авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 || 3 |

Обоснование технологических запасов круглых лесоматериалов на региональных транспортных системах перевозки лесопродукции

-- [ Страница 2 ] --

С учетом сортиментной заготовки, рост которой показан на рисунках 3 - 4, и возможностью вывозки древесины напрямую с лесосеки отпадает необходимость в создании нижних складов. Промежуточные склады выполняют роль промежуточных элементов – транзитных пунктов – основная специфика которых временное, сезонное, складирование сортиментов с их дальнейшей вывозкой продукции потребителям. Никаких логистических операций, предусматривающих качественное изменение древесного сырья на данном этапе не предусматривается.

Принципиальные технологические процессы на лесозаготовках и в России, и за рубежом остаются неизменными (рис. 5). Например, в ОАО «ИлимСеверЛес» применяется сортиментная заготовка с применением комплексов: харвестер на заготовке и раскряжевке, форвардер – на вывозке и штабелевке леса вдоль усов и веток. Наряду с сортиментной заготовкой, есть предприятия, которые применяют хлыстовую технологию заготовки древесины с последующей раскряжевкой на нижних складах. При этом достигается более полное его использование (увеличение на 20...25%).

На примере ОАО «ИлимСеверЛес» определим требуемый уровень надежности транспортной системы и определим уровни страховых запасов, которые необходимо формировать для осуществления бесперебойной поставки древесины.

Временная развертка исходных временных рядов процессов представлена на (рис. 6).

Функции распределения и тренд временные характеристики представлены на (рисунках 7-9).

  Функция распределения и-25

Рисунок 7 – Функция распределения и временная развертка ряда - заготовка

  Функция распределения и-27

Рисунок 8 – Функция распределения и временная развертка ряда - вывозка

  Функция распределения и-29

Рисунок 9 – Функция распределения и временная развертка ряда - перевозка

Остаточный ряд считается полностью определенным, если известен закон распределения его уровней и выявлена внутренняя статистическая структура ряда, характеристиками которой являются моменты второго по­рядка: автокорре­ляционная функция или, что математически эквивалентно, спектральная плот­ность дисперсии.

В статисти­ческой динамике последовательность ошибок во временных рядах ассо­цииру­ется с реализацией авторегрессионного процесса

(9)

где r – коэффициенты авторегрессии, соответствующие временному сдвигу ;

р – порядок авторегрессионной модели;

t – случайный компонент типа белый шум.

Неравенство выражает условие устойчивости модели.

Дисперсия белого шума определяется по формуле:

, (10)

где - стандартная оценка дисперсии остаточного ряда , полученная прямым счетом.

Исследуемые ряды {Xt}, {Yt} и {Zt} являются не стационарами, и их оценка требует временных сдвигов в один лаг с целью исключения автокор­реляции между остатками и сдвига в лаг, равной сезонности – для исключе­ния влияния тренд-составлющей, сезонной и циклической составляющих.

О наличии автокорреляции в исходном ряде свиде­тельст­вует вид графика функции распределения нециклических ко­эффици­ентов автокорреляции , которые определяются по формуле

, (11)

Кореллограммы исходных рядов представлены на рисунке 12.

,

Как видно, значения коррелограмм R1{Xt}=0,583, R1{Yt}=0,591 R1{Zt}=0,633 на лаге 1 превышают допустимые значения, что априори заставляет сделать вывод о нестационарности исследуемых процессов. Так же видно, что в исследуемых величинах присутствует ярко-выраженная сезонная компонента - всплеск коррелограмм на 12 лаге R12{Xt}=0,559, R12{Yt}=0,612 R12{Zt}=0,508. Наличие данной составляющей вызывает отклонения в исследуемом процессе, накладывая своеобразный шум. Доказано, что наиболее успешными являются модели с параметрами авторегрессии от 1 до 10 с условием нормальности распределения остатков и отсутствием корреляции.

Учитывая данный факт, подберем параметры данных моделей. Для этого воспользуемся АРПСС с параметрами модели: параметры авторегрессии (p), порядок разности (d), параметры скользящего среднего (q), сезонная авторегрессия (ps), сезонная разность (ds) и сезонное скользящее среднее (qs). Таким образом, полная сезонна АРПСС может быть записана как

АРПСС (p,d,q)(ps,ds,qs).

В нашей работе, авторегрессионные модели будут представлены следующими параметрами:

- для лесозаготовительного процесса, АРПСС (7,1,0)(1,1,0);

- для процесса вывозки лесоматериалов, АРПСС (7,1,0)(1,1,0);

- для процесса перевозки лесоматериалов, АРПСС (8,1,0)(1,1,1).

Видно, что все представленные модели имеют сезонную составляющую на 12 лаге, однако количество параметров моделей авторегрессии различно. В случае с вывозкой лесоматериалов наиболее оправданной является модель с семью показателями и с отсутствием сезонной скользящей средней, приводящей к стабилизации остатков временного ряда.

В остатках исследуемых временных рядов отсутствует автокорреляции, и они нормально распределены.

Полученные новые ряды являются стационарными, что дает нам полное право на применение кросспектрального анализа Фурье и определения фазовых сдвигов одного процесса относительно другого.

Формулу для оценки спектральной плотности запишем в виде

(12)

где – временной сдвиг;

n - ширина сглаживаемой полосы частот (ширина спектрального окна).

Из (12) видно, что значения оценок спектральной плотности зависят от формы и ширины спектрального окна. Если спектральное окно с широ­кой полосой частот, то оно довольно сильно сглаживает оценки, уничтожая существенные детали спектра. И напротив, применение слишком узкой полосы сглажива­ния позволяет выявить отдельные детали спектра, возможно существен­ные, но увеличивает дисперсию оценок и затрудняет интерпретацию ре­зультатов.

Критерием оценки фазового смещения процессов является функция когерентности. Из (рис. 13) можно сделать вывод, что на уровне на­дежности 0,95 существует достаточно сильная связь рассматриваемых про­цессов, при­чем высоким значениям когерентности соответствуют малые значения угла фазового сдвига и наоборот.

Рассматриваемые технологические процессы вывозки и перевозки древесины не являются ни стационарными, ни гауссовскими. Поэтому представление их с помощью чередующихся во времени состояний и описания обыкновенными диффе­ренциальными уравнениями в стандартной форме, будет неправомерно.

Выполним декомпозицию исходного ряда показателей вывозки {Xt} с выделением случайного стационарного остаточного ряда {t} с ма­тема­тиче­ским ожиданием E[t] = 0 и дисперсией , соответствующего белому шуму, разложим диспер­сию в спектр и определим спектральную плот­ность.

Представим функциональную надежность лесотранспортных систем (ТС) как вероятность пребы­вания остаточного процесса вывозки в допус­тимой области в период времени Т

. (13)

Очевидно, что ТС является оптимальной по надежности тогда, когда вероятность пребывания процесса в допустимой области за время 0 t Т будет максимальной.

При решении данной задачи будем ориентироваться только на ниж­нюю границу А допустимой области, поскольку в реальных условиях факт существенного перевыполнения графика вывозки древесины в отдельных интервалах времени формально хоть и означает выход процесса вывозки из области допусти­мых состояний, но не может рассматриваться как отказ ТС.

При спросе, превысившем нормативный запас, доля времени существования дефицита равна 1-S/x. В качестве критерия оптимальности выберем функцию минимума затрат

(14)

где z – величина дефицита,

S – требуемый запас продукции,

h – расходы на хранение избыточной партии,

с – издержки при дефиците,

d – время существования издержек при возникновении дефицита.

Возьмем производную по запасу и приравняем к нулю,

. (15)

Плотность распределения времени дефицита определяется законом пуассоновского потока.

Любой поток случайных событий характеризуется своей интенсив­ностью, т.е. числом событий в единицу времени

(16)

Вероятность того, что за период 0 t T в системе произойдет хотя бы один отказ, отождествляется с оценкой среднего числа пересечений процессом границ области допустимых значений в единицу времени. При этом предполагается, что выброс процесса является редким собы­тием, и среднее число пересечений границ пренебрежимо мало в сравнении с еди­ницей.

Для функции надежности возможно использование следующей формулы:

, (17)

где – среднее число пересечений процессом (t) верхней и нижней

границ области допустимых значений за время 0 t T.

Применительно к процессам типа белый шум пересечение процессом нижнего и верхнего пределов является равновероятным, поэтому далее ин­декс (±) в обозначении N(А,Т) будем опускать.

В окончательном виде, среднее число пересечений процессом (t) верхней и нижней границ области допустимых значений будет определяться

, (18)

где [] – вторая производная корреляционной функции остаточного

процесса вывозки древесины (t).

Вектор ожидаемого риска

,

где L0 – матрица риска,

Р(m) – вектор апостериорных вероятностей на m шаге процесса, определяемом по формуле Бейеса

, (19)

в которой

.

Анализируя ряд [a; b] интенсивности заготовки, получаем, что количество интервалов разбиения m = 11 с координатами точек деления xi = {12,50, 15,83, 19,15, 22,48, 25,81, 29,14, 32,46, 35,79, 39,12, 42,45, 45,77} причем координаты точек деления выбирались таим образом, чтобы запас на исследуемом интервале был оптимален и выполнялось условие a<x<xi. Вероятности составили

pi = {0,0648, 0,0556, 0,1111, 0,1759, 0,1111, 0,1852, 0,0833, 0,1204, 0,0370, 0,0185, 0,0278}.

Таблица 1 - Матрица риска

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
1 0,00 0,23 2,33 3,18 6,87 19,54 32,76 57,64 100,23 132,87 140,31
2 7,50 0,00 0,80 1,09 15,96 26,04 54,90 72,20 98,54 126,66 132,80
3 24,88 6,50 0,00 0,38 5,49 8,96 23,44 45,70 67,45 87,96 111,44
4 45,44 32,50 5,92 0,00 0,34 2,56 7,13 18,78 43,56 77,80 97,00
Продолжение таблицы 1.
5 111,69 66,10 40,24 5,32 0,00 0,30 5,12 9,67 25,86 44,89 77,90
6 130,45 98,83 67,32 43,90 4,98 0,00 0,26 11,65 34,67 48,14 55,80
7 222,43 144,03 99,13 67,94 45,65 4,54 0,00 0,24 7,12 18,80 34,78
8 310,11 217,36 147,51 100,67 68,82 46,72 4,06 0,00 0,21 5,41 11,60
9 410,94 294,31 208,84 145,45 100,46 69,09 47,27 3,98 0,00 0,19 3,44
10 520,28 380,09 275,26 197,60 140,02 98,15 68,26 47,16 3,34 0,00 0,15
11 600,04 457,27 341,78 251,85 183,45 132,03 93,95 66,21 46,27 3,00 0,00


Pages:     | 1 || 3 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.