Автоматизация структурно-технологической оптимизации железнодорожных станций

• Автор: Пермикин, Вадим Юрьевич
• Шифр специальности: 05.22.08
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Екатеринбург
• Количество страниц: 138 с.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение.

1. АНАЛИЗ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ТЕМЕ И СОСТОЯНИЕ ПРАКТИКИ.

1.1. Выбор метода исследования.

1.2. Принципы построения автоматизированной имитационной модели Выводы к главе 1

2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СХЕМЫ СТАНЦИИ В ВИДЕ ЭЛЕМЕНТОВ МОДЕЛИ.

2.1. Содержательная постановка задачи

2.2. Формальная постановка задачи

2.3. Методика представления

2.3.1. Построение исходного множества вершин и ребер А

2.3.2. Построение множества маршрутов .

2.3.3. Методика представления
Выводы к главе 2.
3. АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИИ РАБОТЫ
3.1. Представление технологических операций в модели.
3.1.1. Автоматизированное построение маршрутов.
3.1.1.1. Отображение маршрутов в модели
3.1.1.2. Отображение схемы станции в программе.
3.1.1.3. Построение маршрутов на графе О
3.1.1.4. Построение простого маршрута
3.1.1.5. Выбор рационального числа маршрутов.
3.1.1.6. Построение составных маршрутов
3.1.1.7. Моделирование времени занятия маршрута
3.1.1.8. Отображение множества маршрутов в операции
3.1.2. Моделирование перемещения емкости в маршруте
3.1.2.1. Моделирование потока вагонов
3.1.2.2. Моделирование передвижения локомотивов.
3.1.3. Отображение в модели дополнительных устройств
3.1.3.1. Обезличенное отображение устройств в модели
3.1.3.2. Полное отображение устройств в модели.
3.2. Представление информационных и управляющих операций
3.2.1. Автоматизированное создание информационных операций
3.2.2. Автоматизированное создание управляющих операций.
3.3. Стыковочный узел.
Выводы к главе 3
4. ОПТИМИЗАЦИЯ СТРУКТУРЫ И ТЕХНОЛОГИИ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ МОДЕЛЯХ
4.1. Представление результатов расчета
4.2. Ускорение оптимизации в имитационных моделях.
4.2.1. Особенности построения автоматизированной модели.
4.2.2. Имитационный спуск.
Выводы к главе 4
Заключение
Список литературы


Поскольку «управляемость» является важнейшим системообразующим свойством, возможность применения теории массового обслуживания в деле гибких транспортных технологий представляется весьма ограниченной. И.Е. Савченко пишет, что «прежде чем применять модели теории массового обслуживания, необходимо убедиться, что . III. Быстрое развитие ЭВМ дало импульс для развития таких методов расчета, как математическое программирование и имитационное моделирование. Математическое программирование нашло широкое применение в решении транспортных проблем. Сюда относятся задачи транспортного типа, более общие задачи линейного, нелинейного и динамического программирования / 8, 9, , II /. Характерные примеры использования математического программирования дают работы В. М.Акулиничева / , /, А. А.Смехова / / и др. Линейное и квадратичное программирование используется, в основном, в сетевой постановке для распределения потока на некоторой транспортной сети / /. Решение задачи воспринимается как некоторая статическая оптимальная схема. Однако, исследования, проведенные рядом ученых / , , , , , /, позволяют сделать вывод, что в реальных условиях. Динамическое программирование применяется при решении задач многоэтапного развития железнодорожной сети, для сокращения размерности многовариантных задач (например, для расчета плана формирования / /). Ряд методических положений в области применения методов динамического программирования для решения задач оптимизации на транспорте разработан в / 9 /. В то же время опыт применения моделей математического программирования показывает, что они имеют весьма ограниченное использование при анализе таких сложных систем, как железнодорожные с танции. Основная причина заключается в большой взаимосвязи между элементами сложной системы. Необходимость формализации в конечном итоге единственного критерия, по которому происходит оптимизация, и формулировки раничений приводит к слишком большому огрублению модели, отбрасыванию таких факторов, которые необходимо учитывать в практической работе. Пригодные для практических расчетов соотношения удается получить лишь при упрощающих предположениях, обычно существенно искажающих фактическую картину исследуемого процесса. Математическое программирование так и не стало практическим инструментом исследования процесса функционирования сложных систем, т. В последнее время все большее распространение как метод исследования железнодорожных станций получает имитационное моделирование. Например, «численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени» / /, или как «процесс конструирования модели сложной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью понять поведение системы либо оценить в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев, различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы» / /. В.А. Персиаиовым и Н. С. Усковым в ИКТП при Госплане СССР / /. В ЦНИИСе К. К. Талем была разработана методика моделирования для расчета показателей проектных решений по развитию станций и узлов / /, которая применялась при проектировании новых станций. К имитационному методу можно отнести и ряд работ / , , , /, в которых предлагается использовать аппарат статистического моделирования в том случае, когда для решения конкретной задачи выведенные аналитические зависимости либо отсутствуют, либо дают недопустимую погрешность. По мнению известных авторитетов в области использования математических методов Е. С. Вентцель и Н. Н. Моисеева, отличие от имитационного моделирования здесь заключается лишь в обработке и интерпретации результатов / , /. В настоящее время в области исследования железнодорожных станций имитационное моделирование продолжает активно развиваться. Разработанная, например, в УрГАПС имитационная система «ИСТРА» / / позволяет моделировать работу станций любой сложности с отображением информационных процессов и управления. Проводимые некоторыми западными учеными, в частности, Р.