CC BY
24
К 90-ЛЕТИЮ СПЕЦИАЛЬНОСТИ «ЛЕСОИНЖЕНЕРНОЕ ДЕЛО»
Время циклов работы приборов, занятых обслуживанием заявок, определяется по формулам (1-4).
Математическая модель технологического процесса, сформулированная как СМО, была реализована в программной среде языка GPSS World. Программа представляет собой последовательность блоков. Порядок блоков в модели соответствует порядку ситуаций, в которых оказываются плавучие сборщики при работе в реальном технологическом процессе.
Модель позволяет вводить любые исходные данные. Нами были введены в модель следующие исходные данные (средние значения): объем транспортируемой сборщиком пачки деревьев - 40 м3; движение сборщика к плавучему цеху с грузом - 300 мин; движения сборщика порожнем - 200 мин; время загрузки сборщика пачкой деревьев (с учетом перемещений вдоль берега) - 60 мин; время разгрузки сборщика (с учетом подачи деревьев в рубительную машину) - 30 мин. Следует отметить, что в модель вводились не средние значения исходных данных, а случайные, полученные методом Монте-Карло.
Результаты исследований были систематизированы и представлены в виде гистограмм (рис. 4-7).
Анализ полученных результатов позволил сделать вывод, что производительность доставки и переработки деревьев на щепу растет с увеличением числа плавучих сборщиков, однако уже при наличии 5-6 сборщиков рост производительности прекращается, и в дальнейшем, с увеличением числа сборщиков, не увеличивается (рис. 5). Рост производитель-
ности тормозится с увеличением очереди сборщиков к плавучему цеху щепы (рис. 5-6). Из полученных гистограмм видно, что уже при наличии 5 сборщиков достигаются близкие к максимальным следующие величины:
- производительность (584 м3/смену),
- коэффициент загрузки плавучего цеха (0,9).
Библиографический список
1. Карпачев С.П. Некоторые вопросы освоения биоресурсов из леса для нужд биоэнергетики / С.П. Карпачев, Е.Н.Щербаков, А.Н. Комяков // Вестник МГУЛ-Лесной вестник, № 4 (73) - 2010. - С. 107-111.
2. Карпачев С.П. Проблемы развития биоэнергетики на основе древесного сырья в России / С.П. Карпачев, Е.Н.Щербаков, Приоров Г.Е. // Лесопромышленник, февраль-март 1 (49) - 2009.
3. Карпачев С.П. Производство дров для жилищнокоммунального хозяйства лесных поселков и городов / С.П. Карпачев, Е.Н. Щербаков, Г.Е. Приоров. // Лесопромышленник, апрель-июнь 2 (54) - 2010.
4. Карпачев С.П. Некоторые вопросы технологии освоения и водного транспорта биоресурсов из леса для биоэнергетики / С.П. Карпачев // Ученые записки РГСУ Экологическая безопасность и природопользование. - №5 - 2009. - С. 130-138.
5. Карпачев С.П. Моделирование логистических систем лесных материалопотоков / С.П. Карпачев, В.В. Лозовецкий, Е.Н. Щербаков // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. РАН ВИНИТИ - 2011. - № 8. - С. 16-20.
6. Карпачев С.П. Проблемы развития биоэнергетики на основе древесного сырья в России / С.П. Карпачев, Е.Н. Щербаков, А.Н. Комяков, А.Н. Слинчен-ков // Вестник МГУЛ-Лесной вестник. - № 4 (73) - 2010. - С. 70-74.
7. Комяков А.Н. Применение большегрузных плавучих контейнеров для нужд биоэнергетики / А.Н. Комяков, С.П. Карпачев // Вестник МГУЛ-Лесной вестник. - № 4 (73) - 2010. - С. 104-107.
К ВОПРОСУ ОБ УЧЕТЕ СКОРОСТНЫХ ПАРАМЕТРОВ В СИСТЕМЕ
оптимизации транспортного освоения лесов
Т.В. КОВАЛЕНКО, доц. каф. СТЛ СПб ГЛТУ им. С.М. Кирова, канд. техн. наук
Опыт последних лет показывает, что проектирование производственно достаточной транспортной сети остается важнейшей проблемой, стоящей как перед вновь проектируемыми, так и существующими пред-
приятиями лесного комплекса. Последние годы можно охарактеризовать как периоды с аномальными климатическими параметрами. Жаркое лето, поздняя зима с обильным снежным покровом продемонстрировали, что
ЛЕСНОИ ВЕСТНИК 1/2013
61
НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ. ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС
лесозаготовители могут стать заложниками неразвитой транспортной сети, если они не будут обладать инструментом, позволяющим прогнозировать состояние лесных дорог. Таким инструментом может стать система учета климатических факторов при освоении лесосечного фонда предприятия. В качестве одного из универсальных входных параметров данной системы можно рассмотреть скорость движения лесовозного автопоезда.
Скорость [1, 2] движения лесовоза может выступать как центральный индикатор состояния автодороги и использоваться в качестве критерия в системах оптимизации лесотранспортных процессов при освоении арендных лесных массивов.
Для учета изменений условий движения лесовоза в различные сезоны года можно воспользоваться зависимостью [3]
П = (ки - к;: ) • дсез • ки
сез 365
(1)
где Крз - коэффициент обеспеченности расчетной скорости на эталонном участке дороги в эталонных метеоусловиях;
КГ - коэффициент обеспеченности расчетной скорости на эталонном участке дороги, в среднем для сезона;
Д - продолжительность сезона, сут.;
Ки - коэффициент учета неравномерности вывозки в течение года.
Коэффициент обеспечения расчетной скорости [4], в свою очередь, может быть рассчитан по формуле
К = умакс/у б,
рс ф расч 7
(2)
где УфМакс - максимальная фактическая скорость движения автомобиля,
Урасчб- базовая расчетная скорость движения для данной категории дороги. Таким образом, приняв за базовые расчетные скорости для лесовозных магистралей V б = 40 км/ч и для веток V 6 = 30
расч расч
км/ч [3], получим
К маг = v макс/40, (3)
рс ф
К в = V макс/30. (4)
рс ф
В благоприятных условиях (при отсутствии осадков, гололеда, метелей) дорога должна обеспечивать значение Крс = 1,00. В
малоблагоприятных условиях (осадки) в весенне-осенний период и зимой Крс = 0,500,75; при неблагоприятных же дорожных условиях - К < 0,50.
рс
Для комплексной оценки влияния различных климатических факторов следует пользоваться среднегодовым коэффициентом обеспеченности расчетной скорости [3]. Для этого, взяв за основу данные климатических справочников, необходимо получить вероятности появления метеорологических явлений. Расчетная зависимость для определения среднегодового коэффициента обеспеченности расчетной скорости в этом случае выглядит следующим образом
Ксс =JКрс (х) • AT P(x)dx, (5)
где Крс(х) - коэффициент обеспеченности расчетной скорости по метеофактору х;
АТ - оператор времени действия метеофактора;
P(x) - вероятность действия метеофактора х.
Наибольшему влиянию климатических факторов подвержены лесные дороги с переходным типом покрытия, а также технологические пути (усы) [5, 6]. В период повышенного увлажнения такие дороги, особенно с грунтовым покрытием, подвержены колееобразованию. Для учета взаимосвязи между глубиной колеи и скоростью движения автомобиля можно воспользоваться зависимостью [7]
270 NjD
v =---X---
D 4h
(6)
где D - диаметр колеса автомобиля;
N - мощность двигателя, л.с.; h - глубина колеи, см.
Следовательно, показатель скорости можно применять для оценки степени проходимости лесных дорог в реальном времени. Установив зависимость между скоростным режимом лесной дороги и климатическими факторами, мы получаем возможность оперативно реагировать на негативное влияние климата, ограничив движение. С другой стороны, появляется возможность предсказывать возможное состояние транспортной сети, имея на руках накопленный массив скоростных данных (как для легких, так и для
62
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 1/2013
