自动化车床管理的数学模型(含程序)
自动化车床管理的数学模型(含程序)
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首先我们借用maltlab中的lillietest函数对题目给出的100次刀具故障记录的数据进行了数据处理和假设检验(见附录一)，样本数据与正态分布函数拟合得很好，从而接受了数据符合正态分布的假设，求得刀具寿命的概率密度函数的期望μ=600，标准差σ=196.6296，积分后求得刀具寿命的分布函数。
对于问题(1)，我们建立起离散型随机事件模型，以合格零件的平均损失期望作为目标函数，借用概率论与数理统计的方法列出方程组，并利用matlab以穷举法(见附录二)得出最优检查间隔为18个，最优刀具更新间隔为368个，合格零件的平均损失期望为5.17元。
对于问题(2)，我们建立单值目标函数最优化模型，以平均合格零件的损失期望作为目标函数，并由题所给条件列出约束条件表达式。
最后借用matlab编程求解(见附录三)得出最优检查间隔为32个，最优刀具更新间隔为320个，合格零件的平均损失期望为7.46元。
对于问题(3)，我们采取的优化策略是：进行一次检查，如果是合格品则再进行一次检查，后一次检查为不合格品则换刀。
数学建模竞赛-自动化车床管理
自动化车床管理一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%, 其它故障仅占5%。
工序出现故障是完全随机的, 假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。
工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。
现积累有100次刀具故障记录，故障出现时该刀具完成的零件数如附表。
现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
已知生产工序的费用参数如下：故障时产出的零件损失费用f=200元/件；进行检查的费用t=10元/次；发现故障进行调节使恢复正常的平均费用d=3000元/次(包括刀具费)；未发现故障时更换一把新刀具的费用k=1000元/次。
1)假定工序故障时产出的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品, 试对该工序设计效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。
2)如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。
工序正常而误认有故障仃机产生的损失费用为1500元/次。
对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略。
3）在2)的情况, 可否改进检查方式获得更高的效益。
附:100次刀具故障记录(完成的零件数)459362624542509584433748815505 612452434982640742565706593680 9266531644877346084281153593844 527552513781474388824538862659 775859755649697515628954771609402960885610292837473677358638 699634555570844166061062484120 447654564339280246687539790581 621724531512577496468499544645 764558378765666763217715310851三、问题的假设条件1关于刀具寿命x：由于故障出现的随机性，刀具寿命x是一个随机变量。
自动化车床管理的数学模型
(D ep a rtm en t of M a them a tics, T a iyuan T eacher Co llege, T a iyuan 030012) Abstract: T h is p ap er ana lyzes the p rob lem A of 99 CM CM in deta il and g ive tw o k ind s of m odel w ith geom etrica l d istribu tion and exponen tra l d istribu tion. M eanw h ile, W e b la in the . app rox i m a te so lu tion s of p a rt p rob lem A w ith si m p le p robab ility m ethod s Keywords: radom va riab le; geom etrica l d istribu tion; exponen tra l d istribu tion
散变量时的近似结果, 与另一途径, 零件个数是连续变量时的近似结果相近 . 2) 本模型在建立、 计算时, 根据题设数据, 将尽可能使检查周期内工序故障概率很小, 更换刀具周期内不发生刀具故障, 但由于生产任一产品时, 都有可能出现故障, 因此计算结 果仅表示长期以来平均意义下的最优值. 3) 由于模型的数学关系式较为复杂, 算出的值不太精确, 特别是对于问题 2) 的情况, 仅得出离散型时 T 的模型, 对其他情况, 思路类似, 本文予以省略 . 4) 对问题 3) 没有进行严格建模运算, 仅给出直观判断 . 5) 根据题目给出的 100 次刀具的样本统计, 用指数分布建模并不是太恰当的 . 本文仅 做试探.
关于自动化机床管理的数学模型分析
1 问题提出
一道工序用自动化车床连续加工某种零件 , 由于刀具损坏等原因该工序会出现故障 . 其中刀 具损坏故障占 95 % ,其他故障仅占 5 %. 工作人员 通过检查零件来确定工序是否出现故障 . 现计划 在刀具加工一定件数后定期更换新刀具 . 己知生 产工序的费用参数如下 : 出现故障时产出的零件损失费用 f = 200 元 / 件; 进行检查的费用 t = 10 元 / 次 ; 发现故障进行调节使恢复正常的平均费用
d = 3 000 元 / 次 ( 包括刀具费) ;
1 000元/ 次 .
2 模型假设
● 工序出现故障是完全随机的
, 假定在生产任
一零件时出现故障的机会均相同 . ● 设备刀具故障的发生服从参数为 μ 及σ的 正态分布 , 以近似代替泊松分布 . ●设 n 为定期进行检查间隔 , 即每生产 n 个零 件进行依次检查 , 若发现故障立即进行调节 , 使车 床恢复正常 , 假设此时车床和刀具均恢复到原来 状态 . ● 刀具在生产了 m 个零件后因使用时间过长 而必须被更新 , 从而设备又回到原来状态 . ● 假定其他故障的发生服从平均分布 ,并且因 为刀具损坏故障占 95 % ,其他故障仅占 5 %. 可以 假设其他故障发生的概率很小 ; 其概率为刀具故 障的 5/ 95 ,即 1/ 19.
摘 要 : 为解决自动化车床连续加工出现的故障及更换刀具的问题 ,运用数理统计与概率论 ,根据不同的实 际情况和要求 ,建立了两种数学模型 ,设计出合理可行的算法 ,进行编程计算 ,得出最优解 ,并提出了改进后 的检查方式 . 这一数学模型为自动化车床的管理提供了可靠的依据 . 关键词 : 正态分布 ; 数学期望 ; 概率 ; 概率密度 ; 均值 中图分类号 : O213 :TB114 文献标识码 : A
第一组.自动化车床管理finish
自动化车床管理模型摘要本题是对自动化车床管理问题进行了讨论，将检查间隔和刀具更换策略的确定归结为单个零件期望损失最小的一个优化问题，并提供了有效算法。
对问题一，得到检查间隔18，定期换刀间隔342，相应的单个零件期望损失费用为4.7944元。
对于问题二，在问题一模型的基础上深入考虑工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品和工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品对单个零件期望的影响，最后用MATLAB7.1编程得到检查间隔为93，定期换刀时间为279，相应单个零件损失费9.6846元。
对于问题三，可以降低问题二中工序正常而误认有故障的概率。
关键字：期望、优化问题、检查间隔、刀具更换策略问题重述零件加工中刀具损坏故障占95%, 其它故障仅占5%。
工序出现故障完全随机, 假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。
工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。
现积累有100次刀具故障记录，故障出现时该刀具完成的零件数如附表。
现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
问题1), 对该工序设计出效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。
问题2)如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。
对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略.问题3）在2)的情况, 改进检查方式获得更高的效益。
模型假设1 单个零件加工时间为12 第一问中5%的其他故障不考虑3 开始生产加工时，机器和刀具都是新的4 不考虑检测和换刀时间5 相邻两次刀具更换时间为一个周期6 生产任意零件出现故障的概率相同7 定期换刀时间和检查周期呈线性关系变量说明f故障时产出的零件损失费用t 进行检查的费用d 发现故障进行调节使恢复正常的平均费用k 未发现故障时更换一把新刀具的费用c工序正常而误认有故障停机产生的损失费用T 无故障工作时间x 定期换刀时间a 为x y 线性关系系数，x=ayy 检查周期H 换刀周期（相邻两次换刀时间）G（T）分布函数g(T) 概率密度E（F）周期平均费用E(H) 平均周期S 单个零件的平均损失问题分析问题一，为了方便讨论，把相邻两次刀具更换时间为一个周期，只要工作人员检查时发现不合格品就换刀，否则按照定期换刀时间换刀。
数学建模 自动化车床管理
数学建模自动化车床管理数学建模：自动化车床管理一、引言自动化车床管理是现代制造业中的重要环节，通过合理的管理和优化，可以提高生产效率和产品质量。
为了实现自动化车床管理的科学化、规范化和高效化，需要进行数学建模分析，以便找到最优的管理策略和决策方案。
二、问题描述在自动化车床管理中，存在以下几个关键问题需要解决：1. 生产计划优化问题：如何合理安排车床的生产计划，以最大程度地提高生产效率和资源利用率？2. 设备故障预测问题：如何通过数学建模分析，提前预测车床的故障情况，以便及时进行维修和更换？3. 零部件供应链优化问题：如何通过数学建模分析，优化零部件的供应链管理，以确保及时供应和减少库存成本？三、数学建模方法针对上述问题，可以采用以下数学建模方法进行分析和求解：1. 线性规划模型：通过建立生产计划优化的线性规划模型，考虑生产能力、设备利用率、订单需求等因素，以最大化产量和利润为目标，确定最优的生产计划。
2. 时间序列分析模型：通过对历史数据进行时间序列分析，建立车床故障预测的模型，包括趋势分析、季节性分析、残差分析等，以便提前预测故障情况，采取相应的维修和更换措施。
3. 随机优化模型：通过建立供应链的随机优化模型，考虑供应商的可靠性、交货时间、库存成本等因素，以最小化总成本为目标，确定最优的零部件供应链管理策略。
四、数据收集和处理为了进行数学建模分析，需要收集和处理以下数据：1. 生产数据：包括车床的生产能力、设备利用率、订单需求等数据。
2. 故障数据：包括车床的故障记录、维修时间和维修费用等数据。
3. 供应链数据：包括供应商的可靠性、交货时间、库存成本等数据。
通过对以上数据进行整理和处理，可以得到适用于数学建模的数据集。
五、模型求解和结果分析根据收集和处理的数据，运用上述数学建模方法，可以进行模型求解和结果分析。
具体步骤如下：1. 建立数学模型：根据问题描述，建立相应的数学模型，包括目标函数、约束条件等。
自动化车床管理数学模型
自动化车床管理数学模型
（原创实用版）
目录
一、引言
二、自动化车床管理的数学模型
1.模型建立
2.模型解法
三、结论
正文
一、引言
随着制造业的迅速发展，自动化车床在生产过程中发挥着越来越重要的作用。
如何有效地管理自动化车床，提高生产效率，降低生产成本，成为了许多企业亟待解决的问题。
为此，本文针对 1999 年全国大学生数学建模竞赛 A 题——自动化车床管理问题，建立了一个完整的数学模型，
并给出了该数学模型的解。
二、自动化车床管理的数学模型
1.模型建立
在分析自动化车床管理问题的基础上，我们首先建立了一个数学模型。
该模型主要包含以下要素：
（1）车床数量：假设有 n 台车床；
（2）加工零件：每个车床可以加工不同类型的零件；
（3）加工时间：每台车床加工不同类型零件所需的时间不同；
（4）优先级：考虑不同类型零件的优先级，优先级高的零件优先加工。
基于以上要素，我们建立了一个线性规划模型，以最小化生产总时间为目标函数，以每台车床加工每种零件的时间为约束条件。
2.模型解法
为了求解该数学模型，我们采用了线性规划方法。
具体步骤如下：（1）根据约束条件，构建不等式约束条件表示的生产可行域；
（2）在可行域内寻找使目标函数最小化的最优解；
（3）求解最优解对应的生产方案，即每台车床加工哪些零件。
通过以上步骤，我们得到了最优的生产方案，从而实现了自动化车床的有效管理。
三、结论
本文针对自动化车床管理问题，建立了一个线性规划数学模型，并求解了该模型。
通过该模型，企业可以有效地管理自动化车床，提高生产效率，降低生产成本。
自动化车床的管理问题数学建模解析
2017年数学建模论文第 5 套论文题目：自动化车床管理专业班级姓名：专业班级姓名：专业班级姓名提交日期：2017.7.19自动化车床管理摘要本文研究了自动化车床的管理问题，将检查间隔和刀具更换策略的确定归结为单个零件期望损失最小的一个优化问题，我们利用原始数据在matlab中进行处理，建立了以期望损失费用为目标函数的数学模型。
首先对于题目中给出的100次刀具故障记录的数据在matlab中画出频率直方图，我们可以看出，数据基本是符合正态分布的，我们借用jbtext函数对这些数据进行处理和正态性校验，可以得出样本符合正态分布的假设，然后我们用求得概率密度函数的期望和标准差，然后得出刀具寿命的正态分布函数。
对于问题(1)，我们首先建立以单个零件分摊的费用的损失函数为目标函数，然后我们用概率论及数理统计来建立出非线性优化模型，每个零件分摊的费用记为L，L包括预防保全费用L1,检查费用L2,和故障造成的不合格品损失和修复费用L3.在matlab中进行求解得出最优检查间隔为23个，最优刀具更新间隔为352个，合格零件的平均损失期望为7.61元对于问题(2)，根据题目信息,不管工序是否正常都有可能出现正品和次品，我们在问题一上，加入检查间隔中的不合格品带来的损失，同时还有误检带来的损失，然后建立出每个零件的期望损失费用作为目标函数的优化模型，在matlab 中用穷举法进行求解得出最优检查间隔为30个，最优刀具更新间隔为308个，合格零件的平均损失期望为10.07元。
对于问题(3)，我们将第二题的模型，改变为如果检查为合格品时多检查一次，如果第二次仍然为合格品，我们则判定为工序正常，否则认为故障，改变第二问中的L2和L3，优化模型进行求解得出最优检查间隔为20个，最优刀具更新间隔为375个，合格零件的平均损失期望为9.50元。
对于第三问我们一直是固定检查间隔，我们也可以利用刀具发生故障的函数模型，对检查的间隔也进行调整，检查间隔随函数变换，这一问还没有具体讨论。
自动化车床管理数学模型
自动化车床管理数学模型一、引言随着制造业的不断发展，自动化车床在生产过程中的应用越来越广泛。
然而，如何有效地管理自动化车床以提高生产效率、降低成本并保证产品质量成为企业面临的关键问题。
本文针对这一问题，构建了一个自动化车床管理数学模型，以期为车床管理者提供有益的决策依据。
二、自动化车床管理数学模型的构建1.数据收集与处理为实现自动化车床管理数学模型的构建，首先需收集车床相关数据。
这些数据包括生产过程中的产量、成本、设备利用率、故障率等。
在收集数据的基础上，对原始数据进行清洗和处理，以便后续分析。
2.变量选取与模型设计根据车床生产过程的实际情况，选取影响生产效率、成本和质量的关键因素。
这些因素包括设备参数、工艺参数、操作人员技能等。
针对这些因素，设计一个多元线性回归模型，以揭示各变量之间的关系。
3.模型验证与优化为保证模型的准确性和实用性，需对模型进行验证。
常用的模型验证方法有内部验证、外部验证等。
在验证过程中，若发现模型拟合效果不佳，可对模型进行优化，如调整变量、修改参数等。
三、模型应用与分析1.自动化车床生产效率分析利用构建的数学模型，对企业自动化车床的生产效率进行分析。
通过对生产数据的模拟，为企业提供优化生产计划、提高设备利用率等方面的建议。
2.生产成本分析基于模型，分析车床生产过程中的成本构成，为企业提供降低成本的途径。
例如，通过分析不同产品的生产成本，指导企业进行产品结构调整，以实现利润最大化。
3.产品质量分析运用模型分析产品质量与各影响因素之间的关系，为企业提供改进产品质量的方法。
例如，通过分析工艺参数对产品质量的影响，指导企业调整生产工艺，提高产品合格率。
四、结论与展望本文针对自动化车床管理问题，构建了一个数学模型。
通过模型应用与分析，为企业提供了提高生产效率、降低成本和保证产品质量的途径。
然而，本文构建的模型尚有一定局限性，未来研究可进一步探讨更复杂的非线性模型，以提高模型的预测能力。
自动化车床管理数学模型
自动化车床管理数学模型摘要：I.引言- 自动化车床管理背景- 研究的目的和意义II.自动化车床管理数学模型的建立- 基本概念和定义- 数学模型的主要组成部分- 各部分之间的关系和影响III.自动化车床管理数学模型的求解- 求解方法的选择- 求解过程的步骤和结果- 结果的分析和解释IV.自动化车床管理数学模型的应用- 实际应用场景的描述- 模型在实际应用中的优势和局限性- 改进和优化模型的建议V.结论- 对自动化车床管理数学模型的评价- 对未来研究的展望正文：I.引言随着制造业的发展，自动化车床在生产中的地位越来越重要。
自动化车床管理问题也随之浮出水面，如何有效地管理自动化车床，提高其工作效率和使用寿命，成为了制造业亟待解决的问题。
为此，研究人员提出了自动化车床管理数学模型，希望通过数学方法对自动化车床进行科学管理。
II.自动化车床管理数学模型的建立自动化车床管理数学模型的建立，首先需要对自动化车床的基本概念和定义进行明确。
自动化车床是一种采用自动化技术，实现加工过程的机器。
自动化车床管理数学模型主要包括以下几个部分：1.自动化车床的基本参数：包括车床型号、加工能力、刀具寿命等。
2.生产计划：包括加工任务的数量、加工时间、加工顺序等。
3.调度策略：包括优先级调度、时间窗调度、约束调度等。
4.故障和维护：包括故障率、故障时间、维修时间等。
这些部分之间相互影响，共同决定了自动化车床的运行状态和工作效率。
III.自动化车床管理数学模型的求解自动化车床管理数学模型的求解，需要选择合适的求解方法。
常用的方法有线性规划、遗传算法、模拟退火算法等。
以下以线性规划为例，介绍求解过程的步骤：1.确定目标函数：如减少加工时间、降低故障率等。
2.建立约束条件：包括生产能力、刀具寿命、故障时间等。
3.确定变量：如加工任务数量、加工时间、刀具选择等。
4.求解线性规划模型：使用线性规划求解器，求解得到最优解。
通过求解自动化车床管理数学模型，可以得到最佳的生产计划和调度策略，从而提高车床的工作效率和使用寿命。
自动化车床管理的数学模型
(m ) (m )
其中 E ( F ) 为各种费用之和的期望值, E (N ) 为零件合格品数目的期望值 .
E (F ) = E (N ) =
m∈ M
m∈ M
∑F ∑N
P P
, .
(m )
(m )
其中, M 为事件的各种可能情况组成的集合. 下面, 我们遍历刀具故障出现与第一次检查出不合格品这两个事件发生的所有情况来 计算 E ( F ) 与 E (N ). 设刀具故障发生在第 i - 1 次检查与第 i 次检查之间 ( 1≤ i ≤n + 2) , ( i = n + 1 表示刀具 故障出在第 n 次检查之后, 生产 u 个零件之前; i = n + 2 表示刀具出现在生产 u 个零件之
( 0. 98 ( j ( s - 1) + j - 1) )
+ 0. 98n ( n t + k + f ( u -
3 模型求解及结果
我们对 s 从 1 至 100, u 从 100 至 600 用穷举法进行搜索, 比较 F ( s, u ) 的值, 求得最优解 为: s= 54, u = 304, 此时目标函数值为 9137681, 若限定 u 为 s 的整数倍, 则最优解为: s = 51, u = 306, 此时目标函数值为 9140044.
( ( 0. 98 j ( s - 1) + j - 1)
+ 0. 98n ( 0. 98 ( h - n ) + 0. 4 ( u - h ) + n ) ] +
∫u n+ ∞ng (x ) d x [
∑0.
j= 1
98
自动化车床管理-数学建模
《数学模型与数学软件综合训练》论文训练题目：自动化车床管理目录前言 (2)摘要 (3)关键词: (3)1 问题的提出 (4)2 问题的分析 (4)3模型的假设 (5)4 模型的建立与求解 (5)问题一。
(5)问题二 (7)问题三 (8)5 模型的检验与改正 (8)6 模型优缺点 (9)总结 (9)参考文献 (10)前言随着社会的不断发展,数学的应用已由传统的工程技术领域扩展渗透到自然科学和社会科学许多领域，并形成了许多交叉科学,如数理经济学、计量经济学、人口控制论、生物数学等.而应用数学方法解决实际问题,首要的和关键的一步就是建立实际问题的数学模型，因此掌握数学建模方法也就显得非常重要。
计算机技术及数学软件的飞速发展和普及为数学模型的求解带来了极大的方便,使数学的应用更加广泛和实际可行.一年一度的全国大学生数学建模竞赛已成为规模最大的大学生课外科技活动。
真正投入数学建模学习和竞赛的同学，在如何应用数学方法处理实际问题与利用数学软件求解方面肯定有不少收获,在如何查找资料如何撰写论文等方面也会得到锻炼和提高，这对他们以后的学习和工作将是非常有益的。
数学建模是一门内容活泼、信息量大、涉及数学多个分支的课程。
在实际应用中，不但需要掌握相关数学分支的原理和方法，还要有实际问题的背景知识，无论是对从事数学建模教学的老师还是对学生都是挑战.数学建模与其说是一门技术，不如说是一门艺术。
与一门技术大致有章可循不同,艺术在某种意义下无法归纳出若干条普遍适用的准则或方法。
尽管如此,还是有一些比较常用的基本的技术手段和方法。
摘要研究自动化车床管理的优化问题，首先假设车床出现故障时已完成的零件数作为参数，其服从正态分布，在此基础上，以更换刀具为决策变量，以生产零件的总费用为目标函数建立动态规划模型,利用计算机程序对检查问题逐一选取进行尝试，选取最优的检查间隔使得总费用最少,最后通过计算机彷真模拟结果吻合很好。
关键词：自动化车床管理；正态分布; 动态规划; 计算机仿真1 问题的提出一道工序用自动化车床连续加工某种零件,由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%，其他故障仅占 5％.工序出现故障是完全随机的，假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。
自动化车床管理的数学模型
自动化车床管理的数学模型
自动化车床管理的数学模型可以基于以下几个关键指标进行建模和优化：
1. 生产效率：可以使用产量、生产周期、产能利用率等指标来衡量车床的生产效率。
可以使用线性规划或者整数规划模型来优化车床的生产计划，以最大化生产效率。
2. 造成漏产的故障率：可以使用故障率、维修时间、维修费用等指标来衡量车床的可靠性。
可以使用可靠性中心理论来建立车床的可靠性模型，并通过优化维护策略，降低故障率以减少造成漏产的机会。
3. 工具寿命：车床的切削工具寿命对生产效率和可靠性都有重要影响。
可以使用刀具寿命、切削速度、加工质量等指标来衡量工具寿命。
可以使用优化理论和刀具磨损模型，来优化刀具更换策略，最大化工具寿命。
4. 能源消耗：车床的能源消耗对生产成本和环境影响都有重要影响。
可以使用能耗、电费、碳排放等指标来衡量能源消耗。
可以使用线性规划模型来优化能源使用策略，达到节能减排的目标。
5. 人力资源配置：车床的操作人员配置对于生产效率和人力资源利用率都具有重要影响。
可以使用操作人员数量、工作时间、工作强度等指标来衡量人力资源配置。
可以使用排队论模型和资源分配算法来优化人力资源的调度，最大化人力资源的利用
效率。
这些数学模型可以通过数值方法、优化算法等工具来求解，并通过敏感性分析和模拟仿真等方法进行验证和优化。
数学建模第三轮自动化车床管理
自动化车床管理摘要本文讨论了机械零件加工生产过称中,如何设定检查和更换刀具的间隔可使总效益最好的问题.利用统计分析法证明了刀具故障服从()2N的正态分布,考虑了608,35.0410%的其它故障的影响，分别对三个问题做具体分析建立了三个随机优化模型.对于问题一:以生产每个零件的平均费用为效益函数,综合考虑各种费用的影响,建立优化模型一,用Matlab软件求出此模型的最优解见下表:每个零件的平均费用L更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔c T5.3231元515件30件对于问题二: 在模型一的基础上,改变两种可能的误判导致的相应检查费用与不合格品损失及修复费用的关系式,建立优化模型二.在Matlab软件中采用穷举法求解,得到此模型的最优解如下:每个零件的平均费用L更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔c T6.2248元512件31件对于问题三: 将模型二改进为每次查到合格品时多检查一次,若仍是合格品则判定工序正常, 若为次品则判定工序故障.其他条件方法均与模型二相同,建立问题二的改进模型三.其求解过程与模型二类似,得到模型三的最优解如下:每个零件的平均费用L更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔c T6.2177元511件51件最后,我们在模型改进中,考虑检查间隔和刀具更换间隔不固定,利用计算机仿真模拟建立本文的改进模型,列出了具体求解步骤.关键词: 正态分布安德森-达令正态性检验穷举法1. 问题重述1.1问题背景:自动化车床在工业生产中扮演着举足轻重的角色,但在用自动化车床进行生产的过程中,由于刀具损坏等原因会出现工序故障,出现不满足要求的产品.这样既浪费资源又增加生产成本,不利于企业的发展.对于一个企业而言”成本最小化,效率最大化”已经成为至关重要的生存之道.大到国家,小至企业,对”自动化车床管理”的研究都给予了高度重视.1.2题目所给信息:工序故障中刀具损坏故障占90%,其它故障仅占10%.工序出现故障是完全随机的,假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同.工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障.现积累有150次刀具故障记录,故障出现时该刀具完成的零件数(见附录一).现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具.已知参数: (1)故障时产生的零件损失费用f=350元/件;(2)进行检查的费用t=30元/次;(3)发现故障进行调节使恢复正常的平均费用d=3000元/次(包括刀具费);(4)未发现故障时更换一把新刀具的费用k=1400元/次.1.3本文需解决的问题有:问题一: 假定工序故障时产出的零件均为不合格品,正常时产出的零件均为合格品,试对该工序设计效益最好的检查间隔(生产多少零件检查一次)和刀具更换策略.问题二: 如果该工序正常时产出的零件不全是合格品,有1%为不合格品;而工序故障时产出的零件有25%为合格品,75%为不合格品.工序正常而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次.对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略.问题三: 在2)的情况,可否改进检查方式获得更高的效益.2. 模型的假设与符号说明2.1模型的假设假设1: 在生产任一零件时出现故障的机会均相等;假设2: 发现故障和停机维修的时间可忽略不计;假设3: 生产任一零件所需的时间相同;假设4: 检查时不停止生产,只在检查出不合格零件时才停止生产进行维修;假设5: 提供的刀具故障记录数据是独立同分布的;假设6: 问题2 中工序正常时而误认为有故障停机产生的损失费用(1500元/次)不包括刀具费用,即发现检查有误时不进行换刀;假设7: 检查的间隔与更换刀具的间隔是固定的.2.2符号说明符号符号说明X首次产生刀具故障时已加工的零件数即刀具故障间隔f X刀具故障的概率密度函数()()F X累计刀具故障的概率密度函数μ刀具平均寿命δ样本方差s较大的常数f故障时产生的零件损失费用300元/次t进行一次检查的费用20元/次d发现故障进行调节使恢复正常的平均费用3000元/次k未发现故障时更换一把刀具的费用1200元/次L每个零件的预防保全费用1L每个零件的检查费用2L故障造成的不合格品损失和修复费用3L生产每个零件的平均费用T更换刀具的零件数间隔T进行检查的零件数间隔cc工序的平均故障间隔p平均故障率m相邻两次检查的后一次检查发现故障时,T件零件中不合格品的平均数ch检查发现故障至停止生产的过程中产生的零件数a刀具故障的平均间隔Tb非刀具故障的平均间隔v工序正常时的不合格品率1%e工序正常而误认为有故障停机的损失费1500元/次w工序故障时的合格品率25%为了不影响生产,必须有计划的进行刀具的更换和检查.如果检查周期太长,故障不能及时发现,会给生产带来损失;检查周期太短,又会增加费用,因为车床出现故障是随机的.同样的,更换刀具太勤会造成资源浪费增大成本,更新不及时又会影响正常生产.整合题目所给信息,得出相应的问题求解分析如下:针对问题一: 工序故障时产出的零件均为不合格品,正常时产出的零件均为合格品.我们假定刀具的检查和更换都是定期不变的,而要使生产效益最好,本应考虑合格品的平均费用,但因为工序的故障率较小,产出的不合格品很少,故合格品的平均费用和全部零件的平均费用的最优解差异很小.所以,为了得到更为简化的效益函数,我们以生产每个零件的平均费用L为效益函数,即: 每个零件的平均费用＝预防保全费用+检查费用+故障造成的不合格品损失和修复费用,以此作为目标函数.然后,分步确定每个零件的相应费用,以及题目要求的约束条件.其中,由于工序故障中,刀具损坏故障占90%,其它故障占10%,故工序平均故障间隔由刀具故障的平均间隔与非刀具故障的平均间隔得出.将信息进行整理得到问题一的优化模型.接着运用Matlab软件求出此问题的最优解.针对问题二: 工序正常时产出的零件有1%为不合格品;而工序故障时产出的零件有25%为合格品,其余为不合格品.工序正常而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次.为此,此问的效益函数必须考虑到两种误判,一是工序正常时检查到不合格品误判停机,使检查的费用增加;二是工序故障时检查到合格品继续生产直到下一次检查,使不合格品的数量增加.将这两种误判对相应检查费用和故障造成的不合格品损失和修复费用的影响考虑后,得到问题二的优化模型.求解时利用Matlab软件,用穷举的求解方法得到模型二也就是问题二的解.问题二的分析流程图如下:工序正常工序故障检查到不合格品误判停机检查到合格品继续生产直到下次检查检查费用增加不合格品数量增加每个零件的检查费用增加故障造成不合格平损失和修复费用增加每个零件的平均费用增加图1: 问题二的分析流程图针对问题三: 要求对问题二得的模型进行改进.考虑到工序故障时的合格品率相当高,为25%.所以,当我们在检查到零件为合格品或不合格品时就做判断,这样减少了检查费用,却增大了误判率.相比而言,检查一次的费用仅为30元,而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次.因此,在改进的模型中,每次查到合格品时再检查一次,若仍是合格品则判定工序正常,若为次品则判定工序故障.这样虽然增大了检查费,但可以通过减少误判的损失费而减少不合格品的损失费.故我们只需调整相应两种误判的相关式子,其他条件方法均与模型二相同,这样就建立了问题二的改进模型三.其求解过程与模型二类似,也是用穷举的求解方法,利用Matlab程序实现,得到改进模型的解.4.1刀具故障时完成零件个数的数据统计分析4.1.1作频率分布直方图我们用6SQ概率统计插件将题目所给150次刀具故障记录(参见附录一)作成频率分布直方图,如下图所示:图2: 频率分布直方图从图2可以推测,该刀具寿命可能服从正态分布.下面我们对刀具寿命的正态性进行检验.4.1.2分布的正态性检验由上面的频率分布直方图我们得出该刀具的寿命近似的服从正态分布,下面我们运用6SQ概率统计插件安德森-达令法进行分布的正态检验,检验数据如下表:安德森-达令检验零假设是正态分布显著性水平0.05数据个数140平均值607.6642857标准偏差35.03782349AD统计量0.427604522调整了的AD 0.429944347p值0.308162568检验结果接受零假设从上表中安德森-达令检验结果，可以初步确定刀具寿命为正态分布。
数学建模_自动化车床管理中的故障检查与刀具更换模型
自动化车床管理中的故障检查与刀具更换模型摘要本文针对自动化车床管理中的故障检查与排除问题，以效益最好（即使总损失费用最少）为目标，建立不同条件下的检查间隔模型和刀具更换间隔模型，并提出改进的检查方式。
为了估计刀具的寿命分布，本文对附件中100次刀具故障记录的数据进行K-S法正态检验，得出有99.4%的概率可以认为刀具寿命服从正态分布。
再运用极大似然法估计其正态分布参数，得其服从分布。
对于最优刀具更换间隔的求解，以效益最好为目标，将零件平均损失期望作为目标函数，利用刀具寿命的分布，解得效益最好时的刀具更换间隔为426个零件。
对于检查间隔的求解，需要在以下两种条件下分别讨论：在工序正常时只产生合格品、工序故障时只产生不合格品的条件下，认为发生故障后的第一次检查即能检查出故障，依此构造出以检查间隔为自变量的零件平均损失期望函数。
若以等间隔的方式进行检查，解得效益最好时的检查间隔为15个零件，且零件平均损失费期望最小值为4.51元/个。
在工序正常时生产2%的不合格品、工序故障时生产60%不合格品的条件下，因故障与否不一定能被准确查出，所以根据工序运行状态与检查结果分四种情况讨论：工序故障且检查结果为有故障、工序故障但检查结果为无故障、工序无故障且检查结果为无故障、工序无故障但检查结果为有故障。
在此基础上推导出关于检查间隔的零件平均损失期望函数，求解得出使得效益最好的检查间隔为20个零件，且零件平均损失费期望最小值为6.87元/个。
最后，为了获得更高的效益，将检查方案由一次检查一个零件调整为一次检查多个零件再判断是否故障。
保持求得的最优检查间隔（20个零件）不变，求得最佳的检查方案为：工作人员每次检查3个零件，若大于等于2个零件不合格即可判断车床有故障。
另外，提出非等间隔的检查方式作为模型改进方向。
一、问题重述随着我国工业生产的飞速发展，制造业的生产技术已经进入自动化生产时代。
但是，自动车床一旦发生故障而又未能及时检查出来，将会产生大量的不合格品，不仅给企业带来严重的经济损失，而且造成资源的严重浪费。
自动化车窗管理的数学模型（精编）
自动化车床管理数学模型摘要本文通过对自动化车床100次刀具故障记录的数据进行数理统计分析，研究了自动化车床连续加工单个零件时刀具的检查间隔和更换策略，我们构造了生产单个零件的损失函数，建立单目标最优化模型。
对于生产单个零件的损失费L 将其分成三部分：每个零件均摊更换新刀具的费用1L ；每个零件均摊检查的费用2L ；每个零件均摊故障时产出的零件损失和调节恢复的费用3L 。
首先我们采用的是对益函数进行参数优化，生产单个零件的损失费L 化为关于刀具更换间隔u 的函数，建立单目标最优化模型，利用MATLAB 计算出L 的值并算出L 最小值相对应的检查间隔n 值，最后得出最优决策。
对于问题二，我们同样采用上述方法，由于会出现误判，导致效益函数中每个零件均摊检查的费用2L 以及每个零件均摊故障时产出的零件损失和调节恢复的费用3L 增大，所以我们首先计算出一个生产周期内不合格零件平均数，然后确定效益函数，建立单目标最优化模型，求得最优决策。
最后在第二问的条件之下，我们对模型进行了改进，采用多个零件连续抽样检查，减少误判，可以取得更优的结果。
关键词： 效益函数；参数优化；单目标优化函数；多个零件抽样检查模型假设假设1：生产任一零件出现非刀具故障的概率均相等 假设2：当故障发生时即认为停止生产假设3：检查间隔和刀具故障间隔均认为是固定间隔。
假设4：假设提供的道具故障记录数据是独立分布的。
假设5：假设生产任一零件所需的时间相同。
符号说明n 每生产n 零件件检查一次，即检查间隔 u 每生产u 零件件更换一次刀具 m 一个生产周期内不合格零件平均数c 平均每生产c 件零件出现故障，即平均故障间隔p 平均故障率，即cp 1a 生产完成a 件零件出现刀具损坏故障，刀具损坏故障间隔b 生产完成b 件零件出现其他损坏故障，其他损坏故障间隔1P 刀具损坏故障的概率%952P 其他损坏故障的概率%5s 工序正常而误认有故障停机产生的损失费用1500元/次L 生产每个零件的总费用1L 每个零件均摊更换新刀具的费用 2L 每个零件均摊检查的费用3L 每个零件均摊故障时产出的零件损失和调节恢复的费用 α 工序正常时产出的零件不合格率2%β 工序故障时产出的零件合格率40%问题分析本题中需要对该工序设计损失最少的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略，高效的检查策略不仅能节约检查费，还能及时发现故障并减少不合格零件的损失；最优的刀具更换策略既能利用刀具获得最大的生产量，又能有效避免故障停机过多的造成损失，为此我们将生产单个零件的损失费作为评价指标。
自动化车床数学建模
自动化车床数学建模自动化车床数学建模是指利用数学方法和技巧对自动化车床进行建模和分析的过程。
自动化车床是一种能够自动完成加工任务的机械设备，通过数学建模可以对其进行性能评估、优化设计以及控制算法的研究与实施。
在自动化车床数学建模中，常用的数学方法包括几何建模、运动学建模、动力学建模以及控制建模等。
几何建模是描述自动化车床结构和形状的数学模型，通过几何建模可以确定车床的尺寸、形状和位置等参数。
运动学建模是描述自动化车床运动状态和轨迹的数学模型，通过运动学建模可以确定车床的运动范围、速度和加速度等参数。
动力学建模是描述自动化车床运动过程中力学特性的数学模型，通过动力学建模可以确定车床的力学性能、刚度和阻尼等参数。
控制建模是描述自动化车床控制系统的数学模型，通过控制建模可以确定车床的控制算法、控制器参数和控制策略等。
在自动化车床数学建模中，需要运用到的数学工具包括线性代数、微积分、概率论和控制理论等。
线性代数用于描述车床的几何结构和运动关系，微积分用于描述车床的运动学和动力学特性，概率论用于描述车床运动的随机性和不确定性，控制理论用于描述车床的控制过程和控制策略。
自动化车床数学建模的应用范围广泛。
在制造业中，数学建模可以用于优化车床的结构和性能，提高加工效率和质量。
在工程设计中，数学建模可以用于评估车床的性能和可靠性，指导设计和改进。
在控制系统中，数学建模可以用于设计和优化车床的控制算法和控制器。
自动化车床数学建模是一项复杂而重要的工作。
在进行数学建模时，需要全面理解车床的结构和工作原理，合理选择数学方法和工具，准确提取和处理数据，以及合理假设和简化模型。
此外，还需要进行模型验证和仿真实验，以确保建模结果的准确性和可靠性。
自动化车床数学建模是一项关键的技术和方法，对于提高车床的性能、效率和可靠性具有重要意义。
通过数学建模，可以深入理解车床的运动特性和控制过程，为车床的设计、优化和控制提供科学依据和方法。
车床管理的数学模型
文章编号:1007-144X(2002)04-0135-02收稿日期:2002-03-22作者简介:朱金寿(1951-),男,湖北武汉人,武汉理工大学理学院副教授 基金项目:国家自然科学基金资助项目(70071042)车床管理的数学模型朱金寿1,朱 琪2,杨勇刚2(1.武汉理工大学理学院,湖北武汉430070;2.武汉理工大学信息工程学院,湖北武汉430070;)摘 要:讨论了自动化车床连续加工零件中工序定期检查和刀具更换的最优策略问题;建立了自动化车床中更换刀具的随机模型,为自动化车床的管理提供了科学依据,使损失达到最小、劳动效益达到最高。
关键词:车床;正态分布;随机模型中图法分类号:F 406. 文献标识码:A1 引 言一道工序用自动化车床连续加工某种零件,由于刀具损坏等原因会出现故障。
工序出现故障有很大的随机因素,假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。
工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障,假设检查间隔和换刀间隔都是固定的。
已知生产工序的费用参数如下:故障时产生的零件损失费用f =200元/件;进行检查的费用t =10元/次;发现故障进行调节使恢复正常的平均费用d =3000元/次(包括刀具费用);未发现故障时更换一把新刀具的费用k =1000元/次。
现要找到一种检查零件和更换刀具的策略,使因刀具损坏而带来的损失达到最小。
100次刀具故障记录(完成的零件数)为,45936262454250958443374881550561245243498264074256570659368092665316448773460842811535938445275525137814743888245388626597758597556166975156289547716094029608856102928374736773586386996345555708441660610624841204476545643392802466875397905816217245315125774964684995446457645583787656667652177153108512 模型的建立工序制造出的零件在工序发生故障时,要及时修理。
自动化车床管理论文
第6组组员自动化车床管理的数学模型摘要本文解决的是自动化车床管理问题。
用自动化车床连续加工某种零件时，由于各种原因会导致生产工序发生故障，而当生产工序故障时，生产的零件大多为不合格产品，这样会给生产带来巨大损失。
为解决该问题，我们对工序设计了三种最优的检查间隔和刀具更换策略模型：对于问题一：我们建立了模型一，即单目标期望值模型。
我们将一个周期内单个零件的平均生产费用，作为衡量检查间隔和刀具更换策略优劣的标准。
因为检查间隔和定期更换刀具都与刀具的寿命有密切联系，所以我们利用6SQ统计软件对附录一中的100次刀具故障记录进行卡方拟合优度检验得知：刀具的寿命服从正态分布。
根据工序出现故障的随机性，为了简化计算，又假设在一个周期内出现刀具损坏故障的概率服从均匀分布，这样我们便很容易地列出每个零件的平均生产费用，即：模型一的目标函数，再用计算机穷举法对此进行了求解，得出每生产14个零件检查一次，420个零件更换一次刀具，每个零件的平均生产费用为3.88元为最优解。
对于问题二：我们建立了模型二，我们延用问题一的指标，并对变化了的因素做出了考虑。
与问题一不同的是，工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件也不全是不合格品，有40%的合格品。
相对于模型一，模型二较为复杂得多，但整体的解题思想与模型一雷同。
分情况分阶段对各类费用进行了细算，最终得到的结果为：每生产9个零件检查一次，378个零件更换一次刀具，每个零件的平均生产费用为8.52元为最优解。
对于问题三：我们建立了模型三，考虑到刀具工作初期产生不合格零件的概率相对较小，采取了变间隔检查的办法，并构造了一递减等差数列作为我们的检查间隔，沿用问题一的指标，建立了模型。
关键词：单目标期望值模型 6SQ统计软件卡方拟合优度检验计算机穷举法最优解等差数列1问题重述问题背景：一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%, 其它故障仅占5%，工序出现故障是完全随机的，工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。
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自动化车床管理的数学模型摘要本文研究的是自动化车床管理问题，该问题属于离散型随机事件的优化模型，目的是使管理得到最优化。
首先我们借用maltlab中的lillietest函数对题目给出的100次刀具故障记录的数据进行了数据处理和假设检验(见附录一)，样本数据与正态分布函数拟合得很好，从而接受了数据符合正态分布的假设，求得刀具寿命的概率密度函数的期望μ=600，标准差σ=196.6296，积分后求得刀具寿命的分布函数。
对于问题(1)，我们建立起离散型随机事件模型，以合格零件的平均损失期望作为目标函数，借用概率论与数理统计的方法列出方程组，并利用matlab以穷举法(见附录二)得出最优检查间隔为18个，最优刀具更新间隔为368个，合格零件的平均损失期望为5.17元。
对于问题(2)，我们建立单值目标函数最优化模型，以平均合格零件的损失期望作为目标函数，并由题所给条件列出约束条件表达式。
最后借用matlab编程求解(见附录三)得出最优检查间隔为32个，最优刀具更新间隔为320个，合格零件的平均损失期望为7.46元。
对于问题(3)，我们采取的优化策略是：进行一次检查，如果是合格品则再进行一次检查，后一次检查为不合格品则换刀。
在做定量分析时，我们将问题(2)中的目标函数和方程组在问题(3)的条件上做了相应改变，利用matlab用穷举法求解(见附录四)得出优检查间隔为32个，最优刀具更新间隔为320个，合格零件的平均损失期望为6.40元。
由结果可以看出问题(3)的检查间隔和刀具更新间隔与问题(2)的结果相同，但合格零件的平均损失期望降低了1.06元。
说明问题(3)的检查方式较问题(2)更优。
关键词：离散型随机事件优化模型概率理论拟合优度穷举法1问题重述1.1问题背景我国是一个工业化大国，其中自动化车床生产在我国工业生产中扮演着举足轻重的角色。
因此能否对于自动化车床进行高效经济地管理直接关系到工业生产是否可以做到“低消耗，高产出”。
对于自动化机床管理进行优化符合我国“可持续发展”的战略，同时对于环境资源的节约保护有着突出贡献。
对于一个工业化企业而言，在日趋激烈的市场竞争中，“成本最小化，效率最大化”已经成为其至关重要的生存之道。
所以大到国家，小至企业，对“自动化车床管理”的研究都给予了高度重视。
如今，数学模型分析已经成为对该问题进行研究的主要途径。
1.2需要解决的问题一道工序用自动化车床连续加工某种零件，由于刀具损坏等原因该工序会出现故障，其中刀具损坏故障占95%,其它故障仅占5%。
工序出现故障是完全随机的,假定在生产任一零件时出现故障的机会均相同。
工作人员通过检查零件来确定工序是否出现故障。
现积累有100次刀具故障记录，故障出现时该刀具完成的零件数如附录表一。
现计划在刀具加工一定件数后定期更换新刀具。
已知参数：(1)故障时产出的零件损失费用f=200元/件；(2)进行检查的费用t=10元/次；(3)发现故障进行调节使恢复正常的平均费用d=3000元/次(包括刀具费)；(4)未发现故障时更换一把新刀具的费用k=1000元/次。
问题一：假定工序故障时产出的零件均为不合格品，正常时产出的零件均为合格品,试对该工序设计效益最好的检查间隔（生产多少零件检查一次）和刀具更换策略。
问题二：如果该工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。
工序正常而误认有故障停机产生的损失费用为1500元/次。
对该工序设计效益最好的检查间隔和刀具更换策略.问题三:在问题三的情况下,可否改进检查方式获得更高的效益。
2模型的假设及符号说明2.1模型的假设假设1：假设在生产任一零件时出现故障的机会均相等。
假设2：假设生产刚启动时使用的刀具都是新的。
假设3：假设生产任一零件时所需的时间相同。
假设4：假设提供的刀具故障记录数据是独立同分布的.假设5：假设无论刀具损坏故障还是其它故障,发生故障并使恢复正常的平均费用均为3000元每次。
假设6：假设提供的刀具故障记录数据是独立同分布的。
假设7：假设发现故障和停机维修的时间可以忽略不计。
假设8：假设检查时不停止生产,在检查出不合格零件时才停止再进行维修。
假设9:假设每次检查只能检查一个零件。
假设10：假设5%的其它故障可以忽略不计。
2.2符号说明符号ftdkμσTcTT(c)Tc*T*T(c)*f(x)说明故障时产生的零件损失费用200元/件检查的费用10元/次发现故障进行调节使恢复正常的平均费用3000元/次未发现故障时更换一把新刀具的费用1000元/次刀具平均寿命样本方差检查零件的单位时间间隔定期换刀的单位时间间隔以检测时间间隔为Tc时，系统工序合格零件的单位期望损失以经济损失最小为目标的最优检查的时间间隔以经济损失最小为目标的最优的换刀间隔在Tc*和T*的情况下，系统工序合格零件的最小单位期望损失系统的失效概率密度F(x)累积失效概率密度，即寿命分布函数3问题分析在自动化车床生产流程中，由于刀具损坏等原因会使工序出现故障，工序故障的出现是完全随机的。
工作人员通过检验零件来确定是否出现故障，并且决定在刀具加工一定的零件后更换刀具。
当发生故障时要及时维修，如果检修周期太长，故障不能及时发现，会给生产带来损失；检查周期太短又会增加费用。
在理论上我们首先将问题转化为概率模型。
通过分析题目所给的100次刀具故障记录，我们通过绘图分析假设刀具的寿命服从正态分布。
再通过假设检验，我们决定接受这一假设。
问题1中我们建立离散型随机事件模型I。
我们选择一个周期T。
目标函数总要求目标函数取最小值的情况下求解检查间T=c系统工序产生的合格零件数系统工序的期望总损失u隔和道具更换策略。
u总分为两种情况：故障发生在换刀之前与故障发生在换刀之后。
我们分别求解这两种情况。
问题(2)中，可能会产生2中误判。
误检：工序正常时，由于检查到不合格品而停机，会产生一个费用。
漏检：工序不正常工作时由于有40%的合格品，会因为检测到合格品而不换刀，导致不合格品增加。
问题(3)中，由于问题(2)中由于工序正常时产出的零件不全是合格品，有2%为不合格品；而工序故障时产出的零件有40%为合格品，60%为不合格品。
这样会导致误检和漏检，从而增加了损失。
我们基于这种情况，建立当检查到合格品时再检查一零件，若任然是合格品则判定工序正常，否则，判定工序出现故障。
这样虽然会增加检查成本。
但是，也会大大减少误检。
从而，可能使得损失减小。
我们基于这样一种思想对模型II进行改进。
4数据处理及分析4.1刀具故障完成零件个数的数据统计分析我们将刀具寿命统计数据绘图如下，再通过分布拟合检验法可以证明刀具故障数据近似服从正态分布。
(编程见附录二)1815数据统计落在对应区间个数1050010020XX004005006007008009001,00011001,200零件数4.1.2正态分布拟合度检验：函数lillietesth=lillietest(x)表示对输入向量x进行Lilliefors测试，显著性水平为0.05。
h=lillietest(x,alpha)表示在水平alpha而非5%下施行Lilliefors测试，alpha在0.01和0.2之间。
[h,p,LsTAT,cV]=lillietest(x,alpha)p为接受假设的概率值，p越接近于0，则越应该拒绝正态分布的原假设；LsTAT为测试统计量的值，cV 为是否拒绝原假设的临界值。
说明:h为测试结果，若h=0，则可以认为x是服从正态分布的；若h=1，则可以否定x服从正态分布。
运用matlab计算可得(见附录一)h=0p=0.5000l=0.0421cv=0.0890h=0表示接受正态分布的假设；p=0.5000表示服从正态分布的概率很大；统计量的值l=0.421小于接受假设的临界值cv=0.0890，因而接受假设(测试水平为0.05)通过以上4个指标，可以得出结论：样本中所给的数据与正态分布函数拟合得很好，我们接受这一假设。
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