WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |

Здесь f(lij) – целевая функция, определенная на множестве матриц типа (1); lБД – параметр безопасности вагона, под которым понимается максимально допустимый пробег вагона между его глубокими диагностиками; М – мощность ремонтного хозяйства вагонов рассматриваемого типа; П(lij) – функция, определенная на множестве матриц типа (1), значение которой есть потребность в плановых ремонтах вагонов рассматриваемого типа в течение интересующего нас календарного года; a – коэффициент технологического запаса мощности ремонтного хозяйства вагонов рассматриваемого типа; e – коэффициент, учитывающий уровень точности эксплуатационных данных (0,05-0,1). Требуется на множестве допустимых матриц типа (1) выбрать ту, на которой целевая функция достигает минимума. Под допустимой матрицей понимается матрица, удовлетворяющая неравенствам (4) и (5).

В качестве целевой функции к задаче (3)-(5) принято выражение

(6)

при выводе которого учитывались затраты на приобретение вагона, на проведение деповских ремонтов (ДР), заводских ремонтов (ЗР), на текущее техническое содержание вагона, а также издержки других хозяйств УБЖД.

Здесь n – количество ремонтных циклов системы ТОР вагона за срок его службы; mi – структура i-го ремонтного цикла; RДРij – затраты на j-й ДР в пределах i-го ремонтного цикла; RЗРi – затраты на i-й ЗР; aij и bij – параметры роста затрат на текущее содержание по мере старения вагона в j-й межремонтный период в пределах i-го ремонтного цикла; S и Q – покупная и ликвидная стоимость вагона соответственно; D – издержки других (кроме ВХ) хозяйств УБЖД, приведенные к одному вагону, приходящиеся на единицу пробега вагона.

Поскольку область определения целевой функции (6) состоит не только из квадратных матриц, то возникает потребность в переходе от матричного к скалярному аргументу этой функции. Для этого по формуле

(7)

определяется количество межремонтных пробегов за срок службы вагона.

Удельные затраты на приобретение вагона, проведение плановых ремонтов и издержек других хозяйств УБЖД, имеющих убывающий характер на соответствующих интервалах срока службы вагона, компенсируются возрастающими удельными затратами на его текущее техническое содержание. Последнее говорит о существовании глобального минимума целевой функции (6).

Для вычисления потребности в ДР и ЗР вагонов рассматриваемого типа П(lij) использована разработанная в МИИТе методика и соответствующий программный комплекс.

Неравенство (4), отражающее требование к обеспечению безопасной эксплуатации вагона, свидетельствует о том, что каждый элемент матрицы типа (1) не должен быть больше параметра безопасности вагона lБД, и определяется по формуле (8)

где lk(Э) – k-й экономически наивыгоднейший пробег, определяемый на основе решения задачи на безусловный экстремум (9)

В задаче (3)-(5) использовано заранее определенное оптимальное значение параметра lБД, что продиктовано третьим из сформулированных выше принципов разработки модели «вагон-эксплуатационная среда».

Методика оптимизации параметра lБД с учетом множества факторов является сложной задачей и заслуживает отдельного рассмотрения. В настоящей работе использована методика получения нижней оценки этого параметра (10)

где – вероятность безотказной работы i-го элемента за время t.

При этом, каждый элемент конструкции, включаемый в расчетную схему должен одновременно иметь ограниченную контролепригодность в эксплуатации и последствия его разрушения чреваты крушением поезда.

Разрушение подобных элементов конструкции обычно происходит внезапно для персонала железных дорог, что позволяет воспользоваться экспоненциальным законом распределения их наработок до указанных событий. В этом случае выражение (10) для оценки lБД приобретает вид

(11)

где ti – средняя наработка i-го элемента конструкции вагона до разрушения; mi – кратность i-го элемента в конструкции вагона; n – количество элементов, включенных в расчетную схему. Для оценки величины ti были использованы данные эксплуатационных наблюдений за техническим состоянием вагонов.

С помощью неравенства (5) моделируется согласование экономически наивыгоднейших параметров системы ТОР с возможностями ремонтного хозяйства вагонов рассматриваемого типа, которые оцениваются его мощностью М. Введение в неравенство коэффициента исключает вариант работы ВХ на пределе своих возможностей, без чего трудно обеспечивать требуемый уровень качества ремонта и устойчивую работу предприятий.

Структурирована база исходных данных и разработан алгоритм решения задачи (3)-(5).

В третьей главе разрабатывается методика расчетного обоснования протяженности гарантийных участков ПТО вагонов.

Важность решения этой задачи заключается в необходимости, во-первых, нормирования неотъемлемой компоненты системы ТОР вагона – периодичности контроля технического состояния вагонов в условиях эксплуатации на технических станциях. Отметим, что в приказах руководства УБЖД, регламентирующих системы ТОР вагонов, отсутствует рассматриваемая компонента. Во-вторых, – научно обосновать координаты размещения на УБЖД предприятия ВХ. В-третьих, – нахождения возможности управлять зависящими от ВХ факторами, влияющими на увеличение маршрутной скорости движения поездов, которая является важнейшим показателем работы железнодорожного транспорта. Речь идет о нахождении некой формулы влияния на протяженность безостановочного пробега вагона таких факторов как затраты на содержание ПТО, периодичность ДР, квалификация и техническая вооруженность осмотрщиков вагонов, прочность, котнтролепригодности и надежность вагонных конструкций, а также риск аварии и крушения поездов.

В основе метода решения рассматриваемой задачи лежит словесно сформулированная модель функционирования действующей системы своевременного обнаружения имеющегося на конкретном вагоне опасного повреждения. Допустимо упомянутую систему представить в виде одного действующего на рассматриваемом ПТО осмотрщика и (k-1) резервных его коллег, каждый из которых находится на своем ПТО. Резервный осмотрщик начинает действовать после допущенного брака осмотрщиком предыдущего ПТО, не обнаружившего имеющегося на вагоне рассматриваемого опасного повреждения. Этот процесс продолжается до тех пор, пока либо один из (k-1) осмотрщиков не обнаружит злополучное повреждение, либо его (по нашему допущению) обязательно обнаружат в рамках очередного планового ремонта. Здесь k – максимально возможное число попыток обнаружения имеющегося на вагоне опасного повреждения в течение его пробега, начиная от момента появления в нем этого повреждения и до очередного планового ремонта.

Таким образом, объектом рассмотрения должно быть не каждое в ПТО отдельности, а множество этих предприятий, которые проходит вагон в межремонтный период, что соответствует пробегу, равному величине lБД при существующей стратегии ДР. Нас интересует не просто расчетным образом обоснованное решение рассматриваемой задачи, а оптимальное решение.

В качестве объекта оптимизации примем вектор пробегов вагона

(12)

где xi – пробег вагона до i-го контроля технического состояния на интервале (0,lБД), начиная отсчет его с нуля.

Требуется найти не только оптимальные значения x1,x2,…,xn, но и оптимальное число n.

В качестве целевой функции к искомой оптимизационной задачи использована функция двух случайных аргументов, первый из которых есть непрерывная случайная величина – наработка вагона до появления в нем опасного повреждения, а вторая – дискретная случайная величина i, закон распределения которой удобно представить в виде следующей таблицы

(13)

Здесь под pi понимается вероятность того, что осмотрщик i-го ПТО обнаружил имеющееся на вагоне опасное повреждение, а (1-pi) – есть вероятность необнаружения (вероятность брака в его работе).

С помощь этой случайной величины представляется возможным в рамках рассматриваемой методики учитывать влияние контролепригодности конструкции вагона и т.н. человеческого фактора на результат решения задачи (квалификации, технологической и трудовой дисциплины осмотрщика). А случайная величина позволяет учитывать прочностную надежность вагонных конструкций.

Итак, аргументы целевой функции и i характеризуют процесс появления и обнаружения опасных повреждений вагонных конструкций. Неслучайные же факторы, влияющие на результат решения задачи учитываются с помощью параметров с и u искомой целевой функции. Эти параметры составляют, так сказать, экономическую суть системы своевременного обнаружения опасных повреждений подвижного состава.

Параметр c – затраты на однократный контроль технического состояния вагона (14)

где S – среднемесячные затраты на содержание и обеспечение работы ПТО; N – количество вагонов, проследовавших через данную станцию за указанный период времени; 0,16 – удельный вес затрат труда на контроль технического состояния вагонов на ПТО.

Параметр – усредненное значение экономических потерь УБЖД из-за пребывания вагона в скрытом аварийном состоянии (САС) в течение единицы пробега (15)

где П – усредненное значение ущерба из-за крушения поезда по вине ВХ; R – проектный уровень риска крушения за указанный период.

С помощью параметра u имеется возможность выйти на расчетное обоснование тарифов страхования перевозок грузов на железных дорогах.

По своему смысловому содержанию целевая функция есть математическое выражение эксплуатационных затрат УБЖД на обеспечение своевременного обнаружения опасных повреждений и компенсации ущерба из-за возможных аварий и крушения. Для компенсации упомянутого ущерба следует подумать о создании специального фонда накопления средств путем страхования грузов, для чего и ввести в рассмотрение параметр u. Судя по размерности аргументов целевой функции, она определена на оси х пробегов вагона. Требуется выразить эту функцию через элементы вектора пробегов Dn (12). Обозначим целевую функцию через GDn(,), при этом для упрощения индекс i при случайной величине опустим, полагая, что уровень квалификации осмотрщиков вагонов УБЖД примерно одинаков. Структура целевой функции такова, что затраты на компенсацию последствий аварий и крушений поездов уравновешиваются затратами на организацию своевременного обнаружения опасных повреждений вагонов в эксплуатации. Поэтому существование экстремума целевой функции не вызывает сомнений

Поскольку аргументами целевой функции являются случайные величины, то сама функция принимает случайные значения. В таком виде оставлять целевую функцию для решения поставленной задачи неприемлемо. Для устранения указанной преграды была последовательно усреднена функция GDn(,) сначала по величине, а затем и по случайной величине.

Так, математическое ожидание рассматриваемой функции при n=4 имеет вид

(16)

Можно заметить определенную рекуррентную закономерность в последних четырех формулах этого соотношения. Это позволяет заменить их одной формулой

(17)

Тем самым, для дальнейшего решения поставленной задачи имеется выражение для математического ожидания функции GDn(,) по случайной функции для любого n.

Взяв теперь математическое ожидание от функции MGDn() по случайной величине, получим целевую функцию в виде, приспособленном для использования в оптимизационной задаче.

(18)

где F(x) – функция распределения наработки вагона до появления (не до обнаружения) опасного повреждения;

(19)

Зная F(x), требуется найти такой вектор пробегов вагона до контролей технического состояния (в пределах между соседними плановыми ремонтами (0,lБД)), на котором целевая функция (18) принимает минимальное значение.

Данная задача вполне разрешима, однако существует весьма серьезное препятствие. По нашим данным даже крупнейшие транспортные системы, включая РЖД, не располагают действующим механизмом сбора и накопления эксплуатационных данных, пригодных для идентификации функции распределения F(x).

С учетом указанного обстоятельства целевая функция использована в настоящей работе в предположении отсутствия информации о F(x). Как видно из структуры правой части (18), существует такая функция F*(x), на которой достигается максимум эксплуатационных потерь (20)

Получаемая при этом погрешность, пойдет гарантированно в запас безопасности движения. Правда, этот запас может быть слишком большим.

Теперь остается на интервале (0,lБД) выбрать такой вектор пробегов до контролей технического состояния Dn, на котором выражение (20) принимает минимальное значение, что можно записать в виде (21)

которое, соответственно, и является искомым критерием оптимизации пробегов вагона до контролей технического состояния на интервале (0,lБД).

Методика решения подобных минимаксных задач известна. В данном случае оптимальные пробеги xi, в которые следовало бы контролировать техническое состояние вагона, могут быть вычислены по формуле

(22)

где n* – наибольшее n, при котором выполняется неравенство

(23)

Для оценки протяженности гарантийного участка ПТО можно

использовать выражение (24)

Формула (22) может быть использована при более совершенной форме организации контроля технического состояния вагонов в эксплуатации – каждого в отдельности вагона, например, в рамках действующей в настоящее время системы централизованного пономерного учета вагонов, функционирующей в РФ.

Задавшись исходными данными (см. табл. 2), с помощью формулы (24) проведен анализ влияния некоторых из указанных выше факторов на протяженность гарантийного участка ПТО вагонов. Заметим, что приведенным данным соответствует тариф на страхование пробега вагона (), равный 150 руб. за 1000 км пробега.

Влияние на lгу таких важных факторов как брак в работе осмотрщиков (1-р), затраты на контроль технического состояния вагона показано в виде номограмм. Эти данные удобно представить в виде матрицы (см. табл.3).

Таблица 2

Значения исходных данных

Фактор

Обозн.

Размерн.

Значение

Усредненное значение ущерба от крушения поезда

П

руб.

360·106

Параметр безопасности вагона

lБД

мес.

20

Проектный риск крушения поезда

R

-

10-4

Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 5 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»