CC BY
5
УДК 004.942
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-3-172-173
МОДЕЛЬ ПОДВИЖНОГО СОСТАВА ГОРОДСКОГО ПАССАЖИРСКОГО ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА
Е.С. Потафеева, Т.П. Огар, А.Э. Панфилов, И.М. Харитонов
Предложена модель работы подвижного состава городского пассажирского общественного транспорта, сочетающая элементы системы массового обслуживания и конечных автоматов, которая позволяет оценить удовлетворенности пассажиров. Под удовлетворенностью понимается количество пассажиров, которые не дождались необходимой единицы подвижного состава. Приведено описание модели в виде кортежа. Графически представлена структуру основных элементов модели.
Ключевые слова: модель, городской пассажирский общественный транспорт, система массового обслуживания, конечный автомат.
Компьютерное моделирование играет важную роль в современном мире, в особенности в области прогнозирования и оптимизации процессов. С его помощью можно создавать виртуальные среды и тестировать различные решения, избегая реального внедрения и связанных с ним рисков [1]. Специалисты используют компьютерные модели для принятия более обоснованных и эффективных решений с учётом множества факторов и возможных последствий.
Одним из ключевых применений компьютерного моделирования является прогнозирование поведения сложных систем, включая городской пассажирский общественный транспорт (ГПОТ). В последнее время эта область активно развивается, однако удовлетворенность пассажиров продолжает снижаться, оказывая негативное воздействие на прибыль транспортных компаний. (ПТК) [2].
Моделирование движения городского пассажирского общественного транспорта может осуществляться с использованием методов компьютерного моделирования, таких как имитационное [3, 4], агентное [5, 6], оптимизационное моделирование [7] и нейронные сети [8]. В данной работе рассматривается дискретно-событийная модель работы городского пассажирского общественного транспорта, построенная с применением теории конечных автоматов и систем массового обслуживания. Входной информацией для модели служат данные, полученные с помощью метода сбора и обработки данных, предложенного авторами ранее [9].
Целью данного исследования является повышение эффективности работы ПТК за счет разработки модели подвижного состава городского пассажирского общественного транспорта. Под эффективностью будем понимать удовлетворенность пассажиров расписанием движения ГПОТ.
Для корректной работы модели подвижного состава заданы следующие допущения:
1) Городской пассажирский общественный транспорт движется без задержек во времени, то есть на его работу не влияют пробки, светофоры и прочее.
2) На остановке может находится 6 разноплановых единиц подвижного состава (ЕПС), вне зависимости от их размеров.
3) Моделируется движение разных типов ЕПС: автобус, троллейбус, трамвай.
4) Количество мест в пассажирском транспортном средстве в рамках одного типа различно.
5) Для моделирования используется системное время, где один такт равен одной минуте.
6) Скорость выхода одного пассажира из ГПОТ равна 1/40 минуты.
Введем формальное представление модели подвижного состава ГПОТ в виде кортежа:
Model =< В, М, R, Тт, С, Аь >, где В - множество остановок ГПОТ; М- множество маршрутов, проходящих через остановки; R - множество рейсов по каждому маршруту; Тт - множество транспортных средств, принадлежащих определенному маршруту т; С -матрица достижимости остановок; Аъ - множество пассажиров, появившихся на остановке Ь.
Дальше рассмотрим подробнее каждый элемент картежа:
1. Каждая остановка b ЕВ характеризуется тройкой:
b =< b_id, b_name, d_name >, где b_id - код остановки; b_name - название остановочного пункта ГПОТ; d_name - название района, в котором находится данная остановка.
Каждую остановку можно представить в виде системы массового обслуживания (СМО) с ожиданием и упорядоченной очередью [9]. В данной системе массового обслуживания заявкой на обслуживание выступает отдельный пассажир, находящийся на остановке, каналом обслуживания является ЕПС, накопителем - очередь пассажиров на остановке. Для обслуживания заявок задано строгое правило: заявка поступает только в тот канал, который подходит ей по номеру ЕПС.
Рис. 1. Структурная схема остановки b
172
2. Каждый маршрут m, принадлежащий множеству M, описывается следующими параметрами:
т = < m_id, т_пате, t_type, m_ct, [s_id0: s_idn], [l0: ln], [r_id0: r_idn] >, где m_id - код маршрута; m_name - название маршрута; t_type - тип городского пассажирского общественного транспорта; m_ct - стоимость проезда; [s_td0: s_idn] - массив кодов остановок, через который проходит данный маршрут, [i0: ln] - массив расстояний между остановками, необходимый для расчета времени приезда ГПОТ на остановку s; [r_id0: r_idn] - массив кодов всех рейсов за время работы транспортной системы ГПОТ.
Отметим, что для каждого маршрута создан обратный маршрут с кодом m_id+1 и транспонированными списками остановок [s;d0: sidn](m'd+1) = [sidn: sid0](m'd), длин [lo: ln](m'd+1) = [ln: 1о](тш) и рейсов [r_id0: r_idn](mid+1 = [r_idn: r_id0](mid).
3.Матрица достижимости С, которая необходима для формирования маршрутов.
4. Каждый рейс (г) множества R описывается четверкой:
г = < r_id, m_id, r_time, r_maxcount >, где r_id - код рейса, m_id -код маршрута; r_time - время отправки, r_maxcount - вместимость ТС, в соответствии с видом ТС.
5.Пассажиры (а) множества Ль описываются следующими параметрами:
ab = < a_id е (t_takt, b_id_now), b_id_next, count >, где a_id - код пассажира, который формируется на основе номера остановки отправления (b_id_now) и времени появления (t_takt); b_id_next - код остановки назначения; count - количество пересадок. Каждый пассажир приходит на остановку в строго заданное время, в соответствии с матрицей корреспонденций, которая построена с учетом паттернов поведения пассажиров [10].
В модели подвижного состава ГПОТ учитывается поведение каждого пассажира, которое можно описать с помощью не полностью определенного конечного автомата без выходного преобразователя:
А ={51, Х1, s10,51 },
где 51 = {Ждет ГПОТ, Едет, Доехал,Ушел} - алфавит состояний; Х1 = {х10,х11,х12,х13} - входной алфавит, в данном случае х10 - наличие места в ГПОТ, х11 - время ожидания на остановке, х12 - остановка высадки, х13 -остановка назначения; s10 - начальное состояние КА (ждет ГПОТ), s10 е 51; 51, Х1 - конечные множества; 51: S1x Х1 ^ 51 - функция переходов;
На рисунке 2 представлена схема конечного автомата, описывающая поведение пассажира городского общественного транспорта.
6. У каждого ТС (£т Е Т) есть свой набор параметров:
^ =< пех1В^,[А0: Ап],М_пате, тах_соип1:,ипте,иуре >, где t_id - идентификатор городского пассажирского общественного транспорта, nextB_id - код следующей остановки, [Л0: Ап] - множество пассажиров, М_пате - код маршрута, тах_соиП: - вместимость данного ТС, 1:_1лте -время до смены состояния, Цуре - тип транспортного средства.
На данный момент список типов транспортных средств состоит из четырех позиций:
- автобус;
- троллейбус;
- трамвай.
Поведение городского пассажирского общественного транспорта описанное в терминах КА представлено
далее.
Т = {52,Х2,б20, 82 },
где Б2 = {В пути,На остановке, Рейс завершен} - алфавит состояний; Х2 = {х20,х2ъх22,х23,х24} - входной алфавит, х20 - наличие места на остановке, х21 - время смены состояния, х22 - текущее состояние ГПОТ, х23 - код текущей остановки, х24 - код следующей остановки; б20 - начальное состояние КА, б20 Е 52; 82: Б2х Х2 ^ Б2 -функция переходов; 52, Х2 - конечные множества.
На рисунке 3 представлена схема конечного автомата, описывающая поведение городского пассажирского общественного транспорта.
В результате данного исследования разработана модель подвижного состава городского пассажирского общественного транспорта, сочетающая в себе элементы СМО и два конечных автомата. Данная модель позволит повысить эффективность работы пассажирских транспортных компаний, за счет увеличения уровня удовлетворенности пассажиров.
Код текущей остановки равен
В дальнейшем разработанную модель планируется включить в систему поддержки принятия решений управления общественным транспортом, которая в совокупности с методами обработки данных, позволит оптимизировать работу подвижного состава ГПОТ.
Список литературы
1. Кузьмич С.И. Транспортные проблемы современных городов и моделирование загрузки улично-дорожной сети // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2008. № 3. С. 159-166.
2. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю., Долгих И.В. Исследование факторов, влияющих на удовлетворенность потребителей качеством услуг городского общественного транспорта // Российское предпринимательство. 2017. №21. С. 3237-3260.
3. Мовчан Н.В. Применение имитационного моделирования для решения проблемы неэффективной организации системы общественного транспорта Г. Выборг / Н. В. Мовчан, Ю. К. Полякова // Системный анализ и логистика. 2020. № 3(25). С. 73-81.
4. Дядичев В.В. GPSS модель пассажиропотока маршрута муниципального транспорта // Информационные системы и технологии в моделировании и управлении: Сборник материалов III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием, посвященной 100-летию Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского. Ялта: Общество с ограниченной ответственностью «Издательство Типография «Ариал». 2018. С. 19-26.
5. Bastarianto F.F., Hancock T.O., Choudhury C.F., Manley E. Agent-based models in urban transportation: review, challenges, and opportunities. European Transport Research Review 2023. V 15 №19.
6. Николаев А.Б. Аналитико-имитационная модель планирования работы городского пассажирского транспорта // Автоматизация и управление в технических системах. 2017. № 2(23). С. 3.
7. Мелиев Б. Оптимизация транспортного потока в системе городского транспорта // Вестник науки. 2021.
№7 (40).
8. Фаридаи С., Джураева Р.С., Даровских С.Н., Кодиров Ш.Ш. Нейросетевая модель прогнозирования скопления пассажиров для оптимизации управления движением городского общественного транспорта // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2021. №1(21).
9. Огар Т.П. О методе сбора и обработки данных о пассажиропотоках городского общественного транспорта // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. Вып. 1. С. 375-379.
10. Крушель Е.Г., Огар Т.П., Панфилов А.Э., Степанченко И.В., Степанченко О.В., Харитонов И.М. Разработка модели перемещения пассажиропотока, пригодной для выявления скрытых закономерностей в процессах формирования пассажиропотока Крушель Е.Г., Огар Т.П., Панфилов А.Э., Степанченко И.В., Степанченко О.В., Харитонов И.М. Инженерный вестник Дона. 2020. № 12 (72). С. 103-110.
Потафеева Екатерина Сергеевна, мастер ПО, arinka600@mail. ru, Россия, Камышин, Камышинсткий технологический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета,
Огар Татьяна Петровна, старший преподаватель, [email protected], Россия, Камышин, Камышинсткий технологический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета,
Панфилов Александр Эдуардович, канд. техн. наук, доцент, panfilov@kti. ru, Россия, Камышин, Камышинсткий технологический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета,
Харитонов Иван Михайлович, канд. техн. наук, доцент, и.о. заведующего кафедрой, Wisdom [email protected], Россия, Камышин, Камышинсткий технологический институт (филиал) Волгоградского государственного технического университета
MODEL OF THE ROLLING STOCK OF URBAN PASSENGER PUBLIC TRANSPORT E.S. Potafeeva, T.P. Ogar, A.E. Panfilov, I.M. Kharitonov
A model of operation of the rolling stock of urban passenger public transport is proposed, combining elements of a queuing system and finite state machines, which allows assessing passenger satisfaction. Satisfaction refers to the number of passengers who did not wait for the required unit of rolling stock. The description of the model in the form of a tuple is given. The structure of the main elements of the model is graphically presented.
Key words: discrete event model, urban passenger public transport, queuing system, finite state machine.
Potafeeva Ekaterina Sergeevna, master PO, arinka600@mail. ru, Russia, Kamyshin, Kamyshin Technological Institute (branch of) Volgograd State Technical University,
Ogar Tatyana Petrovna, senior lecturer, [email protected], Russia, Kamyshin, Kamyshin Technological Institute (branch of) Volgograd State Technical University,
Panfilov Alexander Eduardovich, candidate of technical sciences, docent, panfilov@kti. ru, Russia, Kamyshin, Kamyshin Technological Institute (branch of) Volgograd State Technical University,
Kharitonov Ivan Mikhailovich, candidate of technical sciences, docent, head of department, [email protected], Russia, Kamyshin, Kamyshin Technological Institute (branch of) Volgograd State Technical University
УДК 519.6:331.45
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-3-175-176
ЦИФРОВИЗАЦИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ШУМОВОЙ ОБСТАНОВКИ В РАБОЧЕЙ ЗОНЕ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩЕГО ОБОРУДОВАНИЯ
Н.Н. Азимова, В.В. Бараниченко, М.В. Бедоидзе, Д.А. Богданец, М.А. Кругликова, Т.А. Финоченко, А.Н. Чукарин
Проанализирован механизм генерации шума при работе круглопильных, прирезных и балансировочных деревообрабатывающих станков. Сконструирована математическая модель звукогенерации, позволяющая эффективно оценивать требуемые параметры звукозащитных устройств. Разработана структура и состав цифрового двойника шумовой обстановки деревообрабатывающего оборудования. На основе специальным образом сконструированной нейросети создан программный продукт, позволяющий идентифицировать шумовой спектр в рабочей зоне пильщиков при помощи ПК. Предложена математическая модель генерации звуковых колебаний пильным диском; выполнено ее сопоставление с результатами технического эксперимента.
Ключевые слова: деревообработка, технологический шум, шумозащита, моделирование, цифровой двойник, нейросеть.
Введение. Всякое деревообрабатывающее оборудование во время рабочего процесса генерирует различные негативные воздействия на производственный персонал, в частности шум, который отрицательно сказывается на здоровье рабочих и качестве производимой продукции [1, 2]. Соответственно, приоритетным направлением совершенствования инструментально-технологической базы таких производств является обеспечение комфортных условий труда по наиболее критичным показателям, в частности, вибро-шумовым [3, 4].
Рациональным ее решением представляется комплексная реализация защитных мероприятий на всех стадиях жизненного цикла [5], начиная с проектирования. Качество результата при этом обеспечивается путем использования новейших наукоемких подходов, сочетающих различные приемы моделирования (физического, имитационного, информационного), обозначаемого научным термином цифровой двойник (ЦД) [6]. Ключевым элементом ЦД-технологии проектирования промышленных систем выступает математическое моделирование [7].
В таких обстоятельствах объект (шум, сопровождающий работу круглопильных, прирезных и балансировочных деревообрабатывающих станков), предмет (научно обоснованные способы эффективного улучшения шумовой обстановки) и цель данной работы (развитие теоретических основ вибро- и шумозащиты в условиях деревообрабатывающих производств) представляются актуальными в научном и практическом планах.
Особенности генерации шума при работе деревообрабатывающего оборудования. Объектом исследования выбраны круглопильные, балансировочные и прирезные деревообрабатывающие станки следующих моделей: ЦР4, ЦР5, ЦР6, ЦА-2, ЦБ-4, АЦ-1, ЦКБ-4, ЦКБ-5, ЦМЭ-2М, ЦМЭ-3, ЦПА-40, ТС-1. Технические характеристики данных станков приведены в табл. 1.
Их характерное отличие от деревообрабатывающих станков фрезерной [8], пазовальной групп [9] и лесопильных рам [10], а также виброакустические характеристики в настоящее время изучены в [11] и заключается в следующем. Круглопильные, прирезные и балансировочные станки имеют простую кинематическую структуру привода главного движения и работают при постоянных значениях частоты вращения. В результате уровни шума несущей системы станка не превышают предельно-допустимых величин. На этих станках обработка производится пилами большого диаметра с большим числом зубьев и малой толщиной полотна (см. табл. 2).
Соотношение толщины к диаметру для этих пил s/D составляет: 5-10-3 - 6,25•Ю-3 для пил диаметром 400 мм и 410 мм, 4,76-10-3 для пил диаметром 630 мм и 710 мм, 3,5-10-3 — 4,5 • 10-3 для пил диаметра 800 мм, 1000 мм и 1250 мм.
Приведенные параметры оборудования и процесса свидетельствуют, что основным источником излучения звуковой энергии служит пила со сравнительно малой изгибной жесткостью, возбуждаемая на достаточно высокой частоте (f3 = 0,017 п z, где n - частота вращения, мин-1, z - число зубьев).
175
