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 |

Организация работы транспортного узлав составе транспортного коридора

-- [ Страница 2 ] --
Коридор Протяженность (в т.ч. по территории РФ - ж. д./авто) Основная проблема Метод решения
Коридор I 1000 (186/194) Слабое развитие пограничных пропускных пунктов Строительство перегрузочного терминала в Каунасе, запуск в эксплуатацию на ст. Мацкава пункта пропуска вагонов с колесными парами изменяемой колеи
Коридор II 2200 (927/876) Устаревшая инфра-структура, стыкова-ние линий разной колеи на границе Активное привлечение различных источников финансирования

Коридор III 1600 Устаревшая инфраструктура Модернизация линий для повышения скорости движения поездов

Коридор IV 3300 Устаревшая инфраструктура Модернизация линий для повышения скорости движения поездов

Коридор V 1600 Устаревшая инфраструктура Реконструкция линии Братислава-Коши-це, приведение к единой системе электрификации, модернизация линий для повышения скорости движения поездов

Коридор VI 800 Низкая пропускная способность, весьма сложный профиль Совершенствование альтернативных путей связи

Коридор VIII 900 Разрывы железнодо-рожных связей Строительство участков

Коридор IХ 3400 (2035/ 2874) Недостаточная пропускная способность Реконструкция линий Хельсинки-Вай-никкала, Москва-Санкт-Петербург, модернизация оснащения и организация работы пограничных переходов

Коридор Х 1000 Наиболее проблема-тичный ТК. В настоящее время выявляются основные проблемы.

Осуществлена многокритериальная постановка процесса совершенствования работы ТУ, представляющая собой двухмерную матрицу с входами: Кi – сценарии развития системы, полученные на основе морфологического анализа, и Jj – критерии управления объектом. Элементы матрицы аij характеризуют значение j-го критерия в i-ом сценарии. Описаны механизмы оценки значений критериев аij деятельности ТУ. Математической основой принятия решений предлагается использовать методы минимизации риска или композиции нечетких множеств. Выбор метода определяется качеством исходной информации. Если она носит характер вероятностно-статистической, то целесообразно использовать первый подход. Если данные получены от экспертов, то – второй.

Уточнено представление о ТК как о логистической системе, что позволяет применить для его исследования достаточно хорошо теоретически разработанный и программно поддержанный аппарат логистики.

По результатам исследования, проведенным в первой главе, предлагается:

1. Использовать системный подход при формировании структуры ТУ и анализе его грузопотоков, учитывая все факторы и их взаимосвязи.

2. Оптимизировать структуру и параметры работы ТК.

3. Обеспечить оптимальную техническую оснащенность ТУ и ТК.

4. Синтезировать модель транспортной сети транспортного коридора с целью контроля и управления работой всей транспортной системы.

5. Создать систему управления, позволяющую проводить анализ различных ситуаций, сохранять опыт решения и использовать его для аналогичных случаев в иное время и в другом месте. Также эта система должна обеспечивать прогнозирование работы транспортной сети ТК и его загрузки.

Во второй главе « Разработка подсистем и механизмов управления ТУ» обоснованы необходимость и принципы создания АСУ ТУ, даны основные элементы и этапы построения АСУ. Акцентирована двойственность отношений (конкуренция и сотрудничество) субъектов АСУ ТУ и прописаны роли положительной и отрицательной обратной связи ее элементов, обеспечивающих и стабильное функционирование, и развитие системы. Приведена общая структурная схема АСУ ТУ и дана краткая характеристика ее нетрадиционных блоков, в частности – имитационной деятельности, БЗ.

Разработана методика синтеза оптимальной структуры транспортного коридора для осуществления наиболее полного использования возможностей существующей транспортной сети. Данная методика позволяет на основе многокритериального анализа различных сценариев развития ТК выбрать наиболее предпочтительный вид транспорта, а также получить оптимальное соотношение долей участия для каждого вида транспорта.

Поскольку значения многих параметров в этой задаче определялись с помощью экспертов, потребовалась методика проверки единодушия мнений экспертного совета, и, при необходимости, введения мер по их согласованию. Для этого был разработан алгоритм согласования (рисунок 1).

На основании анализа статистических данных были получены значения обобщенной характеристики для каждого вида транспорта

На рисунке обозначено: – среднее значение оценок экспертов; – единодушие мнений экспертного совета; – степень рассогласованности экспертных оценок,

  Алгоритм проведения-16

Рисунок 1 – Алгоритм проведения мероприятий по согласованию
мнений экспертов

В работе введен коэффициент технической оснащенности ТУ. В зависимости от его значения возможны потери двух видов: от недостаточности портового оборудования (отсутствия причалов, специализированных погрузочно-разгрузочных устройств, информационной системы взаимодействия, технологии переработки грузов и т.д.); от недоиспользования ресурсов, в частности, простоя оборудования, избыточного штата и т.д.

Существует хорошо выраженный минимум, определяющий оптимальный уровень технической оснащенности, реализация которого обеспечивает оптимальную пропускную способность канала . Аналитические зависимости рассматриваемых кривых могут быть получены с помощью регрессионных методов. Основой для них служит таблица наблюдений за работой ТУ. В работе приведен соответствующий пример.

Развита методика формирования обучающей последовательности данных в условиях дефицита информации для расчета .

Кроме того, дополнительно введены показатели, характеризующие динамику грузопотока, проходящего через СМО (ТУ, ж.д. станцию и т.п.): средний уровень загрузки коридора ; коэффициент загрузки канала k; коэффициент стабильности загрузки ТК – S; коэффициент несоответствия оптимальной загрузке, базирующиеся на оценке рассогласования реального грузопотока со средним и оптимальным. По текущей нагрузке можно рассчитать :

(2)

Коэффициент загрузки ТК k определяется как отношение реальной средней загрузки к оптимальной хо:

(3)

Если k = 1, то канал работает в оптимальном режиме, если k < 1, то ТК недогружен, если k > 1, то ТК перегружен.

Важной характеристикой транспортного потока является уровень его стохастичности. Данный параметр естественно оценить одним из показателей разброса случайной величины. Например:

(4)

Соотношения (4) характеризуют один параметр, но с различных точек зрения. Величина S1 характеризует среднеквадратическое отклонение значений процесса от его среднего. Эта зависимость удобна для решения оптимизационной задачи, если функция содержит параметр оптимизации. Однако величина S1 достаточно чувствительна к ошибкам в данных. Величина S2 напротив устойчива к ошибкам в данных, но не применима в аналитических выкладках, так как отсутствует производная этой величины. Величина S3 отражает максимальное отклонение исследуемого процесса от среднего и должно использоваться для оценки объемов складских помещений, необходимых для компенсации нестабильности грузопотока.

Коэффициент несоответствия реального грузопотока оптимальной загрузке канала находится по формулам аналогичным (4) с заменой величины на величину хо.

Представлен механизм расчета периодов максимальной загрузки СМО, требующих дополнительных ресурсов для успешной переработки потоков грузов, и минимальной – допускающей проведение регламентных работ в системе. Приведен практический пример. Идентифицированная зависимость позволила спрогнозировать корректирующие управления на аналогичный период работы ТУ.

Введены понятия базовых элементов схемы структуры транспортной сети, позволяющих методами аппроксимации и синтеза моделировать транспортную сеть любой сложности.

В третьей главе « Теоретические основы функционирования АСУТУ» разработана морфологическая модель ТУ (таблица 2), позволившая сформировать и исследовать с помощью соответствующих сетевых графиков (рисунок 2) три возможных сценария развития процесса взаимодействия железнодорожной станции и морского порта.

В работе осуществлена декомпозиция сетевых графиков, рассчитаны значения выбранных критериев и проведена многокритериальная оптимизация задачи.

Таблица 2 – Фрагмент морфологической модели управления ТУ

Обосновано использование новых информационных технологий в АСУ ТУ, включающих совокупность интеллектуальных методов контроля, расчета и анализа параметров работы ТУ и питающей его транспортной сети.

  Модифицированный сетевой-31

Рисунок 2 – Модифицированный сетевой график морфологической
модели по критерию времени, необходимого на обработку
всех судов под погрузкой

Учет взаимодействия интересов многочисленных прямых и косвенных участников перевозочного процесса осуществляется путем постановки и решения многокритериальной задачи оптимизации. В работе проанализирована возможность использования стандартных подходов к оптимизации работы ТК и ТУ: метод свертки критериев, метод Парето, метод максимальной алгоритмической надежности, методы, основанные на применении теории нечетких множеств.

Разработана математическая модель оптимизации распределения нагрузки по параллельным путям СМО с учетом потерь от перегрузки и недогрузки соответствующих направлений. Примем следующие обозначения и условия движения составов по сети: оптимальные потоки по участкам равны общий поток недогрузка участка ведет к повышению удельных затрат З на обслуживание мало используемых путей, а перегрузка так же увеличивает расходы на их обслуживание в силу чрезмерной интенсивности движения. Очевидно, что, в общем, (рисунок 3).

Приняты квадратичные зависимости затрат от объемов перевозимого груза. Пусть по первой ветке пущен поток величиной х, тогда по второй он будет равен хв – х, суммарные затраты на обслуживание движения будут равны:

(5)

откуда определяются оптимальные решения:

и . (6)

Рисунок 3 – Графическая иллюстрация затрат на обслуживание сети
при различных вариантах загрузки ее компонентов

Исследован математический аппарат прогнозирования загрузки СМО и ее элементов по стационарным временным рядам прошлых наблюдений.

Введены понятия прогнозируемой и непрогнозируемой нестационарности процессов грузоперевозки. Показана возможность сведения нестационарных рядов наблюдений к стационарным: исключение трендов и сезонностей.

Разработан метод прогнозирования тенденции изменения грузопотока, основанный на применении теории распознавания образов, и обеспечивающий более высокую адекватность прогнозирования в условиях сильной зашумленности и нестационарности прогнозируемого грузопотока.

В нашем методе исследуемую ситуацию необходимо отнести к одному из двух классов: Р – рост, П – падение грузопотока. Факторы, влияющие на динамику переходов, могут быть самыми разнообразными. Если говорить об изменениях грузопотоков, проходящих через морской порт, то это могут быть: время года, тарифы, цены, политическая обстановка и пр.

На первом этапе решения задачи следует выявить факторы, влияющие на верность распознавания тенденций изменения ряда. В рассматриваемой задаче, очевидно, следует прибегнуть к помощи эксперта. Пусть они (факторы) уже известны: Таким образом, набору объектов будет соответствовать набор n-мерных векторов где j – текущий номер объекта, и в дальнейшем вместо самих объектов будем рассматривать соответствующие им вектора признаков, а термины «объект», «ситуация» будем отождествлять с вектором признака объекта:

(7)

Множество векторов объектов образует n-мерное признаковое пространство, в котором каждый объект отображается точкой, а каждому классу соответствует некоторая область (совокупность точек).

Для кодирования информации о том, к какому классу принадлежит объект , введем переменную классификации у, которая принимает m (по числу классов) различных значений (это могут быть, в частности, номера классов). Для грузопотока считаем характерными два класса: рост, обозначаемый «Р» и падение – «П». Тот факт, что объект принадлежит, например, классу «Р», будем обозначать следующим образом:

Последовательность объектов с указанием того, к какому классу принадлежит каждый из них, называют обучающей последовательностью. Ее обычно представляют в виде

(8)

где – значение i-го фактора у j-го объекта;

– значение переменной классификации для j-го объекта.

Описание объектов с помощью n-мерных векторов дает возможность геометрической интерпретации задачи распознавания. Ее решение сводится к выделению в признаковом пространстве областей, соответствующих различным классам объектов и построению границ, разделяющих эти области. Решение о принадлежности объекта к тому или иному классу принимается в зависимости от того, к какой области принадлежит точка, соответствующая объекту с заданными параметрами.

Выбор решающего правила и метода его построения зависит: от структуры расположения классов в признаковом пространстве, точности задания признаков, «геометрии» областей классов и др. факторов.

В нашем примере принадлежность к области определяется сравнением расстояний до эталонных точек и Для данного метода получены следующие аналитические выражения:

при

(9)

при

(10)

(11)

Из формул (9)–(11) очевидно, что после получения значения множество k расширяется на единицу, и, соответственно, изменяются координаты эталонных точек и что вынуждает рассчитывать их заново, но, в то же время, это приводит к повышению точности прогноза, так как метод прогнозирования тенденции изменения грузопотока основан на анализе статистических данных и чем шире статистическая выборка, тем более точные прогнозы дает данный метод. Одновременно возникает вопрос о введении зависимости значимости некоторых факторов от времени. Это особенно актуально для грузопотоков, которые характеризуются сезонностью, например стоимость зерна в прошлом году, может значительно отличаться от стоимости этого года.

В четвертой главе « Логистическая сеть транспортного коридора» актуализирована проблема анализа и развития складских систем морского порта. В данной главе имеющиеся теоретические разработки по организации складского хозяйства рассмотрены сквозь призму организации транспортного коридора и повышения эффективности работы морского порта. Предложены способы совершенствования работы логистического центра.

В работе получена логистическая сеть, показанная на рисунке 4.

Обоснованы преимущества логистического подхода к рассмотрению складских процессов.

Рисунок 4 – Логистическая сеть движения грузопотоков через морской порт

Построены технологические схемы работы склада в ТУ, помогающие определить технологию работы складского хозяйства и разработать меры для ее оптимизации. Основной сложностью при функционировании больших складских комплексов, а особенно складских комплексов в составе транспортных коридоров, участвующих в процессе перевалки грузов является очень большой объем грузодвижения. Это значительно затрудняет контроль за нахождением, отгрузкой и поступлением грузов на склад. На основании этого предложено использовать метод системы статусов, заключающийся в следующем: система движения груза на складе представляется в виде матрицы статусов обработки груза в АСУ.



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.