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FZYJ
12翻台式震压造型机
12
台式
造型机
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FZYJ — 12翻台式震压造型机,FZYJ,12翻台式震压造型机,12,台式,造型机
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中国矿业大学2008届毕业设计论文 第63页1 绪 论1.1引言装备一个铸造车间，需要熔炼设备、造型及制芯设备、砂处理设备、铸件清洗设备以及各种运输机械，通风除尘设备等。只有设备配套，才能形成生产能力。因此我们需要大力研制和生产成套的、高质量高效率的铸造设备。震压式造型机是一种依靠震击紧实和低压压实砂型的造型机械,生产的砂型质量稳定并有较高的精度和刚度,尤其是采用气动微震式震击机构的震压造型机的型面利用率在75 %80 %左右,生产的砂型硬度(B 型硬度计) 可达7585 ,具有较高的造型速度和较低的劳动强度。因此,震压式造型机虽然存在着效率低、噪音大、操作工人劳动强度高、不能满足现代化生产发展的缺点,但该机经济效益高、投资少、上马快,而且结构简单、操作维修方便、灵活性大、适应性广,能满足绝大多数造型工艺的要求及各种批量的生产,在我国的中、小型铸造车间得到了广泛的应用。我国中小型铸造车间机械化造型，主要使用的是震击式和震压式造型机，如Z145型震压式造型机多年前就已经在国内广泛使用，由于震击与震压式造型机噪音大， 生产率低等问题，国内大部分已采用微震压实造型机。气动微震机构因具有高效、节能、减震，以及可以实现压震，利用动压实力等特点，被广泛用于微震压实造型机和多触头高压造型机中。按照支撑结构不同，气动微震机构可以分为弹簧气动微震机构和气垫微震机构两大类。我在此选择的是弹簧式气动微震机构的设计，参照此类造型机的相关技术与标准，设计出实习用震压造型机1.2造型机机械概述1.2.1造型机的发展从二十世纪二十年代到五十年代左右，气动震压是造型机一直是铸造车间中最主要的造型设备，之后又出现了多触头高压造型机、射压造型机等现代化自动造型设备，特别是传统的砧座式震压机构被气动微震机构所取代，产生新型的气动微震压实造型机，原有的震压式造型机就处于被淘汰的地位。气动微震压实造型机的主要特点是压实的同时进行震击，因此可得到紧实度分布良好的砂型。另外气动微震压实造型机生产率高，振动较小，对基础要求低，噪音小等特点。从目前来看，国内外早己用气动微震压实造型机逐步代替震击式和震压式造型机。此间，国外铸造设备在机械设计、材料选用、制造精度以及控制系统方面与过去相比都有显著提高。由于吸取了组合机床设计的经验，使各类铸造设备在产品系列化、零部件通用化方面有了新的进展。这对于设计、制造和使用、维修都带来了很大的方便。比如，一条造型自动线可以按照使用工厂的具体要求，基本上由通用的部件组合为主、辅机并配成生产线。在控制系统中，普遍采用电气或电子控制，现在大部分都已采用电子计算机控制。我国的铸造机械水平总的来说还不高，与工业发达国家相比有明显的差距，主要表现在：1.品种少。2.专业厂制造水平低。3.设备结构落后，效率低，能耗高，可靠性差。4.计算机的应用。1.2.2造型机的类型造型机械主要是将造型机的两个基本操作过程机械化，即实砂和起模工作的机械化，由此造型机械的分类可以：按照实砂分类， 2）按照起模来分类。此外，造型机的传动方式也不同，因此，造型机更可以：3）按照传动方式分类。第一，按照实砂的各种方法 ，造型机可以分类为：1)手工造型机；2）挤压造型机；3)震击造型机； 4）抛砂机； 5)特殊造型机（其实砂方法与上面几类不同）。型砂的冲实过程与实度，无论型砂还是芯砂都是一粒一粒的砂四周混杂着一些粘合剂，砂与砂之间用粘合剂连接起来，成为一块一块的砂团，有一定的强度，如果将砂散成疏松的状态，就没有任何强度。这样的砂放在砂箱中，将砂箱倒转过来，型砂就可能全部漏出来。假如用一定力量将型砂压实，砂砾与砂砾之间就相互移动，使得砂砾之间的间隙减小，同时体积也缩小，型砂就有很大的强度。型砂的砂砾之间相互挤得愈紧凑，相互的接触处也愈多，型砂的强度也就愈大。在一种理想的情况下（实际上是不可能的）如果型砂的砂砾之间全面接触，使砂砾之间没有任何间隙，那么型砂的强度也就最大。其次型砂的强度与砂砾挤得紧松有关，挤得愈紧也就愈大。 手工造型机 手工造型机只是在工作中把起模工作机械化，实砂工作仍由手工来以做或用风力砂子来撞。用手来实砂，十分繁重，而且费时很多。砂型愈大，实砂时间所占的时间比也愈大。因此手工造型机只是用在实砂时间所占比例不大的型砂，其面积不大，高度约在300100厘米之间者为宜。挤压造型机 挤压造型机所用的实砂的方法就是直接用压力压在砂型上，使砂压实。压力造型机可分为上压式与下压式两种。 图1.1 上压式与下压式造型机 1-压力工作台 2-模型板 3-砂箱 4-顶填框 5-顶架 6-压楦 7-固定机器工作台上压式造型机(见图1.1a)的加压方面，是正对砂型的分型面；砂箱和模型相对不动，由压头把砂压实。下压式造型机（见图1.1b）的加压方向是从模型方面来，模型与砂箱相对运动。上压式造型机在调整砂箱大小的砂型时，比较方便。下压式造型机在调整砂型大小方面就比较繁琐，要精确的调整砂箱的行程，因此下压式造型机最好用在大量造型上。 震击造型机 图1.2示震击实砂时的情形。其中1是震击工作台，工作台的下面就是震击机构。2、3、4分别是模型，砂箱的预填框。震击时，工作台下面气筒中的空气将工作台连同砂箱模型等顶起来，举至一定的高度。就放出空气让工作台自由地下落。工作台与机体相碰撞时，砂箱中的砂具有相当大的动能，骤然停止，产生很大的冲击力。图1.2 震击实砂时的情形 每层砂都将力压在下面一层砂上，于是砂就层层压实了。震击几次以后，砂型就可以达到要求的紧实度。特殊造型机 特殊造型机其所用的实砂方法和挤压造型机，震击造型机以及抛砂机所用的不同。在特殊造型机中有铸铁管的造型机，它是用一种机械化的砂冲来实砂的，另有专造低砂箱（例如暖气片）的造型机，它是用压碾子来实砂的。用机械化砂冲子的实砂原理和用手撞的相近似；而用压碾子的实砂则和挤压实砂差不多。第二，按照起模方式分类，造型机械可以分成下面几类：1） 顶杆法，2) 漏模法，3) 翻板法和转台法。顶杆法 顶杆法起模的原理可如图1.3所示。在砂箱的四角下有四根顶杆，砂型实砂以后，四根顶杆往上顶，将砂型连同砂箱向上顶出；模型板则固定在工作台上不动，砂箱往上顶时，就将模型起出。模型板上钻有四个空让顶杆能通过，四根顶杆装在下面能移动的一个整体上，位置刚好和砂箱的大小相适应。四根顶杆的顶面要在同一个水平面上，这样四根顶杆起模是，才能一体行动，砂箱不会倾斜。顶杆的移动可利用简单的机构来实现。例如用牙条，连杆，空气气筒等方法。 图1.3 顶杆起模原理图 1-砂箱 2-模型板 3-顶杆 4-机器的工作台漏模法 漏模法的原理可如图1.4所示。图中的模型有三条很高的筋，筋与筋之间的距离也很小。如果这用顶杆法来起模时，筋与筋之间的砂，图中标示X处，受到模型的摩擦力，或者稍碰到模型就十分容易损坏。为了避免这种现象，将模型做成两部分，极短的一部分模型的本体做成呆的，固定在模型板上。三条筋则做成漏模式的。模型上割出三条筋的样子的空。实砂完后，用简单的漏模机构将连在一整体的三条筋往下拉出，然后在用手或者用顶杆法将砂箱起去。因为图中的X处在三条筋往下拉时，下面模型板托住，就不会坏了。图1.4漏模法 图1.5用顶杆法来漏模1固定部分 2模型板 3漏模部分 1漏模板由于本设计不会涉及到翻板法和转台法，所以将不再详细介绍该种起模方式的原理即详细内容。第三，按传动方式来分，造型机可以由一下几种方式来传动：1)手动 ； 2)压缩空气 ； 3)液压传动； 4)机械传动， 5)电磁传动。手动 手动就是人工传动的意思，这种传动的效率是十分低的，现在的造型机已经不再使用这种传动方式。压缩空气和水力传动 液压传动所用的压力，往往在50大气压力左右，而一般所用的压缩空气的压力只在57大气压力。因此用液压传动所用的机体可以比压缩空气传动小的多。此外液压传动的作用也比较平稳。这对起模工作是十分需要，若用空气传动则作用很快。但尽管液压传动有这些优点，在近代的造型饥中，液压传动直接应用的很少，相反地压缩空气传动，则应用得十分广泛。其理由是： 1）压箱空气在现代镕造车间中是很重要的种动力。它不仅用在造型机上而且也用在其它机械上，如落砂设备、喷砂机、各种的升降机等等。为了设备简单的起见，车间中往往只采用一种动力用压缩空气而不用水泵。 2)现代铸造车间中，用得最普遍和最底泛的震击造型机是不能用液压传动的。在震击时，工作台下落的速度需要很快，这用压缩空气是可能的。但用液压传动则不可能。液压传动的运动很平稳很慢、因而不能产生有效的震击。 3)压缩空气机械，构造比较简单，需要照管比较少，输送时也只需一根管子。在液压传动就需要两级管子，而且压力很高，水管系统的漏水等的可能性很大。 4)最后，再说液压传动的平稳性用压缩空气也可以设法利用。只要将空气引到一空室中，先使压缩空气将压力加在液体(油)上，然后再用管子将这些具有压力的液体引到气简种驱动，就可以比较平稳的流动。这种方法在新式的造型机中常用在起模机构中。机械传动 所谓机械传动是指用电动机带动或者是用传动系统来传动的。用机械传动的压力造型机或者震击造型机现用的不多。而且这种机械的设计也很少。因为一般的造型机都是较慢的直线传动，而电机都是很快的旋转运动。电磁传动 挤压造型机可用电磁传动，其构造是一线圈，中间是一铁芯。通电流时，线圈构成一电磁铁，吸住铁芯往上移动，产生挤压实砂。电磁造型机现尚用的不多，但它的构造十分简单，所消耗的电能也十分经济，将来应用的前途是很大的。1.3震压造型机简述1.3.1震压造型机的组成震压造型机的分类，以及各种分类的依据在上面已经详细介绍过了。现在主要介绍我所选择作为设计的造型机-震压造型机。震压造型机在现阶段的铸造车间生产中应用的十分广泛。我所采用的是气垫式微震压实造型机，该种造型机的适用范围广，效率高，可靠性也不错，因此得到了广泛的应用。现阶段该种造型机的设计都是采用分块式的设计，一般的分块设计如下：1）震压机构的设计，2）压头的设计，3）总体布局的设计，三大部分。震压机构的设计是造型机设计的主体部分。震压机构的设计包括1）震击活塞的设计，2）压实活塞的设计两部分。其中工作台的设计也是在震压机构的设计来选择设计的，在工作台的设计中还需要考虑起模设施的设计。压头的设计，相对震压机构来说比较简单，只需要保证压头的大小能够和工作台中砂箱的大小相一致，能够在齿轮和齿条的配合中完成压头转换的角度，最后能够在校核中满足要求就可以了。总体布局设计，在震压机构，回转压头，底座，立柱和气路系统中的配合，保证不冲突、满足震击要求，以及压实位移能够满足砂型的强度要求。最终的设计就是气路系统的设计，在总体布局中，气路的设计只是一小部分，只需要在立柱中开出能够输送压缩空气的简单气路就可以了。1.3.2震压造型机的工作原理在此所说的震压造型机的工作原理只是震压机构的工作原理。震击机构按司气方式不同可分为活塞司气式和阀门司气式。活塞司气式震击机构是利用震击活塞直接开闭进、排气孔，以实现震击的。而阀门司气式则是利用阀门的工位控制进气和排气的。我们主要讨论的是活塞司气式。震击时，震击活塞线上升，然后下降与机座相碰撞，完成一个工作循环。此后反复进行同样的循环。与此同时，汽缸内的气体则经过进气、膨胀、排气、压缩到再度进气，完成一个循环。这个循环中，汽缸内的气体压力是不断变化的。可以利用示功图的方法来分析研究汽缸内气体变化和活塞形成变化的相互关系，这对分析认识气动震击机构的工作原理及其规律性是很有意义的。现以不断进气震击机构为例，介绍示功图的分析方法。图1.6表示不断进气震击机构的示功图。横坐标表示汽缸内的工作压力，纵坐标表示活塞形成。图1.6 不断进气震击机构示功图1. 进气阶段。震击汽缸进气时，压缩空气首先充满余隙空间 ，然后气压逐渐升高，到气体对于震击活塞总压力等于活塞升起部分总重与活塞所受摩擦阻力之和时，活塞将向上运动。其运动平衡条件为： 式中： 在点1处汽缸内的气体压力，绝对气压（公斤/ ）；F活塞面积（）；Q升起部分总重，包括：有效负荷（即砂箱、模板、余砂框和型砂等的重量）以及机器升起部分自重 （即工作台、活塞的重量）（公斤）；R活塞与缸壁间的摩擦阻力（公斤）。由此可得，举升活塞所必须的最小气压： （表压力/ ）如图2-1，1点的纵坐标为 ，常称为余隙高度，即余隙空间的折算高度 （厘米）随着压缩空气不断进入气缸，气压不断升高，活塞不断向上运动。由于其运动速度开始较慢，以后逐渐增大，因而缸内气压起初上升较快，后来较慢。所以线段1-2大致承抛物线关系变化。一般在正常情况下， 为0.51个大气压（公斤/ ）。 如果在12段压力不是连续上升，而是出现先上升后又下降的跳动现象时，则反映进气孔断面小了，供气不足。这种情况会导致工作台升起高度减小，削弱紧实效果。2. 排气阶段。如图2-1，活塞上升到点2时，排气孔打开，排气。这时，虽然气孔还在进气，但由于排气孔面积比进气孔大35倍，所以气缸内的压力迅速降低。然而活塞并不立即下降，它由于运动的惯性还继续上升一段距离，直到其上升速度为零时才开始下降。这段行程称为惯性行程 。一般 （0.60.7）。活塞在点3开始下降。此时，作用力为Q，而向上的的阻力时活塞下方所受的空气压力及活塞与缸壁之间的摩擦阻力R。由此, 于是，点3的压力为： （表压力，公斤/ ）如果排气孔面积足够大时，点3的压力为0.40.6表压力。活塞由于自重下落，到排气孔关闭为一个阶段。缸内压力继续下降，至点4时达到最低值。在不断进气震击机构中，点4的压力一般为0.20.5表压力。如果排气孔面积国小，也会出现压力跳动现象，即先下降后又升高。这必然影响活塞下降速度，减弱撞击力，从而影响紧实效果。3. 压缩阶段。图2-1中，在点4时，排气孔完全关闭。虽然进气孔在进气，活塞由于运动惯性较大，仍继续下降。因此使气缸内的空气被压缩。故4-1段为压缩行程。这段对活塞有缓冲作用，但减弱撞击力。所以，排气孔开设的位置很重要。在正常情况下，示功图在点1处时闭合的。1.3.3 震击机构的各参数的影响要素在对震击机构示功图分析的基础上，便不难讨论出一些主要因素如司气要素、管道压力和负荷对它的影响。增大进气行程 时，惯性行程 也会有所增大，从而震击高度S增大；另一方面， 增大势必使排气压力趋向更低，因而使撞击能增加。减小 ，则效果相反。一般 (0.120.2)S。增大余隙高度 ，则空气消耗量增加。所以设计时应使 小一些。但过小，将使下降行程中的4-1段气压增加过多，因而减小，而增大。其结果时撞击能减小。实际上，对于活塞司气式的震击机构，取余隙高度为（0.71.0）S。对于各种震击造型机S为2580毫米，一般随砂箱大小不同而有所不同。管道压力的影响很明显。压力降低时，图上2点的压力下降，面积变小，进气能量小，震击高度和震击能量都会降低，甚至无法震击，所以管道压力过低时机器不能正常工作。一般讲，震击负荷、摩擦阻力对示功图的影响是：当增大时，面积减小，如同减小管道压力一样，使震击高度和震击能都降低。减小时，结果相反。震击活塞举升的全部负荷Q是由工作台和活塞等的自重和包括模板、砂箱及型砂的重量在内的有效负荷所组成。如果增大有效负荷，哪么机器在单位时间内的震击次数和震击高度都会改变。此时震击高度将会逐渐减小，到某一极限负荷时接近于零，即台面几乎停止升起。1.3.4气垫式与弹簧式震压造型机的比较按支撑结构不同，气动微震机构可以分为弹簧微震机构和气垫微震机构，弹下表给出了二者性能的对比（表1-1）。表1-1 两种微震机构性能对比技术性能弹簧微震机构气垫微震机构刚度调节需更换弹簧调节气垫压力预压力调节范围调节范围小调节范围大震击力变化幅度基本不变可在较大范围内变化震击强度较强较弱震击频率较低较高对起模的影响起模时有浮动起模时无浮动维修工作比较容易密封件易损坏制造加工大弹簧制造困难对同心度要求较高对于气动微震机构震击效果的判别，广泛使用示功图分析法，即绘制微震机构一次震击循环的示功图，然后求出单位活塞面积的撞击比能e和撞击效果 ,其中e为单位活塞面积的反跳比能，T为一次震击循环时间。 图1.7是两种气动微震机构示功图：图1.7(a)弹簧微震机构图1.7(b)气垫微震机构图中各符号含义如图下：进气行程；膨胀行程；排气行或惯性行程；S 总行程。 气垫式微震机构与弹簧式微震机构示功图各自特点：1. 阻力线的形状不同 砧坐式震击机构示功图上的阻力线时一条直线；气垫式微震机构的阻力线是一条撞击能耗小的指数曲线；弹簧式微震机构则是一向下倾斜的斜直线。2. 排气（惯性）行程的长度不同 砧坐式震击机构的排气行程较长。气动威震机构因震铁的运动受到一个随行程增加而逐渐增大的弹簧反力或者气垫反力的作用，排气行程明显缩短。也就是说，微震机构具有较高的震击频率。3. 阻力线的位置 砧坐式震击机构阻力线位置是固定不变的，仅与举升部分重量和摩擦阻力有关。微震机构阻力线的位置可在一定范围内变动，其起点的压力值不仅与举升部分重量和摩擦阻力有关，而且与间隙，弹簧刚度K，气垫缸初始压力和面积A有关。4. 不论是砧坐式示功图，还是微震机构示功图，各部分面积都满足下列关系： 两种微震机构的震击原理是类似，不同在于缓冲结构上。因此只需从实用性角度加以对比选择。弹簧机构的设计都在于弹簧的设计与校核，而气垫式震压机构的设计在于气垫与震击活塞和压实活塞的配合上，以及对气垫的材料设计。在这样看来两种的设计都是在震击、压实的机构设计的基础上，气垫式震压造型机多了对于气垫的设计。气垫的设计主要用于震击时能够有足够强的举升力量，以及能够起到缓冲的作用，也消除了在压实的时候存在的震击余力，能够有有效的去除在震击时的噪音。因此，本设计取气垫式微震压实机来设计。2 震压造型机2.1 设计目的铸造机械（造型机）的设计是以砂型铸造为对象，根据机器的工作原理和铸造机械的基本理论，进行运动和动力分析，和工作参数的制定，以及制作出相关图纸。这要求我们掌握广泛而坚实的理论基础知识，培养鲜明的工程观点和富于进取的创新精神，积累生产和设计经验，提高分析问题和解决问题的能力。通过造型机的设计，可以使我们：1. 掌握从生产实际和工艺要求出发，制定设计方案、选择工作参数、进行分析和计算的一般设计方法。2. 学会运用已知的理论知识，研究和解决铸造机械中的有关问题。3. 了解铸造机械设计特点和发展动态，未进行有关铸造机械的开发性研究和试验工作，打下一定的基础。从我做毕业设计的角度来说，震压式造型已经是一门比较成熟的造型工艺，甚至现在都以不多见，通过对它的设计，既是对过去四年所学的巩固，需要综合应用到许多知识，也是对即将从事的设计工作的一个很好的演练。设计要达到的技术要求：1. 使用性要求。设计的机器要求根据要求和制定的工作参数，完成一定的运动，承受一定的载荷，达到一定的工作目的。在实习用震压造型机的设计中，工序的衔接不做过多要求。2. 可靠性要求。在预计的使用期限内机器不应破坏，不会因个别零件的损坏（可以及时更新）而影响整个机器的正常运转，也不会因振动而影响工作质量。这就要求机器的总体设计合理，设计的零件要有足够的强度、刚度和稳定性；对于易磨损的零件易于及时更换。2.2 国内外发展从二十世纪二十年代到五十年代左右，气动震压是造型机一直是铸造车间中最主要的造型设备，之后又出现了多触头高压造型机、射压造型机等现代化自动造型设备，特别是传统的砧座式震压机构被气动微震机构所取代，产生新型的气动微震压实造型机，原有的震压式造型机就处于被淘汰的地位。气动微震压实造型机的主要特点是压实的同时进行震击，因此可得到紧实度分布良好的砂型。另外气动微震压实造型机生产率高，振动较小，对基础要求低，噪音小等特点。从目前来看，国内外早己用气动微震压实造型机逐步代替震击式和震压式造型机。此间，国外铸造设备在机械设计、材料选用、制造精度以及控制系统方面与过去相比都有显著提高。由于吸取了组合机床设计的经验，使各类铸造设备在产品系列化、零部件通用化方面有了新的进展。这对于设计、制造和使用、维修都带来了很大的方便。比如，一条造型自动线可以按照使用工厂的具体要求，基本上由通用的部件组合为主、辅机并配成生产线。在控制系统中，普遍采用电气或电子控制，现在大部分都已采用电子计算机控制。我国的铸造机械水平总的来说还不高，与工业发达国家相比有明显的差距，主要表现在：1.品种少。2.专业厂制造水平低。3.设备结构落后，效率低，能耗高，可靠性差。4.计算机的应用。2.3 设计指导思想气动微震造型机的主要工作部分可分为震压机构和压头机构。各种震压机的压头机构大同小异，而震压机构则千差万别。压头的机构的设计可在弹簧式气动微震造型机的基础上模仿和改进。震压机构则要通过性能分析进行参数设计。震击机构就其本质来说，是一个将压缩空气能转化为机械能的换能机构，因此，对震击机构性能的研究及其合理设计就不能脱离开表征震击机构换能过程的示功图的讨论。因此整个机构的设计可以大致分为几个个部分：1. 分析震击机构工作原理与示功图表示法。2. 设计和演算气动微震机构造型机震击机构的计算公式。提出气动微震机构设计的基本参数及值，规定了近似的示功图并按此示功图分析导出了各项参数的计算式。3. 根据要求制定设计方案，选择工作参数，进行分析和计算4. 机构的各种改进措施和环保措施。5. 绘出主要部件的装配图。2.4 气动微震造型机计算公式2.4.1 震击机构设计的的基本参数式气动微震造型机的震击机构是一个将压缩空气能转换为机械冲击能的换能机构。一台造型机的震击机构的紧实砂的效能，取决于下面两个方面因素（这两个方面因素的数值的最佳取值也就规定了震击机构设计的基本参数及），它们分别是：震击机构的换能效率高效率的震击机构应该是在单位时间力能够提供最多的机械冲击能的机构。为实现这一极值条件的基本参数，其取值为： 式中：F震击缸活塞面积（）； 震击缸内最大工作气压（以绝对气压表示）值（）； 压震状态时，震铁位置在撞击点上，震击弹簧（或气垫腔压力）对震铁的静支托力（即扣除了震铁重量后的弹簧反力）（kg）。2. 能有效的紧实型砂的机械冲击强度震击机构时依靠震击活塞的机械碰撞来紧实型砂或抖动型砂的，故为了达到预期的紧实或抖动要求，震击机构应有适当的碰击强度，根据碰撞原理，可引用基本参数如下： 式中：F震击缸活塞面积（）； 震击活塞所承受的全部负重（kg）； 震铁的重量（kg）； A单位震击活塞面积在每一工作循环中所能提供的机械冲击能(kg-cm/),一般应由实测的示功图中分析求得。参照有良好震击效能的震击机构示功图规律，取（按不形成严重气垫的要求）；（按的取值求出）；（式中R系缸的摩擦阻力）。按近似理想的示功图图形计算，可以得到以下分析式； （2-3） ； （2-4） （2-5）当,则 (2-6）式中：进气行程（cm）； 膨胀行程（cm）； 惯性行程（cm）； S=+总行程（cm）； 震击缸内最大工作气压（绝对气压）（kg/）； 震击缸内最小工作气压（绝对气压）（kg/）； e =（0.30.4）震铁撞击的反跳系数（一般在设计时可取，即e=0.316）；C震铁弹簧的弹簧刚度（或气垫的相对刚度）（kg/cm）。另外根据能量守恒原理，震铁的撞击速度为= （2-7）2.4.2关于司气参数的取值式司气参数的经验取值式有： （2-8）； （ 2-9 ） ； （2-10） ；根据能够获得近似的理想示功图的要求还可以列出计算司气参数的补充式子，这里不一一列出，只是给出其中的经验结论： (2-11) (2-12) (2-13) （2-14)式中：为两下标平均速度之比； 为震击缸进气口面积（）； 为震击缸排气口面积（）；以上（2-8）、（2-9）、（2-10）、（2-11）、（2-12）、（2-13）、（2-14）就是获得有有近似理想示功图的震击机构的全部司气参数、及、的计算公式。2.4.3 压震频率n的计算式设：震铁全行程运动的平均速度；T震铁的运动周期（秒）；n压震频率（次/分）；所以： （2-15）2.4.4 经验公式有效负重和举升重量 有效负荷为震击机构所需要举升的重量，其中包括：砂箱 模板 型砂 辅助框（包括辅助框上的复位弹簧的恢复力）等的全部重量，即：有效负重=+ （2-16）举升重量:主要指工作台,活塞,导杆等有关部件的重量之和。可按经验公式估算 （2-17）.摩擦阻力 摩擦阻力R的大小一般与机器的结构,加工精度,安装精度以及润滑等因素有关,有经验公式 R=0.05(+ （2-18）震击缸尺寸 根据震击活塞受力平衡可得:=(+R)=(0.270.46)( +) (厘米) (2-19)K为裕量系数,取值一般在1.12.5取=5kg/考虑到影响摩擦阻力,储备系数的因素很多, 也可按震击缸气压没行计算,有如下经验公式: 取2.53 kg/, 小造型机取较大值,大造型机取较小值.这里取=2.857 kg/=0.35 (+) =.震击活塞长度() 活塞长度主要从导向的角度来考虑，应使工作平稳而不至卡死，一般根据经验公式 =(1.62.0) 震铁重量 震铁重量是震强度的重要影响因素。达到同样的紧实效果重震击比轻震击所需时间要短得多，或者说同样的震击时间重震要比轻震击紧实效果好得多震铁的重量按下式计算： =k(+)k为震击强度系数,重震击：k0.51，适于高压造型机或大型造型机中震击：k=0.20.5，一般用于中大型，或以压实为主的高压造型机轻震击：k0.10.2，用于中小型造型机，或高压造型机中最轻震击: k0.1,用于小型造型机和小型微震造型机造型机比压大的取较小值,比压小的取较大值.在一般情况下,震铁越重,震击时给予工作台的撞击能就越大,所以要求震铁的重量不低于一个极限值,否则会出现紧实度不足或震击效率太低的现象。近年来有取用更大的趋势。这里取k=0.2,所以=0.2 (+)司气参数 包括进气行程，膨胀行程，惯性行程，以及余隙高度。这些参数选取得当否，不仅影响造型的振幅，频率，压缩空气消耗量等重要的工艺参数，而且直接关系到造型机能否正常工作。在目前普遍使用的气动微震压实造型机中，震击活塞的全行程S一般在之间，根据资料推荐和模拟测试表明，在这个范围内的全行程对于型砂的流动性、压实后的紧实度均匀性都比较好，故我们根据一般资料推荐=6毫米； ；则全程。3 气垫式微震压实造型机3.1 简述气垫式微震压实造型机是当代车间造型线生产的主要使用的生产机器，它是由底座、立柱、回转压头、震压机构和管路系统组合而成的。每个造型机内部设有气泵，小型油阀（回转压头专用且有硬管系统防止漏油现象）等。本设计主要是震压机构的设计及回转压头的齿轮轴与齿条轴的设计。3.2 设计的主体方案QWYJ 80 3003.2.1 型号的组成及其代表的含义压实缸的尺寸震击缸的尺寸其QWYJ取自“气”，“微”，“压”，“机”几个汉字的拼音的首字母3.2.2 使用环境1. 周围温度为室温，湿度不大于一定程度；2. 周围介质中腐蚀的介质不能太多。3. 正常环境都可以使用。3.2.3 设计总则1、面向生产，力求实效，以满足用户最大实际需求。2、贯彻执行国家、部、专业的标准及有关规定。3、技术比较先进，在一般设计中进行改进，要求性能和寿命能有显著的提高。3.2.4 已知条件1.造型机所需要适应的模型框是 ；2.造型砂的密度为 ，本机取1；3.碳钢的密度为 ，本机取7.8。3.2.5 震压方案的确定经过我们反复验证及讨论，可以做出下面的震压机构简图：图3.1 震压机构简图简介如下：震压机构最里面的作为震铁，次之是震击活塞，最外面的是压实缸，剩下的那个做为过渡活塞（作用是连接震击缸与压实缸），最下面的是接砂缸（其作用以后会介绍）。在设计过程中，主要是设计震击缸的尺寸、震击进气孔的大小、压实缸的尺寸、压实进气孔的大小、接砂缸的大小、气垫的尺寸。创新点：气垫的设计新颖，寿命更长久，噪音更小，更能使得砂型的紧实度满足要求。主要目的：1） 完成震击，压实和起模三个规定动作；2） 保证紧实度，模型砂的完整；3） 该造型机主要用于教学演示，尽量自动化，减少手工操作难度，便于操作。3.2.6 震击机构的参数选择渐开线直齿的设计与校核参考机械工程学I（王洪欣等著，中国矿业大学出版社出版）；现代机械传动手册（现代机械传动手册编辑委员会 编）校核过程中的系数均从上两个本书中查取。Z1与Z2啮合参数及强度计算设计项目及说明结果1）有效负重和举升重量有效负荷为震击机构所需要举升的重量，其中包括：砂箱 模板 型砂 辅助框（包括辅助框上的复位弹簧的恢复力）等的全部重量，即：有效负重=+砂箱厚度取20mm可铸铝合金密度为2.7g/砂箱密度为7.87.85g/，这里取7.8g/造型砂密度为0.81.3 g/，这里取1 g/紧实率为35左右，得出余砂箱高度h80.77mm，取整h80mm此时的紧实率10034.78计算得 32.76kg 17.47kg 28.175kg=+ =32.76+17.47+28.175=78.405kg举升重量:主要指工作台,活塞,导杆等有关部件的重量之和。可按经验公式估算式中：为自重系数，参照表1如下表3.1 自重系数选用表（kg）25000.80.70.60.50.4这里取为0.75,得=0.7580kg=60kg2）摩擦阻力摩擦阻力R的大小一般与机器的结构,加工精度,安装精度以及润滑等因素有关,有经验公式 R=0.05(+)=0.05(80+60)kg=7kg3）.震击结构的设计计算 1.震击缸尺寸根据震击活塞受力平衡可得:=(+R)=(0.270.46)( +) (厘米)K为裕量系数,取值一般在1.12.5取=5kg/考虑到影响摩擦阻力,储备系数的因素很多, 也可按震击缸气压没行计算,有如下经验公式:取2.53 kg/, 小造型机取较大值,大造型机取较小值.这里取=2.857 kg/=0.35(+) =得=80mm, =5026.5482.震击活塞长度()活塞长度主要从导向的角度来考虑，应使工作平稳而不至卡死，一般根据经验公式 =(1.62.0) =1.880mm=144mm3.震铁重量 震铁重量是震强度的重要影响因素。达到同样的紧实效果重震击比轻震击所需时间要短得多，或者说同样的震击时间重震要比轻震击紧实效果好得多震铁的重量按下式计算： =k(+)k为震击强度系数,重震击：k0.51，适于高压造型机或大型造型机中震击：k=0.20.5，一般用于中大型，或以压实为主的高压造型机轻震击：k0.10.2，用于中小型造型机，或高压造型机中最轻震击: k0.1,用于小型造型机和小型微震造型机造型机比压大的取较小值,比压小的取较大值.在一般情况下,震铁越重,震击时给予工作台的撞击能就越大,所以要求震铁的重量不低于一个极限值,否则会出现紧实度不足或震击效率太低的现象。近年来有取用更大的趋势。这里取k=0.2,所以=0.2(+)=28 kg4.司气要素一般所指的司气要素包括：进气行程，膨胀行程，惯性行程，余隙高度。它们直接影响紧实效果以及压缩空气的消耗量。震击活塞的全行程S一般在1525mm之间，根据资料推荐和模拟测试表明，在这个范围内的全行程对于型砂的流动性、压实后砂型的紧实的均匀性都比较好，故我们根据一般资料推荐=6mm，=10mm； ，=4mm。则全程=20mm5.气垫柱塞尺寸的计算气垫柱塞直径的计算，根据我们得出的经验数据和一些资料推荐的公式，一般取（0.60.8），较适宜。式中：气垫柱塞的截面积；震击腔的截面积；则（0.60.8）（0.7750.895）=6271.6mm气垫柱塞腔的高度的计算，根据资料推荐：式中：y压缩比，一般取y=1.11.5，则：=16048mm6）名义震击力的计算所谓名义震击力即在最大震击行程时气垫对震击活塞的反力，由于在压震时，工作台不动，仅震击活塞本身在气垫的作用下向上撞击产生微震，因此可列下式：式中：气垫压力（当震击活塞下行20mm时，气垫腔内的压力），这里取=4.5kg/;u阻力系数（包括摩擦系数在内），一般取0.060.16，这里取u=0.1；震击活塞的重量，一般取，这里取=30kg带入上式得：=50kg7）进排气孔的确定a) 进气孔的面积关于进气孔面积的计算，大多数资料是比较一致的，我们经试验表明，进气孔面积一般取（0.020.05）；故本机（0.020.05）=1。283.2本机选用的进气孔为，则进气孔的面积为 2.54进气管道面积一般取（），本机选用进气阀，故也选用进气管道，其面积为1.13.b) 排气孔的面积排气面积大，排气迅速，工作时震击活塞对震击缸的撞击速度就越大，震击效果也就越好，所以排气孔面积适当取大点，一般3本机选用，则=9.48）压实缸的尺寸设计压实缸的直径大小由选取的比压来决定。比压则根据造型工艺要求的铸型硬度来选择（要注意压实时微震的作用，相当于提高比压）。当比压选定后，可按照下式计算压实缸的直径：式中：压实缸截面积压实缸的比压，本机取5阻力系数（包括摩擦系数），本机取1.5压实缸的重量kg气垫的自重、摩擦力等一般忽略不计。式中：就是接砂缸的直径cm带入数据得=30cm。压实缸的高度，一般的经验公式的：（1.051.2）本机取压实缸的高度=325mm。9）接砂缸的尺寸设计接砂活塞在上升过程中要举起压实活塞、震铁、震击活塞、工作台、模板框、砂箱、余砂框的全部重量，要克服接砂活塞、压实活塞上升时与缸壁间的摩擦力。此外，在加砂预震时，还须承受型砂重量及预震时的动载荷。所以接砂活塞应具有足够的举升力。一般按照下式计算：式中：p压缩空气压力（）；接砂举升力储备系数；上升部分总重（kg）接砂活塞重量（kg）；气垫自重一般忽略不计，其它符号意义同前，相对运动部分的总摩擦阻力（kg）。由于、值难以确定，生产中常用如下经验公式：倘使p=5，并设=2，则此时=2.5。于是，接砂缸的直径在代入数据后可得：=110mm10）接砂活塞的行程与压实活塞的总行程A回程起模行程，应根据所要用的模板中最高铸模高度（倘有吊砂，还要加上吊砂高度）而定，另加适当的余量（1030）；H砂箱高度（mm）；B砂箱上平面与余砂框下平面之间的间距，考虑到造好型砂后，砂箱中的砂往往高出砂箱平面，为便于砂箱被推出，该距离可取2030；C余砂框的高度（mm）D静态时余砂框上平面与浇口杯下平面之间的间距（mm）K接砂活塞升起后余砂框上平面与浇口杯下平面之间的间距（mm），它保证在定量斗压头移动时浇口杯不与升起后的余砂框相碰撞，一般取510；E浇口杯高度（mm），由工艺决定；B+G接砂活塞升起后，砂箱脱离边绲的间距，一般取2540。根据以上符号所代表的尺寸，应有：接砂活塞行程=A+B+G=135mm压实行程=K+C+E=170mm压实活塞总行程 压实活塞总行程应等于+再加上一定的超越量，于是=310mm其中的作用是保证在放砂量不足的情况下，不会因压不禁而产生塌箱的情况。少量的超越量给工艺参数的调整带来方便，一般取=510。但必须着重指出，过大的超越量在放砂量过少或无砂的情况下进行压实时，将造成模型与压头平面相撞，以致使模板及浇口杯的损坏。32.76kg17.47kg28.175kg=80kg=60kgR=7kg=80mm=140mm=28kg=6mm=10mm=4mmS=20mm=65mm=100mm=50kg进气孔为排气孔=30cm=325mm=110mm=135mm=170mm=310mm3.2.7 压头中齿轮轴与齿条的设计设计项目及说明结果1） 齿轮轴的设计a) 选用齿轮材料，确定许用应力齿轮采用40Cr，表面渗碳淬火处理，表面硬度可达5661HRC。试验齿轮齿面接触疲劳极限为试验齿轮齿根弯曲疲劳极限齿形为渐开线直齿。最终加工为磨齿，精度6级。许用接触应力 由式66，接触疲劳极限 采煤机用的齿轮的接触和弯曲强度按照驱动电机的额定全功率验算，因为滚筒截割硬煤或夹矸时可能受到很大的尖峰负载。设计时间按T20000h1200000min计算。 可以算出Z2的转速接触强度寿命系数 应用循环次数N 查接触强度计算的寿命系数图得接触强度最小安全系数则许用弯曲应力 弯曲疲劳强度极限 查弯曲疲劳强度极限图，弯曲强度寿命系数 查弯曲强度计算的寿命系数图弯曲强度尺寸系数 查弯曲强度计算的尺寸系数图弯曲强度最小安全系数 则b) 齿面接触疲劳强度设计计算确定齿轮传动精度等级，转速适中，功率很大，选择齿轮精度为6级小轮分度圆直径，由式计算齿宽系数 ，按齿轮相对轴承为非对称布置小轮齿数 在推荐值2040中选大轮齿数 齿数比 传动比误差小轮转矩 载荷系数K 使用系数 查使用系数表动载系数 由推荐值1.051.4齿间载荷分配系数 由推荐值1.01.2齿向载荷分布系数 由推荐值1.01.2载荷系数K 材料弹性系数 查材料弹性系数表节点区域系数 查节点区域系数图重合度系数 由推荐值0.850.92故齿轮模数m 圆整齿轮分度圆直径 齿宽b 因为Z2为惰轮,所以它的强度可以达到满足,所以沿用Z1的齿宽齿根弯曲疲劳强度校核计算有式 齿形系数 查齿形系数表 小轮 大轮应力修正系数 查应力修正系数表 小轮 大轮重合度 = 重合度系数故 2） 齿条的设计齿条的设计是在齿轮设计的基础上模数，齿的形状、高度及长度，都可以确定下来。齿条中有齿的长度为：式中：齿条中有齿的长度（mm），为回转压头转过的最大角度（弧度制）齿轮轴中齿轮的分度圆（mm）。=本机的的长度还需要一些余量，一般在510左右，所以本机的长度就可以确定了。公差组6级合适m3mmb=75mm齿根弯曲强度满足=105mm3.2.8 齿轮轴的校核（1）求轴上的载荷首先根据轴的机构图作出轴的计算简图如下图，确定轴承的支撑位置，从手册中查取。根据轴的计算简图作出轴的弯矩图，扭矩图，和当量弯矩图，从轴的结构图和当量弯矩图中可以看出，C截面的当量弯矩最大，是轴的危险截面。C截面处的MH、MV、M、T及Mca的数值如下。；支反力 水平面 垂直面 弯矩MH和MV 水平面 垂直面 合成弯矩M 扭矩T 当量弯矩Mca （2）校核该轴得强度轴的材料为，表面淬火，回火，。查表得，则，轴得计算应力为 根据计算结果可知，该轴满足强度要求。（3）精确校核该轴得强度 对于重要得轴，必须按安全系数精确校核轴得疲劳强度。1）盘对危险界面 危险截面应该是应力较大，同时应力集中较为严重得界面。从受载情况观察，截面C上得Mca最大，但是其轴较粗，而且是齿轮轴，应力集中不大，故截面C不校核，。截面E应该为危险截面。2）计算危险截面应力截面右侧弯矩为 截面上扭矩为 ；抗弯截面系数 ；抗扭截面系数 ；截面上得弯曲应力 ；截面上的扭转剪切应力 ；弯曲应力幅 ；弯曲平均应力 ；扭转剪应力得应力幅鱼平均应力相等，即；3）确定影响系数 轴得材料为，淬火加回火，查表得，。轴间圆角处的有效应力集中系数。根据查表的；尺寸系数根据截面为圆截面查图的表面质量系数，根据，和表面加工方法为精车，查图得，；材料弯曲、扭转得特性系数取；由上面结果可得： 由手册中得许用安全系数值，可知该轴安全。（4）轴承寿命的验算由于齿轮轴的轴承都一样，所以只验算低速轴的轴承，此处略去轴承的寿命验算。3.3 主要技术参数砂箱最大内尺寸 350350150工作台面尺寸 500500震击缸直径 80mm预震时工作台面振幅 5mm名义震击力 50kg震击频率 200250次/分 进气行程 6mm膨胀行程 10mm震击活塞重量 28kg气垫腔直径 65mm气垫腔高度 110mm气垫进气压力调整范围 23kg/余隙高度 12mm管路进气工作压力 5kg/压实缸直径 300mm静压实力 800010000kg 静压实比压 3 kg/自由空气消耗量 0.4/半型最大起模行程 100mm压实行程 150mm压砂板与工作台面最大距离 300mm外型尺寸 12205001205机器自重 2300kg总结大半个学期的毕业设计终于接近尾声，从上个学期最后两周开始的搜集资料，实际调研；到这个学期的课程设计、选题开题，绘制指定实物，教材插图；造型机总体方案设计，详细方案设计，装配图的绘制，终于在现在能够品尝成果了。设计过程中间遇到过不少的问题，比如开题时，在选择造型机的动力方式问题还是讨论的重点？后来刘老师跟我交流时主张我设计气动微震造型机，一者，震压式造型机技术成熟已久，而且现在使用的很少，甚至难以见到实物，而微震造型机在不少工厂里仍在使用；二者，我设计的造型机是用于教学用的，也就是用于教学实践的，气垫式微震压实造型机工作很小，符合教学所需的条件。考虑到这两点，我于是将设计方向转向了气动微震式造型机。气动微震机构也有两种，弹簧式和气垫式，二者大体相似，只是震击活塞底部缓冲机构不同。通过对比二者的结构，性能，经济因素等等，我最后选择了前者的设计。设计过程中，我将重点放在了震击机构的设计上，对于微震机构的参数设计尤为仔细。这次毕业设计，让我重新温习了不少基础理论知识，并且学习运用它们来解决实际设计中的有关问题，制定设计方案、选择工作参数、进行相关分析和计算。通过这次设计，让我积累了一些设计经验，提高了我解决相关问题的能力，能够用工程观点看待工程问题。在整个设计中，参数化设计部分比较详细，因而没有在结构上做过多设计，只是比较诸多已有结构，综合权衡，选出最合适的机械结构。另外在整个造型机的设计中，没有对电机功率，通风，厂房等实际要素进行考虑，因而有些地方不够完整。但是我想通过通过以后的工作和学习，这些问题会在得到答案并圆满解决。参考文献1 一机部铸造锻压研究所，ZZ3112多触头气动微震高压造型机设计计算书.2 仇宏程,邓亨速.回转型配流液压振动系统的参数计算J.机床与液压,1994(2):95-101.3 高满,崔文好,王律躬.新型液压激振器J.重型机械,1994(1):51-55.4 王积伟.液压激振技术的研究J.机床与液压.1994(5):287-289.5 张英会.弹簧M.北京:机械工业出版社.6 成大先.机械设计图册.北京:化学工业出版社,3000,488.7 机械设计手册编委会.机械设计手册(第二卷).北京:机械工业出版社,2004,2728 机械设计手册编委会.机械设计手册(第四卷).北京:机械工业出版社,2004,839 程志红,唐大放.机械设计课程上机与设计.南京:东南大学出版社,2006.1010 庄宗元,聂如春.AutoCAD 2004 使用教程.中国矿业大学出版社.11 王延久,曹善堂,黄永寿.铸造设备图册.机械工业出版社,1999:33-3512 许福玲 陈尧明.液压与气压传动.北京:机械工业出版社.2006.113 甘永立.几何量公差与测量.上海:上海科学技术出版社,200314 张森树.机械制造工程学.沈阳:东北大学出版社,200115 王三民 诸文俊.机械原理与设计.北京:机械工业出版社,200416 王晓东 周鹏翔.轴部件设计.北京:机械工业出版社,198917 陈秀宁.机械设计基础.杭州:浙江大学出版社,2005.218 中国机械工程学会.中国机械设计大典编委会.南昌:江西科学技术出版社,138119 中国机械工程学会铸造分会.铸造手册.第五卷.铸造工艺M.北京:机械工业出版社,200220 锻工手册编写组编著.锻工手册M.北京:机械工业出版社,197821 刘铁牛.气动微震机构的动力学分析.大连工学院学报,1992.122 刘铁牛 王伟.气动机械自激振动的研究与点变换法.振动与冲击.1993年第二期23 Tarasov,Yu.D.Improvement of brake and collecting systems of powerful inclined belt converyors.Ruda I metally(Izdatel),200224 Duan, Guangyu; Yu, Shuzheng; Han, Wanxiang Improvement on automatic control link of energy dissipation brake of GDS series belt conveyor to be pulled by wire rope. 1997A FUZZY ALGORITHM FOR SCHEDULING SOFT PERIODICTASKS IN PREEMPTIVE REAL-TIME SYSTEMSMOJTABA SABEGHI, MAHMOUD NAGHIBZADEHand TOKTAM TAGHVI RAZAVIZADEHDepartment of Computer EngineeringFerdowsi University of MashhadMashhad, Iransabeghium.ac.irnaghibum.ac.irtaghavium.ac.irMost researches concerning real-time system scheduling assume scheduling constraint to be precise. However, in the real world, scheduling is a decision making process which involves vague constraints and uncertain data. Fuzzy constraints are particularly well suited for dealing with imprecise data. This paper proposes a fuzzy scheduling approach to real-time system scheduling in which the scheduling parameters are treated as fuzzy variables. A simulation is also performed and the results are compared with both EDF and LLF scheduling algorithms. The latter two algorithms are the most commonly used algorithms for scheduling real-time processes. It is concluded that the proposed fuzzy approach is very promising and it has the potential to be considered for future research.Keywords: Fuzzy scheduling; real-time systems; EDF; LLF; MFDF; MFLF.1. IntroductionReal-time constraints are vital to industrialized infrastructure such as command and control, process control, flight control, space shuttle avionics, air traffic control systems and also mission critical computations.1,3 In all cases, time has an essential role and having the right answer too late is as bad as not having it at all. In the literature, these systems have been defined as: “systems in which their correctness of the system depends not only on the logical results of computation, but also on the time at which the results are produced”.1 Such a system must react to the requests within a fixed amount of time which is called deadline. In general, real-time systems can be categorized into two important groups: hard real-time systems and soft real-time systems. In hard real-time systems, meeting all deadlines is obligatory, while in soft real-time systems missing some deadlines is tolerable. In both cases, when a new task arrives, the scheduler has to schedule it in such a way that guaranties the deadline to be met. As stated in Ref. 1 scheduling involves allocation of resources and time to tasks in such a way that certain performance requirements are met.Real-time tasks can be classified as periodic or aperiodic. A periodic task is a kind of task that occurs at regular intervals, and aperiodic task occurs unpredictably. The length of the time interval between the arrivals of two consecutive requests in a periodic task is called period. Another aspect of scheduling theory is to decide whether the currently executing task should be allowed to continue or it has had enough CPU time for the moment and should be suspended. A preemptive scheduler can suspend the execution of current executing request in favor of a higher priority request. However, a nonpreemptive scheduler executes the currently running task to completion before selecting another request to be executed. A major problem that arises in the preemptive systemsis the context switching overhead. The higher the number of preemptions a system has, the more context switching is needed.5 There are a plenty of real-time scheduling algorithms that are proposed in the literature. Each of these algorithms bases its decision on certain parameter while attempting to schedule tasks to satisfy their time requirements. Some algorithms use parameters that are determined statically such as the Rate Monotonic algorithm that uses the request interval of each task as its priority.7,15 Others use parameters that are calculated at run time. Laxity and deadline are among those parameters that are the most considered. Laxity says the task execution must begin within a certain amount of time while deadline implies the time instant at which its execution must be completed.2In the following, there are descriptions of two famous algorithms which are commonly used in real-time systems and are proved to be optimal for uniprocessorsystems when the system load factor is less than one. The system load factor isdefined as follow:Earliest Deadline First (EDF) is a dynamic algorithm that does not require processes to be periodic. Whenever a process needs the CPU time, it announces its presence and its deadline. This algorithm keeps a list of running processes that is sorted on deadlines. It always runs the first process on the list that is, the one with the closest deadline. When a new process becomes ready, the algorithm first checks its deadline. If this deadline occurs before the currently running process, then the algorithm preempts the current one and starts the new process. The Least-Laxity-First (LLF) scheduling algorithm assigns higher priority to a task with the least laxity. The algorithm, however, is impractical to implement because laxity tie results in the frequent context switches among the tasks.4 Static scheduling works perfect when there is enough information in advance about what has to be done, but dynamic scheduling does not have this restriction. Although the dynamic algorithms focus on timing constraints but there are other implicit constraints in the environment, such as uncertainty and lack of complete knowledge about the environment, dynamicity in the world, bounded validity time of information and other resource constraints. In real world situations, it would often be more realistic to find viable compromises between these objectives. For many problems, it makes sense to partially satisfy objectives. The satisfaction degree can then be used as a parameter for making a decision. One especially straightforward method to achieve this is the modeling of these constraints through fuzzy constraints.The scope of the paper is confined to scheduling of preemptive periodic tasks in soft real-time systems with fuzzy constraints. The rest of the paper is organized as follow. In Sec. 2, the fuzzy inference system is discussed. Section 3 covers the proposed model and Sec. 4 contains the experimental results. Conclusion and futureworks are debated in Sec. 5.2. Fuzzy Inference SystemFuzzy logic is an extension of Boolean logic dealing with the concept of partial truth which denotes the extent to which a proposition is true.Whereas classical logic holds that everything can be expressed in binary terms (0 or 1, black or white, yes or no), fuzzy logic replaces Boolean truth values with a degree of truth. Degree of truth is often employed to capture the imprecise modes of reasoning that play an essential role in the human ability to make decisions in an environment of uncertainty andimprecision.Fuzzy Inference Systems (FIS) are conceptually very simple. They consist of an input, a processing, and an output stage. The input stage maps the inputs, such as deadline, execution time, and so on, to the appropriate membership functions and truth values. The processing stage invokes each appropriate rule and generates a corresponding result. It then combines the results. Finally, the output stage converts the combined result back into a specific output value.6The membership function of a fuzzy set corresponds to the indicator function of the classical sets. It is a curve that defines how each point in the input space is mapped to a membership value or a degree of truth between 0 and 1. The most common shape of a membership function is triangular, although trapezoidal and bell curves are also used. The input space is sometimes referred to as the universe of discourse.6As discussed earlier, the processing stage which is called inference engine is based on a collection of logic rules in the form of IF-THEN statements where the IF part is called the “antecedent” and the THEN part is called the “consequent”. Typical fuzzy inference systems have dozens of rules. These rules are stored in a knowledgebase. An example of a fuzzy IF-THEN rule is: IF laxity is critical then priority is very high, which laxity and priority are linguistics variables and critical and very high are linguistics terms. Each linguistic term corresponds to membership function. An inference engine tries to process the given inputs and produce an output by consulting an existing knowledgebase. The five steps toward a fuzzy inference are as follows: Fuzzifying Inputs Applying Fuzzy Operators Applying Implication Methods Aggregating All Outputs Defuzzifying outputsBellow is a quick review of these steps but a detailed study is not in the scope of this paper. Fuzzifying the inputs is the act of determining the degree to which they belong to each of the appropriate fuzzy sets via membership functions. Once the inputs have been fuzzified, the degree to which each part of the antecedent has been satisfied for each rule is known. If the antecedent of a given rule has more than one part, the fuzzy operator is applied to obtain one value that represents the result of the antecedent for that rule. The implication function then modifies that output fuzzy set to the degree specified by the antecedent. Since decisions are based on the testing of all of the rules in an FIS, the results from each rule must be combined in order to make a decision. Aggregation is the process by which the fuzzy sets that represent the outputs of each rule are combined into a single fuzzy set. The input for the defuzzification process is the aggregated output fuzzy set and the output is a single value. This can be summarized as follows: mappinginput characteristics to input membership functions, input membership function to rules, rules to a set of output characteristics, output characteristics to output membership functions, and the output membership function to a single-valued output.There are two common inference processes.6 First is called Mamdanis fuzzy inference method proposed in 1975 by Ebrahim Mamdani8 and the other is Takagi- Sugeno-Kang, or simply Sugeno, method of fuzzy inference, introduced in 1985.9 These two methods are the same in many respects, such as the procedure of fuzzifying the inputs and fuzzy operators.The main difference between Mamdani and Sugeno is that the Sugeno output membership functions are either linear or constant but Mamdanis inference expects the output membership functions to be fuzzy sets. Sugenos method has three advantages. First, it is computationally efficient, which is an essential benefit to real-time systems. Second, it works well with optimization and adaptive techniques. These adaptive techniques provide a method for the fuzzy modeling procedure to extract proper knowledge about a data set, in order to compute the membership function parameters that best allow the associated fuzzy inference system to track the given input/output data. However, in this paper, we will not consider these adaptive techniques. The third advantage of Sugeno type inference is that it is well-suited to mathematical analysis.3. The Proposed ModelThe block diagram of our inference system is presented in Fig. 1. In the proposed model, the input stage consists of two linguistic variables. The first one is an external priority (EPriority) which is the priority assigned to the task from the outside world. This priority is static. One possible value can be the tasks interval, as rate monotonic algorithm does. For Fig. 1, the other input variable is the laxity. This input can easily be replaced by deadline, wait time, or so on, for other scheduling algorithms. Each parameter may cause the system to react in a different way. The only thing that should be considered is that by changing the input variables, the corresponding membership functions may be changed accordingly. For simulation purposes, as it is discussed later, two situations are recognized: First, by using laxity as a secondary parameter and, second, by replacing the laxity parameter with deadline. In fact, two algorithms are suggested: one with laxity as the second parameter. This algorithm is called MFLF.a The other algorithm is with deadline as the second parameter, called MFDF.b The input variables mapped into the fuzzy sets are illustrated in Figs. 2 and 3. The shape of the membership function for each linguistic term is determined by the expert. It is very difficult for the expert to adjust these membership functions in an optimal way. However, there are some techniques for adjusting membership functions.10,13 In this paper, we will not consider these techniques. They can be further studied in a separate paper.aMinimum fuzzy laxity first.bMinimum fuzzy deadline first.4. Experimental ResultsThe simulation consists of two parts. First, the system was examined for the case where the system load factor is less than one. Second, the system was observed in overloaded conditions. These divisions are suggested because, first, both EDF and LLF algorithms have proven to be optimal in situations where the system load factor is less than one. The results of this phase shows whether or not the simulation is performed correctly. A correct simulation will reveal that there is no task misses for either of EDF and LLF algorithms. At the same time, it will show whether or not our algorithms perform as well as the EDF and LLF. Second, recall that soft real-time systems, as their definition implies, can tolerate some deadline misses. In real situations, there is no guarantee for soft real-time systems not to be overloaded. Evaluating systems in overloaded conditions is important in comparing the behavior of our scheduling algorithms with the existing EDF and LLF algorithms. As it was discussed earlier, LLF is impractical to implement, so we decided to use a modified version of it that solves the problem of frequent context switches. This modified algorithm is fully discussed in Ref. 4 and is proven to be optimal. To compare these algorithms, we need to automatically generate some samplesystems. The system generation methods will be discussed later.Performance metrics, which are used to compare different algorithms, must be carefully chosen to reflect the real characteristics of a system. These metrics are as follows. Response time, which is defined as the amount of time a system takes to react to a given input, is one of the most important factors in most scheduling algorithms. Number of missed deadlines is an influential metric in scheduling algorithms for soft real-time systems. When task preemption is allowed, another prominent metric comes into existence and that is the number of preemptions. Each preemptions requires the system to perform a context switching which is a time consuming action. CPU utilization is also an important metric because the main goal of a scheduling algorithm is to assign and manage system resources so that a good utilization is achieved. Yet another metric, which is considered in our study, is the number of missed deadlines from the class of the highest priority tasks. This corresponds to the external priority being very high.4.1. Comparison in non-overloaded conditionsThis comparison was mainly performed to show the correctness of the simulations. To do the evaluation, 2,500 test cases with load factors less than one were generated. In each test case, the number of tasks and the corresponding execution time and request interval were randomly generated. For this simulation phase, the goal is to compare average response time. Figure 4 states that all four algorithms show approximately the same performance with respect to the response time. The results are exactly what we have expected. The average response time of the test cases is summarized in Table 1. 4.2. Comparison in overloaded conditionsComparison parameters which are used here are average response time, number oftasks missing their deadlines, number of preemptions, and CPU utilization.The simulation was done on the 2,500 mentioned test cases. These test cases were randomly generated. In each test case, the number of tasks and the corresponding execution time and request interval were randomly generated. Also, each task has been assigned a priority according to the rate monotonic principle (tasks with shorter request interval are given higher priorities).7 As stated in Fig. 5, when the load factor is less than one, all the algorithms have similar performances. However, when the system becomes overloaded, the response time of both EDF and LLF is much tardier than MFLF and MFDF. Figure 6 states that for load factors less than one, the number of misses is zero. This is because it has already been proved that any system with a load factor less than or equal to one runs safe under either of EDF and LLF. Fortunately, MFLF and MFDF perform as well as either of EDF and LLF. In this case, the number of misses is exactly zero for all four algorithms. Because in drawing diagrams some curve fitting techniques is used, it seems that the number of misses for algorithms when the load factor is a little bit less than one is a positivenumber. However, we have examined the numerical results and confirm that the number of misses is exactly zero. When the load factor is more than one the MFDF has the best performance and MFLF has a performance similar to EDF. The LLF has the worse performance among all four algorithms.As Fig. 7 shows, there is an opposite relation between the numbers of preemptions on the one hand and response time on the other. As the response time gets better, number of preemptions comes to worse value.MFDF that has the best performance with respect to response time has a larger number of preemptions. But there is something good about it, and that is, its behavior is predictable as it acts in a linear way. Having higher number of preemptions is reasonable because it eventually leads to having better response time and also better CPU utilization. There should be a balance between the number of preemptions and other factors. Reference 11 argues why such a balance is needed. Figure 8 demonstrates that with the fuzzy methods CPU utilization is much higher than non-fuzzy methods. When the load factor is about 3, the MFDF and MFLF use about 80 percent of CPU time while EDF uses 60 percent of CPU time and the LLF just uses about 20 percent of CPU time. Considering the number of missed deadlines from the class of highest priority tasks, Fig. 9 shows that both MFDF and MFLF perform much better than EDF and LLF. Comparing Fig. 9 with Fig. 6 shows that in load factor 3 about 80 percentof missed deadlines in both EDF and LLF are from the class of highest priority tasks while in MFDF and MFLF just about 30 percent of misses are among the highest priority tasks. This is because external priority is considered as a decision parameter in the latter two algorithms. It should be mentioned that highest priority tasks in this simulation as discussed earlier are those with shorter request intervals. These kinds of tasks since their deadline is too short may miss their deadline more often than the others. This is why in EDF and LLF about 80 percent of the misses are among these tasks.5. Conclusion and Future WorksUsing the fuzzy concept in real-time scheduling, as it was shown, has the following advantages: (1) it better utilizes system resources such as CPU, (2) it decreases the number of missed deadlines, (3) it improves the system response time, and (4) it serves more important tasks better.In future, to improve the overhead of the system, rule reduction techniques are going to be applied to the system. Also, to improve performance, adjusting membership functions with adaptive methods of inference is required.10,13 Fuzzy scheduling is well suited for parallel and distributed systems as some parallel and distributed fuzzy inference systems have been introduced.14 A detailed analysis of fuzzy scheduling for parallel systems is in progress. A non-preemptive version of this algorithm is also published in Ref. 12.中文译文抢占实时系统中调度软周期任务的模糊运算MOJTABA SABEGHI,MAHMOUD NAGHIBZADEHandTOKTAM TAGHVIRAZAVIZADEH计算机工程学部马什哈德菲尔多西大学马什哈德，伊朗sabeghium.ac.irnaghibum.ac.irtaghavium.ac.ir大多数的关于实时系统的研究都把调度和假想调度约束的很精确。然而，事实上，调度安排是一个决策程序包括着模糊约束和不确定的数据。模糊约束特别适合处理不精确的数据。本文提出一种在调度参数被当做模糊变量的实时系统中的近似模糊调度。模拟运行后结果将和EDF、LLF比较，后两者是目前在实时调度程序中最普遍采用的算法。总结出这个提议非常有潜力，值得以后长期研究。关键词：模糊调度，实时系统，EDF，LLF，MFDF，MFLF。1.简介实时限制在工业化设施中非常重要，例如指令、控制、过程控制、飞行控制、太空穿梭电子技术、空中交通控制系统及临界计算任务。时间在其中都全部扮演一个重要的角色，来的晚不如不来。在文献中，这些系统已被认为： 系统其正确性，不仅取决于逻辑计算结果，也取决于结果产生的时间。一个系统对请求必须作出反应所需要的大量的时间，这就是所谓的期限。一般来说，这些系统可分为两个重要群体：硬实时系统和软实时系统。在硬实时系统中，所有的面向期限是强制性的，而在软实时系统中缺少某些期限是可以容忍的。在这两种情况下，当有新的任务时，调度已经按时运行，它以这样一种方式和保证最后期限以达到要求。正如在（参考1）调度牵涉到任务的资源的分配和时间，通过上面的方式，某些性能要求便可得到满足。实时任务可以经典化为周期性和非周期性任务。周期性的任务是一种发生在固定的间隔的任务而非周期性任务发生难以预测。一个阶段性的任务中两个连续的请求所占的时间，是所谓的周期。另一个方面的调度理论，是是否决定目前正在执行的任务应允许继续下去，或者它的CPU时间已经足够长，此时应暂停使用。先运行的调度程序可以暂停执行，有利于更高的优先请求。然而，一个不可中断的调度执行当前正在运行的任务完成之前，选择另一个要求将被中断。主要的问题是我们在这一先运行的系统是上下切换运行。抢占系统数量越多，所需要的上下切换越多。在文献中有大量的实时调度算法的方案。上述各种方案需要特定的参数以达到时间上的要求。有些方案采用静态的参数如单调速率，以每步所需间隔时间作优先考虑。中断和期限是其中的最需考虑的参数，中断就是执行任务，必须从内部暂停一定的时间，而最后期限就意味着在瞬间，其执行必须完成。介绍，介绍了两个著名的算法，这是常用于实时系统，并证明最适用于单处理器
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