454 / 460
Actual Problems in Machine Building. 2015. N 2
Economics and Organization of the
Business Innovative Processes
in Engineering
____________________________________________________________________
454
вершины, принадлежащие промежуточным слоям
mn
v v
,...,
11
. Для математического описания
граф-модели сетевой структуры разработана линейная математическая модель с булевыми
переменными вида:
})
,..., 2,1{ , (},1,0{
);
,
},
,..., 2,1{ (,0
;1
,1
min(max)
) (
1
1
1
1
1
1
n
j i
v
t is in
i
v
v
v
v
v
v
VF
ij
n
i
ij
n
j
ij
n
i
it
n
j
tj
n
i
is
n
j
sj
(1)
Здесь
), (
),...,
(
) (
1
VF VF VF
h
- множество целевых функций выбора оптимального
варианта инновационного решения, сформированное по выделенной совокупности технико-
экономических, производственных и финансовых показателей промышленного предприятия
[4,5].
При наличии одного критерия предпочтения, задача выбора оптимального
инновационного решения сводится к поиску минимального или максимального пути в графе,
соответствующему установленному значению целевой функции (1).
При необходимости учета множества критериев предпочтения выбор оптимального
решения сводится к расчету аддитивной или мультипликативной свертки частных критериев:
max
) (
1
i
h
i
i
ад
kVФ Ф
max
) (
1
h
i
i
м
VФ Ф
(2)
где
i
k
- коэффициент значимости
i
- го критерия предпочтения;
h
- общее число критериев,
подлежащих оценке [3].
Результаты
Разработанная методика практически реализована для задачи формирования и выбора
средств технологического оснащения станочной системы для многокоординатной обработки.
Разработанная многослойная граф-модель позволила структурировать порядок синтеза
многоосевой станочной системы, обеспечивающей технологически обусловленное
многокоординатное формообразование не зависимо от выбранного метода обработки
(лезвийная, абразивная, электро-лучевая обработки).
Выбор оптимальной станочной системы из множества сконфигурированных
осуществлялся по совокупности частных критериев и соответствующих целевых функций,
характеризующих точность, время и стоимость обработки.
Численные эксперименты с использованием разработанных моделей позволили
произвести синтез и выбор оптимальных вариантов инновационных решений по заданной
системе критериев предпочтения на предприятиях оборонно-промышленного комплекса,
транспортного и энергетического машиностроения [4,5].