Автоматы и автоматические линии снаряжательных производств

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации  

Федеральное государственное бюджетное  

образовательное учреждение высшего образования 

«Казанский национальный исследовательский 

технологический университет» 

 
 
 
 
 
 

М. С. Ахмадуллин, Е. С. Воробьев 

 
 

АВТОМАТЫ И АВТОМАТИЧЕСКИЕ  

ЛИНИИ СНАРЯЖАТЕЛЬНЫХ  

ПРОИЗВОДСТВ 

 
 
 

Практикум 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Казань 

Издательство КНИТУ 

2019 

УДК 662.62.02-52(076) 
ББК 35.512:32.965я7 

А95 

 

Печатается по решению редакционно-издательского совета 

Казанского национального исследовательского технологического университета 

 

Рецензенты:  

канд. техн. наук, доц. Н. Б. Камардин 
канд. техн. наук, доц. И. М. Якимов 

 
 
 
 
 

А95

Ахмадуллин М. С.
Автоматы и автоматические линии снаряжательных производств : 
практикум / М. С. Ахмадуллин, Е. С. Воробьев; Минобрнауки России, 
Казан. нац. исслед. технол. ун-т. – Казань : Изд-во КНИТУ, 2019. – 128 с.

ISBN 978-5-7882-2569-2

Рассматривается методика оценки подготовленности изделий к авто
матизированному производству. Методами моделирования исследуются работоспособность различных видов автоматов и автоматических линий, возможность обеспечения оптимальных условий их функционирования.  

Предназначен для студентов, обучающихся по специальности 18.05.01 

«Химическая технология энергонасыщенных материалов и изделий» специализации «Технология энергонасыщенных материалов и изделий», а также для 
слушателей курсов переподготовки и повышения квалификации по программам «Химическая технология получения и переработки ЭНМ и изделий», 
«Свойства, области применения и технологии переработки ЭНМ и изделий», 
«ЭНМ ХХI века». 

Подготовлен на кафедре «Технология твердых химических веществ». 
 

УДК 662.62.02-52(076) 
ББК 35.512:32.965я7 

 
 

ISBN 978-5-7882-2569-2 
© Ахмадуллин М. С., Воробьев Е. С., 2019 
© Казанский национальный исследовательский  

технологический университет, 2019 

ПРЕДИСЛОВИЕ 

 

Данный практикум содержит основные теоретические сведения 

и задания для выполнения работ по дисциплине «Автоматы и автоматические линии снаряжательных производств», предназначенные для 
студентов, обучающихся по специализации «Технология энергонасыщенных материалов и изделий» специальности 18.05.01 «Химическая 
технология энергонасыщенных материалов и изделий». Под энергонасыщенными материалами подразумеваются отдельные химические 
вещества, полученные искусственным путем, или их смеси, способные 
к самостоятельному химическому превращению в форме медленного 
термического разложения, горения, взрыва и детонации. К ним относятся взрывчатые вещества, пороха, твердые ракетные топлива и пиротехнические составы. Основная область деятельности выпускников 
по указанной выше специализации – производство изделий на основе 
ЭНМ, обычно характеризуемое обобщенным понятием «снаряжение». 

Снаряжение как производственный процесс представляет собой 

последовательно выполняемые технологические операции по изготовлению с применением ЭНМ (или только из ЭНМ) различных видов 
изделий, разрывных зарядов, элементов взрывных устройств, размещению их в корпусах широкой номенклатуры боеприпасов совместно 
с иными сборочными компонентами. Непосредственно сам исходный 
продукт (обычно в дисперсном состоянии), а также детали и СК на основе ЭНМ также подлежат транспортировке, ориентации, подаче, 
формованию или формообразованию, установке и закреплению в базовой детали или иной сборочной единице. Подобная общность операций позволяет идентифицировать и классифицировать изделия на 
основе ЭНМ, подобно иным СК, в технологии приборо- и машиностроения, но, с учетом взрывоопасности ЭНМ. Отметим при этом, что 
на практике «снаряжательными» принято называть операции по формированию РЗ ввиду их специфичности, а весь технологический процесс производства энергонасыщенных изделий – как «снаряжение и 
сборка». 

Данный подход использован в работе при анализе конструкции 

подобных изделий на подготовленность не только к сборке или снаряжению, а в целом к автоматизированному производству. 

Специфика ЭНМ предопределяет необходимость их переработ
ки на автоматах и автоматических линиях при соблюдении особых ус

ловий для обеспечения взрыво- и пожаробезопасности ТП. Такие же 
условия предъявляются и к производствам по выпуску изделий 
(средств инициирования, взрывателей, боеприпасов и т.д.), в которые 
ЭНМ входят в качестве деталей или СК. Поэтому в данной работе рассматриваются в основном общие вопросы по основам автоматизированных производств, касающиеся технологии производства изделий с 
применением ЭНМ. 

Изучению дисциплины «Автоматы и автоматические линии сна
ряжательных производств» предшествует значительный набор общеинженерных дисциплин (по прикладной механике, автоматизации, 
информационным технологиям и т.д.) и ряд дисциплин по специальности; студенты прошли также технологическую практику. По этой 
причине в практикуме не рассматриваются устройство и работа конкретных видов оборудования и автоматов, а также расчеты технологических параметров переработки ЭНМ, поскольку эти темы являются 
предметом изучения на предшествующих курсах по оборудованию заводов, теории и технологии переработки ЭНМ. Тем не менее у студентов после изучения указанных курсов обычно еще не складывается целостное представление о столь специфичной области техники и технологии, как автоматизированные производственные системы. 

Появление автоматов и АЛ обусловлено автоматизацией произ
водственных систем. При этом под автоматизацией следует понимать 
не использование отдельных средств автоматики или систем управления, а проведение комплекса мероприятий, определяемых технологичностью конструкции изделия, прогрессивным технологическим процессом, оборудованием и системами управления, обеспечивающими 
эффективность производства. Роль специалистов различных областей 
в этой цепочке разнообразна. Для студентов, специализирующихся в 
области производства изделий на основе ЭНМ с использованием автоматов и АЛ, основным объектом внимания являются операции и 
процессы, связанные с переработкой ЭНМ, снаряжением и сборкой 
изделий, в которых ЭНМ выступают как сборочный компонент. В то 
же время они должны активно участвовать в разработках (или выступать заказчиками) по иным позициям. Таким образом, у всех участников работы в условиях автоматизированных производственных систем 
(в том числе специалистов в области оборудования и технологии машиностроения, автоматизации производств, экономистов и т.д.) должен быть некий «общий язык» на каждой стадии разработок. 

Следует также отметить особенность предмета изучения. 

На производствах, даже в пределах одной отрасли, функционирует 
множество различных видов автоматов и АЛ, и изучить их все нереально. В то же время существуют определенные общие правила и закономерности, позволяющие грамотно оценить конструкцию конкретного автомата и АЛ, их технические и технологические параметры и 
эффективность. Изучение указанных тем, а также выполнение соответствующих работ позволит обучающимся более профессионально 
подойти к организации и эксплуатации производственных систем по 
производству изделий на основе ЭНМ с использованием автоматов 
и АЛ. 

Специфика выполняемых работ по дисциплине «Автоматы и ав
томатические линии снаряжательных производств» отражает и тот 
факт, что для ЭНМ и изделий на их основе в реальных условиях отсутствует возможность для экспериментирования и оценки оптимальных 
условий функционирования автоматов и АЛ. Поэтому основная часть 
этих работ выполняется на моделях, отражающих их типовые конструкции и функции. Особая роль в этом принадлежит методам моделирования. 

В данной работе в зависимости от характеристики объектов ис
следования используются различные методы моделирования: математическое (аналитическое, имитационное и комбинированное), а также 
на основе теории сетей и графов. Для анализа ряда производственных 
систем используется язык имитационного моделирования GPSS, который содержит различные типы объектов, много блочных конструкций, 
команд и различные процедуры. Описание столь сложной конструкции не представляется целесообразным в рамках данного практикума. 
Поэтому перед выполнением соответствующих работ студенты должны пройти предварительную подготовку по основам моделирования на 
языке GPSS. В краткой форме основы моделирования с использованием сетей Петри и теории графов нами рассмотрены. 

 
 
 
 

5

ПРИНЯТЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ 

 
АЛ 
– автоматическая линия 

Б/п 
– боеприпас 

ВВ 
– взрывчатое вещество 

ГАУ – гибкий автоматизированный участок 
ГПС – гибкая производственная система 
ДД 
– дополнительный детонатор 

КВ 
– капсюль-воспламенитель 

КД 
– капсюль-детонатор 

КО 
– кумулятивная оболочка 

ПР 
– промышленный робот 

РЗ 
– разрывной заряд 

РТС – робототехнологическая система 
САА – система автоматического адресования 
СЕ 
– сборочная единица 

СК 
– сборочный компонент 

СМО – система массового обслуживания 
СУ 
– система управления 

СЦ 
– сборочный центр 

ТП 
– технологический процесс 

ТКИ – технологичность конструкции изделия 
ТРТ – твердое ракетное топливо 
ЧПУ – числовое программное управление 
ЭНМ – энергонасыщенный материал 
 

 
 

6

МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ  

ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ 

 

Моделирование производственных систем стало необходимым 

элементом при проектировании и организации работы автоматизированных производственных систем, и в первую очередь ГПС. Рассмотрим ряд особенностей, характеризующих методы моделирования, и 
возможность их использования в производственной сфере. 

Модель есть материально или теоретически сконструированный 

объект, который заменяет (представляет) объект исследования в процессе познания, находится в отношении сходства с ним и более удобен 
для исследования. Как следствие, изучение модели и выполненные над 
ней операции позволяют получить информацию о реальном объекте 
исследования. 

Характерной особенностью дискретных производственных сис
тем является необходимость решения в них вероятностных задач, связанных с работой систем массового обслуживания разного вида требований. Термин «массовое обслуживание» предполагает многократную повторяемость ситуаций в том или ином смысле (много прибывших в систему и обслуженных заявок, большое число находящихся в 
эксплуатации аналогичных систем) и статистическую устойчивость 
картины. Структура СМО определяется заданием входящего потока 
заявок, длительностью их обслуживания и числом мест ожидания, а 
также числом обслуживающих приборов и их связью друг с другом. 
Связанные по определенной схеме приборы СМО образуют сеть массового обслуживания. 

Для решения подобных задач наибольшее распространение по
лучили математические методы и методы теории графов и сетей. 

Математическая модель концентрирует в себе написанную на 

определенном языке (естественном, математическом, алгоритмическом) совокупность наших знаний, представлений и гипотез о соответствующем объекте или явлении. Поскольку эти знания никогда не бывают абсолютными, а гипотезы вынужденно или намеренно не учитывают некоторые эффекты, модель лишь приближенно описывает поведение реальной системы и является ее абстракцией. 

Математическое моделирование можно разделить на аналитиче
ское, имитационное и комбинированное. 

При аналитическом моделировании процессы функционирова
ния элементов системы записываются в виде алгебраических, инте

гральных, дифференциальных и иных соотношений и логических условий. При этом результаты исследований могут быть качественными, 
аналитическими и численными. 

Аналитическое решение предпочтительно всегда, но его обычно 

удается получить лишь после ряда упрощающих предположений. 
Возможность его достижения очень критична к изменениям модели, 
для нахождения решения требуются высокая квалификация и значительные творческие усилия разработчика. 

Например, для теоретических расчетов производительности до
пускается, что технологический процесс по рабочим позициям распределен равномерно, пределов дифференциации операций не существует, вся 
продукция является годной, организационные потери отсутствуют. В то 
же время при расчете ожидаемой производительности проектируемого 
оборудования и сравнении ее с требуемой производительностью варианты всех указанных выше параметров должны быть учтены. 

Применение существующих теоретических моделей СМО, как и 

иных вариантов аналитического моделирования, также дает зачастую 
упрощенное описание динамики реальных систем. Данные расчетов 
обычно не имеют наглядной физической интерпретации, что затрудняет как выявление первопричин специфического поведения системы, 
так и смысловой контроль вычислений. Подобные методы могут быть 
использованы лишь для ориентировочных, начальных расчетов. 

Имитационное моделирование, основанное на статистическом 

моделировании, применяется для анализа режимов работы, поиска рациональных или оптимальных условий функционирования системы. 
Сущность имитационного моделирования состоит в построении для 
исследуемого процесса машинного моделирующего алгоритма, который позволяет имитировать функционирование элементарных элементов данного процесса и взаимодействие между ними с учетом характеризующих его статистических явлений. Имитационные модели воспроизводят поведение системы на протяжении некоторого промежутка 
времени, что эквивалентно проведению множества экспериментов. 

Результаты каждого шага моделирования могут интерпретиро
ваться как состояние системы в определенный промежуток времени, а 
метод может быть определен как наблюдение во времени за характеристиками динамической модели системы. Это роднит имитационное 
моделирование с физическим экспериментом. Одной из основных задач при прогонке такой модели является обработка информации об 

операционных характеристиках системы, которые формируются в виде статистических данных. 

Следует отметить, что хотя данный метод моделирования явля
ется эффективным для исследования производственных систем, он 
может быть использован лишь при наличии обширного предварительного материала о параметрах этих систем. 

Часто при оптимизации автоматизированных производственных 

систем используется метод комбинированного моделирования, который 
основан на применении вначале аналитического моделирования при 
синтезе исходных вариантов систем, а затем – имитационного моделирования. Данный метод обычно используется при решении задач оптимизации адресования материальных потоков с целью своевременного 
обеспечения оборудования заготовками, инструментом, оснасткой. 
В этих случаях принципиальными становятся задачи определения длительности простоев каждого модуля основного оборудования (либо 
средняя длительность простоя по всем модулям) из-за задержки в вывозе 
обработанных деталей или отсутствия новых носителей с заготовками. 

Сетевые и графовые методы охватывают довольно широкий 

класс задач исследования и моделирования сложных систем. 

Наиболее существенно эффективность общей теории сетевых 

моделей выразилась в одной из ее составляющих – теории сетей Петри. Основные особенности сетей Петри заключаются в возможности 
отображать параллелизм, асинхронность, иерархичность моделируемых объектов более простыми средствами, чем при использовании 
других средств моделирования. 

Теория графов используется для решения многих задач в раз
личных отраслях науки и техники, например, для нахождения рациональной расстановки оборудования в производственных цехах, определения оптимальной или рациональной структуры технологического 
процесса, расчета производительности и надежности производственных машин, линий, анализа и синтеза систем управления и т.д. 

Представленные работы по дисциплине «Автоматы и автоматиче
ские линии снаряжательных производств» основаны на моделировании 
производственных систем с использованием рассмотренных выше методов, наиболее эффективных для конкретных объектов исследования. 

Базовым вариантом для имитационного моделирования выбран 

язык моделирования GPSS – General Purpose Simulation System (система имитационного моделирования общего назначения). Поскольку 
этот язык моделирования изучается и используется студентами в 

предшествующих дисциплинах, нами не рассматриваются отдельно 
его конструкция, составные элементы, приемы работы и моделирования. В то же время с теорией графов и аппаратом сетей Петри студенты не знакомы, поэтому рассмотрим основные понятия, необходимые 
для анализа используемых далее моделей на их основе. 

Сети Петри. В сетях Петри в качестве базовой информации ис
пользуются данные о логической взаимосвязи событий. Причинноследственная связь событий в сетях Петри задается множеством отношений вида условия – события. Построение моделей в виде сетей Петри связано со следующими действиями: 

– моделируемые процессы описывают множеством событий и 

условий, которыми эти события определяются, а также причинноследственными отношениями; 

– моделируемые процессы определяют события, последователь
ность наступления которых управляется состояниями объекта (состояния задаются множеством условий, количественно характеризуемых 
емкостью, выражаемой числами натурального ряда); 

– условия могут выполняться и не выполняться; только выпол
нение условий обеспечивает возможность наступление событий; 

– после того как событие наступило, обеспечивается выполнение 

других 
условий, 
находящихся 
с 
предыдущими 
в 
причинно
следственной связи.  

В сетях Петри события и условия представлены абстрактными 

символами из двух непересекающихся множеств, называемых множеством переходов и множеством позиций. При этом обычно условия – 
это позиции, а события – переходы. 

В графическом представлении сетей переходы изображаются 

«барьерами» – вертикальными черточками с пометкой ti, а позиции – 
кружками с пометкой Рi. Условия – позиции и события – переходы связаны отношениями непосредственной зависимости (непосредственной 
причинно-следственной связи), которые изображаются с помощью направленных дуг, ведущих из позиций в переходы и из переходов – в позиции (рис. 1). Другие комбинации связей в графе не допускаются. 

 

 

 

Рис. 1. Изображение сети Петри 

t1
t2
Р1
Р2
Р3