Научная статья на тему 'Моделирование процесса формирования групповых поездов при переходе на жесткие нитки графика'

Моделирование процесса формирования групповых поездов при переходе на жесткие нитки графика Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

CC BY
312
42
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПРОЦЕСС ПОЕЗДООБРАЗОВАНИЯ / ПЛАН ФОРМИРОВАНИЯ ПОЕЗДОВ / ГРАФИК ДВИЖЕНИЯ / ЖЕСТКИЕ НИТКИ ГРАФИКА / ГРУППОВЫЕ ПОЕЗДА / КОЛЕБАНИЕ ВЕЛИЧИНЫ ГРУППЫ ВАГОНОВ / ВАГОНО-ЧАСЫ НАКОПЛЕНИЯ / ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ / TRAINS ACCUMULATION PROCESS / PLAN OF FORMATION OF TRAINS / SCHEDULE / SCHEDULE RIGID STRINGS / GROUP TRAINS / FLUCTUATION OF SIZE OF GROUP OF WAGONS / ACCUMULATION WAGONS HOURS / CAPACITY

Аннотация научной статьи по строительству и архитектуре, автор научной работы — Маловецкая Екатерина Викторовна

Повышение транзитности вагонопотоков требует применения новых технологических решений, построенных на жестком расписании движения грузовых поездов. Формы организации вагонопотоков, базирующиеся на жестком расписании, участково-групповые поезда и технические маршруты регулярного обращения, требующие специально организованного поступления групп вагонов на станции их формирования. В настоящее время существует достаточно большое количество оптимизационных моделей, направленных на описание и исследование единого объекта системы управления грузовыми перевозками. Многие из них дают индивидуальное формальное описание системы, являясь при этом замкнутыми относительно дальнейшего уточнения и развития.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по строительству и архитектуре , автор научной работы — Маловецкая Екатерина Викторовна

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

MODELLING GROUP TRAINS FORMATION PROCESS UPON TRANSITION TO RIGID STRINGS OF THE TRAIN SCHEDULE

Increase of traffic volumes demands application of the new technology solutions constructed on the tough schedule of the movement of cargo trains. The forms of the organization of traffic volumes which are based on the tough schedule are the local and group trains and technical routes of the regular address demanding specially organized receipt of groups of wagons at the station of their formation. Currently, there is rather large number of the optimizing models directed to the description and probe of a uniform object a control system of freight transportation. Many of them give the individual formal description of system, being at the same time closed further specification and development. One of the main goals of steering transport processes is optimum performance of freight transportation of the set volume determined on some time interval, with application of the existing technical, information and steering complexes.

Текст научной работы на тему «Моделирование процесса формирования групповых поездов при переходе на жесткие нитки графика»

УДК Маловецкая Екатерина Викторовна,

к. т. н., доцент кафедры «Управление эксплуатационной работой», Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. 89148770157, e-mail: [email protected]

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ ГРУППОВЫХ ПОЕЗДОВ ПРИ ПЕРЕХОДЕ НА ЖЕСТКИЕ НИТКИ ГРАФИКА

E. V. Malovetskaya

MODELLING GROUP TRAINS FORMATION PROCESS UPON TRANSITION TO RIGID STRINGS OF THE TRAIN SCHEDULE

Аннотация. Повышение транзитности вагонопотоков требует применения новых технологических решений, построенных на жестком расписании движения грузовых поездов. Формы организации вагонопотоков, базирующиеся на жестком расписании, — участково-групповые поезда и технические маршруты регулярного обращения, требующие специально организованного поступления групп вагонов на станции их формирования.

В настоящее время существует достаточно большое количество оптимизационных моделей, направленных на описание и исследование единого объекта - системы управления грузовыми перевозками. Многие из них дают индивидуальное формальное описание системы, являясь при этом замкнутыми относительно дальнейшего уточнения и развития.

Ключевые слова: процесс поездообразования, план формирования поездов, график движения, жесткие нитки графика, групповые поезда, колебание величины группы вагонов, вагоно-часы накопления, пропускная способность.

Abstract. Increase of traffic volumes demands application of the new technology solutions constructed on the tough schedule of the movement of cargo trains. The forms of the organization of traffic volumes which are based on the tough schedule are the local and group trains and technical routes of the regular address demanding specially organized receipt ofgroups of wagons at the station of their formation.

Currently, there is rather large number of the optimizing models directed to the description and probe of a uniform object - a control system of freight transportation. Many of them give the individual formal description of system, being at the same time closed further specification and development.

One of the main goals of steering transport processes is optimum performance offreight transportation of the set volume determined on some time interval, with application of the existing technical, information and steering complexes.

Keywords: trains accumulation process, plan offormation of trains, schedule, schedule rigid strings, group trains, fluctuation of size of group of wagons, accumulation wagons hours, capacity.

Введение

Усложнение функций управления на железнодорожном транспорте привело к реструктуризации целей и задач отрасли. В рамках Комплексной программы оптимизации эксплуатационной работы сформулирован ряд важнейших задач, среди которых - создание и внедрение эффективных методов организации и управления грузовыми перевозками.

Сегодня на сети ОАО «РЖД» почти исчерпаны резервы повышения транзитности вагонопотоков, а это, в свою очередь, требует применения новых технологических решений, построенных на жестком расписании движения грузовых поездов. Формы организации вагонопотоков, базирующиеся на жестком расписании, — участково-групповые поезда (в том числе с взаимно увязанным разменом групп на станциях) и технические маршруты регулярного обращения — требуют специально организованного поступления групп вагонов на станции их формирования. Для этого должен быть обеспечен согласованный (управляемый) подвод вагонов с составлением графика движения специализированных передач, календарным планированием погрузки по

назначениям, а также управляемой подачей порожних вагонов под запланированную погрузку.

Вместе с тем при переходе к организации движения грузовых поездов по расписанию появляется возможность не только сохранить, но и увеличить средний вес грузового поезда на 5—10 % за счет проведения следующих мер:

• пропуска поездов повышенного веса и длины по специально разработанным «ниткам», в том числе с организацией формирования и обработки составов на коротких путях;

• замены одногруппных поездов групповыми;

• широкого применения прицепок групп вагонов с местным грузом к транзитным поездам с использованием предусмотренных графиком стоянок и дифференцированных перегонных норм веса и длины составов;

• расчета поездообразования по системе резервирования вагономест в составах с оперативным совмещением незаполненных «ниток».

Разработанные в период планового управления перевозками модели и алгоритмы не позволяют в современных условиях сформировать практические решения для достижения поставленной цели.

Транспорт

Поэтому в последние годы большое внимание уделялось исследованию технологического процесса грузовых перевозок, созданию новых критериев эффективности, оптимизационных моделей планирования и управления, анализу организационно-структурной, экономической и других схем процесса.

В результате в настоящее время существует достаточно большое количество оптимизационных моделей, направленных на описание и исследование единого объекта - системы управления грузовыми перевозками. Многие из них дают индивидуальное формальное описание системы, являясь при этом замкнутыми относительно дальнейшего уточнения и развития.

Одна из главных целей управления транспортными процессами состоит в оптимальном выполнении грузовых перевозок заданного объема, определенного на некотором временном интервале, с применением существующих технических, информационных и управляющих комплексов.

Для достижения поставленной цели на железнодорожном транспорте применяются различные модели, направленные на оптимизацию основного технологического процесса эксплуатационной работы - поездообразования.

Поездообразование является одним из важнейших процессов в работе станции. Параметры его имеют большое значение в организации работы как самой станции, так и всего направления. Это вызывает необходимость достаточно детального описания закономерностей накопления составов.

Постановка задачи

В известных в настоящее время моделях процесс поездообразования реализуется двумя методами:

• моделированием последовательности интервалов между моментами окончания накопления составов на основе известной функции распределения;

• моделированием разложения расформировываемых составов по назначениям плана формирования с последующим суммированием групп до целых составов.

В первом случае процесс поездообразования как таковой отсутствует. В связи с этим имеется разрыв системы по сортировочному парку, что делает невозможным использование модели для исследования станций в условиях высоких загрузок ее элементов, когда начинает проявляться взаимная блокировка подсистемы.

В рассматриваемой модели реализован второй способ описания процесса поездообразования.

Разложение состава выполняется по группам входящих в него назначений. За каждым назначением в сортировочном парке закрепляется свой путь (в случае применения жесткой специализации) либо группа путей в виде ограничивающих ее начальных и конечных номеров (при использовании скользящей специализации).

Как известно, процесс переработки вагонов на станции носит случайный характер, что вызвано рядом внешних и внутренних причин, таких как неравномерность поступления поездов на станцию, неравномерность поездообразования и обработки.

В связи с этим модель должна воспроизводить поведение и взаимодействие элементов сложной системы с учетом случайных возмущающих факторов. Формирование текущего значения какой-либо переменной происходит путем генерирования случайного числа в сочетании с интегральной функцией распределения вероятностей для исследуемого процесса.

Так, появление вагонов различных назначений в составе рассматривается как случайное событие.

Тогда текущее значение величин групп вагонов, согласно [4], определяется по формуле

тгр = тр\1п¥( т'гр)\, (1)

Г(т'гр) = 7 , (2)

где 7 — случайное число из совокупности случайных чисел, равномерно распределенных в интервале от 0 до +1; тсрг - средняя величина группы г-го назначения, равная [2]:

тср = N/ппр = (19 - 0,1кНа)Ш/0,4ппер, (3) где N - вагонопоток г назначения; кназ - количество назначений по плану формирования; п - число прибывающих в расформирование поездов.

Посуточные колебания поездопотоков и внутрисуточная неравномерность, как показали исследования [2, 4], описываются нормальным законом распределения. Моделирование количества расформировываемых поездов происходит каждый раз при переходе к имитации процесса на очередные сутки. Текущее его значение получается с использованием случайного числа 7 и интегральной функции распределения:

N = Мер + ^ср^ - 3), (4)

где Мер - среднесуточное число поездов, расформировываемых на станции; ^ - коэффициент вариации.

На основании вышеизложенных положений построен алгоритм формирования групповых поездов. В процессе накопления и по его завершении подсчитываются следующие величины по каждому назначению: параметр накопления составов с, количество накопившихся составов ЕМнат,

ЕТнакг - время накопления составов, ЕВнакг - вагоно-часы накопления.

С использованием данного алгоритма методом моделирования были получены значения параметра накопления с по станциям формирования и параметра ожидания с1 по станциям перецепки для следующих категорий групповых поездов:

• групповых поездов без постоянного веса групп и не прикрепленных к постоянным расписаниям;

• групповых поездов с постоянным весом групп и не прикрепленных к постоянным расписаниям;

• групповых поездов постоянного расписания с переменной величиной групп;

• групповых поездов с постоянным весом групп и прикрепленных к определенным расписаниям.

В процессе измерений, последующей обработки данных, а также формализации результатов в виде математической модели возникают погрешности и теряется часть информации, содержащейся в исходных данных. Применение методов планирования эксперимента позволяет определить погрешность математической модели и судить о ее адекватности.

При планировании эксперимента в данной работе был использован полный факторный эксперимент 23. Полный факторный эксперимент позволяет количественно оценивать эффекты взаимодействия.

Выводы

После обработки экспериментальных данных были получены следующие уравнения регрессии для кодированных значений факторов:

фь x2, x3) = 11,0125 - 0,1225x1 + 1,13x2 -0,1925x3 + 0,295x1x2 + 0,5725x1x3 + 0,285x2x3 -0,087x1x2x3 - для одногруппных поездов;

фь ж^;!, xз) = 7,298 - 0,02125x1 + 0,2838x2 + 0,1988x3 - 0,166x1x2+0,131x1x3 - 0,2887x2x3 -0,6587x1x2x3 - для групповых поездов с нефиксированной величиной групп и не прикрепленных к расписанию;

фь X2, xз) = 13,973 - 0,36x1 - 0,3925x2 + 0,9075x3 - 0,1475x1x2 - 0,5075x1x3 + 0,32x2x3 -1,005x1x2x3 - для групповых поездов с нефиксированной величиной групп и прикрепленных к расписанию;

фь X2, xз) = 12,8275 + 0,105x1 + 0,8925x2 + 0,38x3 - 0,205x1x2 + 0,1225x1x3 - 0,155x2x3 -1,8975x1x2x3 - для групповых поездов с фиксированной величиной групп и не прикрепленных к расписанию;

фь X2, xз) = 17,356 + 0,0238x1 + 0,836x2 -0,2862x3 + 1,538x1x2 - 0,624x1x3 + 1,084x2x3 -0,2887x1x2x3 - для групповых поездов с фиксированной величиной групп и прикрепленных к расписанию,

где Xl - фактор, характеризующий изменение доли поездов, в составе которых есть данное назначение; X2 - фактор, характеризующий изменение величины группы; xз - фактор, характеризующий интервал прибытия поездов.

Полученная адекватная линейная модель имеет вид полинома первой степени. Коэффициенты полинома являются частными производными функции отклика по соответствующим переменным.

По полученным коэффициентам взаимодействия Ьц была установлена мера влияния каждого из факторов на параметр оптимизации. Помимо уравнений регрессии для кодированных значений факторов представляет интерес построение уравнений регрессии для натуральных значений.

При переходе к натуральным значениям переменных коэффициенты регрессии изменяются, и уравнения примут вид:

ф, I) = 11.5332 - 1,108« + 0,0858,? - 0,0097/ + 0,14«? + 0,006«/ + 0,00024?/ - 0,0012«?/ - для од-ногруппных поездов;

ф, I) = 6,8975 - 3,97125« + 0,0058? + 0,0064/ + 0,55«? + 0,118«/ + 0,0009?/ - 0,017«?/ -для групповых поездов с нефиксированной величиной групп и не прикрепленных к расписанию

ф, /) = 12,344 - 1,3113« - 0,548? + 0,0751/ + 1,39625«? - 0,004«/ + 0,0177?/ - 0,049«?/ - для групповых поездов с нефиксированной величиной групп и прикрепленных к расписанию

с(«, ?, /) = 15,4523 - 14,7125« - 0,672? -0,1128/ + 2,6875«? + 0,525«/ + 0,0264?/ - 0,093«?/ -для групповых поездов с фиксированной величиной групп и не прикрепленных к расписанию

ф?/) = 18,377 + 3,322« - 0,593? - 0,0108/ + 1,194«? + 0,2350«/ + 0,01486?/ - 0,0145«?/ - для групповых поездов с фиксированной величиной групп и прикрепленных к расписанию где « - доля поездов, в составе которых есть данное назначение; ? - величина группы; / - интервал поступления вагонов на пути сортировочного парка.

По результатам проведенных экспериментов получены зависимости параметров накопления с(у, /) и ожидания с1(/, Л). На основе полученных зависимостей были предложены уточненные формулы для расчета затрат вагоно-часов и локо-мотиво-часов при групповом и одногруппном формировании (табл.), позволяющие проводить оперативную корректировку плана формирования поездов.

Таблица

[етные уточненные формулы для определения суточной затраты вагоно-члсов прп групповых поездах без постоянного веса групп, при свободном п

а ы Операции Групповые поезда Одногрутшные поезда

и сквозные раз&ор очные

¿н< Накопление(свободное расписание) ф,%)т 2 с (я, ¿)т ф,К)т

& 3 ^ X Й | Накопление (фиксирован ое расписание) ф,£)т(2 - _]_ ) а.еофпгр ф, яШа+(1 +ч)(1-аеоЖ уОна ф,%)т

1 К и г Дополнительные маневры по соединению групп ПгрГлАТф ПгртА Тф

Накопление и ожидание расписания 1.1ф,Е}»ф УОеоэ ф,£)т ф,£)т

из с р & я) Й 53 »С V Расформирование и формирование Станции с последовательным рас положением парков Оа£т(13.44+0.48Рт ) 60 £(13.44+О.480т)+ (а«в-1)(9.72+0.031т)]пфп 60 1(3.72+0.451т)+ а.во/9. 72+0.031т)] * 60 1(3.72+0.451 т)+ 72+0.031т)] * 60

Станции с параллельным рас положением парков па£т(13.56+0.бРт) 60 1(13.56+0.6$т)+ +(а^-1)(9.78+0.09т)] п^т 60 [_(3.78+0.51т)+ ат(9.78+0.09т)]* 60 [_(3.78+0.51т)+ аво/9.78+0.09т)]* ПфРт 60

Переработка - - -

Дополнительная стоянка транзитных поездов А Яф^ Тгпр - -

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК

1. Интенсификация переработки групповых ваго-нопотоков / Л.В. Абуладзе и др. // Железнодорожный транспорт. 1990. № 7 С. 13-16.

2. Акулиничев В.М., Бодюл В.И., Александров

B.И. Статистическое моделирование работы сортировочной станции // Тр. МИИТ. 1974. Вып. 379. С. 74-91.

3. Новая технология управления вагонопотоками /

C.Ю. Елисеев и др. // Железнодорожный транспорт. 1999. Вып.1. С. 1-21.

4. Стопичев С.Г. Совместный расчет плана формирования отправительских и технических маршрутов на ЭВМ // Тр. ХабИИЖТ. 1965. Вып. 22. С.39-43.

5. Зубков И.И., Угрюмов А.К. Организация движения на железнодорожном транспорте // М. : Транспорт, 1981. С. 232.

6. Местная работа на железных дорогах / О.С. Кирьянова и др. // М. : Транспорт, 1975. С. 184.

7. Романов А.П. Система организации вагонопото-ков. М. : Транспорт, 1988. 134 с.

8. Шаров В.А. Интегрированная технология управления движением грузовых поездов по расписанию // Железнодорожный транспорт. 2011. № 8. С. 11-21.

9. Шаров В.А. Новые риски при реализации единого интегрированного планирования на железнодорожном транспорте общего пользования // Наука и техника транспорта. 2016. №2. С. 87-93.

УДК 621.515:629 Асламова Вера Сергеевна,

д. т. н., профессор кафедры «Техносферная безопасность», Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. +79149045809, е-mail: [email protected] Темникова Елена Александровна, к. т. н., ст. преподаватель кафедры «Информационные системы и защита информации»,

Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. +79500807858, е-mail: [email protected]

Тангулаг Тайван,

инженер локомотивного депо Улан-Батор, аспирант, Иркутский государственный университет путей сообщения,

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

е-mail: [email protected] Гозбенко Валерий Ерофеевич, д. т. н., профессор,

Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. (3952) 638357, e-mail: [email protected] Руш Елена Анатольевна, д. т. н., профессор,

Иркутский государственный университет путей сообщения, тел. +79834165007, е-mail: [email protected]

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ КОНТРОЛЬ БЕЗПОМПАЖНОГО ПРОБЕГА ТЕПЛОВОЗА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ТУРБОКОМПРЕССОРА

V. S. Aslamova, E. A Temnikova, Tungalag Taiwan, V. E. Gozbenko, E. A Rush

LOCOMOTIVE UNSURGE MILEAGE AUTOMATED CONTROL DEPENDING ON THE PROCESS PARAMETERS TURBOCHARGER

Аннотация. Выполнена оценка влияния основных физических параметров внешней среды и технологических параметров турбокомпрессора тепловоза серии 2ТЭ116УМ№ 031 секции А на величину помпажного пробега. Комплексный анализа информации о техническом состоянии турбокомпрессора, полученный с контроллеров № 12-14, позволил установить, что турбокомпрессор из-за нарушения устойчивости его работы вследствие помпажа не исчерпывает свой ресурс эксплуатации до очередного планового предупредительного ремонта. Мониторинг эксплуатации тепловоза на Улан-Баторской железной дороге в течение четырех лет показал, что наиболее частой причиной помпажа турбокомпрессора тепловоза является загрязнение воздушных фильтров.

С помощью пакета Statgraphics Plus обработаны исходные данные и получены регрессионные зависимости величины пробега до начала помпажа от каждого параметра в частности и их совокупного влияния. Полученная многопараметрическая регрессия совокупного влияния параметров позволит контролировать величину пробега, чтобы не допустить появления пом-

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.