CC BY
77
Структурная оптимизация транспортных систем Коптев В. Ю.
Коптев Владимир Юрьевич/ Koptev Vladimir Yurjevich - кандидат технических наук,
доцент кафедры,
кафедра горных транспортных машин,
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», г. Санкт-Петербург
Аннотация: в статье научно обосновывается выбор транспортных машин на основе структурной оптимизации транспортной системы. Предлагаемое учитывает как изменения параметров эксплуатации машин (условий), так и определяет параметры систем (например, для других видов транспорта) и их компоновки как элементов системы. Обосновывает требования к созданию принципиально новых видов транспорта и их сочетаний в транспортной системе.
Ключевые слова: транспортная система, комбинированная схема, транспортные машины, структура, оптимизация, выбор машин.
УДК: 622.647.2
Сегодня, при выборе средств транспорта существует много неопределенностей, не позволяющих проектировщику однозначно назначить вид транспорта для транспортных работ при проектировании схемы транспорта или модернизации парка транспортных машин, эксплуатационникам приобретать технику взамен изношенной. Производители транспортной техники постоянно совершенствуют свою продукцию, выпускают машины с улучшенными характеристиками, новой стоимостью и не подтвержденными эксплуатацией свойствами. В то же время производители нуждаются в определении плана выпуска новых машин и запасных узлов, учета условий эксплуатации техники и уверенности, что эта техника будет востребована. Отсутствуют интегральные оценочные показатели эксплуатационных свойств. Высока неопределённость в потребности изготовляемых моделей и типоразмеров машин, как в настоящее время, так и на перспективу. Недостаточна мотивация для разработки принципиально новых видов транспорта.
В крупных транспортных системах промышленного транспорта, пассажирских и грузовых перевозках повышение эффективности транспортных систем зависит от определения их рациональных параметров и обоснованном выборе «лучших» машин.
Например, в горной промышленности выбор модели (типоразмера) машины, выполненный с анализом достоинств и недостатков различных моделей машин и применением методов оптимизации, позволяет выявить преимущество некоторых моделей над остальными, (разумеется, для данных конкретных условий) и, следовательно, обосновывает решение о закупке одной, наиболее рациональной модели, хотя, конечно, оптимальной для всего рудника она, скорее всего, не будет. Невозможно учесть при таком выборе изменения горнотехнических условий работы предприятия. Возрастает вероятность ошибок выбора (риск от ущерба, упущенной прибыли, неэффективной модернизации), увеличивающаяся со снижением квалификации специалиста, принимающего решение, и постоянного роста предложений на рынке техники.
В процессе проектирования горнодобывающего предприятия, а также при его модернизации (изменении целей, объемов добычи и др.) уже на начальных этапах необходимо знать характеристики оборудования. Выбранное может не позволить получить лучшее техническое и экономическое решение. Очевидно также что потребуется в дальнейшем повторить весь комплекс расчетов с альтернативным оборудованием и не один раз. Существующий рынок предложений транспортного оборудования предлагает большее количество машин и их моделей. Например, для открытых горных работ - автосамосвалы (более 20 фирм, с количеством моделей от единиц до нескольких десятков), автопоезда, колесные скреперы. Для шахт и рудников более 10 крупных фирм предлагают технологическое оборудование - погрузочно-доставочные машины, самоходные вагоны, подземные автосамосвалы. Очевидно, что задача выбора многовариантна, а применение метода со сравнением получаемых результатов и разнородных критериев (экономических, экологических, социальных, технологических и др.) не позволяет уверено определить лучший проект (вариант) [1].
Выбор обоснованных критериев для разработки в проекте решений (технологических, экономических и др.) сейчас предложены многими исследователями и основывается на методах оптимизации, многие из которых сводятся к поиску решения максимума эффективности при минимуме затрат (является, как правило конечной целью). Учитывая сложность и не однозначность функционирования горного предприятия [5] (спрос на продукцию, изменение свойств горных пород, специфические особенности эксплуатации и многого другого) трудоемкость расчета проекта возрастает.
Количественную оценку показателей машины можно получить в результате анализа соотношения «цена - качество». Многие производители предлагают технику одинаковой грузоподъемности и мощности, но разной цены.
При таком подходе рассматриваются факторы, составляющие понятие качества с позиции покупателя машин, и с помощью анализа свойств и назначения потребителем индивидуальных требований производится определение лучших представителей машин по соотношению цена-качество. Однако цена на машину назначается изготовителем, который хочет получить максимальную, ограниченную только конъюнктурными соображениями. Возрастает вероятность ошибок выбора (риск от ущерба, упущенной
прибыли, неэффективной модернизации), увеличивающаяся со снижением квалификации специалиста, принимающего решение, и постоянного роста предложений на рынке техники.
В то же время особенность добычного предприятия при формировании грузопотока заключается в необходимости учета масштабных и временных факторов.
Задача усложняется при формировании сложных парков машин (разные модели, разные производители), применении комбинированных транспортных схем с двумя и большим числом видов транспорта (например автомобильный, конвейерный, железнодорожный, трубопроводный и др.) и при замене парка (его части) в случае изменения параметров производства и горнотехнических факторов [2, 3].
При анализе транспортной системы необходимо рассматривать множество структур (сочетаний элементов системы), описываемых набором влияющих факторов (переменных). Тогда задача сводится к структурной оптимизации модели транспортной системы [4]. В модели структура принимается как вектор определяемый набором факторов:
(к; p; i;j; X ь.... X k; у ь ... y p z j d)
где к - число видов транспортных машин; p - число сочетаний (перегрузок с одного вида транспорта на другой); i — индивидуальный номер транспортной машины (1, ... к); j - индивидуальный номер сочетаний (1,
... p); X k - вектор характеристик транспортной машины; у p - вектор характеристик сочетаний
(перегрузок); z j - вектор размещения в схеме i—ой транспортной машины при j—м сочетании (перегрузок); d - другие дополнительные факторы или условия, влияющие на систему.
При задании критериев оптимизации и целевой функции можно решить задачу структурной оптимизации - выявить оптимальные параметры структуры транспортной системы. Например, выбрать вид (или виды) и модели транспортных машин, учесть изменения параметров эксплуатации машин (условий), выявить не учитываемые ранее параметры систем (например, для других видов транспорта) и их компоновки как элементов системы. При необходимости можно переориентировать задачу - определить требования к созданию принципиально новых видов транспорта и их сочетаний в транспортной системе.
Литература
1. Коптев В.Ю. Обоснование выбора транспортных машин горных предприятий // Горная техника.М.:Славутич,2012г.с.58-61.
2. Коптев В.Ю. Расчёт параметров циклично - непрерывных транспортных схем на примере проходческо-
добычного комплекса с проходческим комбайном // Современная техника и технологии. - Май 2014. - № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://technology.snauka.ru/2014/05/3871.
3. Кулешов А.А., Васильев К.А., Докукин В.П., Коптев В.Ю. Анализ вариантов транспортирования руды от
карьера до обогатительной фабрики в условиях АК «АЛРОСА»// Горный журнал. №6. 2003.С.13-16.
4. Половинкин А.И. Основы инженерного творчества. Учеб. пособие для студентов втузов. - М.: Машиностроение, 1988.- 368 с.
5. Яковлев В.Л. Актуальные проблемы развития теории и практики ОГР и пути их решения. Труды Межд.
Конф. «Проблемы и перспективы развития горных наук». Новосибирск: Ин-т горного дело СО РАН, 2006-450 с.С 183.
