МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЕЗДОПОТОКОВ НА УЧАСТКЕ УСТЬ-ИЛИМСК - ХРЕБТОВАЯ С ЦЕЛЬЮ УВЕЛИЧЕНИЯ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2022. № 4 (63). С. 28-35. The Siberian Transport University Bulletin. 2022. No. 4 (63). Р. 28-35.

ТРАНСПОРТ

Научная статья УДК 656.051

doi 10.52170/1815-9265_2022_63_28

Моделирование поездопотоков на участке Усть-Илимск - Хребтовая с целью увеличения пропускной способности

Юрий Игоревич Белоголов10, Валерий Ерофеевич Гозбенко2

12 Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутск, Россия 2 Ангарский государственный технический университет, Ангарск, Россия

1 belogolov_yi@irgups.ruH

2 vgozbenko@yandex.ru

Аннотация. Повышение пропускной способности на железнодорожном транспорте остается одной из основных задач, которой в настоящее время уделяется большое внимание. В современных условиях для усиления пропускной и провозной способности актуальным является уплотнение графика движения, более полное использование имеющейся инфраструктуры и технических средств, применение современных интеллектуальных систем управления и других организационных и технических решений, направленных на переработку и формирование большего числа вагоно- и поездопотоков. В связи с этим в статье предлагается рассмотреть участок Усть-Илимск - Хребтовая, смоделировать его работу при внедрении системы интервального регулирования движения поездов и определить возможность пропуска большего количества поездов. График движения поездов на участке является неинтенсивным из-за использования полуавтоматической блокировки и одного главного пути, вследствие чего пропускается незначительное количество поездов, а провозная способность линии мала и не позволяет увеличить грузопоток, в то время как транспортировка большего количества грузов является актуальной задачей для данного региона.

С целью увеличения пропускной способности участка Усть-Илимск - Хребтовая и повышения дальнейшей перспективы его использования предложено смоделировать и рассчитать количество поездов, которое возможно пропустить по участку при внедрении, например, систем интервального регулирования движения поездов «Анаконда». Моделирование работы участка заключается в разработке алгоритма и построении потоковых моделей, отражающих прибытие и отправление поездов по его основным станциям, позволяющих выявить резервы времени в отправлении большего количества поездов. По результатам моделирования и расчетов производится построение ведомости поездопотоков участка, строится предлагаемый график движения поездов и рассчитываются его показатели. В заключение статьи делается вывод о перспективе применения инновационных технологий в области интервального регулирования движения поездов на участке Усть-Илимск - Хребтовая.

Ключевые слова: пропускная способность, интервальное регулирование движения поездов, моделирование, график движения поездов, потоковая модель, участок Усть-Илимск - Хребтовая, поездопоток

Для цитирования. Белоголов Ю. И., Гозбенко В. Е. Моделирование поездопотоков на участке Усть-Илимск - Хребтовая с целью увеличения пропускной способности // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. 2022. № 4 (63). С. 28-35. DOI 10.52170/1815-9265_2022_63_28.

TRANSPORT

Original article

Simulation of train flows on the section Ust-Ilimsk - Khrebtovaya

to increase throughput

Yury I. Belogolov1H, Valery E. Gozbenko2

12 Irkutsk State Transport University, Irkutsk, Russia 2 Angarsk State Technical University, Angarsk, Russia

1 belogolov_yi@irgups.ruH

2 vgozben ko@ya ndex.ru

Abstract. Increasing the capacity of the railway transport has been and remains one of the main tasks, which is given quite a lot of attention at the present time. In modern conditions, in order to strengthen the throughput and carrying capacity, it is important to tighten the traffic schedule, make fuller use of the existing infrastructure and

© Белоголов Ю. И., Гозбенко В. Е., 2022

technical means, use modern intelligent control systems and other organizational and technical solutions aimed at processing and forming a larger number of car traffic and train traffic. In this regard, the article proposes to consider the section Ust-Ilimsk - Khrebtovaya, to simulate its work when introducing a system of interval regulation of train traffic and to determine the possibility of passing more trains. The train schedule on the section is not intensive due to the use of semi-automatic blocking and one main track, as a result of which a small number of trains are skipped, and the carrying capacity of the line is small and does not allow increasing freight traffic, while transporting more cargo is an urgent task for this region.

In order to increase the capacity of the Ust-Ilimsk - Khrebtovaya section and increase the further prospects for its use, it is proposed to model and calculate the possible number of trains that can be passed through the section when introducing, for example, Anaconda train interval control systems. The modeling of the work of the section consists in the development of an algorithm and the construction of flow models reflecting the arrival and departure of trains at the main stations of the section, which makes it possible to identify the time reserves in the departure of a larger number of trains. Based on the results of modeling and calculations, a list of train flows of the section is built, a proposed train schedule is built and its indicators are calculated. At the end of the article, a conclusion is made about the prospects for the use of innovative technologies in the field of interval regulation of train traffic on the Ust-Ilimsk - Khrebtovaya section.

Keywords: throughput capacity, interval control of train traffic, modeling, train schedule, flow model, section Ust-Ilimsk - Khrebtovaya, train flow

For citation: Belogolov Yu. I., Gozbenko V. E. Simulation of train flows on the section Ust-Ilimsk - Khrebtovaya to increase throughput. The Siberian Transport University Bulletin. 2022;(63):28-35. (In Russ.). DOI 10.52170/1815-9265 2022 63 28.

Введение

Оптимальное использование пропускной способности железнодорожных линий является актуальной задачей. Из-за высокой сложности и многокритериальности такой задачи в большинстве случаев она решается в автоматизированных системах железнодорожного транспорта. При этом математические основы, алгоритмы и подходы к ее решению требуют дальнейшего совершенствования [1].

Увеличение размеров движения при сохранении существующего технического оснащения, используемых типов локомотивов и других параметров, связанных с перевозочным процессом, возможно, например, за счет внедрения на участке системы интервального регулирования движения поездов с минимальным межпоездным интервалом.

При рассмотрении задач, связанных с оптимальным планированием перевозочного процесса, достаточно часто применяют методы математического моделирования транспортных процессов, представляя их в виде потоковых моделей.

Таким образом, задача оптимального планирования перевозочного процесса сводится к моделированию такого процесса и представляет собой систему, подчиненную единой цели - созданию оптимальных условий работы железнодорожного транспорта.

Исходная потоковая модель участка Усть-Илимск - Хребтовая

Развитие промышленности в регионе подталкивает к развитию структурных подразделений отрасли - железнодорожных станций и, как следствие, к изменению технологии их работы и

работы прилегающих участков. Основной объем маневровой работы участка Усть-Илимск -Хребтовая приходится на участковую станцию Усть-Илимск и грузовую станцию Рудногорск, поэтому для оптимизации работы участка необходимо рассмотреть план работы станций и возможность пропуска большего количества поездов в четном и нечетном направлениях за сутки. Рассмотрев техническую характеристику однопутного участка Усть-Илимск - Хребтовая, следует отметить, что участок Хребтовая - Рудно-горск оборудован автоблокировкой, а Рудно-горск - Усть-Илимск - полуавтоматической блокировкой.

Рациональная организация вагонопотоков на участке Усть-Илимск - Хребтовая - это одна из основных технологических задач эксплуатационной работы. Оптимизировав процесс поездообразования, можно снизить себестоимость перевозок, что, в свою очередь, обеспечит максимально возможную безубыточность перевозочного процесса [2-4].

Рассмотрение задачи оптимального планирования перевозочного процесса следует начинать, на наш взгляд, с исходных потоковых моделей движения поездов на участке в четном и нечетном направлениях. Построение исходных моделей с использованием теории графов для оценки изменения условий пропуска поездов на участке, после внедрения системы интервального регулирования движения поездов, позволяет упростить поиск решения и более наглядно смоделировать работу участка. Для рассматриваемого участка Усть-Илимск - Хребтовая были построены модели, представленные на рис. 1, для четного и нечетного направлений.

Рис. а

1. Потоковая модель участка Усть-Илимск - Хребтовая: - в четном направлении; б - в нечетном направлении

Данные потоковые модели содержат номера поездов и время прибытия и отправления на соответствующие станции участка. Например, на рис. 1, а поезд № 2984 проследует станцию Хребтовая в 19 ч 38 мин, станцию Рудногорск в 21 ч 18 мин и прибывает на станцию Усть-Илимск в 00:18. Время «0» указано для составов поездов, сформированных на этих станциях.

Указанные потоковые модели участка Усть-Илимск - Хребтовая позволят определить оптимальное количество грузовых поездов на участке при условии минимизации допустимых интервалов, пропуске пассажирских и пригородных поездов, а также скорректировать существующий график движения поездов.

Алгоритм выработки требований к

продвижению поездопотока по участку

На рассматриваемом участке Усть-Илимск -Хребтовая предполагается применение технологии «Анаконда» [5-7], которая позволит пропускать поезда с интервалом до 8 мин.

Поездопотоки на станции представлены в виде потоковой модели. Вершина первой доли потоковой модели отвечает за прогнозное время прибытия поездов на станцию 1, а второй k - за время отправления поездов со станции. Задача отыскивания «весов» второй доли графа сводится к синтезированию дуг, соединяющих вершины различных долей графа, и вычислению потоков на них, чтобы реализовалось решение между истоками (прогнозное время прибытия на станцию 1) и стоками графа (задача по отправлению поездов в запланированное время к).

Разработанный алгоритм приводит к упорядочению потоков прибытия и отправления поездов на станции участка и, как следствие, позволяет обеспечить пропуск как можно большего количества поездов за сутки в обоих направлениях.

Рассмотрим алгоритм [8, 9], представленный ниже, предварительно введя следующие обозначения: - исток графа; А - сток графа; 1, у, k - вершины долей графа; Т - время на дугах между долями графа; Тж - прогнозное время прибытия поездов на станцию; Ты -прогнозное время отправления поезда со станции; ¿техн - время, затрачиваемое на обработку поезда на станции.

Для оценки эффективности пропуска грузовых поездов при внедрении, например, технологии «Анаконда», необходимо:

- сопоставить прогнозное время прибытия Т с возможным Ту:

Т > Ту, Т = Ту, Т < Ту;

- сопоставить временные интервалы прибытия I и отправления I для граничных станций участка (при условии 1оШ = 16 мин):

1к > 1опт; 1к 1опт; 1к < 1опт.

Примем следующие допущения:

1тт= 8 мин; I опт= 16 мин;

ЫттШ 0 А кУ> Т50 ТкА, 1теХН =

Алгоритм выработки требований к прибытию и отправлению поездов для станции участка Усть-Илимск - Хребтовая содержит шесть пунктов:

1. Положим, что 1 = k = 1, у = 0.

2. Если А1 > I опт, то переходим к п. 3 алгоритма, если А1 = I опт, то переходим к п. 4, если А1 < I опт, то переходим к п. 5.

3. Вычислим: М51 = Т51 - Т51+г;

А^кЛ = ТкА - ТкА+1; ]' = } + ^

м

п =

/п

1;

Ттт(1,к)] Ттт(51,кА) ^тт;

Ттах(1,к)] = Ттт(1,к)] — ¿техн ,

¿ = 1 + 1, к = к + 1.

Если А1ц, А1к^ > I опт , то повторяем алгоритм по п. 3 для новых Тц и при этом

Ч] = ЧИ Ч]; А1]к = ТкА вращаемся к п. 2. Если I > ¿тах или к > ктах, то переходим к п. 6, иначе - к п. 2.

А1ц = Т51 -Ти; А1]к = ТкА - Т]к, иначе воз-

4. Вычислим: А151=Т51 - Т51+1; А^кЛ = ТкА

ТкА+1; У'=У + 1

Ттт(1,к)] Ттт(51,кА) ^тт ;

Ттах(1,к)] = Ттт(1,к)] — ¿техн ,

¿ = 1 + 1, к = к + 1.

Если I > ¿тах или к > ктах, то переходим к п. 6, иначе - к п. 2.

5. Вычислим: А151=Т51 - Т51+1;

А^кА = Ткл - ТкА+1; у'=у = К

Ттт(1,к)] = Ттт(51,кА);

Ттах(1,к)] = Ттт(1,к)] - ^техн ,

¿ = 1 + 1, к = к + 1.

Если I > ¿тах или к > ктах, то переходим к п. 6, иначе - к п. 2.

6. Составляем график прибытия и отправления поездов на станцию для всех значений г, у, к.

Рассмотрим фрагмент реализации алгоритма.

1.1. Положим, что 1 = к = 1, у = 1.

Исходные данные для дальнейших вычислений, согласно построенным потоковым моделям, будут следующие: Imin = 8 мин; 10пт = 16 мин; Tsi=i = 00:40; Tk=i = 01:10; Tsi=2 = 00:44; Тк=2 = 01:59; t!exH = 00:20.

1.2. Вычислим: Msi=3 = Tsi=2 - Tsi=i = 00:44 - 00:40 = 00:04; ЫкА = Тк=2 - Тк=1 = 01:59 - 01:10 = 00:49; AI = min (00:04; 00:49) = 00:04, так как AI < 10пт, то переходим к п. 5 алгоритма.

1.5. j'=j+1 = 1; Tmin i=i = 00:44 + 0 = 00:44; Tmaxk=1 = 00:44 + 00:20 = 01:04, i = 2, к = 2.

Если i > imax, то переходим к п. 6 алгоритма, иначе - к п. 2.

Возвращаемся снова к п. 2 алгоритма.

2.1. Положим, что i = k = 2, j = 2. Исходные данные для последующих вычислений, согласно построенным потоковым моделям, будут следующие:

imin = 8 мин; ¡опт = 16 мин; Tsi=2 = 00:44; Тк=2 = 01:59; Tsi=3 = 02:23; Тк=3 = 04:10; tlexH = 01:15.

2.2. Вычислим:

AIsi=3 = Tsi=3 - Tsi=2 = 02:23 - 00:44 = 01:39; AlkA = Тк=3 - Тк=2 = 04:10 - 01:59 = 02:11; AI = min (01:39; 02:11) = 01:39, так как AI > I 0пт, то переходим к п. 3 алгоритма.

13.1. Положим, что i = k = 13, j = 147. Исходные данные для последующих вычислений, согласно построенным потоковым моделям, будут следующие:

Imin = 8 мин; Iопт = 16 мин;

Tsi=i2 = 23:50; Тк=12 = 00:37;

Tsi=i3 = 00:40; Tk=i3 = 0:10; tHXH = 00:40.

13.2. Вычислим:

AIsi=io = ^¿=12 - Tsi=i3 = 00:40 - 23:50 = 00:50; AIkA = Tk=i3 - Tk=i2 = 01:10 - 00:37 = 00:33; A/ = min (00:50; 00:33) = 00:33, так как AI > I 0пт, то переходим к п. 3 алгоритма.

13.3. n = 33 / 8 = 4; j' = 147 + 4 = 151; Tf51 = Tsi=12 + Imin = 23:50 + 00:08 = 23:58;

Tf51 =23:58 + 00:33 = 00:31; i = 13, так как

I > in

то переходим к п. 6 алгоритма.

13.6. Составляется график прибытия и отправления поездов на станцию для всех значений 7,у, Ь

Построение уточненной потоковой модели

На участке Усть-Илимск - Хребтовая максимальное число поездов равно 151. Моделирование предусматривает движение в двухпутных направлениях, поэтому необходимо сократить количество поездов четного и нечетного направлений наполовину, так как на перегоне организовано однопутное движение.

Для более наглядного представления по-ездопотоков строится оптимальная потоковая модель (в данной статье не представлена) и составляется ведомость движения поездов, показанная на рис. 2.

После моделирования и расчетов в соответствии с разработанным алгоритмом для участка Усть-Илимск - Хребтовая строится график движения поездов (в работе не представлен) [10, 11].

Далее в таблице отражены значения показателей для участка Усть-Илимск - Хребтовая при существующей и возможной организации движения поездов.

Из таблицы видно, что многие показатели изменились. Значительно увеличилось количество грузовых поездов, что связано с сокращением межпоездного интервала до 8 мин.

Выводы

Предварительное моделирование работы участка позволяет дать первоначальную оценку при внедрении современной системы интервального регулирования движения поездов. Оптимизация существующего графика [12-15] движения поездов за счет применения, например, технологии «Анаконда» позволит увеличить участковую и техническую скорости в среднем на 17 %, время оборота локомотива сократить до 20 %. Внедрение современной системы интервального регулирования движения поездов на участке позволит приблизить межпоездной интервал к 8 мин, тем самым увеличив количество пропущенных поездов в обоих направлениях.

Нечетное направление

Усть-Илимск Рудногорск Хребтовая 1:03

№ N I 'пр ./опт ъ "-опт ъ "-от N I ^пр ./опт ъ "-опт ъ "-от Т N I ^пр ./опт ъ "-опт ъ "-от

1 2003 8 - 4:52 5:22 5:22 3597 8 0:40 0:40 1:10 1:10 0:04 2513 8 0:27 0:27 0:27 0:27

2 8 - 5:00 5:30 - 3003 8 0:44 0:44 1:59 - 8 0:35 0:35

3 8 - 5:08 5:38 - 8 - 0:52 2:07 - 8 0:43 0:43

4 8 - 5:16 5:46 - 8 - 1:00 2:15 - 8 0:51 0:51

5 8 - 5:02 5:54 - 8 - 1:09 2:23 - 8 0:59 0:59

6 8 - 5:32 6:02 - 8 - 1:16 2:31 - 8 1:07 1:07

7 8 - 5:40 6:10 - 8 - 1:24 2:39 - 1:39 8 1:15 1:15

8 8 - 5:48 6:18 - 8 - 1:32 2:47 - 3410 8 1:30 1:30 1:30 1:30

9 8 - 5:56 6:26 - 8 - 1:46 2:55 - 8 1:46 1:46

10 8 - 6:04 6:34 - 8 - 1:54 3:03 - 8 1:54 1:54

11 8 - 6:12 6:42 - 8 - 2:02 3:11 - 8 2:02 2:02

12 8 - 6:20 6:50 - 8 - 2:10 3:19 - 8 2:10 2:10

13 8 - 6:28 6:58 - 3475 8 2:23 2:23 4:10 4:10 8 2:18 2:18

14 8 - 6:36 7:06 - 8 2:31 4:18 - 8 2:26 2:26

15 8 - 6:44 7:14 - 8 2:39 4:26 - 8 2:34 2:34

16 8 - 6:52 7:22 - 8 2:47 4:34 - 3218 8 2:50 2:50 2:50 2:50

17 8 - 7:00 7:30 - 8 2:55 4:42 - 8 2:58 2:58

18 3407 8 - 7:19 7:49 7:49 8 3:03 4:50 - 8 3:06 3:06

19 8 - 7:27 7:57 - 8 3:11 4:58 - 8 3:14 3:14 0:59

20 8 - 7:35 8:05 - 8 3:19 5:06 - 8 3:22 3:22

21 8 - 7:43 8:13 - 3593 8 4:45 4:45 5:15 5:15 8 3:30 3:30

22 8 - 7:51 8:21 - 8 4:53 5:23 - 8 3:38 3:38

23 8 - 7:59 8:29 - 8 5:01 5:31 - 3597 8 3:49 3:49 3:49 3:49

24 8 - 8:07 8:37 - 8 5:09 5:39 - 8 3:57 3:57

25 8 - 8:15 8:45 - 8 5:17 5:47 - 8 4:05 4:05

26 8 - 8:23 8:53 - 8 5:25 5:55 - 2:55 8 4:13 4:13 1:10

27 8 - 8:31 9:01 - 8 5:33 6:03 - 8 4:21 4:21

28 8 - 8:39 9:09 - 8 5:41 6:11 - 8 4:29 4:29

29 8 - 8:47 9:17 - 8 5:49 6:19 - 8 4:47 4:47

30 8 - 8:55 9:25 - 8 5:57 6:27 - 3705 8 4:59 4:59 4:59 4:59

31 8 - 9:03 9:33 - 8 6:05 6:35 - 8 5:07 5:07

Рис. 2. Фрагмент ведомости поездопотоков участка

СО СО

Показатель Значение

до моделирования после моделирования

Количество поездов четного направления: грузовых 19 53

пассажирских 1 1

пригородных 2 2

Количество поездов нечетного направления: грузовых 22 59

пассажирских 1 1

пригородных 2 2

Участковая скорость, км/ч 36,8 55,0

Техническая скорость, км/ч 56,7 63,0

Коэффициент участковой скорости 0,65 0,87

Оборот локомотива, ч 11,7 10,5

Потребное количество поездных локомотивов, лок. 20 48

Среднесуточный пробег локомотива, км 482,3 504,7

Производительность локомотива, млн т-км брутто 2,78 3,23

Список источников

1. Симоченко А. С., Белькова Ю. Д., Белоголов Ю. И. Система «Анаконда» в сравнении с существующими системами интервального регулирования движения поездов // Молодая наука Сибири. 2021. N° 2 (12). С. 102-107.

2. Ратобыльская Д. В. Пути повышения пропускной способности участков железнодорожной сети на основе имитационного моделирования // Математические машины и системы. 2010. № 2. С. 116-121.

3. Федоров Ю. Н. О задачах по развитию инфраструктуры и технологии перевозочного процесса на Восточном полигоне для освоения прогнозных объемов перевозки : доклад генерального директора АО «ИЭРТ» 13 мая 2021 г. на заседании научно-технического совета ОАО «РЖД» по вопросу «О разработке и внедрении технологий интервального регулирования движения поездов для повышения пропускной способности на Восточном полигоне» под председательством генерального директора - председателя правления ОАО «РЖД» // АВП Технология : [сайт]. URL: https://avpt.ru/news/oao-rzhd-prodolzhit-vnedrenie-tekhnologiy-intervalnogo-regulirovaniya (дата обращения: 07.09.2022).

4. Розенберг Е. Н., Аношкин В. В. Перспективы роста пропускной способности участка // Железнодорожный транспорт. 2020. № 3. С. 4-7.

5. Румянцев С. В. Технические средства интервального регулирования // Локомотив. 2019. № 5. С. 39-42.

6. Долгосрочная программа развития ОАО «РЖД» до 2025 года // ОАО «РЖД» : [сайт]. URL: http://www.rzd.ru/ (дата обращения: 29.05.2020).

7. Белькова Ю. Д., Симоченко А. С., Белоголов Ю. И. Современные системы интервального регулирования движения поездов // Молодая наука Сибири. 2021. № 2 (12). С. 97-102.

8. Левин Д. Ю. Диспетчерские центры и технология управления перевозочным процессом : учебное пособие. Москва : Маршрут, 2005. 759 с. ISBN 5-89035-274-1.

9. Белоголов Ю. И., Стецова Ю. М., Оленцевич А. А. Использование методов математического моделирования при управлении транспортными процессами на железной дороге // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. 2018. Т. 1. С. 145-148.

10. Симоченко А. С., Белоголов Ю. И. Организация движения поездов на участке Усть-Илимск - Хребтовая при внедрении системы «Анаконда» // Молодая наука Сибири. 2021. № 3 (13). С. 118-125.

11. Прокопьева Е. С., Фомин С. А., Панин В. В. Определение станционных и межпоездных интервалов при интервальном регулировании движения поездов // Железнодорожный транспорт. 2017. № 7. С. 20-23.

12. Белькова Ю. Д., Белоголов Ю. И. Построение графика движения поездов для участка Слюдянка I -Улан-Удэ при внедрении АБТЦ-МШ // Молодая наука Сибири. 2021. № 3 (13). С. 109-117.

13. Olentsevich V. A., Belogolov Yu. I., Grigoryeva N. N. Analysis of reliability and sustainability of organizational and technical systems of railway transportation process // iOp Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Bristol, 2020. Р. 012061.

14. Макаров Н. М. Анализ систем интервального регулирования // Сборник трудов 79-й Международной студенческой научно-практической конференции РГУПС. Воронеж, 2020. С. 39-41.

15. Долгий А. И. О поэтапной реализации концепции внедрения технологий интервального регулирования движения поездов : доклад генерального директора АО «НИИАС» 13 мая 2021 г. на заседании научно-технического совета ОАО «РЖД» по вопросу «О разработке и внедрении технологий интервального регулирования движения поездов для повышения пропускной способности на Восточном полигоне» под председательством генерального директора - председателя правления ОАО «РЖД» // АВП Технология : [сайт]. URL: https://avpt.ru/news/oao-rzhd-prodolzhit-vnedrenie-tekhnologiy-intervalnogo-regulirovaniya (дата обращения: 07.09.2022).

References

1. Simochenko A. S., Belkova Yu. D., Belogolov Yu. I. The Anaconda system in comparison with existing systems of interval regulation of train traffic. Young Science of Siberia. 2021;2(12):102-107. (In Russ.).

2. Ratobylskaya D. V. Ways to increase the capacity of railway network sections based on simulation modeling. Mathematical machines and systems. 2010;(2):116-121. (In Russ.).

3. Fedorov Yu. N. On the tasks for the development of infrastructure and technology of the transportation process at the Eastern landfill for the development of transportation projected volumes: report of the Director General of JSC IERT on May 13, 2021 at a meeting of the Scientific and Technical Council of Russian Railways on the issue On the development and implementation technologies of interval regulation of train traffic to increase capacity at the Eastern polygon under the chairmanship of the General Director - Chairman of the Board of Russian Railways. WUAS Technology: [site]. URL: https://avpt.ru/news/oao-rzhd-prodolzhit-vnedrenie-tekhnologiy-intervalnogo-regulirovaniya.

4. Rosenberg E. N., Anoshkin V. V. Prospects for the growth of the site capacity. Railway transport. 2020;(3):4-7. (In Russ.).

5. Rumyantsev S. V. Technical means of interval regulation. Locomotive. 2019;(5):39-42. (In Russ.).

6. Long-term development program of Russian Railways until 2025. Russian Railways: [site]. URL: http://www.rzd.ru /.

7. Belkova Yu. D., Simochenko A. S., Belogolov Yu. I. Modern systems of interval regulation of train traffic. Young Science of Siberia. 2021;(12):97-102. (In Russ.).

8. Levin D. Yu. Dispatch centers and technology of transportation process management: textbook. Moscow: Route; 2005. 759 p. ISBN 5-89035-274-1. (In Russ.).

9. Belogolov Yu. I., Stetsova Yu. M., Olentsevich A. A. The use of mathematical modeling methods in the management of transport processes on the railway. Transport infrastructure of the Siberian region. 2018;1:145-148.

10. Simochenko A. S., Belogolov Yu. I. Organization of train traffic on the Ust-Ilimsk - Khrebtovaya section during the introduction of the Anaconda system. Young Science of Siberia. 2021;(13):118-125. (In Russ.).

11. Prokopyeva E. S., Fomin S. A., Panin V. V. Determination of station and inter-train intervals during interval regulation of train traffic. Railway transport. 2017;(7):20-23. (In Russ.).

12. Belkova Yu. D., Belogolov Yu. I. Plotting train movements for the Slyudyanka I - Ulan-Ude section during the introduction of the ABTC-MS. Young Science of Siberia. 2021;(13):109-117. (In Russ.).

13. Olentsevich V. A., Belogolov Yu. I., Grigoryeva N. N. Analysis of reliability and sustainability of organizational and technical systems of railway transportation process. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Bristol; 2020. P. 012061.

14. Makarov N. M. Analysis of interval control systems. Proceedings of the 79th International Student Scientific and Practical Conference of the Rostov Transport University. Voronezh; 2020. Р. 39-41.

15. Dolgiy A. I. On the phased implementation of introducing technologies concept for interval regulation of train traffic: report of the Director General of JSC NIIAS on May 13, 2021 at a meeting of the Scientific and Technical Council of Russian Railways on the issue On the development and implementation of technologies for interval regulation of train traffic to increase throughput at the Eastern Landfill under the chairmanship of the General Director - Chairman of the Board of Russian Railways. WUAS Technology: [site]. URL: https://avpt.ru/news/oao-rzhd-prodolzhit-vnedrenie-tekhnologiy-intervalnogo-regulirovaniya.

Информация об авт орах

Ю. И. Белоголов - доцент кафедры «Управление эксплуатационной работой» Иркутского государственного университета путей сообщения, кандидат технических наук.

В. Е. Гозбенко - профессор кафедры «Математика» Иркутского государственного университета путей сообщения, профессор кафедры управления на автомобильном транспорте Ангарского государственного технического университета, доктор технических наук.

Information about the authors

Yu. I. Belogolov - Associate Professor of the Operation Management Department, Irkutsk State Transport University, Candidate of Engineering.

V. E. Gozbenko - Professor of the Mathematics Department, Irkutsk State Transport University, Professor of the Management of Automobile Transport Department, Angarsk State Technical University, Doctor of Engineering.

Статья поступила в редакцию 08.09.2022; одобрена после рецензирования 26.09.2022; принята к публикации 10.10.2022.

The article was submitted 08.09.2022; approved after reviewing 26.09.2022; accepted for publication 10.10.2022.