том числе по программам дистанционного университета.


Список литературы
1. Аверченков, А.В. Малые инновационные предприятия в сфере наукоемкого машиностроительного производства / А.В. Аверченков, М.В. Терехов, А.А. Мартыненко // Справочник. Инженерный журнал. – 2011. – № 11. – С. 54–56.

2. Инновационные центры высоких технологий в машиностроении / В.И. Аверченков [и др.] ; под общ. ред. В.И. Аверченкова, А.В. Аверченкова. – Брянск : БГТУ, 2009. – 180 с.

3. Автоматизация выбора режущего инструмента для станков с ЧПУ / В.И. Аверченков [и др.]. – Брянск : БГТУ, 2010. – 148 с.

УДК 004.02


CLOUD COMPUTING – ЭФФЕКТИВНОЕ СРЕДСТВО

ИНФОРМАЦИОННОГО АУТСОРСИНГА

В КОМПАКТНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
Д.Н. Свирский1, А.С. Ковчур2

1Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск

e-mail: d_svir@mail.ru;

2Витебский государственный технологический университет, Беларусь
Организация и функционирование компактного производства конкурентоспособной машиностроительной продукции требует разрешения технико-экономической проблемы эффективного свертывания в пространстве и времени соответствующей технологической системы с обеспечением необходимого уровня ее гибкости, надежности и комплексного ресурсосбережения. Алгоритм инженерного решения этой сложной задачи [1] базируется на применении современных интеллектуальных средств его информационной поддержки. Методология проектирования компактных производственных систем (КПС) одним из важных способов их построения предусматривает рациональное использование ресурсов внешней среды как макросистемы – так называемый «аутсорсинг» [2].

Поскольку организация и функционирование КПС, как и любой другой производственной системы, основаны прежде всего на преобразовании информации, автоматизация информационных процессов будет более эффективной, чем автоматизация движения материального потока. Исходя из этих посылок следует иметь в виду, что именно интеллектуальный информационный аутсорсинг во многом определяет успешность проектируемой КПС. Мировая практика показывает эффективность подобной бизнес-стратегии аутсорсинга. Главное его преимущество заключается в более качественном и менее затратном выполнении переданной на сторону функции, так как это управленческое решение дает возможность справляться со сложными производственными задачами, не дожидаясь, пока собственная организационно-техническая структура предприятия достигнет необходимого уровня. Повышение качества объясняется наличием в фирме-партнере профессионалов, которые имеют больший опыт в этой проблемной области. Более того, так как субподрядчик занимается рассмотрением вопросов подобной сферы не для одной только компании, наступает кумулятивный эффект накопления: чем больше специализация – тем проще управление, а чем лучше управление – тем дешевле обходится весь процесс, следовательно, снижаются совокупные издержки производства. В связи с этим обоснованный коммерческий интерес представляет возможность использования в КПС уже вполне отработанной в компьютерно-интегрированном производстве технологии Cloud Computing («облачные вычисления») для распределенной обработки данных, в которой компьютерные ресурсы и мощности предоставляются пользователю как интернет-сервис [3].

Архитектура облачных систем представляет собой многослойный набор ИТ-сервисов, первым элементом которого является «Программное обеспечение как услуга» (Software-as-a-Service, SaaS), что позволяет не покупать программный продукт, а просто временно воспользоваться им при возникновении производственной потребности. Вычислительные ресурсы облачных технологий представлены в виде служб, объединенных в систему «Инфраструктура как услуга» (Infrastructure-as-a-Service, IaaS). Таким образом, «облачная» структура дает пользователю возможность получить в свое распоряжение вычислительные аппаратные мощности гарантированного качества, резервировать за собой канал передачи данных с запрошенной пропускной способностью. «Платформа как сервис» (Platform-as-a-Service, PaaS) состоит из одного или нескольких виртуальных серверов с установленными операционными системами и специализированными приложениями.

Использование средств комплекса Cloud Computing в КПС приводит к резкому снижению капитальных и текущих затрат на внедрение и эксплуатацию ИТ-средств, так как пользователь оплачивает услугу только тогда, когда она ему необходима, и платит только за то, что использует. Техническое обслуживание, обновление ПО производит провайдер услуг. Кроме того, облачные технологии позволяют автоматически выделять и освобождать необходимые ресурсы в зависимости от потребностей приложения.


Список литературы
1. Свирский, Д.Н. Алгоритмизация проектирования компактных производственных систем / Д.Н. Свирский // Известия НАН Беларуси. Cер. физ.-тех. наук. – 2010. – № 1. – С. 87–90.

2. Свирский, Д.Н. Аутсорсинг в организационно-технологической подготовке компактного производства / Д.Н. Свирский // Современные проблемы подготовки производства, заготовительного производства, обработки и сборки в машиностроении и приборостроении : материалы Междунар. науч.-техн. конф., г. Свалява, 22–24 февраля 2005 г. – Киев : АТМУ, 2005. – С. 135–137.

3. Xu, X. From cloud computing to cloud manufacturing / X. Xu // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. – 2012. – Vol. 28. – P. 75–86.

УДК 621. 23.54


ПОСТРОЕНИЕ СБОРОЧНО-МОНТАЖНОГО

ОБОРУДОВАНИЯ ПО МОДУЛЬНОМУ ПРИНЦИПУ
В.С. Гусарев, Е.Н. Ковальчук

Одесский национальный политехнический университет, Украина


В современном массовом производстве изделий особое значение приобретает использование автоматического сборочно-монтажного оборудования (СМО). Оно должно обеспечивать заданную точность изделий и технологическую производительность при минимальных затратах. Этим требованиям отвечает СМО, построенное по модульному принципу. Громоздкость и сложность СМО уменьшается, если этот модульный принцип используют при проектировании нового оборудования.

Исходя из сказанного, СМО комплектуется из следующих модулей:



  • входного накопителя базовых компонентов (Λ (а));

  • конструктивных устройств для хранения присоединяемых компонентов (деталей), представляющих собой промежуточные накопители (Λ (в));

  • роботов-манипуляторов, которые выполняют действия захвата собираемого компонента из накопителя и перенос его в положение установки на базовые компоненты (R);

  • транспорта для перемещения по позициям системы (Pα);

  • контрольно-измерительных устройств для проверки правильности выполняемых сборочно-монтажных операций.

При проектировании модульных СМО целесообразно применять метод структурных схем алгоритмов для описания работы таких автоматических устройств и систем. На рис. 1 изображено СМО, составленное из простейших модулей.


а) б)
Рис. 1. СМО с линейным транспортером и накопителем компонентов:

а) кольцевым; б) линейным

Алгоритм функционирования типового модуля, изображенного на рис. 1:


U(а) (Pα) ○ (Λ в) (Pγ) (U(в) ● R(AB) (Pα) ○ V(ав).
В этих вариантах СМО сборка производится без подгонки при полной взаимозаменяемости компонентов изделия.

В тех случаях, когда необходимо подобрать по допуску базового компонента (детали) с ним сопрягаемый, система должна содержать накопитель с элементами одной номенклатуры, но с разными интервалами допуска. Такие схемы для селективной сборки представлены на рис. 2.



Рис. 2. Схемы сборочно-монтажного оборудования для селекционной сборки
В зависимости от результата измерения базовой детали из накопителя вызывается сопрягаемый компонент (деталь) с соответствующим интервалом допуска. Далее происходит его перенос в положение установки и сопряжения с базовым компонентом. Алгоритм функционирования этой схемы (рис. 2, а) следующий:
а) U(а) (Pα) ○ (Λ в) → ( Pγ) (U(в1,2,....) ● R(AB) (Pα) ○V(ав).
Возможны варианты схемы СМО для селективной сборки (рис. 2, б и в). Схемы содержат многоручьевой накопитель сопрягаемых компонентов, таких, которые обеспечат необходимое сопряжение. Деталь сбрасывается в ячейку захвата из ручья соответствующей группы. Далее манипулятор подхватывает ее и устанавливает на базовый объект. Затем транспортер переадресует изделие в конечную ячейку удаления.

Модульный принцип построения автоматических систем СМО позволяет создавать структуры любой сложности, а типизация алгоритмов предполагает эффективную разработку программ управления системами сборки и монтажа изделий машиностроения.


УДК 004.3
НАХОЖДЕНИЕ ТЕСТОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ
ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ ЦИФРОВЫХ БЛОКОВ КМОП СБИС

П.Н. Бибило

Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск bibilo@newman.bas-net.by


Снижение энергопотребления цифровых интегральных схем, выполненных по КМОП-технологии, является одной из актуальных проблем, возникающих при их проектировании [1]. Достаточно точная оценка энергопотребления проектируемой схемы осуществляется путем схемотехнического моделирования, однако такое моделирование трудоемкое. Быструю оценку энергопотребления можно проводить на основе анализа переключательной активности транзисторов, входящих в логические элементы, из которых состоит схема, и использовании эффективных систем логического моделирования структурных VHDL-описаний схем, дополненных средствами учета числа переключений транзисторов [2]. При моделировании всегда требуется задавать наборы значений входных сигналов схемы (тесты), от вида которых зависит величина энергопотребления схемы.

В данной работе для схемы, представленной в сети взаимосвязанных блоков, состоящих из логических КМОП-элементов, предлагается метод нахождения тестов, характеризующихся максимальным энергопотреблением. Данный метод развивает предложенный в работе [3] метод оценки энергопотребления логической схемы и наиболее эффективен для конвейерной структуры. Пусть задана комбинационная логическая схема S, имеющая конвейерную структуру и представляющая сеть взаимосвязанных логических блоков. На рисунке дан иллюстративный пример конвейерной схемы, состоящей из трех блоков. Каждый из блоков представляет собой подсхему из КМОП-элементов. Размерность каждого блока ограничена числом N (N15) входных переменных. Энергопотребление каждого блока будем оценивать числом переключающихся транзисторов для каждой упорядоченной пары входных тестовых наборов [3]. Пусть конвейерная схема состоит из n блоков Bi, 1in. Под тестом T заданной длины k блока Bi понимается множество из k-1 различных пар тестовых наборов, для которых порядок следования задан (фиксирован). Предлагаемый приближенный метод нахождения теста T, характеризующегося максимальным энергопотреблением, состоит из следующих трех этапов:

1. Оценка энергопотребления для каждой пары входных наборов для каждого из блоков схемы.

2. Последовательное нахождение различных упорядоченных пар тестовых наборов, характеризующихся максимальным энергопотреблением всей сети в целом. Выполнение этого этапа основано на решении задачи нахождения пары входных наборов, обеспечивающих заданные реакции блока Bi конвейерной схемы, при этом для данной пары тестовых векторов должно быть максимальным энергопотребление блока Bi.

3. Упорядочение пар, найденных на этапе 2.

Конвейерная схема
Алгоритмы, используемые для выполнения этих трех этапов предложенного метода, базируются на возможности достаточно точной оценки энергопотребления каждого блока в отдельности путем подсчета числа переключающихся транзисторов, логическом моделировании «от входов» схемы, а также на алгоритмах анализа схемы «от выходов». Моделирование от входов и анализ от выходов схемы комбинируются с анализом переключательной активности блоков на соответствующих наборах входных сигналов каждого из блоков.
Список литературы
1. Рабаи, Ж.М. Цифровые интегральные схемы. Методология проектирования / Ж.М. Рабаи, А. Чандракасан, Б. Николич.  – М. : Изд. дом «Вильямс», 2007. – 912 с.

2. Бибило, П.Н. Оценка энергопотребления логических КМОП-схем по их переключательной активности / П.Н. Бибило, Н.А. Кириенко // Микроэлектроника. – 2012. – Т. 41. – № 1. – С. 65–77.

3. Бибило, П.Н. Нахождение теста для режима максимального энергопотребления комбинационной логической схемы / П.Н. Бибило // Управляющие системы и машины. – 2010. – № 5. – С. 39–45.

УДК 004.424.2, 004.624


ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
ДАННЫХ ТОПОЛОГИИ СБИС

В.В. Ганченко1, А.А. Дудкин1, А.В. Инютин1, В.Г. Шоломицкий2

1Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси, Минск

e-mail: {ganchenko, avin}@lsi.bas-net.by, doudkin@newman.bas-net.by

2УП «КБТЭМ-ОМО» ГНПО «Планар», Минск
Целью работы является разработка алгоритмов и программных средств быстрого преобразования и анализа топологических данных из форматов MEBES и Gerber в данные специализированного оборудования производства СБИС. Формат данных такого оборудования разработан для высокой производительности контрольных установок, но напрямую не поддерживается распространенными на сегодня САПР СБИС. При этом высокая производительность установок автоматического контроля топологических структур на фотошаблонах производства УП «КБТЭМ-ОМО» ГНПО точного машиностроения «Планар» является важным преимуществом на международном рынке оборудования производства СБИС [1]. Длительное время конвертации является неприемлемым и обусловливает актуальность предлагаемого программного комплекса.

Задача решается в два этапа:

1. Из файла либо файлов во входном формате формируются файлы в формате внутреннего представления данных. В этом формате описание топологии представляет набор контуров с неотрицательными значениями координат узлов. Все операции масштабирования, зеркального отображения, поворота изображения, аппроксимации и т. д., заданные во входном формате, должны быть выполнены.

2. Из файлов в формате внутреннего представления данных формируются файлы промежуточного формата. Для этого контуры должны быть разбиты на примитивы. Примитив – это контур, у которого координаты узлов по оси Х от минимальной до максимальной координаты сверху и снизу монотонно неубывающие. Кроме этого, примитивы должны быть разрезаны по границам полос. Из файлов промежуточного формата формируется файл выходного формата Т29.

Использование параллельных вычислений при обработке больших объемов данных часто позволяет сократить временные затраты [2,3]. Однако способ распараллеливания следует выбирать исходя из условий решаемой задачи. Так, использование GPU будет оправданным в случае большого количества однотипных и достаточно сложных вычислений над данными, представленными в виде чисел с плавающей запятой. В случае же более простых вычислений либо при работе с целочисленными данными выгоднее использовать распараллеливание вычислений на отдельные ядра процессора с помощью спецификации OpenMP.

В итоге принято решение об ускорении работы программного комплекса за счет организации вычислений на базе многоядерного процессора и использования технологии OpenMP.

Для оценки сокращения временных затрат было проведено тестирование, в котором засекалось время конвертации для исходной версии модуля преобразования, новой версии модуля (использующей стандарт OpenMP) с одним задействованным вычислительным потоком и новой версии модуля с тремя задействованными вычислительными потоками. Тестирование осуществлялось на предоставленных УП «КБТЭМ-ОМО» файлах.

Из результатов тестирования можно заметить, что при использовании параллельной версии модуля только одного ядра и вычислительного потока время конвертации возрастает, что связано с затратами на распараллеливание, но при использовании трех потоков на трех ядрах время преобразования сокращается. Относительно невысокие результаты ускорения вычислений связаны с тем, что основными затратами при работе данного модуля (как последовательной, так и параллельной версий) являются затраты на чтение и запись данных на файловую систему.

Тестирование конвертации топологических данных из формата внутреннего представления в формат установок автоматического контроля Т29 показало, что для четырехъядерной ПЭВМ увеличение количества вычислительных потоков ускоряет процесс конвертации.

В дальнейшем планируется разработать аналогичные средства для конвертации данных из форматов CIF и DFX во внутренний формат, и из него в формат GDS-II, что позволит создать программный комплекс подготовки топологических данных для работы с установками автоматического контроля производства УП «КБТЭМ-ОМО».


Список литературы
1. Комплексы оптико-механического оборудования для бездефектного изготовления фотошаблонов уровня 0,35 мкм и 90 нм / С.М. Аваков [и др.] // Фотоника. – 2007. – № 6. – С. 35–39.

2. The OpenMP® API specification for parallel programming [Электронный ресурс]. – 2011. – Режим доступа : http://openmp.org/wp/. – Дата доступа : 10.08.2012.

3. Боресков, А.В. Основы работы с технологией CUDA / А.В. Боресков, А.А. Харламов. – М. : ДМК-Пресс, 2010. – 232 с.

УДК 004.052


МЕТОДЫ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ
RFID-МЕТОК

В.С. Зайцев, В.Я. Степанец

Белорусский государственный университет, Минск



e-mail: zaicevvs@tut.by, stepanets@bsu.by
Метки для радиочастотной идентификации (RFID-метки) в настоящее время широко используются во всех сферах производства, логистики, контроля доступа и т. д. По мере расширения области их применения увеличивается их номенклатура, корректируются старые и появляются новые стандарты, описывающие протоколы обмена данными в RFID-си-стемах. На текущий момент существуют метки низкочастотного, высокочастотного и сверхвысокочастотного диапазонов, при этом каждый из диапазонов предполагает применение меток, работающих по разным протоколам обмена данными. В этих условиях для удовлетворения потребностей отечественного производства RFID-меток требуется поиск методов и решений наиболее эффективного применения при их проектировании средств автоматизированного проектирования, обеспечивающих необходимые гибкость, скорость и качество разработки.

Основное внимание при решении такой задачи при выполнении описываемого ниже исследования было уделено проектированию цифровой части RFID-меток.

Современная методология разработки цифровых микросхем предусматривает применение языков описания VHDL и Verilog. При этом они используются не только для описания поведения, моделирования, но и для синтеза соответствующей логической схемы. Выполненные исследования показали, что получение наименьшего числа элементов и минимального потребления при автоматическом синтезе цифровой части RFID-схем обеспечивается при ее VHDL-описании в виде автомата и использовании для кодировки его состояний кода Грэя [1].

Одной из основных функций цифровой части RFID-системы является кодирование информации, пересылаемой между ее передатчиком и приемником. Выбор типа кодирования во многом определяет надежность и помехозащищенность передачи данных. Наиболее часто используемые форматы кодирования данных в RFID-системах – это кодирование с использованием кодов Миллера, FM0, Манчестерского кода. Обычно для реализации каждой из этих кодировок в RFID-метках используется отдельный блок. Предложены описания совмещенных автоматов кодирования, позволяющих существенно сократить площадь цифрового блока при сохранении требуемой скорости и качества кодирования [2].

RFID-метки сверхвысокочастотного (UHF) диапазона требуют использования достаточно сложной цифровой схемы, потребляемая мощность которой будет в значительной степени зависеть от выбранной архитектуры схемы и частоты встроенного генератора синхросигнала. Минимально возможная частота синхросигнала в этом случае будет определяться необходимостью устойчивого декодирования входных команд и обеспечением требуемой скорости передачи данных с точностью, заданной соответствующим стандартом. Предложена методика выбора частоты, обеспечивающей минимальное потребление для микросхем указанного класса [3].

Значительных затрат времени при проектировании цифровых микросхем требует ее верификация. В настоящее время существуют дорогостоящие (150 тысяч и выше) решения, позволяющие ускорить процесс проверки за счет применения смешанного программно-аппаратного моделирования [4]. Выполненные исследования позволили предложить использовать для тестирования цифровой части RFID-схем стандартные возможности смешанного моделирования в сочетании с относительно дешевой FPGA-платой для прототипирования. Так как RFID-схемы не требуют скоростного обмена данными, в предложенном решении удалось добиться выполнения и обработки внешних и внутренних сигналов схемы в режиме реального времени при использовании


com- или usb-портов для обмена данными. Прирост производительности удается получить за счет совместного моделирования VHDL-описаний и языка SystemC в среде QuestaSim.
Каталог: event
event -> Доклад о ситуации с обеспечением прав человека в европейском союзе
event -> Разнарядка
event -> Занятие первое. Работа с файловым менеджером Total Commander
event -> Инструменты ретуши Adobe Photoshop
event -> Семинар будет проходить 27 и 28 января. Курс «Скульптура бровей»
event -> Пиганов Михаил Николаевич профессор кафедры ктэсиУ, член оргкомитета; Зеленский Владимир Анатольевич профессор кафедры ктэсиУ, отв секретарь оргкомитета. Пленарное заседание


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   16


База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница