Практическое применение моделей рабочих мест поверки средств измерений как нестационарных систем обслуживания
https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-12-1023-1034
Аннотация
Представлены результаты численного моделирования динамики функционирования рабочего места поверки средств измерений как нестационарной системы обслуживания с относительными приоритетами поступающего потока заявок. Приведены оценки трудоемкости моделирования. Проиллюстрирована возможность управления вероятностями состояний системы при пиковых нагрузках за счет управления интенсивностями на значимых отрезках времени. Такая возможность может быть использована для рационального перераспределения производственных мощностей метрологических подразделений на заданном отрезке времени при формировании календарного плана работы этих подразделений. Возможность управления интенсивностью поверок может быть использована для обеспечения тех или иных технических и технологических требований к рабочему месту поверки средств измерений.
Об авторах
Д. С. Ершов Д. С.
Московский политехнический университет; Главный научный метрологический центр
Россия
Россия
Денис Сергеевич Ершов — канд. техн. наук; научно-
исследовательский отдел; научный сотрудник; кафедра стандартизации, метрологии и сертификации; доцент кафедры
Р. З. Хайруллин
Главный научный метрологический центр; Московский государственный строительный университет
Россия
Россия
Рустам Зиннатуллович Хайруллин — д-р физ.-мат. наук; старший научный сотрудник; ведущий научный сотрудник; профессор
Список литературы
1. Ершов Д. С., Хайруллин Р. З. Математическая модель рабочего места поверки средств измерений как нестационарной системы обслуживания // Изв. вузов. Приборостроение. 2022. Т. 65, № 10. С. 701—711. DOI: 10.17586/0021-3454-2022-65-10-701-711.
2. Цициашвили Г. Ш. Нестационарная пуассоновская модель непрерывно функционирующей системы обслуживания // Вестн. Томского гос. ун-та. 2020. № 52. С. 98—103. DOI: 10.17223/19988605/52/12.
3. Гусеница Я. Н., Новиков А. Н. Принцип баланса „комплексных вероятностей“ при моделировании нестационарных систем обслуживания, представленных циклическим графом состояний // Информация и космос. 2016. № 3. С. 71–74. EDN WMIJBR.
4. Дуплякин В. М., Княжева Ю. В. Имитационное моделирование нестационарной системы массового обслуживания торгового предприятия // Вестн. Южно-Уральского гос. ун-та. Сер.: Экономика и менеджмент. 2009. № 41(174). С. 79—84. EDN KYXFHF.
5. Шлепкин А. А. О нестационарных системах массового обслуживания // Наука, техника и образование. 2016. № 9(27). С. 29—31. EDN WMDRZF.
6. Jato-Espino D., Sillanpää N., Charlesworth S. M., Rodriguez-Hernandez J. A simulation-optimization methodology to model urban catchments under non-stationary extreme rainfall events // Environmental Modelling & Software. 2019. Vol. 122. Р. 103960. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2017.05.008.
7. Stolletz R. Approximation of the non-stationary M(t)/M(t)/c(t)-queue using stationary queueing models: The stationary backlog-carryover approach // Europ. J. of Operational Research. 2008. Vol. 190, is. 2. P. 478—493. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.06.036.
8. Ni Ma, Ward Whitt. Efficient simulation of non-Poisson non-stationary point processes to study queueing approximations // Statistics & Probability Letters. 2016. Vol. 109. P. 202—207. https://doi.org/10.1016/j.spl.2015.11.018.
9. Nasr W. W., Elshar I. J. Continuous inventory control with stochastic and non-stationary Markovian demand // Europ. J. of Operational Research. 2018. Vol. 270, is. 1. P. 198—217. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.03.023
10. Izady N., Worthington D. Approximate analysis of non-stationary loss queues and networks of loss queues with general service time distributions // Europ. J. of Operational Research. 2011. Vol. 213, is. 3. P. 498—508. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2011.03.029.
11. Chakraborty P., Honnappa H. A many-server functional strong law for a non-stationary loss model // Operations Research Letters. 2021. Vol. 49, is. 3. P. 338—344. https://doi.org/10.1016/j.orl.2021.03.004.
12. Смагин В. А., Гусеница Я. Н. Моделирование одноканальных нестационарных систем обслуживания, представленных циклическим графом состояний // Изв. вузов. Приборостроение. 2016. Т. 59, № 10. С. 801—806. DOI 10.17586/0021-3454-2016-59-10-801-806. EDN WWPCKX.
13. Рахматуллин А. И. Математическое моделирование и оптимизация нестационарных систем обслуживания: Дис. … канд. техн. наук. Казань, 2004. 200 с. EDN NMSJYD.
14. Бубнов В. П., Сафонов В. И. Разработка динамических моделей нестационарных систем обслуживания. СПб: Лань, 1999. 64 с.
15. Бубнов В. П., Тырва А. В., Еремин А. С. Комплекс моделей нестационарных систем обслуживания с распределением фазового типа // Тр. СПИИРАН. 2014. Вып. 37. С. 61—71.
16. Смагин В. А., Гусеница Я. Н. К вопросу моделирования одноканальных нестационарных систем с произвольным распределением моментов времени поступления заявок и длительностей их обслуживания // Тр. Военно-космической академии им. А.Ф.Можайского. 2015. № 649. С. 53—56.
17. Бубнов В. П., Сафонов В. И., Шардаков К. С. Обзор существующих моделей нестационарных систем обслуживания и методов их расчета // Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 3. С. 65—121.
Рецензия
Для цитирования:
Ершов Д. С. Д.С., Хайруллин Р.З. Практическое применение моделей рабочих мест поверки средств измерений как нестационарных систем обслуживания. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2023;66(12):1023-1034. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-12-1023-1034
For citation:
Ershov D.S., Khayrullin R.Z. Practical Application of Workplace Models for Verification of Measuring Instruments as Non-stationary Service Systems. Journal of Instrument Engineering. 2023;66(12):1023-1034. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-12-1023-1034
Просмотров:
16
Послать статью по эл. почте 