数学建模-机械生产
数学在机械工程中的应用
数学在机械工程中的应用机械工程是应用数学的重要领域之一,数学的运算和原理在机械工程中起着至关重要的作用。
无论是在机械设计、生产制造、还是在机械控制等领域,数学都扮演着不可或缺的角色。
本文将探讨数学在机械工程中的应用及其重要性。
一、数学在机械设计中的应用在机械设计过程中,数学为工程师提供了有效且准确的工具,使他们能够解决各种设计问题。
例如,数学中的几何学原理可以帮助工程师绘制物体的三维模型和进行空间分析。
此外,线性代数和矩阵运算也常用于机械设计中的结构分析和强度计算。
通过数学的方法,设计师可以预测和分析物体在不同条件下的受力情况,从而确保设计的可靠性和安全性。
二、数学在机械生产制造中的应用在机械生产制造中,数学被广泛应用于各个环节。
首先,在计划和排程阶段,需要使用数学建模方法对生产过程进行优化。
例如,运筹学和线性规划等数学工具可用于优化生产资源的利用,最大程度地减少成本和时间。
其次,当机械产品被制造出来时,需要进行质量控制。
统计学和概率论等数学方法可用于对生产过程中的变异性进行分析,帮助实现产品的稳定质量。
三、数学在机械控制中的应用机械控制是指通过各种方式对机械系统进行监测和控制,以实现特定的动作或性能要求。
在机械控制中,数学模型和控制算法扮演着重要的角色。
例如,在自动控制系统中,微积分可用于描述和分析系统的动态响应,并通过PID控制方法实现对机械系统的精确控制。
此外,离散数学和逻辑学也广泛应用于机械控制中的逻辑控制和开关逻辑设计。
四、数学在机械仿真中的应用机械仿真是指利用计算机模拟机械系统的运动和性能。
在机械仿真中,数学方法被用于构建机械系统的数学模型,并通过数值计算和仿真来预测其运动和响应。
例如,有限元分析方法(FEM)可以通过将连续物体离散为有限个单元来分析机械系统的应力分布和变形情况。
其他数值计算方法,如数值优化和计算流体动力学(CFD),也常被用于机械系统的性能改进和优化。
总结起来,数学在机械工程中的应用广泛而重要。
基于数学建模的机械工程问题求解方法研究
基于数学建模的机械工程问题求解方法研究随着科技的不断发展,机械工程在现代社会中扮演着重要的角色。
然而,在机械工程中解决问题并非易事,因为涉及到多变的工程参数和复杂的系统互动。
为了有效解决这些问题,数学建模成为了一种重要的方法。
一、数学建模在机械工程中的应用数学建模是通过建立数学模型来描述和解决现实问题的方法。
在机械工程中,数学建模可以应用于多个方面。
例如,机械结构设计中的受力分析和优化设计、动力学和运动学分析、机器人控制和路径规划等都可以通过数学建模来解决。
在机械结构设计中,数学建模可以用来分析结构的受力情况。
通过将机械结构抽象为刚体和关节的组合,可以建立起力学方程,并通过数学方法求解出结构的受力情况。
同时,数学建模也可以用来进行优化设计。
通过将设计变量、目标函数和约束条件转化为数学模型,可以使用优化算法来找到最优的设计参数。
二、数学建模的方法和技巧在机械工程中,数学建模涉及到的问题通常是复杂的且多变的。
因此,采用合适的方法和技巧是非常重要的。
一种常用的数学建模方法是基于偏微分方程的建模。
许多机械工程问题可以通过偏微分方程来描述。
例如,弹性变形问题可以用弹性力学方程来描述,热传导问题可以用热传导方程来描述。
通过将问题转化为数学方程,并采用数值计算方法进行求解,可以得到问题的解析结果。
另一种常用的数学建模方法是基于优化的建模。
在机械工程中,往往需要在给定的约束条件下,寻找最优的设计方案或操作方式。
通过将设计变量、目标函数和约束条件转化为数学模型,并采用优化算法进行求解,可以得到最优的设计方案。
三、数学建模在实际工程问题中的应用数学建模在机械工程中的应用是广泛的。
例如,在机械结构设计中,可以使用有限元法对机械结构进行受力分析和优化设计。
有限元法通过将结构划分为离散的有限元单元,并通过数学方法建立相应的刚度矩阵和力载荷矩阵,进而得到结构的位移和应力分布。
通过对位移和应力进行分析,可以得到结构的安全性和性能指标。
在机械加工过程中的误差分析及数学建模研究
在机械加工过程中的误差分析及数学建模研究机械加工是制造过程中不可或缺的一环。
然而,在机械加工过程中,由于种种因素的影响,难免会出现误差。
误差的存在直接影响到零部件的质量和精度,因此对机械加工过程中的误差进行分析和数学建模研究具有重要的意义。
一、误差来源分析在机械加工过程中,误差可以来源于多个方面,包括:1.制造设备的误差:制造设备本身的精度会对加工零件的准确性产生影响。
例如,机床的刚性、热变形、传动系统的间隙等都会造成误差的产生。
2.切削力的变化:由于刀具的磨损或者加工条件的变化,切削力会发生变化,从而导致零件加工中出现误差。
3.工件的变形:加工过程中,工件可能会因为切削力等原因而发生变形,使得加工结果与设计要求不符。
4.加工过程中的振动:振动是机械加工中不可避免的现象,但过大的振动会引起工件位置的偏移,从而影响加工精度。
二、误差分析方法为了更好地理解机械加工过程中的误差,并对其进行建模研究,我们通常采用以下几种误差分析方法:1.测量方法:通过测量零件的几何属性,使用测量仪器和测量技术分析零件的误差情况。
常用的测量方法包括三坐标测量、投影仪测量等。
2.试验方法:通过设计一系列的试验,控制其他因素不变,仅改变某个因素,如切削速度、刀具刃磨状况等,来测量零件加工结果的误差。
通过对试验结果的分析,可以得到误差与各个因素之间的关系。
3.仿真模拟方法:利用计算机建立机械加工过程的仿真模型,通过对模型进行参数调整和试验,得到加工结果的误差。
仿真模拟方法可以节省时间和成本,并能够更好地在加工过程中控制误差。
三、数学建模研究数学建模是解决误差分析问题的重要方法之一。
在机械加工领域,数学建模可以针对不同的误差来源进行研究,建立与之相关的数学模型,从而帮助我们更加深入地理解误差的本质,并提供改善加工精度和质量的方法。
在误差分析中,常用的数学模型包括:1.误差传递模型:利用数学方法研究误差在加工过程中的传递规律,分析传递路径和影响因素,以便为误差的减小提供方向。
机械系统控制问题的数学建模及仿真分析
机械系统控制问题的数学建模及仿真分析在工程领域中,机械系统的控制问题一直是一个重要的研究方向。
为了实现机械系统的高效运行和精确控制,数学建模和仿真分析是不可或缺的工具。
本文将介绍机械系统控制问题的数学建模方法,以及通过仿真分析来评估和优化控制策略的过程。
一、机械系统的数学建模1.1 动力学模型机械系统通常由质点、刚体和弹簧等组成。
为了描述其运动状态,可以根据牛顿定律建立动力学方程。
例如,对于质点,其动力学方程可以表示为:\[m\frac{{d^2x}}{{dt^2}}=F\]式中,m表示质点的质量,\(x\)表示质点的位移,\(F\)表示作用在质点上的合外力。
对于刚体,可以利用转动惯量和角动量原理建立动力学方程。
1.2 控制系统模型机械系统的控制往往包括输入、输出和控制器。
输入可以是力、力矩或电压等信号,输出可以是位移、角度或速度等物理量,控制器通常通过比例、积分和微分等操作来调整输出。
为了描述控制系统的动态特性,可以建立控制系统模型。
常见的控制系统模型包括传递函数、状态空间模型和时序图。
二、机械系统仿真分析在得到机械系统的数学模型之后,可以利用仿真软件进行系统行为的分析。
仿真分析可以帮助我们预测系统的响应、优化控制策略以及评估系统性能。
2.1 仿真软件目前市场上有许多专业的仿真软件可以用于机械系统的仿真分析,如MATLAB、Simulink、ADAMS等。
这些软件提供了丰富的库和工具箱,可以方便地进行系统建模和仿真操作。
2.2 系统响应分析仿真分析可以模拟机械系统在不同输入条件下的响应情况。
通过改变输入信号的幅值、频率和相位等参数,可以观察到系统的频率响应、阻尼比等特性。
这有助于我们了解系统的动态特性,并调整控制策略以满足要求。
2.3 控制策略优化仿真分析还可以通过比较不同控制策略的性能来优化系统的控制方案。
通过引入不同的控制器参数或算法,可以评估系统的稳定性、响应时间和控制精度等指标。
优化控制策略可以使机械系统更加稳定可靠,提高工作效率。
数学建模_机械加工问题41组-A 题
3.基本假设与符号说明
3.1基本假设
(1) 进行机床加工时,忽略人员和设备的准备时间与转移时间。
对于问题二,通过表4﹑表5及表6的数据及问题1中得到的结果进行分析后,通过不断地演算,定性的得到工厂维修机床的最佳检修时间安排表如表7,最后用如问题1的数学模型,使用lingo软件计算出工厂生产的产品的最大收益为105591.7元,比原本的维修方案多了11935.27元,表明新的维修方案可以给工厂带来更高的利润回报。
2.问题分析
本题是对工厂计划问题建立数学模型并进行最优化求解。一般来说本题属于相对繁琐的一类问题,其数据量庞大,计算复杂。需要考虑的因素较多。因此求解该题时,必须对题中所给的每个条件进行仔细分析,确定不等式的基本模式,明晰各个条件之间的关系。才能便得出产品总利润与生产、销售和库存工件量的关系式。然后用计算机对数据进行模拟计算并求得最优解,使6个月的利润之和达到最大,同时也可以得出每一个月7个产品的生产、库存、及销售计划。
表1产品用时表
产品
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
收益
10
6
8
4
11
9
3
磨
0.5
0.70
0
0
0.3
0.2
0.5
垂直钻孔
0.1
0.2
0
0.3
0
0.6
0
水平钻孔
0.2
0
0.8
数学建模-机械生产
机械产品生产计划的优化设计当今世界,瞬息万变。
人们的生活节奏也越来越快,各种新产品层出不穷,已经进入了机械化时代。
机械产品生产计划问题已经成为各大厂家关注的焦点。
产品生产的原料配置以及销售计划急需优化。
本文对一机械产品生产计划的利润进行了求解,并优化了产品生产方案,增大了产品的利润。
在合理的假设前提下,对机械产品生产计划进行分析,利用生产量、库存量、销售量之间的关系建立线性整数规划模型。
运用lingo进行求解,得出最优的生产、库存、销售方案。
在原计划不变的条件下,即不改变机器设备定月检修的方案,对数据进行灵敏度分析,得出部分产品的销售价格可以上调;再固定各产品的销售价格,从设备的角度分析增加利润的,建立模型并求解,得出优化的机器设备检修方案。
把部分产品上调后的价格作为产品的价格销售方案,把调整后的设备检修表作为优化后的检修方案,建立优化线性整数规划模型。
用lingo求得优化后的最大利润。
对机械产品生产逐步进行分析,从销售的价格、设备的检修等多角度寻求增加最大利润的方法。
最终得出最优的生产计划方案。
关键字:机械产品生产生产量、库存量、销售量lingo求解线性整数规划模型设备检修1.问题提出机械加工厂生产7种产品(产品1到产品7)。
该厂有以下设备:四台磨床、两台立式钻床、三台水平钻床、一台镗床和一台刨床。
每种产品的利润(元/件,在这里,利润定义为销售价格与原料成本之差)以及生产单位产品需要的各种设备的工时(小时)如下表。
表中的短划表示这种产品不需要相应的设备加工。
从一月份至六月份,每个月中需要检修的设备是(在检修的月份,被检修的设备全月不能用于生产):每个月各种产品的市场销售量的上限是:每种产品的最大库存量为100件,库存费用为每件每月0.5元,在一月初,所有产品都没有库存;而要求在六月底,每种产品都有50件库存。
工厂每天开两班,每班8小时,为简单起见,假定每月都工作24天。
生产过程中,各种工序没有先后次序的要求。
数学建模生产加工问题
数学建模在生产加工问题中扮演着重要的角色,通过数学建模可以帮助优化生产加工过程、提高效率、降低成本等。
以下是在生产加工问题中应用数学建模的一般步骤:
1. 问题定义:首先需要明确定义生产加工中要解决的具体问题,例如优化生产线布局、最大化产量、最小化成本等。
2. 数据采集:收集与生产加工相关的数据,包括原材料成本、加工时间、设备利用率、人力资源等信息。
3. 建立数学模型:根据实际情况选择合适的数学模型,常用的包括线性规划、整数规划、动态规划等。
将问题转化为数学表达式,建立相应的数学模型。
4. 参数估计:确定模型中的参数数值,可以通过历史数据、实验测量等方法来估计参数值。
5. 求解模型:使用数学软件(如MATLAB、Python等)对建立的数学模型进行求解,得到最优解或者近似解。
6. 模型验证:对求解结果进行验证,与实际情况进行比较,检查模型的有效性和可靠性。
7. 方案实施:根据数学建模的结果,制定相应的生产加工方案,并进行实施。
8. 监控与调整:实施方案后需要持续监控生产加工过程,根据实际情况进行调整和优化,以确保生产效率和产品质量。
在生产加工问题中应用数学建模可以帮助企业更科学地管理生产过程,提高生产效率和产品质量,降低成本,增强竞争力。
同时,数学建模也可以为生产加工问题提供系统化的分析方法,使决策更加客观、科学。
希望以上内容能够帮助你更好地理解数学建模在生产加工问题中的应用。
数学建模 机械生产
机械加工生产计划问题摘要文章所给的信息经过分析可以发现是线性规划问题,并且是最优方案的问题。
并且是求最大利润的问题。
对于问题一,首先由题目中的假设和表格对数据分析,以六个月的总利润作为目标函数,并以生产、销售、库存等件数的限制作为约束条件,从而建立整体的最优化模型。
用L IN G O计算得到生产-库存-销售的最优计划(表2-表4)。
并且得到的最大利润为3066033.00元。
在最优生产-库存-销售的计划前提下,与最大的销售量对比,得到表格5。
在促销的费用方面,我们考虑到促销的费用不能超过促销给公司带来的利润的增加,最终得到促销费用不能超过68725.00元。
问题二是建立在问题一的基础之上的,对销售上限和最优的生产量,最优销售量做对比分,对数据进一步处理。
得到表格6,库存费用的变化可能导致最优生产-库存-销售计划的变化。
问题三还是以最大利润为目标函数,对检修设备的方案改进,我们第一问的最优方案为基础,我们引入设备每个月创造利润最大化的原则即在某个月如果创造利润大于其他月,则不进行检修。
得到表7。
问题四我们建立最优模型的基础上,通过矩阵的求解,优化求解的过程,打破开始的检修确定方案改为检修未知,得到表8的最佳检修方案。
利润增加了13112.00元。
关键词:线性规划;L IN G O;整数规划;最优化方法;灵敏度分析1、问题重述机械加工厂生产五种产品。
并且工厂的设备有以下类别和台数:十台车床、四台台立钻、五台台水平钻、四台台镗床和两台台刨床。
表2给出了每种产品的利润(元/件,利润定义为销售价格与原料成本之差)以及生产单位产品需要的各种设备的加工时间情况;表3给出了从一月到六月的各种产品的市场销量上限;表4给出了六个月中五种设备要求的检修台数。
表5给出了一个一到六月份的检修计划表,设备如果在某个月被安排检修,则该设备全月不能用于生产。
每种产品的库存量均为50件,每件产品每月的库存费为5元,在一月初,所有产品都有50件库存,并且在六月底要求每种产品仍然还有50件库存,最大库存量为100件。
数学建模在机械设计与制造方面的应用
数学建模在机械设计与制造方面的应用摘要:数学建模的思想就是用数学的思路、方法去解决实际生产、生活当中所遇到的问题。
古今中外几乎一切应用科学的基础都是数学建模,凡是要用数学解决的实际问题也都是通过数学建模的过程来实现的。
尤其到了20世纪中叶计算机和其他技术突飞猛进的发展,给数学建模以极大的推动,通过数学建模也极大地扩大了数学的应用范围。
人们越来越认识到数学建模的重要性。
曾经有位外国学者说过:“一切科学和工程技术人员的教育必须包括数学和计算数学的更多内容。
数学建模……以机械专业知识为背景,用“数学建模”的思想方法去分析解决案例中提出的问题,在数学知识与机械专业知识间架起沟通的桥梁。
1a1(a1Y例1 已知空间点A 的坐标(20,10,15),求作点A 的三面投影图。
作图步骤(1)先画出投影轴,再由。
点向左沿OX 轴量取.17=20,得n ;点;(2)过a 。
点作垂直于Ox 的投影连线,在投影连线上由a ;点向下量取Y 一10,得水平投影a 点;在投影连线上由口:点向上量取z=15,得正面投影a 7点;(3)由a 、a ’求出侧面投影a ”点。
过a ’点作a ’a z 垂直0z ,过点0作45度辅助线,过a 点作OY 的垂线,与45度辅助线相交于一点,过交点作OYw 垂线与投影连线a ’a ;相交,交点即为点A 的侧面投影a ’’点例2 A 点到OX 轴的距离为20mm ,到OZ 轴的距离为25mm ,并已知该点到H 面的距离为12mm ,试求点A 的三面投影1.4 空间两点位置比较由已知点确定另一点位置: (1)直接根据点的坐标值确定。
(2)根据各点到已知点A 的坐标差确定(即两点间的坐标差确定)例3 已知点A 的正面投影n 7点和侧面投影口”点,又知B 点在A 点左方20mm ,后方10mm 下方5mm ,C 点在A 点正下方10mm ,求作A 点的水平投影和B ,C 点的三面投影,并判断点的可见性。
数学建模在生产过程中的应用
数学建模在生产过程中的应用生产过程是现代工业高效运转的核心之一。
如今,随着信息技术的不断发展,在生产过程中运用数学建模成为了愈来愈普遍的趋势,这为企业获得成本优势和市场竞争优势提供了新的途径。
数学建模是将实际问题转化为数学模型,并对模型进行量化和分析的过程。
在生产过程中,数学建模可以帮助企业评估产能、优化生产流程、改善产品品质等,进而提高企业效率和盈利能力。
以下将以汽车生产过程为例,分析数学建模在生产过程中的应用。
1. 优化生产调度汽车生产线生产的是多种型号的汽车。
根据每个型号的生产周期、生产量和优先级,制定合理的生产调度计划可以提高产能和效率。
数学建模可通过运用线性规划、排队论和模拟等方法,建立生产调度模型并进行仿真测试,得出最佳生产调度方案,以此来优化生产流程。
2. 控制质量汽车品质是顾客最关心的因素之一。
借助数学建模,生产线可以获得更高的品质保证。
可以通过建立统计学模型,对生产过程中每一个阶段产生的偏差进行分析和控制,最终降低产品的缺陷率。
3. 预测销售汽车生产过程中,预测销售是十分必要的。
通过数学建模,可以完善销售预报方法,降低销售预测误差,从而更准确地制定生产计划和库存策略。
4. 优化库存管理汽车生产的各个阶段都会产生大量库存。
通过数学建模,可以精准计算出最优库存量和安全库存量,避免库存积压或不足,提高生产效率。
同时,数学建模可以确立库存平衡点,预测库存周转率,从而避免资金占用较长时间,减少企业财务压力。
总结:以上四点仅是数学建模在汽车生产过程中的示例。
在现实生产中,数学建模可以具体应用在研发、配件管理、供应链管理等方面。
总体而言,数学建模可以在生产过程中指导企业进行科学决策,提高生产效率和质量,减少浪费和成本。
这一市场发展前景广阔,将成为生产智能化和数字化的重要渠道之一。
数学建模在工业生产中的应用研究
数学建模在工业生产中的应用研究一、引言数学建模作为一种实用的计算方法,被广泛地应用于各个领域,工业生产也不例外。
很多工业企业在生产过程中,都会运用数学建模进行产品设计、过程优化等方面的工作,提高生产效率和质量。
本文将对数学建模在工业生产中的应用研究进行讨论,以期能够更好地推动工业生产的发展。
二、数学建模数学建模是指将现实世界的问题通过数学模型进行抽象和描述,然后用数学方法进行分析和解决的方法。
数学建模的过程主要包括问题的分析、建立数学模型、数学模型求解、对结果进行分析和验证等步骤。
在工业生产中,数学建模可以应用于产品设计、制造过程优化、工业自动化等多个方面。
下面将就几个具体案例进行分析。
三、数学建模在产品设计中的应用很多工业企业在设计新产品时,需要考虑诸如产品结构、外观、性能等多个方面。
数学建模可以帮助企业对这些问题进行综合考虑和优化。
例如,在汽车行业中,如果要设计一个新的引擎,需要考虑多种因素,如车速、转速等参数。
这些参数之间有很多相互作用,而且需要满足多个约束条件(如体积、重量等)。
如果采用传统的试错方法,往往会浪费大量的时间和资源。
而数学建模可以通过建立模型、求解等过程,直接找到最优解。
四、数学建模在工业自动化中的应用传统的生产流程中,很多步骤都需要人工干预,导致生产效率低下、成本较高。
而工业自动化技术的应用可以有效地解决这个问题。
数学建模在工业自动化中可以应用于控制系统的设计、传感器的选择、机器人的控制等多个方面。
例如,在钢铁制造中,生产线上的很多环节都可以通过机器人自动控制实现,这需要通过数学建模进行优化和控制。
五、数学建模在工业过程优化中的应用工业生产中,为了保证产品的质量和效率,需要对生产过程进行优化。
而数学建模可以帮助企业找到最优解,提高生产效率和产品质量。
例如,在食品加工行业中,如何保证生产的过程中产生最小的浪费是一个重要的问题。
通过运用数学建模,可以优化生产线上的每个环节,减少生产过程中的浪费,提高生产效率。
数学建模论文报告_发动机生产问题
第1页 共 23 页摘 要运用线性规划知识和计算机软件,采用线性规划模型的方法来解决企业生产与存储的问题,达到生产、需求与库存之间的平衡,以及得到在资源限制条件下的最优生产方案,使生产费用最小化或利润最大化是我们追求的目的。
本题是在不同因素变化的情况下作出最优生产计划。
问题1-5 分别从不同的角度(即考虑不同因素的变化)进行讨论,求解最优生产方案。
总的来说,该问题是一个最优化问题。
问题一:在不考虑油价波动的情况下完成合同任务,这是一个产大于销的线性规划问题。
油价取2011年全国0号柴油的平均值7.6元/升。
求出实际成本1c ij 建立数学模型,利用lingo 求出最优解,得出min z = 877.95万元。
问题二:在考虑油价波动的实际情况下,收集北京市2011年0号柴油变化情况,求出每个季度的平均油价,重新计算实际成本2ij c ,用2ij c 替换问题一数学模型中的实际成本1ij c ,利用lingo 求出最优解,得出min z =878.39万元。
问题三:根据以往经验,各季度需求服从正态分布。
采用满足95.45%市场需求的σ2原则并结合可以容忍2.5%缺货情况,预测2012市场需求。
用新的市场需求替换问题一数学模型中的市场需求,利用lingo 求出最优解,作出生产计划,得出min z =1216.86万元(本题的实际成本为3ij c 和问题一的实际成本1ij c 相等,因为本题只是改变了市场需求)。
问题四:收集近几年的0号柴油价格波动数据,不考虑汽油价格对其他成本的影响,运用时间序列预测模型中的移动平均值法对2012年柴油价格作出预测,重新计算实际成本4ij c ,用4ij c 替换问题三数学模型中的实际成本3ij c ,求出最优解,作出生产计划,得出min z =1218.91万元。
问题五:考虑到汽油价格对其他成本的影响,收集汽油价格与物流价格的数据,用matlab 拟合建立汽油价格与物流价格之间的数学模型,考虑到其他成本中有25%是物流成本,再一次计算实际成本。
机床零件生产计划数学建模
机床零件生产计划数学建模
机床之零件,工艺之精髓,生产之计划,乃工业之大计也。
夫数理建模,即以数学之方法,建立模型,以预测与控制生产之流程。
夫机床者,工巧之器也,其零件犹如人体之骨骼,缺一不可。
生产计划者,犹舵手之于舟船,引领方向,确保行程之无误。
数学建模,则是以数理之精微,描绘现实之复杂,使得无形之中,有形可见,无序之内,有序可寻。
是故,欲行机床零件生产计划之数学建模,必先究其物理之性质,量其尺寸之大小,考其材质之优劣,度其加工之难易。
次则分析生产之流程,计算时间之耗费,估算成本之多寡,优化资源之配置。
再则,以数学之工具,如线性规划、非线性规划、概率统计等,构建模型,模拟实际生产过程。
通过计算机仿真,试验各种方案,比较优劣,从而得出最佳之生产计划。
终则,将模型之结果,应用于实际生产之中,监控每一环节,调整每一细节,确保生产之高效与质量之优良。
如此,方可
达到生产计划之最佳化,实现机床零件之精准制造,促进工业之发展,增益国家之富强。
机床零件生产计划之数学建模,非一朝一夕之功,需博采众长,细密推敲,方能成就一番事业,造福一方人民。
机械系统数学模型与特性
机械系统数学模型与特性引言机械系统是由多个部件组成的,这些部件通过机械连接件相连,协同工作以完成特定任务。
为了更好地了解和分析机械系统的性能,研究人员需要建立数学模型来描述系统的运动和特性。
本文将介绍机械系统数学模型的基本概念和特性分析方法。
一、机械系统的数学建模机械系统的数学建模是通过建立数学方程来描述系统的运动和相互作用。
机械系统的建模可以从宏观角度和微观角度两个方面进行。
- 宏观建模:通过分析整个机械系统的运动学和动力学特性,建立宏观方程描述系统运动状态和力学行为。
- 微观建模:通过分析每个部件的运动学和动力学特性,建立微观方程描述部件之间的相互作用和运动状态。
机械系统的数学模型通常采用常微分方程、偏微分方程或代数方程等形式来表示。
建模过程中,需要考虑各种机械元件的特性,如惯性、摩擦、弹性等因素。
此外,还需根据系统的实际工作环境和约束条件,确定适当的初始条件和边界条件。
二、机械系统的特性分析机械系统的特性分析是指对机械系统的数学模型进行求解和分析,得到系统的运动状态、力学行为和稳定性等信息。
常见的机械系统特性分析方法包括以下几种。
1. 静态特性分析静态特性分析是对机械系统在静止状态下的特性进行分析。
该分析主要关注系统的平衡状态和力学平衡方程。
通过求解平衡方程,可以获得系统的平衡位置和平衡力。
2. 动态特性分析动态特性分析是对机械系统在运动状态下的特性进行分析。
该分析主要关注系统的运动学和动力学特性。
通过求解运动学和动力学方程,可以得到系统的运动轨迹、速度和加速度等信息。
3. 稳定性分析稳定性分析是对机械系统的稳定性进行评估。
在数学模型求解的基础上,通过线性化分析、特征值分析等方法,可以确定系统的稳定性边界和稳定性失稳点。
4. 响应分析响应分析是对机械系统对外界扰动的响应进行分析。
通过求解系统的强迫响应方程,可以得到系统的频率响应、阻尼特性和共振现象等信息。
5. 优化设计分析优化设计分析是对机械系统的性能进行优化设计。
机械设计制造及其自动化数学建模
机械设计制造及其自动化数学建模机械设计制造及其自动化数学建模是现代工程领域中的重要内容,通过数学建模实现对机械系统的分析、优化和控制,可以大大提高机械设备的性能和生产效率。
在机械设计制造中,数学建模可以帮助工程师们理解和预测机械系统的运动、应力、热力等特性,从而指导设计和制造过程。
通过建立数学模型,可以对机械系统进行仿真和优化,在减小重量、提高强度和减小成本等方面发挥重要作用。
数学模型还可以用于预测机械设备的寿命和故障率,对系统进行可靠性分析,为设备的维护和保养提供科学依据。
而在机械自动化方面,数学建模则是实现自动控制和智能化生产的基础。
自动化生产线、机器人和智能工厂等都离不开对机械系统的数学建模和控制。
通过数学模型,可以设计出有效的控制算法和策略,实现对各种机械运动和工艺过程的自动化调节和优化,提高生产效率和产品质量。
总之,机械设计制造及其自动化数学建模在现代工程领域中具有重要意义,它不仅可以指导工程实践,提高机械设备的性能和可靠性,还可以推动工业生产的智能化和自动化发展。
因此,对数学建模技术的研究和应用具有重要的理论和实践意义。
机械设计制造及其自动化数学建模需要涉及多个领域的知识,包括力学、动力学、材料力学、控制理论等。
在机械设计中,需要对机械系统进行动力学分析,建立运动学和动力学方程,以描述机械系统在不同工况下的运动和力学特性。
通过数学建模,可以进行机械结构的强度和刚度分析,优化零部件的设计,提高机械系统的可靠性和使用寿命。
在机械自动化方面,数学建模涉及到控制理论和算法设计。
通过建立机械系统的数学模型,可以设计出有效的闭环控制系统,实现对机械设备的精准控制和自动化运行。
在智能制造和工业4.0时代,数学建模和控制技术将发挥越来越重要的作用,实现机械设备的智能化监控、自适应调节和协同作业,提高生产线的柔性化和智能化水平。
而在机械制造方面,数学建模还可以用于工艺规划和优化。
例如,通过建立数学模型,可以对数控加工中的刀具路径进行优化,提高加工效率和表面质量。
数学建模与仿真技术在机械领域中的应用
数学建模与仿真技术在机械领域中的应用数学建模和仿真技术是目前工程领域中的一项重要技术,它为工程师提供了快速、准确的模拟和验证工具。
在机械领域中,数学建模和仿真可用于优化设计和制造流程、提高机械系统的性能和可靠性、降低生产成本和时间等方面的应用。
本文就探讨数学建模和仿真技术在机械领域的应用。
一、数学建模技术在机械领域中的应用数学建模是将实际问题转换为数学模型的过程,它是一种描述和解决实际问题的方法。
在机械领域中,数学建模可用于以下方面:1.机械系统的运动学建模机械系统的运动学建模是描述机械系统运动状态的过程,通过建立机械系统的运动学模型,可以预测机械系统的运动状态、位置和速度等参数。
例如,建立汽车的运动学模型,可以分析汽车的加速度、速度和路径等参数,并为汽车的设计和制造提供参考。
2.机械系统的动力学建模机械系统的动力学建模是描述机械系统运动状态和受力情况的过程,通过建立机械系统的动力学模型,可以预测机械系统的力学特性和应力状态,从而为机械设计和制造提供指导。
例如,建立汽车发动机的动力学模型,可以分析发动机的功率、转速和振动等参数,并优化发动机设计和制造流程。
3.机械系统的热力学建模机械系统的热力学建模是描述机械系统能量转换和传递过程的过程,通过建立机械系统的热力学模型,可以预测机械系统的热特性和能源利用率,从而为机械设计和制造提供指导。
例如,建立汽车发动机的热力学模型,可以分析发动机的燃烧效率和排放等参数,并优化发动机设计和制造流程。
二、仿真技术在机械领域中的应用仿真技术是通过计算机模拟实现机械系统运动和工作过程的过程,它是一种快速、准确、经济的机械仿真方法。
在机械领域中,仿真技术可用于以下方面:1.机械系统的运动仿真机械系统的运动仿真是通过计算机模拟机械系统的运动过程,预测机械系统的位置、速度和加速度等参数,以及分析机械系统的运动特性和运动过程中的受力和能量转换等问题。
例如,采用计算机仿真方法模拟汽车的运动过程,可以分析汽车行驶时的动态特性、路面影响和制动等问题。
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。
自动化车床数学建模
自动化车床数学建模自动化车床是一种通过计算机控制的机械设备,能够自动完成各种加工操作。
数学建模在自动化车床的设计和操作中起着重要的作用。
本文将介绍自动化车床数学建模的相关内容。
一、自动化车床数学建模的意义自动化车床数学建模是通过数学方法对自动化车床的工作过程进行描述和分析,以实现优化设计和操作。
数学建模可以帮助工程师了解车床的运动规律、优化刀具路径、提高加工效率和质量。
同时,数学建模也可以用于车床的控制系统设计,实现自动化程度更高的加工过程。
二、自动化车床数学建模的关键要素1. 运动学建模运动学建模是自动化车床数学建模的基础。
它描述了车床各个部件的运动规律,包括主轴、刀架、进给系统等。
通过建立运动学模型,可以计算出刀具的位置、速度和加速度等参数,为后续的刀具路径规划和控制提供依据。
2. 刀具路径规划刀具路径规划是自动化车床数学建模中的重要环节。
它通过数学方法确定刀具的运动轨迹,使刀具能够高效地完成加工任务。
刀具路径规划需要考虑加工件的几何形状、加工要求和刀具的几何特性等因素,以确保加工过程的精度和效率。
3. 加工力学建模加工力学建模是自动化车床数学建模中的关键环节。
它研究了刀具与工件之间的力学相互作用,以及加工过程中产生的切削力、刀具磨损等现象。
通过建立加工力学模型,可以分析加工过程中的切削力分布、刀具寿命等问题,为工艺参数的选择和刀具的优化设计提供依据。
三、自动化车床数学建模的应用案例1. 刀具路径规划在自动化车床的数学建模中,刀具路径规划是一个重要的应用领域。
通过数学方法确定刀具的运动轨迹,可以实现高效、精确的加工过程。
例如,在螺纹加工中,可以通过数学建模确定刀具的旋转轴心和进给轴心,从而实现螺纹的加工。
2. 加工力学建模在自动化车床的数学建模中,加工力学建模也是一个重要的应用领域。
通过建立加工力学模型,可以分析加工过程中的切削力分布、刀具磨损等问题,为工艺参数的选择和刀具的优化设计提供依据。
机械原理数学建模
机械原理数学建模
机械原理数学建模方法是利用数学工具和原理对机械系统进行建模和分析的一种方法。
通过建立数学模型,可以更加准确地预测机械系统的运动和性能,并进行优化设计。
在机械原理数学建模中,常用的数学工具包括向量、矩阵、微积分、微分方程等。
通过运用这些数学工具,可以将机械系统的运动和行为转化为数学表达式,从而进行分析和求解。
例如,在机械原理中,常见的问题是求解机械系统的运动方程。
通过建立平衡方程和运动方程,可以得到机械系统中各个部件的运动规律和关系。
这些方程可以是线性的,也可以是非线性的,需要利用微分方程的方法进行求解。
另一个常见的问题是机械系统的力学分析。
通过利用向量和矩阵的运算,可以建立机械系统的受力分析模型,求解各个部件的受力大小和方向。
这对于设计合理的机械结构和选择适当的材料具有重要意义。
在机械原理数学建模中,需要注意的一点是准确地描述机械系统的物理性质和运动规律。
因此,在建模过程中需要仔细选择和定义变量,并根据实际情况确定适当的数学模型。
总之,机械原理数学建模是一种重要的工具和方法,可以用于分析和优化机械系统的运动和性能。
通过准确建立数学模型,可以更好地理解和预测机械系统的行为,为机械设计和优化提供科学依据。
数学建模-机械生产
机械产品生产计划的优化设计当今世界,瞬息万变。
人们的生活节奏也越来越快,各种新产品层出不穷,已经进入了机械化时代。
机械产品生产计划问题已经成为各大厂家关注的焦点。
产品生产的原料配置以及销售计划急需优化。
本文对一机械产品生产计划的利润进行了求解,并优化了产品生产方案,增大了产品的利润。
在合理的假设前提下,对机械产品生产计划进行分析,利用生产量、库存量、销售量之间的关系建立线性整数规划模型。
运用lingo进行求解,得出最优的生产、库存、销售方案。
在原计划不变的条件下,即不改变机器设备定月检修的方案,对数据进行灵敏度分析,得出部分产品的销售价格可以上调;再固定各产品的销售价格,从设备的角度分析增加利润的,建立模型并求解,得出优化的机器设备检修方案。
把部分产品上调后的价格作为产品的价格销售方案,把调整后的设备检修表作为优化后的检修方案,建立优化线性整数规划模型。
用lingo求得优化后的最大利润。
对机械产品生产逐步进行分析,从销售的价格、设备的检修等多角度寻求增加最大利润的方法。
最终得出最优的生产计划方案。
关键字:机械产品生产生产量、库存量、销售量lingo求解线性整数规划模型设备检修1.问题提出机械加工厂生产7种产品(产品1到产品7)。
该厂有以下设备:四台磨床、两台立式钻床、三台水平钻床、一台镗床和一台刨床。
每种产品的利润(元/件,在这里,利润定义为销售价格与原料成本之差)以及生产单位产品需要的各种设备的工时(小时)如下表。
表中的短划表示这种产品不需要相应的设备加工。
从一月份至六月份,每个月中需要检修的设备是(在检修的月份,被检修的设备全月不能用于生产):每个月各种产品的市场销售量的上限是:每种产品的最大库存量为100件,库存费用为每件每月0.5元,在一月初,所有产品都没有库存;而要求在六月底,每种产品都有50件库存。
工厂每天开两班,每班8小时,为简单起见,假定每月都工作24天。
生产过程中,各种工序没有先后次序的要求。
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机械产品生产计划的优化设计当今世界,瞬息万变。
人们的生活节奏也越来越快,各种新产品层出不穷,已经进入了机械化时代。
机械产品生产计划问题已经成为各大厂家关注的焦点。
产品生产的原料配置以及销售计划急需优化。
本文对一机械产品生产计划的利润进行了求解,并优化了产品生产方案,增大了产品的利润。
在合理的假设前提下,对机械产品生产计划进行分析,利用生产量、库存量、销售量之间的关系建立线性整数规划模型。
运用lingo进行求解,得出最优的生产、库存、销售方案。
在原计划不变的条件下,即不改变机器设备定月检修的方案,对数据进行灵敏度分析,得出部分产品的销售价格可以上调;再固定各产品的销售价格,从设备的角度分析增加利润的,建立模型并求解,得出优化的机器设备检修方案。
把部分产品上调后的价格作为产品的价格销售方案,把调整后的设备检修表作为优化后的检修方案,建立优化线性整数规划模型。
用lingo求得优化后的最大利润。
对机械产品生产逐步进行分析,从销售的价格、设备的检修等多角度寻求增加最大利润的方法。
最终得出最优的生产计划方案。
关键字:机械产品生产生产量、库存量、销售量lingo求解线性整数规划模型设备检修1.问题提出机械加工厂生产7种产品(产品1到产品7)。
该厂有以下设备:四台磨床、两台立式钻床、三台水平钻床、一台镗床和一台刨床。
每种产品的利润(元/件,在这里,利润定义为销售价格与原料成本之差)以及生产单位产品需要的各种设备的工时(小时)如下表。
表中的短划表示这种产品不需要相应的设备加工。
从一月份至六月份,每个月中需要检修的设备是(在检修的月份,被检修的设备全月不能用于生产):每个月各种产品的市场销售量的上限是:每种产品的最大库存量为100件,库存费用为每件每月0.5元,在一月初,所有产品都没有库存;而要求在六月底,每种产品都有50件库存。
工厂每天开两班,每班8小时,为简单起见,假定每月都工作24天。
生产过程中,各种工序没有先后次序的要求。
问题1:制定六个月的生产、库存、销售计划,使六个月的总利润最大。
问题2:在不改变以上计划的前提下,哪几个月中哪些产品的售价可以提高以达到增加利润的目的。
价格提高的幅度是多大?问题3:哪些设备的能力应该增加?请列出购置新设备的优先顺序。
问题4:是否可以通过调整现有设备的检修计划来提高利润?提出一个新的设备检修计划,使原来计划检修的设备在这半年中都得到检修而使利润尽可能增加。
最优设备检修计划问题对案例3中的生产计划问题。
构造一个最优设备检修计划模型,使在这半年中各设备的检修台数满足案例3中的要求而使利润为最大。
2.模型假设与说明(1).假设工厂工人每月工作24天;(2).在进行部分产品价格上调时,机器设备的检修方案不变;(3)在优化检修设备方案时,产品的价格是上涨后的价格。
3.符号说明i: 表示产品;j: 表示月份;m: 表示机器设备;Aij: 表示第i中产品在第j个月的产量;Bij: 表示第i中产品在第j个月的库存量;Cij: 表示第i中产品在第j个月的销售量;Dmi: 生产i中产品需要的m种设备时间;Emj: m中设备在第j月的使用时间;Fij:第i中产品在第j月的销售上限;Pi: 第i中产品每件的利润;4.问题分析和模型建立4.1 模型分析4.1.1本题要求制定出六个月的生产、库存、销售计划并求出总利润,为了增加利润,将产品的售价提高,求出提高的价格幅度,增加设备的能力,并购置新设备,调整设备的检修方案以增加利润。
利润=售价-成本价-产品的库存费用。
此题目中没有给出产品的成本价,因此,我们在求最大利润是直接用产品的销售总价减去产品的库存费用。
由于工厂每天开两班,每班8小时,假定每月工作24天,结合检修计划表,由此可以算出每种机器设备每月的使用时间(矩阵Emj ,求解如下),建立一个机器生产设备使用的约束条件,每种产品每个月的库存量小于等于100,并要求在第六个月底,每种产品都有50件库存,可以建立两个库存约束条件。
产品在销售时,每月的产品销售量为当月的产量加上上月的库存量要小于销售上限。
由于第一月无上月的库存量,故直接是产品生产产量小于销售上限。
建立销售的约束条件。
利用lingo 建立一个整形规划的数学模型。
4.1.2提高部分产品的销售价来提高总利润。
利用(1)中的建立的模型球的的解,进行灵敏度分析来解答。
将“General Solver ”选项卡中的“Dual Computation ”下拉项修改为“Prices & Ranges ”。
然后,我们点“Solve ”运行程序,运行完之后,回到模型界面,点击“lingo ”菜单下的“range ”选项可以进行灵敏度分析。
4.1.3增加设备的能力来提高利润,通过看影子价格来求出答案。
4.1.4由于设备要定时的检修,在检修时设备无法使用,我们可以优化设备检修计划来增加利润。
4.1.5 利用(2)求出的增加部分产品的价格和(4)优化的机器设备的检修方案。
重新建立模型。
进行求解。
4.2 模型建立在求解总利润时,建立目标函数76761111z (*)0.5*ij i iji j i j C p B=====-∑∑∑∑把i p =10 6 3 4 1 9 3带入目标函数中得6666max (B )*10B )*6B )*3B )*1162263364461111z A A A A j j j j j j j j =-+-+-+-∑∑∑∑====666764B )*1B )*9B )*30.5*B 55666677611111A A A j j j ij j j j i j +-+-+--∑∑∑∑∑=====设备时间约束为*mi ij mj D A E <= (1)库存约束为100ij B <= (2)650Bi >= (3)销售约束为111i i i A B F -<= (4)1C ij ij ij ij A B F -+-<= (j>=1) (5)A 和B 均是整数矩阵 将约束条件用矩阵表示为0.50 0.70 0.00 0.00 0.30 0.20 0.500.10 2.00 0.00 0.30 0.00 0.60 0.000.20 6.00 0.80 0.00 0.00 0.00 0.600.05 0.03 0.00 0.07 0.10 0.00 0.08 0.00 0.00 0.01 0.00 0.05 0.00 0.05;⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦* 11121314 151621222324 252631323334 3536414243 44454651525354 555661626364 656671727374 7576a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦<11121314 151621222324252631323334 3536414243 44454651525354 555661626364 6566e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e e ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (1)111213141516212213141516313233343536414243444546515253131356616263646566717273747576 b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦<=100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100100 100 100⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (2)[]16263646566676 b b b b b b b >=[]50505050505050 (3)1111212131314141515161617171a 500a 1000a 300a 300800a 200a 100a b b b b b b b ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-<=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦(4) 121314 1516222324 2526323334 35364243 444546525354 5556626364 6566727374 7576a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a a ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦+-1112131415212213141531323334354142434445515253131361626364657172737475 b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b b ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦-121314 1516222324 2526323334 35364243 444546525354 5556626364 6566727374 7576c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c c ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦<=121314 1516222324 2526323334 35364243 444546525354 5556626364 6566727374 7576f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f f ⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦(5)运用lingo 求解5.模型求解5.1 模型求解5.1 运行后部分数据截取如下(具体数据见附件):Objective value: 32468.00 Total solver iterations: 37A( 1, 1) 600.0000 0.000000A( 1, 2) 0.000000 0.000000 A( 1, 3) 0.000000 0.000000 A( 1, 4) 200.0000 0.000000 A( 1, 5) 0.000000 0.000000 A( 1, 6) 550.0000 0.000000 …………Aij 第i 中产品在第j 个月的生产量6000020005501220010710210930020004006000A 300005001003508005000200110003000450025055010025001001000⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦Bij 第i 种产品在第j 个月中的库存量ij-11000000500000250000010050B 00000500100001005010005050050⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦Cij 第i 种产品在第j 个月的销售量 Ci1=Ai1-Bi1 Cij=Aij+Bi,j-1-Bijij 5000020005001220010710061300200040050050C =30000500030080040010020010005030005500150600100150100100050⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦5.2 进行灵敏度截取相关数据Ranges in which the basis is unchanged:Objective Coefficient RangesCurrent Allowable AllowableVariable Coefficient Increase Decrease DEMAND( 1) 0.0 0.0 INFINITYDEMAND( 2) 0.0 0.0 INFINITYDEMAND( 3) 0.0 0.0 INFINITYDEMAND( 4) 0.0 0.0 INFINITYDEMAND( 5) 0.0 0.0 INFINITYA( 1, 1) 10.00000 INFINITY 9.300000A( 1, 2) 10.00000 INFINITY 8.500000A( 1, 3) 10.00000 INFINITY 0.0A( 1, 4) 10.00000 0.5611111 9.700000………以上数据分析得出结论(1)产品1的1、2、3月份增加为无穷大;4 、5 、6月份分别增加0.56111110.5388889 50.70000(2)产品2的1、2、3、4、5、6月份都增加 6(3)产品3 的1、2、3、4、5、6月份都增加3(4)产品4的1、2、3、4、5、6月份都增加4(5)产品5的1、2、3、4、5、6月份分别增加 1(6)产品6的1、2、3、4、5、6月份分别增加9(7)产品7的1、2、3、4、5、6月份分别增加 35.3 设备的能力增加对数据分析,得出结论,(1).当立钻在第二个月能增加使用1小时时,则利润可以增加100元, 当立钻在第四个月能增加使用1小时时,则利润可以增加3元,当立钻在第五个月能增加使用1小时时,则利润可以增加1.666667元,总共增了104.666667元;(2).当水平钻在第一个,第五个,第六个月各能增加使用1小时时,则利润分别可以增加1元、0.361111元、1元,总共增了2.361111元;(3).当镗床在第三个月能增加使用1小时时,则利润可以增加200元;(4).当刨床在第六个月能多使用1小时时,利润增加220元。