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 | 2 || 4 | 5 |

Повышение эффективности эксплуатации автомобильного транспорта на основе разработанных научно-технических, технологических и управленческих решений

-- [ Страница 3 ] --

В алгоритме использованы следующие обозначения: i – индивидуальный номер МТС, соответствующий государственному регистрационному номеру; j – номер ОП; k – номер маршрута; r – интервал времени; и – соответственно количество пассажиров, вошедших или вышедших из i-ого МТС k-ого маршрута на j-ом ОП; – время подхода i-ого МТС k-ого маршрута к j-ому ОП; – время стоянки i-ого МТС k-ого маршрута на j-ом ОП; n – номер участка, n = 1…N; и – соответственно начальный и конечный ОП для n-ого участка k-ого маршрута; lj,j+1 – расстояние между j-м и (j+1)-м ОП; mi – пассажировместимость i-ого МТС.

Второй задачей ставилась разработка методики определения перспективного спроса на перевозку в МТС пассажиров, учитывающей их типологию.

Под набором мест в МТС различных видов понимается упорядоченная совокупность (y1, y2, …, yi, …, ya) мест. Следовательно, при рассмотрении а видов МТС пассажир выносит одно из (а+1) суждений: набор мест yi предпочтительнее, чем все остальные; все наборы мест равноценны. Критерием выбора вида МТС для последнего суждения может быть время ожидания на ОП (пассажир выбирает МТС, которое первым подъедет к ОП).

Для выражения предпочтения одного набора мест другому воспользуемся функцией полезности , которая упорядочивает наборы мест в МТС различных видов по уровню их предпочтения, например, y1, если u(y1) > u(y2, y3,…, ya), т.е. пассажир при выборе вида МТС стремится к максимизации функции полезности. Так как эта функция нелинейная, то математическая модель выбора вида МТС пассажиром имеет вид задачи нелинейного программирования:

с ограничениями ,

где gk – значение критерия, по которому происходит выбор пассажиром вида МТС; G – максимально возможное значение k-ого критерия за выбранный календарный период.

Полученная задача поиска экстремума функции при наличии связывающих ограничений на ее переменные решается, например, методом Лагранжа.

Предлагаемая методика включает несколько этапов: формирование m критериев, по которым производится выбор вида МТС, определение их значений и a альтернативных

Рис. 6 – Алгоритм определения основных показателей процесса перевозок

решений; составление целевой функции (функции полезности); установление ограничений по сформированным критериям; непосредственное решение задачи.

Учитывая, что перевозка является для пассажиров услугой, потребляемой ежедневно, предпочтение отдается мультипликативной функции полезности, имеющей вид:

,

где Dj – удельный вес пассажиров, принадлежащих к группе признаков различия j; Pji – «ценность» для них i-го вида МТС, под которой понимается удельный вес пассажиров j-го признака различия, осуществляющих выбор i-го вида МТС.

«Ценность» для пассажиров отдельных видов МТС определяется на основе типологического анализа поведения пассажиров, которые осуществляют выбор из совокупности видов МТС. Предметом анализа является взаимодействие выбора пассажиров с характеристиками или признаками их различия.

Типологическая модель поведения пассажиров представлена в таблице, где: Сr – типологическая группа различий пассажиров; xj – признаки различия пассажиров внутри группы; Si – существующие виды МТС; Pji – «ценность» вида МТС Si для пассажиров с признаками различия xj; Dj – удельный вес пассажиров, принадлежащих к группе различия Сr(xj); Ri – удельный вес того, что пассажиры выберут вид МТС Si:

.

Таблица – Типологическая модель поведения пассажиров

Вид типологии Типология МТС
S1 Si
Типология пассажиров Сr(x1) P11 P1i P1a D1
Сr(xj) Pj1 Pji Pja Dj
Сr(xd) Pd1 Pdi Pda Dd
R1 Ri Ra 1

Принимается, что любой пассажир, ожидающий МТС, является экспертом по выбору вида МТС. Величины Pji определяются методом экспертных оценок, для чего заполняется анкета, в которой предлагается проранжировать критерии, по которым выбирается вид МТС, а также альтернативные решения (виды МТС) с учетом принадлежности пассажира к определенной группе, если наименее «ценному» приписан ранг 1. Допускается приписывать для равнозначных критериев и альтернатив одинаковые ранги. В этом случае объектам, разделившим места, приписывается ранг, равный среднему арифметическому соответствующих разделенных мест. В случае, когда пассажир не пользуется отдельными видами МТС, ранг данного вида обнуляется.

Для упорядочения альтернативных решений Si (i = 1, …, a) выбора вида МТС для различных типологических групп пассажиров обработка анкет проводится следующим образом. Сначала подсчитывается суммарное количество рангов каждого вида МТС для различных типологических групп пассажиров:

где – ранг i-го альтернативного решения, приписанный k-м респондентом j-ого признака различия. Полученные значения используются для получения «ценностей» каждого из имеющихся видов МТС для различных групп пассажиров:

,

где и , yjs и yjo – соответственно вес и суммарный ранг наименее и наиболее «ценного» вида МТС для пассажиров j-ого признака различия.

Согласованность мнений респондентов относительно ранжирования видов МТС для каждой j-ой группы пассажиров оценивается коэффициентом согласия (конкордации) Wj, гипотеза о неслучайности согласия респондентов проверяется по критерию 2.

В анализе типологии поведения пассажира условная вероятность того, что он выберет тот или иной вид МТС, скорее характеризует ожидание исследователей, чем является критерием выбора вида МТС. Это связано, например, с тем, что трудно судить о полноте информации, которой располагает пассажир для обоснования своего выбора; выбор пассажира всегда богаче, чем мы можем себе представить, что определяется его опытом и др. Потому с использованием методики априорно-апостериорного анализа производим вероятностную оценку формирования спроса пассажиров. Для суждения о низкой степени неопределенности необходимо выполнение системы неравенств:

где – ранговый коэффициент корреляции для каждой группы пассажиров по текущему (i) и перспективному (q) выбору видов МТС; – условная вероятность того, что пассажиры, обладающие признаками различия xj, осуществят выбор альтернативного решения Si, определяемая как:

.

В случае низкой степени неопределенности формирования выбора для определения перспективного спроса пассажиров решается задача (3) с ограничениями (2) на критерии по выбору решения, например, методом Лагранжа.

Третьей задачей является анализ изменения системы потребностей пассажиров, которое может быть рассмотрено как стохастический процесс в виде совокупности двух видов изменения потребностей: относительного (переходы пассажиров от предпочтения одних существующих видов МТС другим) – в пределах поля возможностей и абсолютного изменения самого поля возможностей (появление новых видов МТС). Формализованное описание модели получается при рассмотрении изменения потребностей в виде процесса Пуассона – для относительного, и в виде процесса гибели и размножения – для абсолютного изменения. Матрица переходов пассажиров от одной группы Сj(x) к другой Сj*(x) за время t, будет иметь вид: ,

где – вероятность перехода пассажира за время t, j= 1, …, b; j* = 1, …, d.

Четвертой задачей ставилось определение количества МТС различных видов на маршрутах с учетом спроса пассажиров. Задача заключается в выборе такого варианта количества МТС различных видов, который обеспечил бы полное освоение пассажиропотоков по каждому виду МТС с учетом спроса пассажиров, пассажирооборота ОП и пропускной способности УДС города.

Целевая функция должна минимизировать суммарный пробег порожних мест:

с ограничениями на освоение объема перевозимых пассажиров МТС i-ого вида (11) и на пропускную способность ОП и УДС (12):

где n – номер участка, n = 1, …, N; p – номер маршрута, p = 1, …, P; = 1, если i-й вид МТС p-ого маршрута следует по n-ому участку и = 0 – в противном случае; mi – вместимость i-ого вида МТС; nрi – количество рейсов i-ого вида МТС за определенный интервал времени; i – коэффициент использования вместимости i-ого вида МТС; – количество МТС i-го вида p-ого маршрута, работающих на n-ом участке; – объем перевозимых i-ым видом МТС на n-ом участке пассажиров за определенный интервал времени, определяемый по формуле

.

Возможна ситуация, когда конечный ОП определенного участка является начальным ОП не одного участка, а нескольких, т.е. происходит разветвление участков. В этом случае к выражениям (10) – (12) добавляется равенство ,

где w – количество участков, на которые разветвляется n-й участок (w = 1 … W).

Предложенная методика позволяет рационально разместить МТС на маршрутах с учетом наибольшего соответствия спросу на них.

В результате решения второй-четвертой задач могут быть реализованы обе из существующих функций логистической системы: прогностическая – через выявление объема и структуры спроса на услуги ГПТ, позволяющая принимать долгосрочные управленческие решения, требующие привлечения дополнительных ресурсов, и организационная – через рациональное размещение МТС различных видов на маршрутах, т.е. оперативные управленческие решения, направленные на перераспределение имеющихся ресурсов.

Пятой задачей ставилось проведение анализа и систематизации факторов, влияющих на пропускную способность (ПС) УДС, примыкающей к ОП.

В рамках проводимого исследования скорректирована часто используемая в моделировании дорожного движения система «водитель – автомобиль – дорога – среда»: из подсистемы «дорога» выделена подсистема «остановочный пункт», дополнительно введена подсистема «пассажир». В результате получаем систему «водитель – автомобиль – дорога – среда – пассажир – остановочный пункт». Анализ системы позволил выявить 76 факторов, в той или иной степени влияющих на ПС ОП, основные из которых представлены на рис. 7.

В силу стохастичности транспортных потоков заторовые ситуации на ОП возможны эпизодически даже при незначительной интенсивности движения МТС. Поэтому понятие ПС ОП не имеет практического значения, так как ее величина не может быть использована для решения ни одного практического вопроса – для их решения требуются данные о загруженности ОП. Поэтому в качестве интегрального показателя, характеризующего ПС ОП, предложено суммарное время простоя МТС на ОП, определяемое на основе многофакторной модели:

,

где Fi(xi) –зависимость времени простоя МТС на ОП от фактора xi; mi – степень зависимости. В качестве учитываемых факторов на основе аналитических исследований и натурных обследований приняты: класс МТС (динамические качества и конструктивные особенности – габаритные размеры, параметры кузова, высота подножек над уровнем посадочной площадки ОП, ширина входных и выходных дверей, удобство расположения поручней, наличие и размеры накопительных площадок и внутренних проходов, автоматическое или ручное управление дверями и т.п.); пассажирообмен ОП; длина и ширина прямого участка заездного кармана; геометрические параметры отгонов заездного кармана; расположение мест остановки МТС на ОП (линейное или нелинейное); интенсивность и состав входящего на ОП потока МТС; интенсивность и состав транспортного потока на крайней правой полосе при отъезде МТС от ОП; ширина полосы движения; ситуация, при которой приходится совершать маневр по объезду впередистоящего МТС; расстояние от регулируемых пересечений до ОП; отношение времени зелёного сигнала к общему времени цикла регулирования на регулируемом пересечении; расстояние между смежными ОП; распределение на ОП потенциальных пассажиров (компактное или рассредоточенное); принятый способ оплаты проезда (на входе, при выходе, во время движения); сезонные – наличие в заездном кармане помех движению (луж или неубранного снега) и степень защищенности пассажиров на ОП от климатических факторов.

В четвертой главе представлены результаты разработки ресурсосберегающих технологий в эксплуатации АТ.

На основе проведенного анализа опубликованных работ, посвященных исследованиям надёжности и разработке методов поддержания работоспособности несущих систем (НС) мобильных машин (ММ), сделаны выводы: 1) НС широкого спектра ММ – автомобилей, тракторов, их прицепного состава, строительно-дорожных и сельскохозяйственных машин, подвижного состава железных дорог и т.д., характеризуются недостаточными значениями показателей безотказности и долговечности, определяемыми структурой и уровнем эксплуатационных знакопеременных нагрузок; 2) основной причиной отказов НС ММ являются усталостные повреждения, имеющие в ряде случаев замедленную кинетику разрушения, при которой наработка машины с развивающейся усталостной трещиной до достижения предельного состояния в среднем в несколько раз больше наработки до появления видимой трещины; 3) анализ уровня ремонтопригодности НС ММ свидетельствует о необходимости совершенствования не только технологии восстановления элементов НС, но и структуры их эксплуатационно-ремонтного цикла

на основе учета изменения технического состояния в процессе эксплуатации. В частности, технологическая документация по ремонту грузовых АТС устанавливает, что трещины в раме недопустимы, и она должна быть подвергнута ремонту. Это не позволяет использовать ресурс АТС на стадии живучести НС, характеризующей способность конструкции выдерживать требуемые нагрузки при частичном или полном разрушении какого-либо из силовых элементов. Представляется целесообразным использование подхода, подразумевающего сопоставление экономических характеристик последствий отказа и мероприятий по его прогнозированию и/или предупреждению: потерь от простоя машины в связи с отказом элемента; стоимости превентивной замены элемента; стоимости мероприятий по контролю и/или продлению ресурса; 4) при оценке и обеспечении работоспособности НС ММ целесообразен переход к принципу безопасного регламентированного повреждения; однако он требует решения целого комплекса задач научного обоснования и конструкторско-технологического обеспечения продления ресурса ММ на стадии живучести НС.

На основе проведенного анализа опубликованных работ, посвященных проблеме ресурсосбережения автомобильных шин, были сделаны следующие выводы: 1) интенсивное развитие АТ и повышение его роли во всех сферах хозяйственной деятельности человека выдвинули в число важнейших современных проблем транспорта увеличение срока службы шин; 2) минимальный износ протектора и максимальное сцепление шины с дорогой обеспечиваются, когда боковое скольжение шин и боковые реакции дороги на шины управляемых колес (УК) отсутствуют, что возможно в двух случаях: при качении УК параллельно продольной оси АТС и перпендикулярно опорной поверхности; при качении с развалом и схождением, компенсирующим этот развал, износ и деформации ходовой части, подвески и рулевого управления. Результаты анализа факторов, влияющих на положение колеса при движении, показаны на рис. 8; 3) большое распространение на практике получили методы и средства так называемого пассивного регулирования схождения УК, однако устанавливаемое с их помощью схождение является оптимальным лишь для одного или нескольких состояний АТС, а для большинства эксплуатационных состояний оно таковым не является; 4) единственно возможным способом решения проблемы является непрерывный контроль и регулирование схождения УК в процессе движения. Однако предлагаемые до настоящего времени устройства для контроля и/или регулирования схождения УК в движении имеют недостаточную точность и надёжность; 5) можно констатировать существующий пробел в проектировании и реализации качественных эксплуатационных характеристик средств активного регулирования схождения УК АТС.

В соответствии с выводами сформулированы частные задачи исследования.

Первой задачей ставилась разработка ресурсосберегающей технологии повышения ресурса несущих систем АТС за счет эксплуатации на стадии живучести. Схема и алгоритм контроля живучести в системе поддержания работоспособности АТС представлены на рис. 9.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |
 





 
© 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.