Оценка рисков отцепки вагонов в пути следования Текст научной статьи по специальности «Математика»

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

ОЦЕНКА РИСКОВ ОТЦЕПКИ ВАГОНОВ В

ПУТИ СЛЕДОВАНИЯ

Гарбарук В.В., Красковский А.Е., Фоменко В.Н. Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I Санкт-Петербург, Россия [email protected]

Аннотация. Получены различные формулы оценки рисков отцепок вагонов на маршруте из-за технической неисправности в зависимости от количества вагонов в составе и от расстояния перевозки груза. Это позволяет оценить уровень безопасности движения в международных транспортных коридорах, где каждая железнодорожная администрация несет определенную долю ответственности за материальный ущерб, нанесенный грузу и подвижному составу в процессе перевозок по своей территории.

Ключевые слова: риск, маршрут, состав, отцепка вагона, эксплуатация вагонного парка, банк данных грузовых вагонов.

Введение

Современные подходы к обеспечению безопасности движения предполагают нормирование базовых показателей безопасности. В пассажирских перевозках к таким показателям относятся вероятность гибели или ранения людей, в грузовых перевозках - вероятность потери или порчи грузов. Исходя из установленных значений базовых показателей, предъявляются требования к техническим средствам и технологиям перевозок, в частности к эксплуатации вагонного парка. В межгосударственном стандарте ГОСТ 27.002-89 «Надежность в технике» перечислены показатели надежности, одним из которых является вероятность безотказной работы.

Пункты текущего отцепочного ремонта предназначены для устранения неисправностей, возникающих в процессе эксплуатации вагонов в период между плановыми видами ремонта или в период от постройки вагона до первого планового ремонта. Устранению подлежат неисправности вагонов, независимо от характера их возникновения: естественный износ деталей и узлов вагонов, нарушения правил эксплуатации и производства погрузочновыгрузочных и маневровых работ, нарушения требований правил и руководств по изготовлению и ремонту вагонов, их узлов и деталей.

Исключение вагонного парка из состава ОАО «РЖД» приведет к тому, что практически все расходы на текущий отцепочный ремонт грузовых вагонов будут учитываться по прочим видам деятельности, а значит должны возмещаться полностью за счет доходов, полученных от данных видов работ. В этих условиях задача эффективного управления затратами, в частности эффективного планирования затрат, как базовой функции процесса управления, приобретает первостепенное значение [1].

В работе [2] рассчитывается вероятность аварийного состояния вагона, исходя из множества испытаний. Однако задача определения вероятности отказа не одного, а нескольких вагонов на конкретном маршруте в этой и других работах не ставилась. Аналогичные изыскания проведены в работе [3]. Автор представил технологию построения расчетной схемы вагона для проведения вероятностной оценки его предрасположенности к авариям.

Для проведения анализа применялось построение древовидного графа событий, представляющего собой разложение конечного события (например, схода вагона) на элементарные события, соответствующие отказам составных частей вагона. В работе [4] используется такое понятие как наработка на отказ вагона, а надежность состава, рассматривается через призму безопасности, когда отказ одного вагона при «роковом стечении обстоятельств» может привести к крушению поезда. Однако крушение является редким событием.

Наиболее часты ситуации, когда при осмотре на станциях неисправность обнаруживается и либо производится мелкий ремонт без отцепки, либо вагоны отцепляются для производства серьезного ремонта. В этом случае возникает опасность просрочки доставки или порчи груза. Для грузоотправителей и страховых компаний интерес представляют именно такие риски, т.е. какова надежность следования группы вагонов по всему маршруту или какова вероятность отцепки n вагонов из совокупности N вагонов, входящих в состав поезда.

B работе [5] предложена методика расчета надежности вагонов на основе теории марковских процессов. В этой работе описывается переход системы «вагон-техническое обслуживания» из одного состояния в другое под воздействием случайных факторов (отказов). При этом вероятностные состояния и интенсивности переходов рассчитываются для одного среднестатистического вагона, а сам процесс характеризуется ординарностью, т.е. невозможностью возникновения двух или более событий в малом промежутке времени.

Таким образом, как и в предыдущих работах, определяются показатели перехода вагона в неработоспособное состояние, а не вероятность его отцепки для проведения внепланового технического обслуживания и ремонта. Вероятностная оценка отцепки нескольких вагонов в одном составе на заданном маршруте автором также не рассматривается.

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

11

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

В ряде работ [6, 7, 8], исследующих взаимное влияние надежности вагонов и качества отцепочных ремонтов, предложены математические модели прогнозирования с применением поправочных коэффициентов.

Коэффициенты учитывают, в одном случае, качество работы железнодорожной станций при операциях с грузовыми вагонами, а в другом - влияние тенденций и сезонность процессов.

Однако данные модели пока разрознены и не учитывают всего перечня причин отцепок вагонов. К примеру, в работе [8] модель прогнозирования числа отцепок грузовых вагонов в пути следования разработана только для отцепок по нагреву буксового узла.

Страхование грузов - вид имущественного страхования, который защищает грузы от всевозможных рисков, например, происшествий при погрузке, выгрузке или перегрузке, опасностей при транспортировке к грузополучателю. Оценить риски при перевозке груза страховщик может, имея необходимую информацию не только о грузе, расстоянии, но и о перевозчике.

Увеличение расстояния перевозки сверх установленного среднего повышает риск наступления страхового случая. Поэтому страховщики предусматривают повышающие коэффициенты в зависимости от увеличения расстояния. Для решения многих задач страхования грузов, важно располагать информацией о количестве отцепок вагонов в пути следования как возможных событий с определенной вероятностью.

В базах данных ГВЦ ОАО «РЖД» с номерным учетом грузовых вагонов хранится большой объем информации о жизненном цикле любого вагона. Эти данные имеют высокую достоверность и могут быть использованы для оценки рисков. В настоящей статье дается оценка риска невыполнения перевозки груза по причине отцепки одного или нескольких вагонов на конкретном маршруте для внепланового ремонта из-за технической неисправности.

ВЫЧИСЛЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ОТЦЕПКИ ОДНОГО ВАГОНА

В теории надежности (например, ГОСТ Р 51901.122007, Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов) часто случайная величина -длительность времени безотказной работы устройства, имеет показательное распределение F(t) = 1 - e ~Xt. Это объясняется тем, что «вероятность безотказной работы устройства на интервале времени t не зависит от времени предшествующей работы до начала рассматриваемого интервала, а зависит только от длительности времени t» [9].

При анализе отцепок вагонов на маршруте из-за технической неисправности можно также принять показательный закон распределения, аргументом которого является не время t, а пройденный вагоном путь L. Функция распределения F (L) = 1 - e~X'L дает

возможность вычислить вероятность Р отцепки вагона на маршруте длиной L.

Прогноз интенсивности отцепок X может быть сделан на основе статистических данных из автоматизированного банка данных грузовых вагонов (АБДВП). Большой объем

информации дает возможность статистически достоверно предсказывать частоту отцепок вагонов на 1 вагоно-км.

Предполагая, что неисправность, требующая отцепки вагона, может с одинаковой вероятностью возникнуть на любом фиксированным по длине отрезке пути следования, расчет вероятности Р отцепки одного груженого вагона может быть осуществлен по формуле:

P = 1 - e~L^P <1-d>(1±K), (1)

где L - расстояние перевозки;

Рр - частота отцепок вагонов на 1 вагоно-км;

К - сезонный коэффициент перевозки; d - доля порожних вагонов, попавших в текущий ремонт.

При малых значениях величины L ■Рр вместо (1) можно использовать приближенную формулу

P * L ■ ¥p • О - d) • d ± K) . (2)

Частота Рр отцепок вагонов на один вагоно-км определяется по формуле:

пр

Р = р т Р k ’

Z L

i=1

где k - количество вагонов в базе данных;

k

ZLt - общий пробег всех k вагонов (вагоно-км);

i=1

Пр - число отцепок вагонов в текущий ремонт.

Величина пр может быть рассчитана по данным отраслевой статистической отчетности формы ВО-2 при известной доле вагонов каждого рода, поступивших в текущий ремонт.

В осенне-зимнем периоде количество отцепок заметно возрастает. Указанное обстоятельство предлагается учитывать сезонным коэффициентом перевозки К. В формулы (1) и (2) этот коэффициент входит со знаком «плюс», если расчеты проводятся для осенне-зимний периода, и со знаком «минус» для весенне-летнего периода.

В статье рассматриваются только случаи отцепки груженых вагонов, т.к. в этом случае у перевозчика возможны убытки. Поэтому в формулу введен коэффициент d, исключающий учет отцепок порожних вагонов.

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

12

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

РИСК ОТЦЕПКИ ВАГОНА В СОСТАВЕ

Предположим, что несколько одинаковых вагонов для перевозки груза объединены в один состав. Отцепка в процессе движения любого вагона из-за технической неисправности является событием, вероятность которого не зависит от выхода из строя других вагонов, т.е. отцепки рассматриваются как независимые события. Пусть вероятность отцепки каждого вагона одинакова. Если N -число вагонов в отправке, то имеем последовательность N независимых испытаний, в каждом из которых с одинаковой вероятностью Р вагон может быть отцеплен из-за обнаружения технической неисправности в пути следования. Обозначим через n число вагонов, которые могут быть отцеплены. Вероятность P(n; N) того, что на маршруте будут отцеплены n вагонов из N в отправке, может быть вычислена по формуле Бернулли [9]:

P(n; N) = C”N • Pn • (1 - P)N-n, (3)

Cn N! Лг

где CN =----------- - сочетание из N элементов по n

N n!(N - n)!

(N! = 1-2-...-N).

Наиболее вероятное количество вагонов т(АВ), которые могут быть отцеплены из-за обнаружения технической неисправности в пути следования, по маршруту от пункта А до пункта В определяется по формуле

m (AB) = N • P = L • N •Wp-(1 - rf)-(l ± K) (4)

в том случае, когда NP есть число целое. В других случаях наивероятнейшее число отцепленных вагонов т(АВ) определяется из двойного неравенства

N• P + P-1 <ш(ЛВ)< N• P + P.

Рассмотрим конкретный пример расчета вероятности отцепки вагонов в пути следования из-за технической неисправности. Исходные данные для расчетов: L = 9882 км; N = 50 вагонов; % = 0,00003741; d = 0,78; К = 0,162. Перевозка осуществляется в весенне-летний период. Вероятность Р отцепки вагона из-за обнаружения технической неисправности в пути следования определяется приближенно по формуле (2)

Ppr * 9882 • 0,00003741 • (1 - 0,78) • (1 - 0,162) * 0,068 .

Более точное значение Р вычисляется по формуле (1)

P = 1 - e 0 068 = 0,066.

Наиболее вероятное количество вагонов т(АВ), которые могут быть отцеплены из-за обнаружения технической неисправности в пути следования, по маршруту от пункта А до пункта В задается двойным неравенством

3,4 + 0,066 -1 < m(AB) < 3,4 + 0,066.

Этому неравенству удовлетворяет целое значение т(АВ) = 3. Вероятность отцепки трех из пятидесяти вагонов в отправке вычисляется по формуле (3) при n = 3:

P(3; 50) = C30 • P3 • (1 - P)50-3 =

= 50 • 0,0663 • (1 - 0,066)47 * 0,228.

Риск того, что из-за технической неисправности будут отцеплены один или два вагона, либо не будет отцеплено ни одного вагона, также определяется по формуле (3):

P(1; 50) = с50 • P1 • (1 - P)50-1 * 0,117..

P(2; 50) = CN • P2 • (1 - P)50"2 * 0,202..

P(0; 50) = (1 -P)50 * 0,033.

Аналогично вычисляется вероятность отцепки любого количества вагонов. Результаты расчетов приведены в таблице 1.

Таблица 1 Вероятность отцепки вагонов

Количество отцепленных вагонов Вероятность

0 0,033

1 0,117

2 0,202

3 0,228

4 0,189

5 0,122

6 0,065

7 0,029

8 0,011

9 0,004

Рисунок 2 иллюстрирует изменение вероятностей риска отцепки вагонов.

Количество отцепленных вагонов

Рис.2. Риск отцепок различного числа вагонов в отправке

Еще одной важной характеристикой рисков является интервальная оценка числа отцепок при заданной доверительной вероятности Рдов. С надежностью Рдов можно утверждать, что количество отцепленных вагонов не может быть больше nmax. Максимальное количество отцепок nmax определяется из системы неравенств

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

13

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

P(n > nmx) < 1 - Pdoe ,P(n > nmax - 1) > 1 - Pdoe .

Например, в рассмотренном примере получаем в качестве оценки максимального количества отцепок

nmax = 8 при доверительной вероятности Рдов = 0,99. В таблице 2 приведены результаты расчета максимального количества отцепок вагонов при различных значениях доверительной вероятности.

Таблица 2

Максимальное количество отцепок вагонов

Доверительная вероятность 0,8 0,9 0,95 0,99

Максимальное количество отцепок 5 6 7 8

Рисунок 3 иллюстрирует изменение максимального количества возможных отцепок вагонов.

И Н О

я 3

а о 7 ' 0 я О

Л (- 6 § °

я 5 щ

2 10, 75 0,8 0,85 0,9 0,95 Доверительная вероятность

Рис.3. Интервальная оценка риска отцепок

ОТЦЕПКИ ВАГОНОВ ПРИ ПЕРЕМЕННОЙ ДЛИНЕ МАРШРУТА При переменной длине маршрута L вероятность PL отцепки одного вагона из-за обнаружения технической неисправности имеет следующий вид:

PL = 1- e

L-0,00003741 (1- 0,78) (1- 0,162)

= 1 - e L-0,0000069 * L • 0,0000069. Вероятность того, что вагон не будет отцеплен

Ql = 1 - pl = e

-L-0,0000069

Если в составе N вагонов, то вероятность того, что отцепок не будет, вычисляется по теореме умножения вероятностей [9] для независимых событий

PL (0; N) = QlN = e-NL000m69 .

В зависимости от расстояния перевозки меняется вероятность того, что будет отцеплен хотя бы один вагон, т.е. события противоположного отсутствию отцепок. Формула вычисления вероятности отцепки хотя бы одного вагона в зависимости от числа вагонов в отправке и длины маршрута имеет следующий вид:

Pl (n > 0) = 1 - Pl (0; N) = 1 - e

- N-L-0,0000069

В таблице 3 приведены результаты расчета изменения этой вероятности.

Таблица 3

Изменение вероятности отцепки вагонов

N 30 вагонов 50 вагонов 80 вагонов

Вероятность отцепки хотя бы одного вагона

0 0,00 0,00 0,00

500 0,10 0,16 0,24

1000 0,19 0,29 0,42

1500 0,27 0,40 0,56

2000 0,34 0,50 0,67

2500 0,40 0,58 0,75

3000 0,46 0,64 0,81

3500 0,52 0,70 0,86

4000 0,56 0,75 0,89

4500 0,61 0,79 0,92

5000 0,64 0,82 0,94

5500 0,68 0,85 0,95

6000 0,71 0,87 0,96

6500 0,74 0,89 0,97

Рисунок 4 иллюстрирует изменение вероятности отцепки хотя бы одного вагона в зависимости от расстояния перевозки при различном количестве вагонов составе.

Рис. 4. Риск отцепки хотя бы одного вагона на разных маршрутах при различном количестве вагонов в отправке

При N вагонов в составе вероятность того, что будет отцеплен один вагон, можно вычислить по формуле Бернулли [9]:

Pl(1; N) = CN • Pl • QlN-1 =

_ n . (1 _ e-L-0,0000069 ) _ e-(N-1)-L-0,0000069

Тогда формула вычисления вероятности того, что на маршруте из-за технической неисправности будут отцеплены два и более вагонов, имеет вид:

P(n > 1) = 1 - PL (0; N) - Pl (1; N)

В таблице 4 приведены результаты расчета вероятности отцепок одного или двух вагонов из 50 вагонов в отправке, также вероятность отсутствия отцепок.

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

14

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

Таблица 4

Вероятности отцепок 1 или 2 вагонов

^\Количество ^\отцепок нет отцепок 1 вагон отцеплен 2 вагона отцеплено

Вероятность

0 км 1 0 0

1000 км 0,707 0,246 0,042

2000 км 0,499 0,349 0,120

3000 км 0,352 0,371 0,192

4000 км 0,247 0,350 0,243

5000 км 0,173 0,309 0,270

6000 км 0,121 0,261 0,276

7000 км 0,084 0,214 0,266

8000 км 0,059 0,171 0,245

9000 км 0,041 0,134 0,218

10000 км 0,028 0,104 0,189

11000 км 0,019 0,079 0,160

12000 км 0,013 0,060 0,133

13000 км 0,009 0,045 0,108

14000 км 0,006 0,033 0,087

15000 км 0,004 0,025 0,069

16000 км 0,003 0,018 0,054

17000 км 0,002 0,013 0,042

На рисунке 5 показано, как в зависимости от расстояния перевозки меняются вероятности отцепок.

нет отцепок

...... 1 вагон отцеплен

” ” ” 2 вагона отцеплено

Рис. 5. Риск отцепок на различных маршрутах из 50 вагонов в отправке

При наличии в составе вагонов различного типа с разной частотой отцепки, следует для каждой части однотипных вагонов вычислить вероятность отцепки n вагонов. Затем по формуле полной вероятности [9] определить риск отцепки n вагонов из состава.

Рассмотрим конкретный пример. Пусть состав состоит из 30 вагонов типа I с вероятностью отцепки Р: = 0,066 и 20 вагонов типа II с вероятностью отцепки Рп = 0,052. Вероятность случайного выбора вагона первого типа Р® = 30/50 = 0,6. Вероятность случайного выбора вагона второго типа Р(П) = 20/50 = 0,4. Условные вероятности отцепки различных вагонов:

P (1; 30) = Сэ0 • Pi1 • (1 - Pi )30 1 * 0,273; P„(1; 20) = c2q • Pii • (1 -Pii)20-1 * 0,323.

Вычислить вероятность отцепки одного вагона любого типа можно по формуле полной вероятности:

P(1; 50) = P(i)• Pj(1; 30) + P(ii)• Pn(1; 20) = 0,293.

Аналогично вычисляются риски отцепок любого числа вагонов разных типов.

Как показали расчеты, при имеющейся достаточно низкой надежности вагонного парка существует высокая вероятность отцепки вагонов в пути следования. На маршрутах протяженностью от 2500 км до 3000 км вероятность отцепки одного вагона близка к 0,37. На маршрутах же от 5500 км до 6000 км вероятность отцепки двух вагонов становится равной 0,27.

Эти выводы важны для протяженных транспортных коридоров, например, таких как Москва (Россия) -Ляньюньган (Китай) длиной 15212 км. В связи с увеличением объема грузопотоков между странами Европейского союза и Азиатско-Тихоокеанского региона [10] необходимо оценивать риски несвоевременной доставки грузов.

ОТЦЕПКИ ПРИ ПЕРЕМЕННОМ ЧИСЛЕ ВАГОНОВ Полученные результаты можно обобщить на случай, когда число вагонов в составе заранее неизвестно, а является случайной величиной с заданным законом распределения. В этой работе мы принимаем, что число вагонов в составе равно Z +1, где Z - случайная величина, распределенная по закону Пуассона с параметром X. Сдвиг на единицу исключает из рассмотрения фиктивный случай «составов» с нулевым количеством вагонов. Итак, вероятность того, что в составе имеется N вагонов, равна

q(N) = e~X

XN-1 (N -1)!

(5)

где величина X +1 имеет смысл среднего числа вагонов в составе. При X = 49 вероятность того, что в составе будет от 46 до 55 вагонов равна 0,53. Эта вероятность становится равной 0,85 при числе вагонов от 41 до 60. На рисунке 6 изображен график изменения вероятности для разного количества вагонов в составе.

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

15

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

Рис. 6. Вероятности различного числа вагонов в составе

Вероятность отцепки n вагонов вычисляется по формуле полной вероятности [9]:

P(n) = £ P(n; N) • q(N). (6)

N

Вероятность P(n; N) отцепки n вагонов в составе, содержащем N вагонов, определяется по формуле (3). Отметим, что P(n; N) = 0, если N < n. Результаты расчетов приведены в таблице 5.

Таблица 5

Вероятность отцепки n вагонов

Количество отцепленных вагонов n Вероятность P(n)

0 0,029

1 0,107

2 0,192

3 0,225

4 0,193

5 0,130

6 0,071

7 0,033

8 0,013

9 0,004

Отметим, что таблицы 1 и 5 различаются незначительно. Следовательно, на расчеты вероятности рисков отцепки изменчивость числа вагонов влияет не существенно, если среднее число вагонов фиксировано.

На рисунке 7 приведена кривая, соответствующая вероятности отцепки различного количества вагонов, рассчитанная по формуле (6). Как видно из рисунка, вероятное количество отцепляемых вагонов равно 3.

Количество отцепленных вагонов

Рис. 7. Вероятности числа отцепляемых вагонов

Математическое ожидание, т.е. среднее число отцепляемых вагонов при переменном количестве вагонов в составе, определяется по формуле

Пср = £ nP(n) = £ n • £P(n; N) • q(N).

n n N

Для выбранного набора (L = 9882 км; N = 50 вагонов; Тр = 0,00003741; d = 0,78; К = 0,162) параметров ncp = 3,4.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В статье рассматривается методика расчета эксплуатационной надежности вагонного парка. При расчете вероятности отцепки одного вагона на маршруте из-за технической неисправности принят показательный закон распределения, аргументом которого является пройденный вагоном путь.

Прогноз интенсивности отцепок сделан на основе статистических данных из автоматизированного банка данных грузовых вагонов. Получена формула определения вероятности отцепки хотя бы одного вагона в зависимости от числа вагонов в отправке и длины маршрута. Вероятность того, что на маршруте будут отцеплены n вагонов из N в отправке, вычислена по формуле Бернулли для последовательности независимых испытаний.

Показан способ определения максимально возможного количества отцепленных вагонов при заданной доверительной вероятности. Полученные результаты обобщены на случай, когда точное число вагонов в составе заранее неизвестно.

Приведенные в статье зависимости вероятностей отцепок от расстояния позволяют оценить уровни безопасности движения в международных транспортных коридорах, где каждая железнодорожная администрация несет определенную долю ответственности за материальный ущерб, нанесенный грузу и подвижному составу в процессе перевозок по своей территории. Предлагаемая методика расчета эксплуатационной надежности вагонного парка может быть использована страховыми компаниями для обоснования уровней рисков и их финансового покрытия.

Литература

1. Галтер В.В. Планирование затрат на текущий

отцепочный ремонт грузовых вагонов на основе попроцессного подхода: дис. канд. экон. наук. -

Новосибирск, 2011.- 156 с.

2. Устич П.А. Вагонное хозяйство: учебник для вузов ж.-д. трансп. / Устич П.А., Хаба И.И., Ивашов В.А., под ред. П. А. Устича. - М.: Маршрут, 2003. - 559с.

3. Вологдина Л.Б. Совершенствование системы обеспечения безопасной эксплуатации грузовых вагонов на основе новых информационных технологий: автореф. дис. канд. техн. наук. - М., 2004. - 24с.

4. Иванов А.А. Определение параметров безопасности грузовых вагонов. Методические указания к практическим занятиям. / Иванов А.А., Устич П.А. - М.: МИИТ, 2009. - 40с.

5. Сирина Н.Ф. Теоретические основы технического

обслуживания вагонов: методическое пособие для

практических занятий/Сирина Н.Ф. - УрГУПС, 2005. -36с.

6. Митюхин В.Б. Повышение эффективности вагонного хозяйства на основе использования новых информационных технологий: автореф. дис. канд. техн. наук. - М., 2002. - 25с.

7. Петров С.В. Методы обоснования нормативов межремонтной наработки грузовых вагонов: автореф. дис. канд. техн. наук. - М., 2013. - 23с.

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

16

Intellectual Technologies on Transport. 2015. №1

8. Налабордин Д.Г. Оценка влияния уровня надежности и безопасности грузовых вагонов на параметры системы их технического обслуживания и ремонта: дис. канд. техн. наук. - Чита, 2015. - 209с.

9. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. / В.Е Гмурман. - М.: Высшая школа, 1977. - 479с.

10. Шаповалова И.М. Основные направления повышения конкурентоспособности железнодорожных транзитных перевозок по территории Российской Федерации, Вестник АГТУ, сер.:экономика, Астрахань, АГТУ, 2012, №1, сс. 73-79.

ASSESSMENT OF RISKS DUE TO IN-TRANSIT UNCOUPLING OF CARS

Garbaruk V.V., Kraskovsky A.E., Fomenko V.N.

Petersburg State Transport University Sankt-Petersburg, Russia [email protected]

Abstract. Relations are developed estimating risks of intransit uncoupling of cars caused by technical malfunction depending on the number of cars in a train and haulage distance. The obtained results allow assessing safety level in international transit corridors where each local railway administration shares liability for damage to cargo and railway equipment in the course of transportation through their area of responsibility.

Keywords: risk, transportation route, train, car uncoupling, car fleet operation, freight wagon data base

References

1. Galter V.V. Planirovanie zatrat na tekushchii ottsepochnyi remont gruzovykh vagonov na osnove poprotsessnogo podkhoda: Dis. cand. ehkon. Sciences [Cost planning for maintenance repairs of freight wagons with car uncoupling in a process-by-process approach: Thesis PhD in Economics]. - Novosibirsk, 2011. - 156 p.

2. Ustich P.A. Vagonnoe khoziaistvo: uchebnik dlia vuzov zh.-d. transp [Rolling stock: A textbook for railway transport universities] / Ustich P.A., Haba I.I., Ivashov V.A., edited by P.A. Ustich. - Moscow: Marshrut, 2003. - 559 p.

3. Vologdina L.B. Sovershenstvovanie sistemy obespecheniia bezopasnoi ekspluatatsii gruzovykh vagonov na osnove novykh informatsionnykh tekhnologii: avtoref. dis. kand. tekhn. nauk [Development of the system insuring safely operating freight wagons basing on modern information technologies: Abstract of a PhD thesis in Engineering]. -Moscow, 2004. - 24 p.

4. Ivanov A.A. Opredelenie parametrov bezopasnosti gruzovyh vagonov: Metodicheskie ukazanija k prakticheskim zanjatijam [Characterization of security parameters for freight wagons. Guidelines for practical classes] / Ivanov A.A., Ustich P.A.- Moscow: MIIT, 2009. - 40 p.

5. Sirina N.F. Teoreticheskie osnovy tehnicheskogo

obsluzhivanija vagonov: metodicheskoe posobie dlja

prakticheskih zanjatij [Theoretical foundations of the railway car technical maintenance: Guidelines for practical classes] / Sirina N.F. - UrGUPS, 2005. - 36 p.

6. Mityukhin V.B. Povyshenie jeffektivnosti vagonnogo hozjajstva na osnove ispol’zovanija novyh informacionnyh tehnologij: avtoref. dis. kand. tehn. nauk. [Enhancement of rolling stock effectivity using modern information technologies: Abstract of a PhD thesis in Engineering]. -Moscow, 2002. - 25 p.

7. Petrov S.V. Metody obosnovanija normativov mezhremontnoj narabotki gruzovyh vagonov: avtoref. dis. kand. tehn. nauk [Methods substantiating the standards for between-repairs operation time: Abstract of a PhD thesis in Engineering]. - Moscow, 2013. - 23 p.

8. Nalabordin D.G. Ocenka vlijanija urovnja nadezhnosti i bezopasnosti gruzovyh vagonov na parametry sistemy ih tehnicheskogo obsluzhivanija i remonta: dis. kand. tehn. nauk [Assessment of the influence of the freight wagon safety level on parameters of the car maintenance and repair system: PhD thesis in Engineering]. - Chita, 2015. - 209 p.

9. Gmurman V.E. Teorija verojatnostej i matematicheskaja statistika [Theory of probabilities and mathematical statistics] / V.E.Gmurman. - Moscow: Vysshaya shkola, 1977. - 479 p.

10. Shapovalova I.M. Basic tendencies in increasing

competiveness of railway transit carriage inside the Russian Federation, Vestnik AGTU, ser.:Economics [Osnovnye napravlenija povyshenija konkurentosposobnosti

zheleznodorozhnyh tranzitnyh perevozok po territorii Rossijskoj Federacii, Vestnik AGTU, ser.: Jekonomika], Astrakhan, AGTU, 2012, No. 1, pp. 73-79.

Интеллектуальные технологии на транспорте. 2015. №1

17