CC BY
36
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
осуществлять реальную передачу данных по проводным и беспроводным каналам связи). Список использованной литературы:
1. С. И. Макаренко, В. И. Сапожников, Г. И. Захаренко Системы связи: учебное пособие для студентов (курсантов) вузов / под общ. ред. С. И. Макаренко. - Воронеж, издание ВАИУ, 2011. - 285 с.
2. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра. - М.: Радио и связь, 2000. - 520 с.
3. Беспроводные сети передачи данных Wi-Fi. Стандарт IEEE 802.11g и др. Фазовая модуляция [электронный ресурс]. - Режим доступа: http://kunegin.narod.ru/ref7/wifi/80211b_2.htm.
© Рябцев С. А., 2016
УДК 629.4
Сидорова Елена Анатольевна,
доктор техн. наук, доцент, заведующая кафедрой «Информатика, прикладная математика и механика», ФГБОУ ВО «Омский государственный университет путей
сообщения» (ОмГУПС (ОмИИТ)), г. Омск, РФ.
E-mail: armsid@mail.ru Давыдов Алексей Игоревич, кандидат техн. наук, доцент кафедры «Информатика, прикладная математика и механика», ФГБОУ ВО «Омский государственный университет путей
сообщения» (ОмГУПС (ОмИИТ)), г. Омск, РФ.
E-mail: DavydovAI@bk.ru
СИНТЕЗ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ НОРМИРОВАНИЯ РАСХОДА ДИЗЕЛЬНОГО ТОПЛИВА НА СПЕЦИАЛЬНОМ САМОХОДНОМ ПОДВИЖНОМ СОСТАВЕ
Аннотация
В настоящей статье приведены результаты исследований, направленных на синтез математической модели для нормирования расхода дизельного топлива на специальном самоходном подвижном составе, выполненных в Омском государственном университете путей сообщения.
Ключевые слова
Специальный самоходный подвижной состав, нормирование, математическая модель, пробег, рабочий режим, режим холостого хода.
Основной целью Энергетической стратегии холдинга «Российские железные дороги» является повышение энергетической эффективности входящих в его состав подразделений во всех сферах деятельности, и в первую очередь в области железнодорожных перевозок, на основе внедрения инновационных технических средств и технологий, использования потенциала повышения энергетической эффективности технологических процессов [1]. Одной из приоритетных задач, поставленных Энергетической стратегией, является качественное улучшение структуры управления потреблением топливно-энергетических ресурсов (ТЭР) на основе использования современных информационных технологий, совершенствования систем учета, нормирования и мониторинга потребления ТЭР.
Доля потребления дизельного топлива в энергетическом балансе железнодорожной отрасли составляет около 15 - 20 %. К наиболее энергоемким статьям расходования дизельного топлива относится его потребление специальным самоходным подвижным составом (ССПС). Одним из основных мотивационных малозатратных мероприятий, направленных на снижение расхода дизельного топлива,
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х
является научно обоснованная система его нормирования. Существующие документы, регламентирующие этот процесс, в настоящее время морально устарели и не дают возможности для объективного нормирования энергопотребления на ССПС. Кроме того, появляется все больше единиц ССПС, оснащенных бортовыми системами учета показателей работы, в том числе использующих спутниковые технологии позиционирования. Эти системы позволяют в любой момент времени получить информацию о режиме работы и основных технологических параметрах подвижной единицы. В связи с этим в Омском государственном университете путей сообщения проведены исследования, направленные на создание методики нормирования расхода дизельного топлива на ССПС с учетом современных требований и технических средств.
С целью определения нормируемого показателя энергозатрат на ССПС и перечня нормообразующих факторов выполнен корреляционно-регрессионный анализ статистических данных по разным эксплуатационным предприятиям за 2013 - 2014 гг., по результатам которого построены корреляционные матрицы парных линейных зависимостей фактического полного (В) и удельного (Ь) (в расчете на один час общего времени работы ССПС за смену) расхода дизельного топлива от каждого из следующих факторов:
- пробега Ь, км;
- общего времени работы за смену Т, ч;
- времени работы в рабочем режиме Трр, ч;
- времени работы в режиме холостого хода Тхх, ч.
Для повышения обоснованности выводов такие зависимости определялись только для тех структурных подразделений, в которых выполнено не менее 10000 поездок ССПС. Полученные коэффициенты взаимной парной корреляции анализируемых параметров для структурных подразделений одной из железных дорог России приведены в табл. 1 и 2.
Таблица 1
Корреляционные матрицы для полного расхода топлива
Структурное подразделение Количество поездок Факторы Факторы
L Т Т Т ■1 хх B
СП1 14593 L 1,000
T 0,502 1,000
Т 0,494 0,809 1,000
Т ■1 хх 0,016 0,294 -0,229 1,000
В 0,292 0,745 0,613 0,598 1,0 00
СП3 26424 L 1,000
T 0,004 1,000
Т 0,002 0,782 1,000
Т ■1 хх 0,004 0,215 -0,349 1,000
В -0,003 0,633 0,755 0,710 1,0 00
Таблица 2
Корреляционные матрицы для удельного расхода топлива
Структурное подразделение Количество поездок Факторы Факторы
L Т Т Т ± хх b
СП1 14593 L 1,000
T 0,502 1,000
Т 0,494 0,809 1,000
Т ■1 хх 0,016 0,294 -0,229 1,000
b -0,010 0,158 0,137 -0,117 1,000
СП3 26424 L 1,000
T 0,004 1,000
Т 0,002 0,782 1,000
Т ■1 хх 0,004 0,215 -0,349 1,000
b -0,003 0,001 0,021 -0,148 1,000
Анализ данных табл. 1 и 2 позволил сделать однозначный вывод о томз что регрессионная взаимосвязь удельного расхода топлива с любым из рассмотренных параметров практически отсутствует, поэтому в качестве базового показателя для нормирования принят полный расход дизельного топлива за
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
поездку, и все дальнейшие исследования проводились применительно к нему.
С целью уточнения влияния пробега ССПС на полный расход дизельного топлива построены зависимости множественной линейной регрессии с учетом времени движения в транспортном режиме Ттр, ч, следующего вида:
В = a0 + a1 ■ L + Gj ■ Трр + Ü.3 ■ Тхх + a4 • Tmp,
4 T mp^
в = G0 + G1 ■ Tpp + g2 ■ Тхх + G3 ■ Tmp ,
(1) (2)
где , «1, а2, «3, а4 - коэффициенты уравнений регрессии.
Оценка достоверности полученных зависимостей осуществлялась с помощью множественного коэффициента корреляции Я. Результаты расчетов по моделям (1) и (2) приведены в табл. 3 в графах 4 и 5 соответственно.
Таблица 3
Результаты построения рег]
Дорога Структурное подразделение Количество поездок Множественный R для регрессионных зависимостей
(1) (2) (3) (4)
1 2 3 4 5 6 7
Д1 СП1 199 0,771 0,769 0,648 0,635
СП2 1438 0,908 0,905 0,871 0,581
СП3 1956 0,725 0,714 0,511 0,571
Д2 СП4 1175 0,871 0,871 0,774 0,689
Д3 СП5 1888 0,831 0,830 0,658 0,605
СП6 4311 0,690 0,690 0,577 0,570
Д4 СП7 2987 0,705 0,674 0,629 0,556
СП8 620 0,786 0,763 0,632 0,667
Д5 СП9 223 0,971 0,971 0,857 0,777
ессионных зависимостей
Анализ полученных данных показал, что включение в математическую модель пробега ССПС в подавляющем большинстве случаев практически не приводит к повышению точности определения расчетных значений полного расхода дизельного топлива. Кроме того, в общей величине пробега неизвестно соотношение пробега в транспортном и рабочем режимах. По этим причинам включение выполненного пробега в математическую модель для нормирования энергопотребления ССПС нецелесообразно.
На практике в некоторых случаях сведения о времени работы ССПС в транспортном режиме отсутствуют либо являются некорректными. В связи с этим на следующем этапе анализа были получены регрессионные зависимости без учета этого показателя следующего вида:
В = ао + а1 ■ Трр + а2 ■ Тхх, (3)
В = G0 + G1 ■ Т .
(4)
Результаты расчетов по моделям (3) и (4) приведены в табл. 3 в графах 6 и 7 соответственно.
Данные табл. 3 свидетельствуют о том, что более высокие коэффициенты корреляции получены по модели (3). Эта модель в большей степени соответствует и физической сущности анализируемых процессов, поскольку модель (4) не учитывает распределение времени по режимам работы ССПС. Таким образом, при отсутствии данных о передвижении ССПС в транспортном режиме для нормирования расхода дизельного топлива более предпочтительной является модель (3). При этом необходимо иметь в виду, что такие модели следует получать с детализацией по типам машин с учетом сезонного характера изменения энергопотребления. В табл. 4 представлены результаты расчетов регрессионных зависимостей (3) для разных типов ССПС по данным за июнь - август 2014 г.
При наличии достоверных данных о передвижении ССПС в транспортном режиме для нормирования расхода дизельного топлива рекомендуется использовать модель (2).
МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №6/2016 ISSN 2410-700Х_
Таблица 4
Результаты построения зависимостей (3) для разных типов ССПС
Дорога Структурное Тип Коли-чество Параметры регрессионной зависимости
подразделение ССПС поездок R Ü0 a1 a2
СП1 ВПР-02 189 0,974 2,470 25,315 6,646
АДМ-1 294 0,752 -2,372 12,656 6,250
Д1 СП2 АДМ-1.3 554 0,839 -1,403 11,816 6,517
ДГКу 234 0,934 -14,930 11,535 10,425
СП3 ДГКу 408 0,571 22,293 9,213 2,226
АДМ-1.3 216 0,812 1,780 11,257 6,679
СП5 АДМ-1 590 0,997 -0,095 12,689 5,640
ДГКу 45 0,999 -0,590 10,420 5,697
Д3 АДМ-1 750 0,983 -0,764 10,758 5,899
СП6 МПТ-4 818 0,615 -2,002 9,575 6,999
ДГКу 457 0,952 2,133 8,688 5,261
Примеры таких зависимостей для выправочно-подбивочно-рихтовочной машины ВПР-02, полученные по данным разных предприятий приведены в табл. 5. Следует отметить, что коэффициенты регрессии этих зависимостей а0, а\, а2, а3 изменяются в широком диапазоне, что обусловлено спецификой выполняемой работы в каждом структурном подразделении.
Таблица 5
Результаты построения зависимостей (2) для машины ВПР-02
Дорога Структурное Тип Коли-чество Параметры регрессионной зависимости
подразделение ССПС поездок R a0 a1 a2 a3
Д1 СП1 ВПР-02 118 0,849 -9,539 23,582 11,030 22,609
Д3 СП5 ВПР-02 60 0,998 0,087 22,927 4,849 13,849
ВПР-02К 29 0,997 -0,597 29,108 8,714 15,285
Д4 СП7 ВПР-02К 71 0,999 0,079 28,489 5,887 16,202
СП8 ВПР-02 37 0,951 5,667 20,150 4,704 21,447
В подавляющем большинстве случаев значения коэффициентов корреляции Я в табл. 4 и 5 превышают 0,7, что согласно положениям математической статистики позволяет считать соответствующие зависимости достаточно достоверными [2]. Для повышения точности представленных математических моделей необходимо их получать с дополнительной детализацией по типам силовых установок ССПС.
Список использованной литературы: \. Энергетическая стратегия холдинга «Российские железные дороги» на период до 2015 года и на перспективу до 2030 года. Утв. распоряжением ОАО «РЖД» от 15.12.2011 № 2718р. М.: ОАО «РЖД», 2011. 97 с.
2. Балдин К. В. Основы теории вероятностей и математической статистики. Учебник. / К. В. Балдин, В. Н. Башлыков, А. В. Рукосуев. М.: «Флинта», 2015. 496 с.
© Сидорова Е. А., Давыдов А. И., 20\6
УДК 744.43; 378.14
О.В. Сулина, к.т.н., доцент E-mail: sulina.olga@yandex.ru Н.Н. Кирпичникова, ст. преподаватель E-mail: galateia@post.ru КФ ФГБОУ ВПО МГТУ имени Н.Э. Баумана, г. Калуга, РФ
О ГОТОВНОСТИ СТУДЕНТОВ К ИЗУЧЕНИЮ ИНЖЕНЕРНО-ГРАФИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН В
ТЕХНИЧЕСКИХ ВУЗАХ
Аннотация
Предметом исследования является организация входного контроля первоначальных знаний, умений и
