Общая постановка задачи оптимизации гибких поставов

Данная работа открывает цикл статей авторов по оптимизации количества сечений пиломатериалов в поставе с целью максимизации экономической эффективности их производства. Тематика исследований продиктована тем, что в настоящее время в крупно-поточном массовом лесопилении практически повсеместно происходит вытеснение головного брёвнопильного оборудования с жёсткими нерегулируемыми поставами. На смену ему приходит оборудование с гибкими поставами, когда для каждого бревна автоматически устанавливается оптимальный постав в соответствии с его формой и размерами. Для оценки преемственности в вопросах оптимизации обратились к эволюции поставов, начиная с теории максимальных поставов и кончая современными методами генерирования поставов с учётом случайных размеров и формы пиловочника. Для этого использовались разработанные авторами алгоритмы и программы для автоматизированного проектирования оптимальных поставов и имитационного моделирования процессов распиловки брёвен на пиломатериалы. В результате проведена сравнительная ориентировочная оценка технико-экономических показателей поштучной оптимизации гибких поставов и групповой оптимизации поставов для распиловочных партий. Установлено, что гибкие поставы, сгенерированные для каждого конкретного бревна из распиловочной партии с одним чётным диаметром и средней кривизной 0,25 % после поштучного измерения его геометрических параметров, совпали с оптимальным поставом, сгенерированным для партии брёвен с соответствующими номинальными характеристиками. Однако объёмный выход из-за особенностей размеров и формы бревна снизился на 3,82 %. Это снижение не указывает на то, что гибкий постав менее эффективен по сравнению с оптимальным поставом для партии брёвен, так как структуры этих поставов абсолютно идентичны. Это указывает на то, что расчётное значение объёмного выхода для партии брёвен больше фактического на 3,82 %. То есть, происходит не снижение объёма получаемых пиломатериалов, а выявляется ошибка в его прогнозировании. Гибкие поставы теоретически не имеет преимуществ по объёмному выходу перед жёсткими поставами. Их эффективность заключается в упрощении процесса подготовки сырья к раскрою в связи с уменьшением дробности его сортировки по диаметрам или с полным отказом от неё при определённых условиях. Данные выводы носят постановочный (гипотетический) характер. С целью их подтверждения и уточнения авторами разрабатываются специальные имитационные модели для проведения более глубоких и всесторонних исследований процесса производства пиломатериалов с использованием гибких поставов. 

1. Фельдман Х. Л. Система максимальных поставов на распиловку. Л. : Лесотехн. изд-во, 1932. 276 c.

2. Шапиро Д. Ф. Лесопильно-строгальное производство. М., 1935. 508 с.

3. Гутерман М. Н. Основные вопросы теории первичного раскроя древесины на лесозаводах. М. : Гослесбумиздат, 1950. 24 с.

4. Титков Г. Г. Теоретические основы наивыгоднейшего объемного использования пиловочных бревен : автореф. дис. канд. техн. наук. / Ленингр. лесотехн. акад. Л., 1953. 20 с.

5. Батин Н. А. Теоретические и экспериментальные исследования пиловочного сырья : дис. … д-ра техн. наук. Минск. 1964. 363 с.

6. Турушев В. Г. Технологические основы автоматизированного производства пиломатериалов. М. : Лесная промышленность, 1975. 208 с.

7. Калитеевский Р. Е. Лесопиление в XXI веке. Технология, оборудование, менеджмент. Издание второе, исправленное и дополненное. СПб. : Профикс, 2008. 496 с.

8. Каргина Е. В., Матвеева И. С., Огурцов В. В. Теоретические основы расчёта поставов для распиловки брёвен с пороками формы // Хвойные бореальной зоны. 2011. Т. 28, № 1-2. С. 141–145.

9. Каргина Е. В., Ридель Л. Н., Матвеева И. С., Огурцов В. В. Алгоритм имитационных исследований экономической эффективности лесопильных предприятий // Хвойные бореальной зоны. 2011. Т. 28, № 1-2. С. 146–153.

10. Огурцов В. В. Теория брусо-развальной распиловки брёвен : монография. Красноярск : СибГТУ, 2011. 230 с.

11. Chang S. J., Gazo R. Measuring the Effect of Internal Log Defect Scanning on the Value of Lumber Produced // Forest Products Journal. 2009. 59 (11-12). P. 56–59. DOI: 10.13073/0015-7473-59.11.56.

12. Héberta F., Grondinb F., Plaice J. Mathematical modeling of curve sawing techniques for lumber industry // Applied Mathematical Modelling. 2000. Vol. 24, Is. 8- 9. P. 677–687. DOI: 10.1016/S0307-904X(00)00009-3.

13. Hinostroza I., Pradenasa L., Parada V. Board cutting from logs: Optimal and heuristic approaches for the problem of packing rectangles in a circle // International Journal of Production Economics. 2013. Vol. 145, Is. 2. P. 541–546. DOI: 10.1016/j.ijpe.2013.04.047.

14. Ikami Y., Matsumura Y., Murata K., Tsuchikawa S. Effect of Crosscutting Crooked Sugi (Cryptomeria japonica) Logs on Sawing Yield and Quality of Sawn Lumber // Forest Products Journal. 2010. Vol. 60 (3). P. 244–248. DOI: 10.13073/0015-7473-60.3.244.

15. Lin W., Wang J., Wu J., Vallance D. De. Log Sawing Practices and Lumber Recovery of Small Hardwood Sawmills in West Virginia. // Forest Products Journal. 2011. No. 61 (3). P. 216–224. DOI: 10.13073/ 0015-7473-61.3.216.

16. Montero R. S., Moya R. Reducing Warp and Checking in 4 by 4 Beams from Small-Diameter Tropical Species (Tectona grandis, Gmelina arborea, and Cordia alliodora) Obtained by Turning the Pith Inside Out // Forest Products Journal. 2015. No. 65 (5-6). P. 285–291. DOI: 10.13073/FPJ-D-14-00089.

17. Murara Junior M. I., M. P. da Rocha, Trugilho P. F. Estimate of pine lumber yield using two sawing methods // Floresta e Ambiente. 2013. Vol. 20, No. 4. P. 556–563. – ref. 7.

18. Petutschnigg A. J., Katz H. A loglinear model to predict lumber quality depending on quality parameters of logs // Holz als Roh – und Werkstoff. 2005. Vol. 63. P. 112–111. DOI: 10.1007/s00107-004-0537-3.

19. Blatner K. A., Keegan III C. E., Daniels J. M., Morgan T. A. Trends in Lumber Processing in the Western United States. Part III: Residue Recovered versus Lumber Produced // Forest Products Journal. 2012. No. 62 (6). P. 429–433. DOI: 10.13073/FPJ-D-12-00024.1.