Исследование и разработка методов и алгоритмов автоматизированного управления железнодорожным транспортом предприятий химической промышленности

• Автор: Кучеренко, Виктор Иванович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1983
• Место защиты: Киев
• Количество страниц: 220 c. : ил

СОДЕРЖАНИЕ

1. АНАЛИЗ БЛИЯНШ ПРОШШЛЕННОГО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО

ТРАНСПОРТА НА РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ОСНОВНОГО ПРОИЗВОДСТВА . . II

1.1. Анализ потерь в транспортнопроизводственных системах крупных промышленных предприятий II
1.2. Обзор существующих методов исследования процесса поступления вагонов на предприятие и его влияние на производительность транспортнотехнологического комплекса
1.3. Характеристика железнодорожного хозяйства Калушского производственного объединения Хлорвинил, анализ его функционирования . . . .

1.4. Постановка и сущность задач исследования .

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АЕГ0МАТИЗИР0 ВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ

ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫМ ТРАНСПОРТОМ ПРЕДПРИЯТИЙ ХИМИЧЕСКОЙ

ПРОМЫШЛЕННОСТИ

2.1. Исследование информационных систем на промышленном железнодорожном транспорте

2.2. Синтез функциональной и технической структур АСУ железнодорожным транспортом предприятия химикотехнологического типа.
2.3. Методы организации и ведения информационной
базы задач оперативнодиспетчерского контроля . .
2.4. Управление межзаводскими перевозками специализированным подвижным составом б
Выводы
3. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ
СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫМ ПОДВИЖНЫМ СОСТАВОМ.
3.1. Исследование л разработка детерминированной модели управления межзаводскими перевозками специализированными вагонами .
3.2. Математическая модель транспортной сети с одним складом в стохастической постановке
3.3. Методы решения задачи распределения подвижного состава, оценка их эффективности .
Выводы.
4. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОМЫШЛЕННЫМ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫМ ТРАНСПОРТ
4.1. Обоснование и выбор статистической модели времени оборота железнодорожных вагонов на внешней сети. . 1
4.2. Методика определения параметров аппроксимирующего распределения времени возврата вагонов . . . 1Г
4.3. Алгоритмы составления расписания отправок специализированного подвижного состава с готовой продукцией по пунктам назначения .
4.4. Анализ полученных результатов.
Выводы. 3
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Этим и объясняется серьезное влияние, которое оказывает на экономику промышленных предприятий совершенствование организации и автоматизации управления транспортно-технологическими комплексами с применением современных математических методов. Весь комплекс разгрузочных, транспортных и других работ по переработке грузов на промышленных предприятиях входит в единую сложную динамическую транспортно-грузовую систему, состояние и экономическая эффективность функционирования которой определяется в определенной мере характером поступления вагонов с сети МПС. Технология обработки подвижного состава на подъездных путях промышленного узла должна учитывать неравномерность его прибытия, поэтому процессу поступления вагонов и его влияния на ход производства в настоящее время посвящено много исследований. В работе /II/ проведен анализ временных рядов прибытия вагонов МПС. Для оценки характера поступления, как функции воздействия на технические средства транспорта предприятий, использованы определенные числовые характеристики. Эта функция является дисперсией случайной величины */? Могут быть случайные процессы с одинаковым математическим ожиданием и дисперсиями, но протекать при этом они будут по разному. М1((I,, г,(^)~тх (^1)][*г (У-Ч^(к1 *г ’ 4/а^г<а^г( 1. Эта функция называется корреляционной и характеризует, как известно, степень связи между значениями случайного процесса в различные моменты времени. М„ (С,, 1г) . Вычисленные статистические характеристики использовались дан математического описания процесса прибытия вагонов на предприятия, установления величины дополнительного простоя вагонов ЩС (вызванного неравномерностью прибытия), для установления оптимального резерва технических средств для переработки неравномерно поступающих вагонов. Учет объективно-реального характера поступления вагонов необходим при установлении расчетной перерабатывающей способности транспортно-грузовых комплексов. Для количественной оценки параметров процесса суточного поступления вагонов на заводы использовались методы множественной корреляции //. СОЛ •*- Д- ОІП Ч (1. Коэффициенты е/ и р характеризуют свойства корреляционной функции, следовательно, самого случайного процесса, то есть определяются многомерной системой весьма разнообразных факторов, обуславливающих неравномерность прибытия вагонов. Руководствуясь практической целесообразностью, качественным анализом факторов и статистических характеристик их изменчивости, наличием функциональной связи между отдельными факторами были отобраны такие как дальность транспортирования и объем поставок вагонов на предприятие, существенно влияющее на процесс поступления последних. Коэффициент множественной корреляции Я = 0, свидетельствует о достаточно высокой степени тесноты связи между параметром с/ и рассматриваемыми факторам. Таким образом, характеру процесса поступления вагонов на заводы дана количественная оценка. Однако предложенные моментяые функции не являются исчерпывающим характеристикам случайного процесса поступления вагонов. Основными и наиболее полным характеристикам случайных величин являются распределения вероятностей, т. Неравномерность прибытия вагонов отрицательно сказывается на величине их простоя на путях промышленных предприятий и, в частности, на показателе среднего простоя одного вагона, являющимся практически исчерпывающей и очень емкой характеристикой работы транспорта //. В сущности, в этом показателе сконцентрирован результат работы транспорта за истекшие сутки. В статье //, написанной под руководством д. Костина И. И., показано влияние некоторых параметров, характеризующих процесс прибытия вагонов, на изменение их суммарного простоя на предприятии. На основе обработки большого количества фактических данных получен реальный результат, характеризующий зависимость изменения суммарного простоя вагонов от среднесуточного уровня прибытия, когда изменение последнего предопределяет изменение величины 6 . Q = сГ+ё , при 0<гг><- (1. На рис. Математические ожидания и дисперсии у этих процессов одинаковые. В статье получено подтверждение о количественном различии суммарного простоя. На рис. А/ ( уел. Число месяца Рис.