CC BY
31
Таблиця 4 - Сфери застосування пркових горловин 1, 2, 3
Висота прки, м Номер прково! горловини при чист колш у сортувальному парку
16 18 20 22 24
2,2-2,6 -/1
2,8 2/2
3,0 1/2
3,2 2/3
3,4 2/1
3,6 2/2 2/3 2/2
3,8
4,0
4,2 2/2
4,4-4,6 -/2
Примтка - у чисельнику вказаний номер прково! горловини для ripoK велико! потужносп, у знаменнику - для прок середньо! потужносл.
Список лтератури
1. Огар О. М, Розсоха О. В. Анал1з i особливосп конструкцп гipкoвих горловин вiтчизняних сортувальних пристро!в // Зб. наук. праць.-Харюв:УкрДАЗТ, 2007.-Вип.85.-С.57-64.
2. Огар О. М, Розсоха О. В. Напрямки удосконалення конструкцш пркових горловин сортувальних пристро!в з позицп ресурсозбереження // ВосточноЕвропейский журнал передовых технологий.-№ 5/2(29), 2007.-С.54-58.
3. Данько М. I., Берестов I. В., Огар О. М., Розсоха О. В. Дослщження ефективност застосування нових пркових горловин. // Залiзничний транспорт Укра!ни. - 2008. - № 1.- С. 18-21.
УДК 656.025:510.223
Лаврухт О.В., доцент (УкрДАЗТ) Доценко Ю.В., ст. викл. (Дон1ЗТ)
РОЗРОБКА МАТЕМАТИЧНО1 МОДЕЛ1 ДИНАМ1ЧНОГО АНАЛ1ЗУ ЕЛЕМЕНТ1В ОБ1ГУ ВАНТАЖНОГО ВАГОНА
Вступ. В умовах позитивно! тенденци, що намiтилася, збшьшення вантажooбiгу залiзниця повинна використовувати оптимальш piшення для пoлiпшення екoнoмiчнo! стабшьносп галузi.
Для устшного функцiонування системи обслуговування необхщне забезпечення гнучкого реагування технологи перевiзного процесу i тарифно! полiтики щодо вимог користувачiв до якостi перевезень з гарантованим !хшм виконанням у встановлеш Статутом залiзниць Украши термши [1]. Однак новi органiзацiйнi, шформацшш, технiчнi i програмнi рiшення ще сполучаються зi старою технолопею, яка спрямована на шдвищення перероблювально! спроможност технiчних станцiй в умовах постшного росту обсягу перевезень, "валовим" плануванням показниюв експлуатацшно! роботи, на даних, що не дозволяють враховувати шдвищення прибутковост вiд перевезень, скорочення витрат на перевезення вантажiв, пiдвищення економiчноl вiдповiдальностi i зацiкавленостi всiх структурних шдроздшв у полiпшеннi фшансово-економiчних показникiв [2].
Постановка задачi. Виникае необхiднiсть встановлення впливу змiни кожного фактора на величину змши об^у вантажного вагона для подальшого оперативного корегування цих факторiв з метою досягнення максимально низького значення об^у. Як показуе практика роботи залiзничноl мережi Украши залiзницi мають певш резерви часу обiгу вагона. Якщо прийняти повний час обiгу за 100%, то 40-45% цього часу вагон знаходиться на техшчних станщях, 30-35% - на станщях де виконуються вантажш операци i тшьки 20-25% часу за обiг вагон знаходиться на дшьницях, причому в чистому рус (за винятком стоянок поlздiв на промiжних станцiях) - бшя 15-20%. Звiдси виходить, що основш резерви для прискорення об^у вагона заключаються в покращеннi роботи залiзничних станцiй та дiльниць.
В загалi обiг одного вагону вiдрiзняеться вiд обiгу iншого вагона, тим бшьш пiсля переходу на номерний облж вагонiв мiж крашами СНД. Зпдно до цього досить важко шдраховувати дiйсний обiг кожного вагона, тому як правило тдраховують середнш обiг вагона, який на мережi залiзниць в цiлому визначаеться дшенням робочого парку вагонiв на
середньодобове навантаження мережа
О - —
О = и„ ' (1)
де п - робочiй парк вагошв, ваг.;
ип - середньодобове навантаження на мереж^ ваг.
Об^ вагона в межах залiзницi по сво!й природi дещо вiдрiзняеться вщ обiгу вагона на мережi. В межах мережi кожний вагон мае за обш навантаження i вивантаження. Вщносно незначна кiлькiсть вагонiв шсля навантаження фактично здаеться в навантаженому сташ на залiзницi сусiднiх шоземних держав i вiдповiдно приймаеться зашзницями Укра!ни з цих залiзниць в навантаженому сташ [3]. На зашзнищ ж тшьки частина вагонiв мае навантаження i вивантаження в межах дано! зашзнищ; друга частина вагошв мае або тiльки навантаження в межах даного шдроздшу (а вивантаження за межами цього шдроздшу) або вивантаження, причому значна частина вагошв не мае в межах багатьох зашзниць ш навантаження, ш вивантаження.
У зв'язку iз цим для шдрахунку об^у вагона в межах зашзнищ попередньо визначають роботу дано! зашзнищ, до яко! включають кшьюсть навантажених i прийнятих вiд сусщшх залiзниць навантажених вагонiв.
Таким чином доцшьно проаналiзувати формулу обiгу вантажного вагона, що мае вид [4]:
+ к +
~г Ь тех м V гр
V у .Ьтех
(2)
де ¡о - рейс вагона, км;
V - дiльнична швидюсть, км/год;
Т - вагонне плече, км;
тех ' 7
I тх - середнiй простш вагонiв на однiй технiчнiй станци, ч;
км - коефiцiент мюцево! роботи;
Iр - середнш простiй вагона, що приходиться на одну вантажну операщю, ч.
У поставленш задачi можливiсть оптимального збшьшення мають не всi елементи обшу вагона. У бiк полiпшення шддаються дiльнична швидкiсть уу, середнiй простш вагошв на однш технiчнiй станци 1тех, середнiй простiй вагона, що приходиться на одну вантажну операщю Ц. На перший погляд впливати на рейс вагона 1о i коефщент мюцево! роботи вагонiв км немае можливостi в силу задано! "шахматки" перевезень, а на вагонне плече Ьтех у силу заздалепдь розробленого плану формування вантажних по!здiв. Для подальшого дослiдження мае сенс бшьш детально розглянути зазначенi елементи.
Скорочення часу об^у вагона може бути одержано за рахунок зменшення повного рейсу вагона, шдвищення техтчно! швидкост^ зниження кiлькостi тривалостi зупинок на промiжних станцiях, часу простою шд технiчними та вантажними операцiями, шдвищення вщстат пробiгу поlздiв без техшчного огляду [3].
В даному випадку задача скорочення часу об^у вантажного вагона повинна виршуватися в декшька етапiв: на першому виконуеться оперативний анашз певно! категори обiгу вантажного вагона з виявленням (прогнозуванням) вщхилень вщ нормативного обiгу у бж збiльшення або зменшення; на другому еташ необхiдно виконувати оперативне корегування вагоно- i по!здопотоюв для лшвщаци збiльшення часу на обiг.
Розглянемо можливють вирiшення задачi синтезу моделi рацiонального керування зменшенням обiгу вантажного вагона з використанням математичного апарату нейронних мереж.
Теоретичною основою обраного шдходу може служити теорема Хехт-Нильсена [5] про можливост представлення будь-яко! багатомiрноl функци декiлькох перемiнних за допомогою двошарово! нейронно! мережi з заздалепдь вiдомою функцiею активаци.
Розробка математично1 моделi динамiчного аналiзу параметрiв обку вагона. Побудова моделi динамiчного анашзу використання технiчних засобiв дирекци та параметрiв обiгу вантажного вагона базуеться на аналiзi статистичних i динамiчних даних по виконанню яюсних показникiв роботи i !хтх елеменлв.
Насамперед, необхiдно визначити структуру мережь Згiдно [6] iснуе таке число Н, набiр чисел wij, и i набiр чисел V , що функцiя
f (1, Х2, к, Хп )=Т;У1 ш Хх + W,2 Х2 + к + w т Хп + u), (3)
1=1
наближае дану функцш ^(хх, х2, ..., хп) з погрiшнiстю не бшьш е на всiй областi визначення. Через "сигму" позначено сигмощну функцш, е > 0 - будь-яке як завгодно мале число, що означае точшсть апроксимацп. Як вщзначено в [7], будь-яку безперервну функцш вщ п перемiнних можна точно реалiзувати за допомогою тришарово! нейронно! мережi.
х,
х„
х,
х.
Шар 3
* ь- у
Рисунок 1 - Тришарова нейронна мережа
При навчанш дано! мережi доцiльно використовувати алгоритм навчання з учителем, тому що нам вiдомi i вхщт, i вихiднi вектора мережi. З аналiзу статистичних даних доцiльно обирати значення елеменлв обiгу вагона за визначений перюд i безпосередне значення самого об^у вагона. Тобто, юнують пари вхiд+вихiд - вiдомi умови задачi i рiшення. У процес навчання мережа змiнюе сво! параметри й вчиться давати потрiбне вщображення Х^У. Для цього необхiдно задати множину пар векторiв
У,й"} р = 1-Р, де {/Ыс1,-,ХР} - формалiзована умова задачi, а Ур}= У\ — ,(р} - вщоме рiшення для цiе! умови. Сукупшсть пар Х,(гР} складае навчальна множина. Р - кшьюсть елементiв у навчальнш множинi.
Згiдно iснуючих категорiй обшу вантажного вагона необхiдно сформувати вхщт вектори. Причому в даному випадку доцшьно побудувати нейроннi мережi визначення прогнозного часу слщування для транзитного, мюцевого та порожнього вагонiв оскшьки обiг вантажного вагона бiльшим чином е звггним показником який формуеться з перших двох зазначених категорш.
Таким чином вхщними параметрами для розрахунку обшу транзитних вагонiв будуть наступш:
кiлькiсть транзитних вагонiв, що плануеться прийняти вщ
п
тр1
сусiднiх залiзниць для !х здавання на iншi залiзницi по данш залiзницi протягом передпланово! доби, ваг;
- птр2 - кiлькiсть транзитних вагошв, якi навантажено на данш
залiзницi для здавання !х на iншi залiзницi, ваг;
- 5
тр - середня в1дстань прямування транзитного вагона,
в даному
випадку може бути розраховане як середньозважене значення (розраховуеться на основ! даних вагонно! модел! автоматизовано! системи керування вантажними перевезеннями Укрзашзнищ (АСК ВП УЗ)).
В даному випадку задача вщображення <вхщ-вихщ> мае наступний вигляд:
тобто
птрг<=
}=к }={
{ тРр} = { №
тр1 *
тр 2 '
, п
тр1
, п
тр2
тр
}
кР,} {р 2 } { тр }
{ор }= {о1 о р }
тр тр тр
у ^
{отр},
(4)
(5)
Для навчання нейронно! мереж! необхщно передбачити надходження зазначених у вектор! даних з АСК ВП УЗ.
Даш необхщно сформувати вхщний вектор для визначення об1гу мюцевого вагона:
птр1 - кшьюсть вагошв, що плануеться прийняти вщ сушдшх
зал1зниць для вивантаження, ваг.
п
тр2
кшьюсть вагошв, як1 плануеться навантажити 1 вивантажити на
данш зал1зниц1, ваг.
^ - середня вщстань прямування мюцевого вагона, в даному
випадку може бути розраховане як середньозважене значення (розраховуеться на основ! даних вагонно! модел! АСК ВП УЗ).
гггр - середнш час на виконання вантажних операцш (розраховуеться
на основ! даних АСК ВП УЗ зпдно з технолопчним часом на вантажш операци та к!лькост! вагон!в, як! !х проходять), год.
{п М }={n1И1,..., П р1 }
{п м2 }= к^- П м2 }
{м }= {м,..., }
{{гр }= {гр ^ 1-гр }
> ^
Ом }=О ,..., ом},
(6)
тобто
р
р
{4 }
У 2 }
У м}
{{р}.
Ом},
(7)
Як i у випадку з обшом транзитного вагона для навчання нейронно! мережi необхiдно передбачити надходження зазначених у векторi даних з АСК ВП УЗ.
Вектор <вхщ> для визначення об^у порожнього вагона повинен мютити набiр таких параметрiв:
- пр - потрiбна кiлькiсть порожшх вагонiв згiдно вимог клiента (мюячний розгорнутий план, декадне замовлення, добове замовлення), ваг;
- - середня вщстань прямування порожнього вагона, в даному
випадку може бути розраховане як середньозважене значення (розраховуеться на основi даних вагонно! моделi АСК ВП УЗ);
- крт - коефщент мюцево! роботи (розраховуеться на основi даних вагонно! моделi АСК ВП УЗ).
Таким чином вектор <вхщ-вихщ> мае вигляд
У}={,...,пр} '
}= {^п,..., }
{!Кпм } = {ким ,..., Кпм }
> ^
{ор }={?и,..., ор},
(8)
тобто
{пиГ {}
{ким }
у ^
О},
(9)
Як i у перших двох випадках для навчання нейронно! мережi необхщно передбачити надходження зазначених у векторi даних з АСК ВП УЗ.
Розрахунок зазначених величин i пошуку помилки нейронно! мережi, яка вщповщае за прогнозування обiгу рiзних категорш вагонiв доцiльно виконувати вiдповiдно до методу найменших квадратiв, цiльовою функщею помилки нейронно! мережi, яка мiнiмiзуеться [8]:
ад=11 («- 1 )2' (ю)
21, р
де у(р - реальний вихiдний стан нейрона ] вихiдного шару N
нейронно! мережi при подачi на И входи р-го образа;
- iдеальний (бажаний) вихiдний стан цього нейрона.
1люстращю процесу навчання нейронно! мережi наведено на рисунку
2.
Рисунок 2 - Процес навчання нейронно! мережi
Висновки. Застосування розроблено! моделi динамiчного аналiзу елеменлв обiгу вантажного вагону дозволить в оперативному режимi визначати взаемний !х вплив один на одного з метою знаходження варiантiв з мтмальними значеннями обiгу. Це в подальшому дозволить реалiзувати систему пiдтримки прийняття ршень на основi нечiтко! лопки, яка дозволить в оперативному режимi визначати найбiльш рацiональнi варiанти пропуску по!здiв рiзних категорiй по пол^онах Укрзалiзницi з метою зменшення об^у вагона, як в загалi, так i по категорiям. Таким чином буде одержана можливють безпосереднього впливу на оперативну по!зну ситуацiю на рiзних рiвнях управлiння з максимальною швидюстю,
яка буде забезпечена використанням автоматизованих робочих мюць оперативно-управлшського персоналу.
Список використаних джерел
1. Статут зал1зниць Украши. - К.: Транспорт Украши, 1998. - 83 с.
2. Иловайский Н.Д., Когут Б.Б. Взаимосвязь экономических результатов работы ОАО "РЖД" с организацией перевозочного процесса // Вестник ВНИИЖТ. -2004. - №3
3. Макаренко М.В. Краткий справочник показателей эксплуатационной работы железных дорог Украины. - К.: «Юникон-Пресс», 2001. - 154 с.
4. Кочнев Ф.П., Сотников И.Б. Управление эксплуатационной работой железных дорог: Учеб. пособие для вузов. - М.: Транспорт, 1990. - 424 с.
5. Hecht-Nielsen R. Neurocomputing: picking the human brain // IEEE SPECTRUM 1988 - V. 25. N 3 - p. 36-41.
6. Hornick, Stinchcombe, White. Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators. Neural Networks, 1989, v. 2, № 5.
7. Тимофей Струнков. Думал ли Гильберт о нейронных сетях? PC Week RE,
13/99.
8. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. СПб.: ПараГраф, 1990. - 160 с.
УДК 656.2:006.1
Соколов В.М., к.т.н, ДП„Орган з сертифшаци АСУ УППЗТ",
(м. Харшв)
Халш О.Ю., ДП „ Орган з сертифжацй АСУ УПП ЗТ", (м. Харшв)
ПОБУДОВА МЕТОДИКИ ВИБОРУ ПИТАННЯ З МНОЖИНИ ДЛЯ ФОРМУВАННЯ ТЕСТ1В ДЛЯ ОЦ1НЮВАННЯ Р1ВНЯ ЗНАНЬ ПРАЦ1ВНИК1В СУБ'еКТ1В ПЕРЕВЕЗЕННЯ НЕБЕЗПЕЧНИХ
ВАНТАЖ1В
Вступ. Роль Украши як транзитно! держави на перетиш торпвельних шляхiв з Свропи у Азш та у зворотньому напрямку у останш роки шдвишуеться. Обумовлено це штегращею Украши у рiзнi свiтовi оргашзацп, а токож вступом у Свггову оргашзацш торпвль Для збшьшення впливу на свггову економшу та сприяння економiчному зросту i залучення шоземних швестицш необхщно приводити нормативно-
