CC BY
2
УДК 629.3
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-3-597-598
МЕТОДЫ КОМПЛЕКТОВАНИЯ ХОЗЯЙСТВ ДОРОЖНОЙ И КОММУНАЛЬНОЙ ТЕХНИКОЙ
Ф.В. Камардин, С.А. Мотевич
В настоящее время комплектация парка коммунальных и строительно-дорожных машин не имеет одной четко выраженной методики, которая бы обеспечивала оптимальное соотношение количества машин и вероятности выполнения всех работ с учетом возникновения форс-мажорных ситуаций. В статье рассматриваются существующие методы и предлагается свой подход к решению данного вопроса.
Ключевые слова: коммунальные машины, дорожные машины, строительные машины, риски, сезонность.
Реалии современного состояния коммунальной и дорожно-строительной отрасли таковы, что идёт повсеместно применение различных современных способов решения поставленных задач. Например, использование жидких реагентов для борьбы со скользкостью вместо песко-соляной смеси или выполнение ямочного ремонта специальными смесями в различных климатических условиях. Соответственно, с развитием технологий должна идти в ногу и техническая сторона этого вопроса - развитие машин и оборудования [1].
Очевидно, что эта самая техническая сторона вопроса не зацикливается только выполнением конструкторских разработок и отладкой механизмов. Необходимо наладить производство, обеспечить обучение персонала работе на новых видах машин, создать материально-техническую базу для их содержания и ремонта, а также обосновать привлекательность своей продукции по сравнению с конкурентами [2].
Если не затрагивать экономическо-управленческие аспекты работы менеджеров и маркетологов, которые находятся в компетенции управляющего персонала компаний, то возникает необходимость рассмотреть следующий этап - это взаимодействие потребителей, коими являются дорожные и коммунальные хозяйства, непосредственно с полученной техникой.
И перовое взаимодействие, которое возникает - это грамотный выбор производителя, видов техники и оборудования, а также её количества.
Рассмотрим эти моменты более подробно. Причем начнем именно с выбора вида техники и оборудования.
Поставленная задача, как правило, решается по большей части аналитически, когда оценивается потребность обслуживаемого участка городской инфраструктуры или другого населенного пункта, расписываются виды и сроки выполнения работ, рассматриваются возможные технологии их выполнения. Экономически рассчитывают наиболее выгодный вариант с учетом стоимости работы с расходными материалами и долговечность результата. На первый взгляд, задача достаточно простая, так как рассчитать стоимость работ и соотнести их на долгосрочную или среднесрочную перспективу по сохранности, можно достаточно быстро не прибегая к сложным математическим расчетам.
Однако, возникает необходимость в такой расчет вводить ещё и стоимость самого оборудования, его содержания, обслуживания, а также обучения персонала, если техника является сложной и требующей необходимой квалификации машиниста или оператора [3]. Таким образом, мы уже говорим о решении многокритериальной оптимизационной задачи.
Заметим, что методов решения таких задач достаточно много. Например, методы линейного и динамического программирования. Но кто ими владеет в такой степени, чтобы в коммунальном хозяйстве мог грамотно обсчитать и обосновать выбор? Держать в штате математика для решения таких разовых задач никто не будет. Поэтому возникает необходимость создания достаточно простой методики, которая бы позволяла пусть и приближенными методами подбирать оптимальные решения.
Развитие программных средств и аппаратной базы, которые используются широко на бытовом и производственном уровне позволяет предложить на рынок продукт - методику, которая бы решала этот вопрос автомати-зированно, без выполнения громоздких математических расчетов. То есть сами расчеты никуда не денутся, но будут вшиты в тело программы. Но пользователю будет необходимо ввести лишь исходные данные.
Отметим, что эти самые исходные данные тоже требуют определенной аналитики, но она гораздо проще, чем решение самой оптимизационной задачи.
Что же за данные могут быть получены и использованы? В самом простом варианте это необходимые объемы работ и производительность того или иного оборудования или машины для их выполнения. Такой подход достаточно подробно рассмотрен в методических указаниях [], и является простым и интуитивно понятным. Для его выполнения никакие программные средства не нужны, так как все расчеты можно выполнить чуть ли не в уме. Хорошо это или плохо? Наверное, сам подход, несмотря на свою простоту, является уже устаревшим, так как он не учитывает затраты на амортизацию техники, обучения персонала, доступности запасных частей и элементов и т.п.
Расширенный вариант должен содержать как минимум следующие вводные: начальная стоимость техники, стоимость моточаса использования, амортизация, доступность запчастей, производительность, нормативный ресурс.
Рассмотрим более подробно эти данные. Очевидно, что часть из них является доступной и не требующей расчета. Например, стоимость машины, производительность, ресурс - эти параметры приведены в технической документации и их можно брать оттуда. К расчетным можно отнести амортизацию и стоимость моточаса использования. Вот тут необходимо использовать данные снова из технической документации, где указаны сроки проведения ТО, количества меняемых расходных материалов, оценить трудоемкость и стоимость содержания машины. В целом, расчеты снова не самые сложные, но уже требуют времени и работы с общедоступными базами данных. Проанализировав которые, можно прикинуть, пусть и приближенно, предстоящие расходы и пересчитать их на моточасы и амортизацию.
Известия ТулГУ. Технические науки. 2024. Вып. 3
Особняком стоит доступность запасных частей, которую сложно выразить в количественных единицах. Можно предложить время доставки или время простоя при ремонте. Такой параметр будет усредненным для косвенного определения доступности запасных элементов.
Отметим, что такой расширенный подход является по своей сути лишь развитием уже известных методик [4-6]. Но рассматривая суть проблемы дальше, можно развить математические методы в контексте применения для формирования парка машин.
Описанный выше подход характерен тем, что наполнение парка машинами и оборудованием происходит по конкретным видам работ или потребностям. То есть, если нам необходимо выполнить рытье траншеи под укладку трубопровода - приобретаем экскаватор. Нужно спрофилировать дорогу - автогрейдер и каток. И так далее. Но тут возникает вопрос, а что делать, если эта работа разовая? Что выгоднее, приобрести технику, которая будет в парке хозяйства, содержать её, обслуживать и использовать разово по мере возникновения ситуаций или снова воспользоваться расчетными методами статистического аппарата и задавшись доверительной вероятностью использования этой техники уже определять, нужна ли она как основной фонд предприятия или удобнее разово брать в аренду у сторонних организаций [7, 8].
Понятно, что возникновение спорадических ситуаций невозможно учесть и спрогнозировать, однако, определив круг обязанностей и размеры обслуживаемого участка есть возможность прогнозировать виды и количество работ, которые будут выполняться на нем с той или иной периодичностью. Например, обслуживание и замена водопроводных труб, поддержание дорожного покрытия в исправном состоянии, уборка в зимнее время снега и т.п. - это задачи, которые возникают стабильно и по ним есть какие-то усредненные показатели. То есть в данном случае, уже можно говорить о определенной статистике, которой можно оперировать в определенные периоды времени. Конечно, вероятность наступления тех или иных событий будет колебаться в достаточно широких пределах и всегда могут возникать риски, что ликвидация последствий событий не будет выполнена в сроки, которые регламентированы нормативными документами. То есть мы плавно перешли к аппарату рискологии, когда возникает необходимость управления этими самыми рисками.
В самом первом приближении, риски - это вероятность наступления неблагоприятного события, перемноженная на какой-то эквивалент последствий. Например, на убытки в денежном эквиваленте. Однако, рассчитать возможные убытки также не самая простая задача. Простои, судебные издержки, компенсации и т.п. могут зависеть от большого количества факторов, и соответственно, изменяться в достаточно больших пределах.
Для начала рассмотрим сами риски. В данном случае, представляется логичным применение Байесовского подхода, когда считаются вероятности ошибок первого и второго рода [9]. Что тут имеется ввиду: ошибкой первого рода можно считать наступление неблагоприятного события, ликвидировать которое мы не в состоянии по причине отсутствия техники вообще или при наличии ее малого количества. Ошибкой второго рода будет наличие и содержание техники, которая в принципе не нужна для выполнения работ или её избыток.
Таким образом, мы выходим на некоторый баланс двух рисков, который должен быть соблюден с учетом возможных последствий от ошибок первого и второго рода. Расчетные методики применения аппарата Байесовских рисков развиты достаточно широко, но оговоримся, что их применение снова связано с необходимостью содержания в штате квалифицированного математика или создания автоматизированного программного продукта, в котором расчеты будут вестись без участия пользователя. Сам пользователь должен будет задать лишь исходные данные.
Возвращаясь к проблеме разнородности исходных данных и, соответственно, разным единицам измерения, можно предложить на конечном этапе использовать методы сверток критериев [10, 11], когда в итоге сравниваемые величины будут представлены безразмерными коэффициентами, отражающими рациональность принятия того или иного решения по комплектованию парка коммунальной и дорожной техники, что позволит инженерно-техническому работнику пользоваться предложенной методикой не вникая в специфику самого расчета.
Список литературы
1. Репин С.В., Евтюков С.А., Зазыкин А.В., Рулис К.В. Надежность и эффективность эксплуатации наземных транспортно-технологических машин. Петрополис, 2020. 396 с.
2. Тускаева З. Р. Оценка экономической эффективности строительной техники // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2019. №10. С.12-14.
3. Кутузов В.В. Эффективность эксплуатации строительных и дорожных машин с учетом изменения их технического состояния // Технология колесных и гусеничных машин. 2021. № 3. С. 57-64.
4. Лутов Д. А. Повышение эффективности парка строительных машин // Актуальные проблемы безопасности дорожного движения: материалы 68-й Междунар. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов, молодых ученых и докторантов. СПб.: СПбГАСУ, 2019. 221 с.
5. Васильченко В.А., Соболев В.О. Техническое обслуживание гидропривода строительных, дорожных, коммунальных и лесозаготовительных машин // Строительные и дорожные машины. 2008. № 2. С. 36-40.
6. Ерейский А.В., Исаков В.С., Телицин С.А. Теория, конструкции и расчет строительных, дорожных и коммунальных машин и оборудования // Инновации в науке - инновации в образовании. Материалы по итогам Международной научно-технической конференции "Интерстроймех-2013". 2013. С. 6-8.
7. Кузнецова А.Д., Потемкина Т.В. Методика совершенствования технического обслуживания на примере коммунальных машин для зимнего содержания дорог // Технико-технологические проблемы сервиса. 2016. № 4 (38). С. 32-35.
8. Цехош С.И. Обоснование критерия эффективности рабочего процесса коммунальной машины // Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных. Сборник материалов III Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных. 2019. С. 68-71.
9. Базилевский М.П. Оценивание параметров регрессионных моделей со стохастическими переменными по критерию детерминации-автокорреляции // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. 2017. Т. 1. С. 382386.
10. Кравцов М.К., Янушкевич О.А. Линейная свертка критериев в бикритериальной оптимизации // Известия высших учебных заведений. Математика. 1998. № 12. С. 63-70.
11. Моор Д.А., Мухлисуллина Д.Т. Анализ эффективности различных сверток критериев оптимальности в задаче многокритериальной оптимизации // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2010. № 4. С. 7.
Камардин Федор Владимирович, аспирант, hurma-hurma@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Мотевич Светлана Анатольевна, магистрант, veta.m231 @yandex.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
METHODS OF COMPLETING FARMS WITH ROAD AND MUNICIPAL EQUIPMENT F.V. Kamardin, S.A. Motevich
Currently, the equipment of the fleet of utility and road construction vehicles does not have one clearly defined methodology that would ensure the optimal ratio of the number of vehicles and the probability ofperforming all work, taking into account the occurrence of force majeure situations. The article examines the existing methods and suggests its own approach to solving this issue.
Key words: utility vehicles, road vehicles, construction vehicles, risks, seasonality.
Kamardin Fyodor Vladimirovich, postgraduate, hurma-hurma@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Motevich Svetlana Anatolyevna, undergraduate, veta. m231@yandex. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 343.148.63
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-3-599-600
ИССЛЕДОВАНИЕ ПОВРЕЖДЕНИЙ ОБОДА ЗАДНЕГО КОЛЕСА САМОСВАЛА
Е.А. Тарасов
Серьезные повреждения внутреннего обода заднего сдвоенного колеса у одного самосвала были отмечены при эксплуатации автопарка, выполняющего транспортные задачи. Это было ведущее колесо, и его повреждение произошло при движении с нагрузкой, превышающей допустимое значение. Исследование отдельных фрагментов поврежденной поверхности обода проводилось визуально, а также с помощью цифрового микроскопа с переносной головкой. Проведены измерения твердости по Виккерсу и микроскопические наблюдения за структурой материала образца, вырезанного по толщине диска обода. Рассчитана нагрузка на приводной крутящий момент сдвоенных колес заднего моста самосвала при их сопряжении с различными видами неровностей дороги и при различных вертикальных нагрузках колес. Также был проведен анализ распределения напряжений в ободе, смоделированный с помощью метода конечных элементов, для нескольких возможных сценариев нагружения колеса. Повреждение обода было вызвано одновременным действием нескольких факторов, таких как перегрузка автомобиля, плохое состояние шин, нагрузка на ведущее колесо частью веса автомобиля и крутящего момента.
Ключевые слова: самосвал, обод, шина, неудача.
В наше время для перевозки некоторых сыпучих материалов, таких как песок или гравий, используются самосвалы. Выбор транспортного средства зависит от свойств транспортируемого материала. Работы с сыпучими материалами чаще всего берутся специализированными компаниями, имеющими в своем распоряжении необходимые машины и перевозящими грузы автомобильным транспортом, но также и в условиях бездорожья с различной степенью препятствий рельефа. На прибыль таких компаний влияют в основном расход топлива отдельными транспортными средствами, водитель (стиль вождения) и время года (средняя температура, погодные условия).
Груз перевозится в условиях изменяющихся нагрузок колес транспортного средства на обочине дороги или местности, веса груза и равномерности его распределения на транспортном средстве, а также стиля вождения, часто продиктованного изменяющимися дорожными условиями.
Анализ отказов направлен на выявление и объяснение причин отказов с использованием научных и технологических концепций и принципов. Это область инженерии, представляющая большой интерес для промышленности, поскольку изучение отказов помогает их предотвращению.
Первопричина проблемы была проанализирована следующим образом: одна из транспортных компаний, которая занимается перевозкой строительных грузов, столкнулась с необходимостью быстрой, но краткосрочной транспортировки груза в виде поддонов с брусчаткой. Единственным доступным на тот момент транспортным средством, способным вместить необходимое количество поддонов с тротуарной плиткой, оказался самосвал с большим пробегом (рис. 1), шины которого были сильно изношены, а потому автомобиль использовался редко.
Поскольку расстояние до пункта назначения было относительно небольшим (около 10 км), компания решила рискнуть, полностью отдавая себе отчет в том, что перевозка будет осуществляться в условиях превышения допустимых нагрузок на ось самосвала. Автомобиль преодолел большую часть расстояния по асфальтированной дороге в пригороде в условиях слабого движения в пасмурный, но не дождливый день. Не было никаких заметных признаков, указывающих на надвигающуюся аварию. Только после съезда с асфальтированной дороги на грунтовую дорогу, которая вела к месту разгрузки, произошло повреждение одного из сдвоенных колес задней оси транспортного средства (рис. 2).
