WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Алдошин Николай Васильевич

Моделирование процессов утилизации техники в системе технического сервиса АПК

Специальность 05.20.03 – Технологии и средства технического обслуживания в сельском хозяйстве

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 2010

Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина» (ФГОУ ВПО МГАУ)

Научный консультант: доктор технических наук, профессор, член - корреспондент РАСХН Дидманидзе Отари Назирович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Пучин Евгений Александрович доктор технических наук, профессор Варнаков Валерий Валентинович доктор технических наук, профессор Астанин Владимир Константинович

Ведущая организация: ГНУ Всероссийский научно-исследователь- ский технологический институт ремонта и эксплуатации машинно-тракторного парка Россельхозакадемии

Защита диссертации состоится 18 апреля 2011 года в 13-00 часов на заседании диссертационного совета Д 220.044.01 при Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Московский государственный агроинженерный университет имени В.П. Горячкина» по адресу: 127550, г. Москва, ул. Лиственничная аллея, д. 16-а, корпус 3, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО МГАУ.

Автореферат разослан « » 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, А.Г. Левшин профессор

Актуальность темы. Утилизация выбывшей из эксплуатации техники является сложной и многосторонней проблемой. С одной стороны, это источник вторичных ресурсов, с другой – экологическая опасность, связанная с загрязнением окружающей среды.

Под утилизацией понимается комплекс научно обоснованных технических, технологических, организационно-экономических, правовых мероприятий, процессов, нормативов по частичной и полной переработке использованных технических средств производства и сопровождающих их ресурсов, которые обеспечивают ресурсосбережение и охрану природы.

Сельскохозяйственные предприятия технического сервиса машин и оборудования испытывают трудности в связи с уменьшением состава машинно-тракторного парка в хозяйствах и снижением платежеспособности производителей сельскохозяйственной продукции. Новым направлением деятельности таких предприятий является организация утилизации технических средств.

В Российской Федерации средний уровень использования вторичного сырья – 30 %. В результате имеют место значительные потери материальносырьевых и топливно-энергетических ресурсов, содержащихся в отходах, и одновременно продолжается интенсивное накопление неиспользуемых отходов в окружающей среде.

В особой мере это относится к отходам потребления в виде потерявшей потребительские свойства конечной продукции – автомобилям и сельскохозяйственной технике, их агрегатам и узлам. Они содержат такие хорошо рециркулируемые материалы, как черные и цветные металлы, термопласты, резину, стекло, эксплуатационные жидкости. Часть деталей, демонтируемых с утилизируемой техники, по своему техническому состоянию имеет достаточный остаточный ресурс и может быть повторно использована в качестве запасных частей. Цена таких запасных частей намного ниже, чем новых. Реализация вторичного фонда запасных частей выгодна, как для предприятий, занимающихся утилизацией техники, так и для их возможных потребителей.

К недостаткам в организации процессов утилизации выбывшей из эксплуатации техники также необходимо отнести отсутствие нормативноправовой базы, регламентирующей данные отношения. В настоящее время «Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года», утвержденная 22 ноября 2008 года распоряжением Правительства РФ №1734р, предусматривает разработку нормативно-правовой базы в области утилизации транспортных средств.

Общая характеристика работы

Народнохозяйственная проблема. Совершенствование технологических процессов и организации утилизации техники в системе технического сервиса агропромышленного комплекса.

Гипотеза. Решение указанной народно-хозяйственной проблемы возможно путем создания сети предприятий по утилизации техники на базе технического сервиса агропромышленного комплекса, осуществляющих сбор и подготовку к переработке материалов, отслуживших срок технических средств.

Цель работы. Обеспечение рационального функционирования предприятий по утилизации техники. Научно-методическое обоснование полученных в исследованиях выводов и рекомендаций.

Объекты исследования. Сельскохозяйственная и автомобильная техника и ее компоненты, подлежащие утилизации, предприятия технического сервиса агропромышленного комплекса.

Предмет исследования. Технологические, организационные, экологические и правовые аспекты, связанные с функционированием предприятий по утилизации техники.

Методы исследований. При выполнении теоретических исследований использовались методы математического моделирования, матричного исчисления, теории графов, цепей Маркова, теории массового обслуживания, дифференциального исчисления, линейного программирования.

Экспериментальные исследования проводились на основе натуральных пассивных экспериментов, выполняемых в производственных условиях. Для обработки результатов экспериментов использовались статистические методы оценки.

Достоверность результатов исследований. Теоретические исследования, проводимые на основе современных математических методов, проверялись аналитическими расчетами с использованием статистических и экспериментальных данных. Выводы и рекомендации подтверждаются согласованием результатов аналитических и экспериментальных исследований с расхождением не более 7 %. Проведено сопоставление принципиальных подходов к процессам утилизации техники у нас в стране и за рубежом. Результаты исследования прошли широкую апробацию в печати и на научно-практических конференциях.

Научная новизна заключается в разработке следующих теоретических положений:

концепции обоснования функционирования предприятий по утилизации техники на базе технического сервиса агропромышленного комплекса, основанной на взаимосвязанном рассмотрении в одной технологической линии вопросов сбора, транспортировки и подготовки утилизируемых технических средств, к глубокой переработке всех ее компонентов;

методики по оценке и выбору стратегий сбора вышедшей из эксплуатации техники;

обоснование методов транспортного обеспечения процессов утилизации технических средств и решение вопросов маршрутизации;

методики контроля состояния изделий утилизируемой техники с целью определения годных из них для вторичного использования в качестве запасных частей.

Значимость для теории определяется необходимостью разработки научного обеспечения, концептуальных основ функционирования предприятий по утилизации техники.

Значимость для практики. Рациональное функционирование предприятий по утилизации техники проявляется в виде реальной экономии денежных средств и ресурсов за счет многократного использования изделий и материалов утилизируемых технических средств, обеспечения экологической безопасности для природы и здоровья человека, освобождения территории от отработавших ресурсов. А также в обеспечении оптимальной загрузки материальной базы технического сервиса АПК, возлагая на нее выполнение функций по технологической утилизации сельскохозяйственной и автомобильной техники.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Концепция функционирования предприятий по утилизации сельскохозяйственной и автомобильной техники на базе предприятий технического сервиса агропромышленного комплекса.

2. Методика оценки и выбора стратегий сбора техники на утилизацию.

3. Методика транспортного обеспечения доставки техники на утилизацию.

4. Методика выбраковки изделий утилизируемой техники, пригодных для дальнейшего использования в качестве запасных частей.

5. Совокупность математических моделей для оптимизации параметров системы утилизации технических средств.

Апробация работы. Основные результаты исследований докладывались на научном семинаре «Чтения академика В. Н. Болтинского» (Москва, 27–января 2005 года), Международной научной конференции «Инновационные технологии в сельском хозяйстве» (Москва, 20–22 ноября 2007 года), Всероссийской научно-практической конференции «Демография – общество – человек в условиях формирования новой экономики» (Екатеринбург, УрГЭУ 24–26 ноября 2007 года), Международной научно-практической конференции, посвященной 140-летию со дня рождения В. П. Горячкина «Инновации в области земледельческой механики» (Москва, 12–13 февраля 2008 года), Международной научно практической конференции «Научные проблемы развития автомобильного транспорта» (Москва, 2–4 апреля 20года), Международной научно-практической конференции «Научные проблемы автомобильного транспорта» (Москва, 9–10 апреля 2009 года), 4-й Межрегиональной научно-практической конференции «Дорожнотранспортный комплекс: состояние, проблемы и перспективы развития» (Чебоксары, 9 апреля 2010 года), Международной научно-технической конференции «Улучшение эксплуатационных показателей автомобилей, тракторов и двигателей» (Санкт-Петербург, 15–16 апреля 2010 года), Международной научно-практической конференции «Научные проблемы автомобильного транспорта» (Москва, 20–21 мая 2010 года), Международной научно-практической конференции, посвященной 80-летию ФГОУ ВПО МГАУ «Интеграция науки, образования и производства в области агроинженерии» (Москва, 7–8 октября 2010 года).

Публикации. Основные результаты исследования опубликованы в монографии, 2 учебных пособиях, 28 печатных работах. Семнадцать работ опубликовано в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, общей характеристики работы, шести глав, общих выводов, заключения, списка литературы из 228 наименований, изложена на 3страницах, включая 31 рисунок и 30 таблиц.

Основное содержание работы

Глава 1. Анализ состояния вопроса утилизации сельскохозяйственной и автомобильной техники Проведен обзор литературных источников, посвященных вопросам утилизации техники. Сделан анализ состава утилизируемых технических средств и способов их утилизации. Определены проблемы, связанные с этим.

К ним необходимо отнести нерациональное выполнение транспортнотехнологических процессов сбора техники на утилизацию. Недостаточно эффективно находят свое применение узлы и детали, пригодные для вторичного использования в качестве запасных частей и т.д.

В сельскохозяйственном производстве страны сосредоточены значительные ресурсы. Они представлены тракторами, автомобилями, прицепами, комбайнами и другой сельскохозяйственной техникой.

Проблемы рационального использования, технического обслуживания, ремонта, хранения техники достаточно полно оснащены в трудах отечественных и зарубежных ученых. Вопросы, связанные с утилизацией технических средств, изучены в меньшей мере.

Концепция утилизации технических средств как система научных взглядов сформулирована профессором М. Ю. Конкиным. В ее основу положены труды основоположника теоретических положений утилизации академика Россельхозакадемии А. И. Селиванова и его последователей:

академика Россельхозакадемии В. И. Черноиванова, члена-корреспондента Россельхозакадемии А. Э. Северного, профессора С. С. Черепанова.

Важный вклад в дальнейшее расширение теоретических знаний о машине и в решение проблем утилизации внесли академики Россельхозакадемии М. Н. Ерохин, Н. В. Краснощеков, В. М. Кряжков, И. Э.

Липкович, член-корреспондент Россельхозакадемии О. Н. Дидманидзе, профессора В.К. Астанин, В.В. Варнаков, И.Г. Голубев, В.А. Евграфов, И.С.

Левитский, В.П. Лялякин, Е.А. Пучин, М.Я. Рассказов, Ю.В. Трофименко, и многие другие.

Исследования по разработке методических положений, рекомендаций и нормативов по созданию, развитию и повышению эффективности деятельности предприятий технического сервиса в сфере утилизации техники выполнены организациями ГОСНИТИ, МАДИ (ГТУ), ФГОУ ВПО МГАУ, НАМИ, ГОУ ВПО ГУУ.

Необходимо обосновать инфраструктуру индустрии утилизации с постоянной ориентировкой на укрупнение перерабатывающих предприятий.

Актуальны исследования по специализации технологических процессов отдельных направлений утилизации для обеспечения комплексного решения проблемы в целом. Основным направлением исследований по утилизации техники, должно быть сокращение до минимума ресурсов, подлежащих локализации, и увеличение объемов материалов и изделий, используемых вторично.

Проблема сбора и утилизации техники напрямую затрагивает вопросы экологии и охраны окружающей среды. Сельскохозяйственная техника и автомобильный транспорт, вышедшие из эксплуатации, представляют собой значительную угрозу для окружающей среды ввиду их большого количества, значительной массы и наличия в них токсичных веществ, которые оказывают длительное негативное воздействие как на здоровье людей, так и на экосистемы.

В России отсутствует единая система сбора, переработки и утилизации вышедшей из эксплуатации техники. Необходимо принять Федеральный закон «Об утилизации автотранспортных средств в Российской Федерации».

Принципы и подходы к процессам утилизации техники должны быть одинаковыми во всех субъектах РФ. Законодательным образом должно ограничиваться применение при конструировании и выпуске техники опасных веществ в материалах и комплектующих изделиях.

Закон об автомобильном рециклинге принят и успешно работает во всех развитых странах. По данным Всероссийского НИИ автотранспорта, ежегодно во всем мире предприятия, специализирующиеся на утилизации старых машин, обеспечивают работой свыше полутора миллиона человек.

При этом общая стоимость продукции, полученной после вторичной переработки, превышает 250 млрд. долл.

Анализ состояния вопросов утилизации техники показал, что в настоящее время отсутствуют комплексные разработки по эффективному функционированию предприятий технического сервиса в этом направлении, на основании чего были сформулированы основные задачи исследований:

обосновать концепцию функционирования системы предприятий по утилизации техники на материальной базе технического сервиса агропромышленного комплекса;

предложить методику дифференцированного подхода к выбору стратегий сбора техники, подлежащей утилизации;

изучить влияние отдельных, меняющихся вероятностным образом, параметров системы сбора техники на ее функционирование в целом;

разработать вопросы транспортного обеспечения доставки техники на утилизацию;

дать обоснование рационального метода выбраковки изделий утилизируемой техники, пригодных для дальнейшего использования в качестве запасных частей;

предложить комплекс математических моделей и провести оптимизационные расчеты по функционированию предприятий по утилизации техники;

выполнить производственную проверку полученных результатов в условиях предприятий технического сервиса;

провести оценку экономического эффекта от внедрения результатов исследования.

Глава 2. Теоретическая оценка стратегий сбора техники на утилизацию Приоритетным направлением деятельности предприятий по утилизации техники является выполнение услуг, связанных со сбором и вывозом техники по заявкам клиентов, выявлением и реализацией годных для вторичного использования запасных частей (особенно применительно к сельскохозяйственной технике), подготовкой и сдачей утильсырья предприятиям-переработчикам.

Сложность сбора и транспортировки техники на утилизацию заключается в большом ее разнообразии, различном состоянии и неравномерном распределении по территории региона, обслуживаемого конкретным предприятием по утилизации техники. Кроме того, большое количество техники разукомплектовано, что влияет на состав получаемого вторичного сырья и на технологии утилизации.

В зависимости от условий могут быть выбраны различные стратегии сбора и транспортировки утилизируемой техники. Рассмотрим три такие стратегии: «А» – сбор и транспортировка укомплектованной техники, выбывшей из эксплуатации; «В» – сбор и транспортировка разукомплектованной техники, выбывшей из эксплуатации; «С» – сбор и транспортировка крупногабаритной и сложной техники, подлежащей частичному предварительному демонтажу.

Воспользуемся теорией цепей Маркова и составим модель функционирования системы, рассматривая в качестве состояний предложенные нами стратегии. В зависимости от того, какую технику мы собираем и транспортируем, система может находится в одном из состояний «А», «В», «С» или на приемном пункте утилизируемой техники «О». Выбор стратегии будет событием случайным. В рассматриваемом случайном процессе вероятность каждого последующего состояния связана только с предыдущим. Поэтому мы имеем дело с Марковским процессом без последействия, т. е. простой цепью Маркова. Взвешенный ориентированный граф (орграф) такой упрощенной модели показан на рис. 1.

Обозначим через Рij вероятность перехода из i-го состояния, в котором она находилась после некоторого момента времени, в j-е состояние в следующий момент. Соответствующая такой упрощенной модели переходная матрица Р будет иметь следующий вид:

Роо Роа Ров Рос Р Раа Рав Рас ао Р =. (1) Рво Рва Рвв Рвс Р Рса Рсв Рсс со Элементы матрицы Р удовлетворяют условию:

n 1, j = 1, 2, …, m, Pij iт. е. сумма элементов в каждой строке равна 1.

«О» «А» «С» «В» Рис. 1. Взвешенный орграф упрощенного процесса сбора и транспортировки техники на утилизацию Каждая строка матрицы Р описывает одно из возможных состояний системы, представленной орграфом, и образует вероятностный вектор. Такая матрица называется стохастической. Нулевой элемент в такой стохастической матрице указывает на отсутствие связи (ребра в орграфе) между соответствующими состояниями, т. е. вероятность соответствующая такому переходу системы, равна нулю.

Исследуя цепь Маркова, соответствующую рассматриваемому технологическому процессу, можно отметить, что она является: а) эргодической, так как орграф, описывающий ее, сильно связный (т. е. из любого состояния орграфа можно достичь любое другое); б) регулярной, т. е.

существует такое число K, что переход из любого состояния цепи в любое другое состояние совершается ровно за K шагов.

Последовательность степеней Рt матрицы Р определяет t-шаговые переходные вероятности. Поэтому, чтобы определить переходную матрицу цепи Маркова (или орграф состояний системы) в следующий (после начального) момент времени, необходимо возвести матрицу Р в квадрат, затем – в куб и т. д. При возведении матрицы Р последовательно в t-ую степень можно видеть, что строки получаемых при этом матриц стремятся к одному и тому же вектору, т. е. принимают одни и те же значения.

Такой вектор w = (w1, w2, …, wi, …, wn ) называется стационарным, или вероятностным вектором неподвижной точки. Он единственный и характеризует установившееся положение системы. Матрица W, состоящая из таких векторов, называется стационарной.

Если t достаточно велико, то вероятность нахождения в состоянии ui в момент t близка к wj независимо от выбора начального состояния. Значения матрицы W позволяют определить средние величины времени пребывания системы в каждом из состояний.

Вышеприведенные рассуждения справедливы для случая, когда техника, подлежащая утилизации, распределена равномерно по территории региона ее сбора. Поэтому модель называли упрощенной. В реальной ситуации плотность распределения техники по территории региона различна. Прежде всего она зависит от сосредоточенности населенных пунктов и производственных предприятий, являющихся источником получения утилизируемой техники. Так, наибольшее количество, а соответственно и плотность распространения утилизируемой техники в городах и крупных населенных пунктах. В пригородах плотность снижается и наибольшее ее падение наблюдается в сельской местности и наиболее удаленных периферийных районах.

Рассмотрим в качестве состояний системы местонахождение утилизируемой техники по плотности ее распределения. Выделим три зоны местонахождения техники: «1» – в городе или крупном населенной пункте (высокая плотность); «2» – в пригороде или небольшом населенном пункте (средняя плотность); «3» – в сельской местности или удаленных районах (низкая плотность).

Если попытаться в комплексе рассмотреть в качестве состояний системы симбиоз стратегий («А», «В», «С») и плотности распределения техники по территории («1», «2», «3»), то основное требование к простой цепи Маркова (отсутствие последействия) не будет выполняться. В этом случае в качестве математической модели процесса сбора и транспортировки техники необходимо принять сложную цепь Маркова. Теория таких цепей достаточно сложна и может вызвать определенные затруднения. Поэтому воспользуемся приемом, основанном на переходе от сложной цепи к так называемой расширенной цепи Маркова.

Сущность этого приема заключается в том, что ценой увеличения числа состояний, а следовательно, и размерности матрицы перехода заменяем сложную цепь Маркова полностью адекватной, т. е. эквивалентной, или соответствующей ей простой цепью. Полученную путем такой замены простую цепь Маркова (ее называют расширенной цепью) легко проанализировать уже известными методами. Все свойства цепи, рассмотренные в упрощенной модели справедливы и для расширенной цепи.

В рассматриваемом случае расширенная цепь Маркова, учитывающая возможные комбинации стратегий и плотностей распределения техники по территории региона, будет иметь десять следующих состояний: s1 –OO, s2 – 1A, s3 –2A, s4 –3A, s5 –1B, s6 –2B, s7 –3B, s8 –1C, s9 –2C, s10 –3C. Орграф такой цепи показан на рис. 2.

«1С» «1А» «2С» «2А» «00» «3С» «3А» «3В» «1В» «2В» Рис. 2. Взвешенный орграф сбора и транспортировки техники на утилизацию Для дальнейшего изучения функционирования транспортно-сборочных технологических процессов интересным является вопрос: как часто автомобили находятся в том или другом состоянии. Попадание, в какое из них происходит быстрее или медленнее по отношению друг к другу. Таким образом, можно определить, как часто происходит сбор и транспортировка различной техники, из каких мест ее доставляют и т. д.

Определим ожидаемое число шагов до возвращения в заданное состояние из любого другого. Например, как часто будет происходить доставка укомплектованной техники из ближайшего города или разукомплектованной из дальних районов. Это ожидаемое число шагов (интервалов времени) называется средним временем первого возвращения.

Его можно определить путем введения фундаментальной матрицы Z регулярной цепи Маркова. Для ее определения нам необходима стохастическая матрица переходов Р, стационарная матрица W и единичная матрица I. Тогда матрица Z определяется из следующего матричного уравнения:

-Z = [ I – ( P – W ) ]. (2) Оценим матрицу, позволяющую нам дать оценку частоты возвращения системы в различные состояния. Пусть матрица Е=[eij], где при i j значение eij равно среднему числу шагов (интервалу времени), необходимому для первого прихода в состояние uj при условии, что процесс начался в состоянии ui, а при i = j значение eij равно среднему числу шагов, затрачиваемому на возврат в состояние ui. Матрица Е называется матрицей среднего времени первых возвращений и определяется c использованием фундаментальной матрицы Z из следующего матричного уравнения:

E = ( I – Z + J Zdg ) D. (3) В уравнении (3) матрица J, состоящая из единиц, диагональная матрица Zdg, элементы которой совпадают с диагональными элементами фундаментальной матрицы Z. D – это диагональная матрица с элементами dii = 1/ wi, т. е. единица, деленная на i-ый компонент стационарного вектора матрицы W.

На основании данных матрицы Е можно определить, во сколько раз реже транспортные средства находятся в одних состояниях по отношению к другим. Зная время рейса транспортных средств в различные места сбора утилизируемой техники, с помощью данных матрицы Е легко определяются средние затраты времени на выполнение всех таких ездок.

Рассмотрим вопрос о стабильности системы, т. е. каким образом влияет изменение значения параметра одного или нескольких состояний на выполнение технологического процесса в целом. Иначе, каким образом изменяются показатели, описывающие различные состояния системы, при импульсном изменении одного из них.

Например, при увеличении или уменьшении расстояния перевозки техники, перераспределении плотности ее расположения по территории сбора, изменении материального состава утилизируемой техники и т. д. В этом случае и возникает необходимость исследования системы на стабильность.

Предполагается, что каждая вершина принимает значение vi(t) в дискретные моменты времени t = 1, 2, …. Значение vi(t + 1) определяется значением vi (t), т. е. получили информацию об увеличении или уменьшении значений вершин uj, смежных с ui в момент времени t. Импульсы, приводящие к изменению значений вершин ki (t),задаются выражением ki (t) = vi (t) – vi (t – 1) при t > 0.

Необходимо указать начальные условия:

V (0) = ( v1 (0), v2 (0), …, vi (0), …, vn (0) ) (4) и вектор, задающий внешний импульс ki (0), вводимый в каждую вершину ui в момент времени 0:

K (0) = ( k1 (0), k2 (0), …, ki (0), …, kn (0) ). (5) В этом случае автономный импульсный процесс изменения значений вершин для взвешенного ориентированного графа определяется по выражению:

m vi (t + 1) = vi (t) + g (uj, ui ) kj (t), (6) j где g (uj, ui ) = 0, если дуга (uj, ui ) отсутствует.

Если изменяется дуга из состояния uj в состояние ui с весом g= g(uj, ui ) и значение вершины uj возрастает в момент времени t на n единиц, то в результате значение вершины ui в момент времени (t + 1) возрастет на n g единиц.

Поскольку vi (t + 1) – vi (t) = ki (t + 1), выражение (6) можно представить в следующем виде:

m ki (t + 1) = g (uj, ui ) kj (t). (7) jАвтономный импульсный процесс, в котором вектор K (0) имеет i-й компонент, равный 1, а все остальные компоненты равны 0, называется простым процессом с начальной вершиной ui. В таком процессе единичный импульс в вершине ui распространяется за некоторое время по всей системе.

Рассмотрим такие импульсные процессы.

Чтобы исследовать систему на стабильность под действием вышеописанных импульсных процессов, дадим два определения.

1. Вершина ui называется импульсно стабильной в импульсном процессе, если последовательность { | ki (t) | : t = 0, 1, 2, ….} ограничена, т.

е. найдется такое положительное число В, что | ki (t) | < В для всех t. Иначе, изменение значения vi (t) вершин uj, т. е. импульса kj (t), не должно быть слишком большим по абсолютной величине.

2. Вершина uj – абсолютно стабильна, если последовательность { |vi(t)|:

t = 0, 1, 2, ….} ограничена, т. е. чтобы значение vi (t) вершины uj не было слишком большим по абсолютной величине.

Взвешенный орграф называется импульсно (абсолютно) стабильным в импульсном процессе, если этим свойством обладает каждая его вершина.

Проверка стабильности орграфа сводится к исследованию собственных значений его стохастической матрицы переходов Р.

Для квадратной матрицы Р действительных чисел вектор-строка v называется собственным (характеристическим) вектором, если для некоторого скалярного выполняется соотношение v Р = v. Число называется собственным значением, соответствующим вектору v, является собственным значением (n n) матрицы Р, когда det ( Р – I ) = 0. (8) В результате решения (8) получается характеристический многочлен степени n. Корни этого многочлена являются собственными значениями для квадратной матрицы Р. Совокупность n собственных значений матрицы Р называется спектром графа, показанного на рис. 2. Исследование системы на стабильность сводится в данном случае к изучению спектра графа, т. е. его собственных значений.

Пользуясь правилом, что если все ненулевые собственные значения взвешенного ориентированного графа различны и не превосходят по абсолютной величине единицы, то орграф стабилен для всех простых импульсных процессов.

Взвешенный орграф абсолютно стабилен для любого импульсного процесса тогда и только тогда, когда орграф импульсно стабилен и среди собственных значений нет равного единице.

В зависимости от различных производственных условий могут быть выбраны различные стратегии сбора и транспортировки утилизируемой техники. Выбор стратегии будет событием случайным. Вероятность каждой следующей ездки и переход в соответствующее состояние зависят только от того, в каком состоянии мы в данный момент находимся. Таким образом, имеем дело с дискретной цепью Маркова.

Переход из одного состояния в другое сопровождается определенными материальными затратами, связанными с использованием специализированного транспорта, работников и оборудования. Величина этих затрат зависит от выбора стратегии сбора и транспортировки техники на утилизацию. С другой стороны, может быть получен определенный доход от сдачи металлического лома, реализации годных для вторичного использования запасных частей и т. д. Величина доходов будет зависеть от оптимального выбора стратегий сбора и транспортировки техники. Каждой стратегии соответствуют свои вероятности переходов из одного состояния в другое.

Для каждого состояния и соответствующих стратегий можно заранее подсчитать значения непосредственно ожидаемых доходов.

Определим оптимальную стратегию сбора и транспортировки техники на утилизацию. Выберем стратегию, которая обращает в максимум выражение (9) vin qi vin 1, i = 1, 2, 3, где qi – непосредственно ожидаемый доход; vin 1 – доход на предшествующих этапах процесса.

Свойство эргодичности процесса позволяет применить итерационный метод. В данном случае производится последовательное уточнение решения путем повторных расчетов (итераций). При этих уточнениях находится решение, обеспечивающее в среднем максимальный доход при большом количестве этапов. Оно не будет зависеть от того, на каком этапе производится оценка оптимальной стратегии, т. е. является справедливым для всего процесса независимо от номера этапа. Важным достоинством метода является и то, что он дает возможность определить момент прекращения дальнейших уточнений.

Кроме того, свойство эргодичности цепи Маркова обусловливает при большом количестве этапов стационарную форму матрицы перехода, которая состоит из равных по значению стационарных векторов, определяющих ее строки. Матрица материальных издержек также состоит из постоянных, не зависящих от числа шагов величин. В этом случае можно предположить, что с ростом числа шагов общая величина издержек vi(n) будет возрастать линейно. Непосредственно ожидаемый доход (qi) заменится g. Отличие здесь в том, что g является постоянной величиной для всего процесса, в то время как ожидаемый доход меняется на каждом шаге. При большом числе шагов они совпадут.

Величина vi(0) показывает, насколько в среднем отличается доход, когда процесс заканчивается в том или ином состоянии. В теории цепей Маркова vi(0) называют весом, так как разность v1(0) – v2(0) при двух состояниях показывает средний выигрыш от того, в каком состоянии мы находимся в конце процесса (независимо от выбранной стратегии).

Таким образом, можно отметить, что свойство эргодичности позволяет считать справедливым приближенное равенство n qi vin 1 ng vi0. (10) Pij jНа этом предположении и основан итерационный метод. Суть его сводится к тому, что при разных стратегиях путем последовательных приближений определяются значения сумм n ng vi . (11) Pij jНеобходимо найти стратегию, обеспечивающую максимальную сумму средней прибыли и относительного веса для всего процесса. Начнем процедуру итераций с предположения, что v1(0) = v2(0) = v3(0). (12) Тогда оптимальным будет решение, обращающее в максимум непосредственно ожидаемый доход qik. Допустим, что максимальные 3 3 значения непосредственно ожидаемого дохода q1, q2, q3. Тогда d 3,3,3. (13) Это означает, что где бы не находилось транспортное средство, осуществляющее сбор средств на утилизацию, выгоднее будет транспортировать крупногабаритную и сложную технику. Значения непосредственно ожидаемого дохода, равные в данном случае угловым коэффициентам прямых vi(n), будут соответственно равны 3 3 q1 g1; q2 g2; q3 g3. (14) Произведем первое уточнение (итерацию) для первого этапа n=1.

Система уравнений будет иметь вид:

3 3 3 g v1 q1 p11v1 p12v2 p13v3;

3 3 3 (15) g v2 q2 p21v1 p22v2 p23v3;

3 3 3 g v3 q3 p31v1 p32v2 p33v3.

В этой системе трех уравнений четыре неизвестных g, v1, v2 и v3. Для ее решения необходимо задаться одним из них. Положим, например v3=0. Тогда система имеет определенное решение.

n k k Теперь вычислим значения сумм М qik pij vj для всех состояний и i jk стратегий, пользуясь найденными значениями vi. По критерию M i определяем рациональное на данном этапе решение задачи. Если оно будет отличным от первоначального, то выполняем следующую итерацию по методике, приведенной выше. Если на какой-то итерации полученное решение совпадает с предыдущим, это означает, что уточнение можно прекратить.

Интересно отметить, что стратегии, при которых ожидаемый доход на первом шаге минимален, не всегда являются оптимальными. Поэтому целесообразно учитывать не только эффект, полученный при данном рейсе, но и вероятность появления последующих заявок на обслуживание.

Глава 3. Теоретические основы функционирования предприятий по утилизации техники Сокращение суммарного пробега транспортных средств при выполнении маятниковых маршрутов движения можно получить путем оптимизации нулевого пробега. Оптимизацию можно провести методами линейного программирования. Непроизводственный пробег транспортных средств сокращается на 8,2 %, коэффициент использования пробега увеличился на 4,15 %.

При организации сборочных кольцевых маршрутов по сбору и транспортировке разукомплектованной техники на утилизацию взамен маятниковых можно получить снижение общего пробега автомобилей более 50 %. Для этого можно использовать метод функций «выгоды» (Кларка – Райта) и «метод сумм» для решения задачи коммивояжера.

Для определения необходимого числа транспортных средств процесс сбора и транспортировки утилизируемой техники может быть рассмотрен как система массового обслуживания. Для рассматриваемого случая она подчинена простейшему (пуассоновскому) потоку событий, который обладает тремя свойствами: стационарностью, отсутствием последействия, ординарностью. Для пуассоновских систем массового обслуживания разработаны методы, позволяющие аналитически рассчитывать их характеристики.

Данные утверждения относятся к установившемуся во времени процессу работы системы. Свойству стационарности удовлетворяет поток заявок на обслуживание, вероятностные характеристики которого не зависят от времени. Другими словами, вероятность попадания того или иного числа событий на участок времени длиной t зависит только от длины участка и не зависит от того, где именно на оси времени расположен этот участок. При этом плотность потока заявок (t) = const.

В начальные моменты работы системы обслуживания это свойство не выполняется. Так, изначально приемный пункт свободен, а все транспортные средства в рейсе. Затем постепенно транспортные средства доставляют технику, обслуживаются на пункте и уезжают в рейс, после чего обратно возвращаются, подавая заявки на обслуживание. Таким образом, процесс стабилизируется спустя определенное время. Тем не менее, именно в переходные периоды времени он не может считаться стационарным, и плотность потока заявок (t) const.

Чтобы определить влияние нестационарных периодов работы в целом на время смены по транспортному обслуживанию, необходимо оценить величину этих периодов.

Переход системы из одного состояния в другое может происходить с соответствующими интенсивностями ij. В случае, когда процесс, протекающий в системе со счетным множеством состояний и непрерывным временем, является Марковским, его можно описать с помощью обыкновенных линейных дифференциальных уравнений, в которых неизвестными функциями являются вероятности состояний P1(t), P2(t), …, Pn(t). Получим линейную однородную систему дифференциальных уравнений первого порядка с постоянными коэффициентами.

dP1(t)/dt=21P2+31P3+41P4+51P5+61P6+71P7+81P8+91P9+101P10– -(12+13+14+15+16+17+18+19+1 10) P1;

dP2(t)/dt = 12 P1 – 21 P2;

dP3(t)/dt = 13 P1 – 31 P3;

dP4(t)/dt = 14 P1 – 41 P4;

dP5(t)/dt = 15 P1+65P6+75P7 – (51+56+57) P5;

dP6(t)/dt = 16P1+56P5+76P7 – (61+65+67) P6;

dP7(t)/dt = 17P1+57P5+67P6 – (71+75+76) P7;

dP8(t)/dt = 18P1 – 81P8;

dP9(t)/dt = 19P1 – 91P9;

dP10(t)/dt = 1 10P1 – 10 1P10. (16) Величину неустановившихся периодов работы транспортных средств можно оценить по кривым, полученным при решении системы дифференциальных уравнений (16).

Для эффективной работы участка по утилизации технических средств необходима постоянная обеспеченность его техникой, выбывшей из эксплуатации. Поэтому необходимы площадки-накопители, на которых содержится некоторый запас техники для обеспечения бесперебойной работы по ее утилизации.

Рассмотрим работу площадки-накопителя. Под событием будем понимать количество техники на площадке-накопителе:

А0 – площадка-накопитель пуста;

А1 – на площадке-накопителе только одна единица техники;

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - Аk – на площадке-накопителе имеется k единиц техники и т. д.

Вероятность перехода системы в каждое последующее состояние будет зависеть только от предыдущего. Значит можно считать, что процесс описывается с помощью дискретной Марковской цепи. Соответствующая переходная стохастическая матрица системы имеет характерную симметричную трехдиагональную ленточную форму.

Обозначим вероятность доставки техники на площадку-накопитель r1, а ее поступления на участок утилизации r2. Тогда вероятности обратных событий будут соответственно равны 1 – r1 и 1 – r2.

Увеличение количества техники на площадке-накопителе на единицу (событие В(+1)) произойдет, если будет привезена очередная единица техники или не сможем передать очередную единицу техники на участок утилизации. Как известно из теории вероятностей, это может быть записано в виде произведения вероятностей событий. Тогда вероятность события В(+1) будет равна Р[В(+1)] = r1 (1 – r2). (17) Рассуждая аналогично, можно вычислить вероятность В(–1), т. е.

уменьшение количества техники на площадке-накопителе на единицу:

Р[В(–1)] = r2 (1 – r1). (18) Вероятность третьего события В(0) вычисляется несколько сложнее.

Ведь если количество техники на площадке-накопителе остается неизменным, одновременно должны произойти события В(+1) и В(–1) или, наоборот, будут отсутствовать оба этих события. Здесь надо применить теоремы о сумме и о произведении событий. Вероятность события В(0) будет равна Р[В(0)] = r1 r2 + (1 – r1) (1 – r2). (19) Вероятности поступления и уменьшения техники на площадкенакопителе будут переходными вероятностями Марковской цепи для событий с разными номерами i j. Исключение составляют лишь крайние состояния А0 – площадка-накопитель пуста и Аk – площадка-накопитель заполнена полностью. Эти переходные вероятности определяются также на основании теорем алгебры событий. Так, состояние А0 наступит, если одновременно произойдут два события В(0) и В(–1), то есть количество техники на площадке-накопителе было неизменно (и он был пуст) или имеющаяся на ней техника была отправлена на участок по утилизации. Тогда переходная вероятность будет равна Р(А0) = Р11 = Р[В(0)] + Р[В(–1)]. (20) Аналогично Р(Аk) = Рkk = Р[В(0)] + Р[В(+1)]. (21) Нарушение в синхронности работы системы будет в том случае, если произойдут одновременно три события: «площадка-накопитель пуста», «сборочно-транспортное служба не привезла очередную единицу техники», «не доставлена очередная единица техники на участок по утилизации». Такая вероятность определяется как произведение вероятностей соответствующих событий:

Р (0) = r2 (1 – r1) Р(k). (22) Величина Р(k) есть не что иное, как стационарная вероятность того, что на площадке-накопителе имеется k единиц техники. Она определяется из стационарной матрицы.

Одной из главных проблем при разборке утилизируемой техники является правильный и эффективный контроль состояния демонтированных изделий, т. е. их выбраковка. Так, часть изделий может быть повторно использована в виде запасных частей, часть подлежит восстановлению, а некоторые из них не подлежат повторному использованию или восстановление их нецелесообразно.

Под испытанием понимаем операцию контроля и проверки состояния изделий при разборке техники, подлежащей утилизации. Тогда различные варианты исхода при выполнении таких операций могут рассматриваться в виде последовательности зависимых испытаний, образующих Марковскую цепь.

Переход к следующей операции по контролю изделий будем производить после завершения предшествующей. Тогда можно представить, что в системе «инструмент для контроля – изделие» в процессе технологической операции могут произойти следующие случайные события:

А1 – изделие с вероятностью r1 пригодно для дальнейшей эксплуатации;

А2 – изделие с вероятностью r2 не пригодно для дальнейшей эксплуатации, но может быть восстановлено;

А3 – изделие с вероятностью r3 не пригодно для дальнейшей эксплуатации и восстановление его невозможно или нецелесообразно;

В1 – после операции контроля используемый инструмент с вероятностью q1 остался в исправном состоянии;

В2 – в результате операции используемый инструмент с вероятностью qстал неисправен.

В результате наступления указанных событий система «инструмент для контроля – изделие» может находится в одном из шести возможных состояний (табл. 1).

Таблица 1 - Состояния системы «инструмент для контроля – изделие» Состояние S1 S2 S3 S4 S5 SКонтролирующий 1 2 1 2 2 инструмент Изделие 3 3 5 4 5 Примечание. 1 – контролирующий инструмент исправен; 2 – контролирующий инструмент неисправен; 3 – изделие пригодно для дальнейшей эксплуатации; 4 – изделие не пригодно для дальнейшей эксплуатации, но может быть восстановлено; 5 – изделие не пригодно для дальнейшей эксплуатации и восстановление его невозможно или нецелесообразно.

Поглощающими будут состояния S1 и S2, так как и в том и в другом состоянии изделие может эксплуатироваться далее и идет на реализацию.

В данной модели все состояния, связанные с изделиями, непригодными к дальнейшей эксплуатации, считаются одинаковыми. В качестве исходного возьмем состояние S6, когда инструмент исправен, а изделие непригодно для дальнейшей эксплуатации, но может быть восстановлено. Определим переходные вероятности в рассматриваемой модели.

Состояния S1 и S2 поглощающие. Тогда Р11 = 1 и Р22 = 1, а вероятности перехода из первого и второго во все последующие состояния равны нулю.

При попадании в состояния S3, S4 и S5 необходимо будет вернуться в исходное состояние S6, т.е. взять другое изделие, заменить контролирующий инструмент или все это сделать одновременно. Поэтому соответствующие переходные вероятности Р36, Р46 и Р56 будут равны единице.

Поскольку события А1 – А2 – А3 и В1 – В2 совместны, то вероятности перехода из исходного во все последующие состояния определяются как произведения вероятностей соответствующих событий. Функционирование такой системы может быть представлено в виде взвешенного ориентированного графа показанного на рис. 3.

Если предположить, что в каждом испытании переходные вероятности не изменяются, то процесс может быть представлен в виде простой однородной цепи Маркова. Переходная матрица имеет следующий вид:

1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Р = 0 0 0 0 0 1. (23) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 r1 q1 r1q2 r3q1 r2q2 r3q2 r2qРРР61 Р1 РРР63 РРРРис. 3. Взвешенный ориентированный граф процесса контроля изделий утилизируемой техники Приведем матрицу Р к каноническому виду. Для этого разобьем матрицу на блоки (подматрицы), как это представлено ниже:

S1 S2 S3 S4 S5 SS1 1 0 0 0 0 S2 0 1 0 0 0 (24) S3 0 0 0 0 0 S4 0 0 0 0 0 S5 0 0 0 0 0 S6 r1q1 r1q2 r3q1 r2 q2 r3q2 r2qВыделенные линиями блоки матрицы образуют определенные классы состояний. Принадлежность того или иного состояния к какому-либо классу оценивается возможностью перехода системы из класса в класс и внутри данного класса. Если система в результате случайных блужданий оказалась в левом верхнем блоке (состояния S1 и S2), то она уже его не покинет, так как переходные вероятности P12 = P21 = 0. Такой класс состояний называется возвратным. Другой класс характерен тем, что система, покинув его, уже в него не вернется, поэтому он называется невозвратным. Важным свойством этого класса является возможность внутренних переходов из одного состояния в другое.

Состояния S3, S4, S5 и S6 образует невозвратный класс, а S1 и Sвозвратный. Обозначив отдельные блоки (подматрицы) символами, получим наглядную запись рассматриваемого процесса:

D O P =. (25) R Q Блок D представляет класс поглощающих состояний. Блок Q описывает возможные переходы системы в невозвратном классе. Подматрица R отвечает переходам системы из невозвратного класса в поглощающее состояние. Символом О обозначена нуль-подматрица, т. е. содержащая только нулевые элементы. Данная цепь Маркова является разложимой, так как представима в виде невозвратного и возвратного классов.

Каноническая форма матрицы позволяет подсчитать среднее значение попадания системы в то или иное состояние до перехода ее в поглощающее.

Для рассматриваемого случая это означает определение среднего количества замеров, после которых получим пригодное для эксплуатации изделие. Для определения этого необходимо воспользоваться фундаментальной матрицей N, определяемой из следующего матричного уравнения:

N = (E – Q)-1. (26) В выражении (26) Е представляет единичную квадратную матрицу размерности, соответствующей размерности матрицы Q. В рассматриваемом случае Q представляет матрицу размером 44.

Каждый элемент матрицы N представляет собой среднее число попаданий системы в каждое из невозвратных состояний до поглощения. Для определения суммарного числа пребываний системы в том или ином состоянии необходимо фундаментальную матрицу справа умножить на единичный вектор-столбец.

M = N [1] = (E – Q)-1 [1]. (27) Воспользуемся выражением (27) и умножим матрицу N на единичный вектор-столбец, тогда результатом будет вектор-столбец М = [М1, М2, М3, М4]. Данный результат указывает нам на то, что в каком бы из невозвратных состояний (S3, S4, S5, S6) мы не находились, необходимо произвести в среднем (М1 + М2 + М3 + М4) / 4 контрольных операций, чтобы получить изделие, пригодное для дальнейшего использования в виде запасных частей. Зная продолжительность контрольной операции, можно оценить время на выявление одной, а далее и всех пригодных для дальнейшего использования изделий. Учитывая время выполнения контрольной операции, можно также произвести оценку затрат труда на данный процесс.

Пользуясь данной методикой можно определить общие затраты труда, времени и средств на процесс выбраковки изделий при утилизации техники с учетом ее возможных случайных исходов. Кроме того, зная среднее количество попаданий системы в состояния, связанные с неисправностью контролирующего инструмента, получением изделий, которые могут быть восстановлены и т. д., можно прогнозировать профилактические мероприятия, замену или поверку инструмента, планировать объемы работ по восстановлению изделий.

Глава 4. Методика экспериментальных исследований Программа экспериментальных исследований определяется получением необходимых данных для реализации математических моделей, представленных в главах 2 и 3.

Работа транспортно-технологического комплекса представляет собой систему с дискретным состоянием и непрерывным временем. Правило перехода от Марковского процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем к Марковскому процессу с дискретным временем заключается в выполнении следующих этапов:

задаются достаточно малым шагом t Марковской цепи – настолько малым, чтобы за время t был практически невозможен переход системы не в соседнее состояние, а в одно из других, и чтобы ни в одном из пуассоновских потоков, действующих на систему, практически не могло за время t появиться более одного события;

подсчитывают для каждой пары состояний (si, sj), между которыми возможен переход из si в sj, переходную вероятность Pij(t, t) = Pij(k) и составляют матрицу этих переходных вероятностей;

далее нумеруют шаги и наносят все вероятности состояний системы Pj(k), где k – номер шага, k = 1, 2, … по рекуррентным формулам n Pj(k) (k 1)Pij (k) для k = 1, 2, …, n; j = 1, 2, …, n. (28) Pi iСледует отметить, что чем меньше будет величина шага t, тем точнее будет решение, но тем больше расчетов. Для сокращения времени величину t выбирают зависимой от номера шага так, чтобы максимальное приращение вероятности Pi(k) не превышало по модулю заданной величины , которой определяется точность вычислений max | Pi (t + t) – Pi (t) | < . (29) Для выбранного t времени принимает дискретные значения, пропорциональные количеству шагов k = 1, 2, …. В практических расчетах t должно удовлетворять следующему требованию:

(лt)k P1(t,t t) eлДt д, (30) k! где – заданная малая величина.

Поток событий в системе транспортно-технологического обслуживания должен удовлетворять определенным требованиям. При выполнении условий ординарности, стационарности и отсутствия последействия поток называется пуассоновским.

Будет выполняться условие ординарности, если вероятность попадания на участок t двух и более событий пренебрежимо мала по сравнению с вероятностью попадания на него ровно одного события.

Поток событий не будет иметь последействия, если для любых, не пересекающихся участков времени 1, 2, …, n числа событий Xn, попадающих на эти участки, представляют собой независимые случайные величины.

Поток событий считается стационарным, если все его вероятности не меняются со временем. Для стационарного потока событий его интенсивность (t) постоянна.

Проверка наличия значимой функциональной зависимости = f(t) осуществляется путем сравнения дисперсии выборочных значений времени и остаточной дисперсии для зависимости, описывающей опытные данные s t stsf. Если F Fkp, то принимается гипотеза о нестационарности потока sfи интенсивность (t) рассматривается как функция времени.

Для обработки опытных и статистических данных использовались известные стандартные методики.

Глава 5. Результаты моделирования и оптимизации функционирования предприятий по утилизации техники Структура парка выбывшей из эксплуатации техники в Тюменской области в большей степени отражает ситуацию, сложившуюся в сельской местности других регионов. Рассмотрим решение практических вопросов технологической утилизации техники на примере Тюменской области.

Переходная матрица расширенной цепи Маркова для условий Тюменской области равна 0,200 0,132 0,066 0,022 0,258 0,129,0.043 0,090 0,045 0,0 0,261 0,739 0 0 0 0 0 0 0 0,220 0 0,780 0 0 0 0 0 0 0,173 0 0 0,827 0 0 0 0 0 0,200 0 0 0 0,480 0,240 0,080 0 0 0 Р=. (31) 0,160 0 0 0 0,504 0,252 0,084 0 0 0,130 0 0 0 0,522 0,261 0,087 0 0 0,212 0 0 0 0 0 0 0,788 0 0 0,170 0 0 0 0 0 0 0 0,830 0,133 0 0 0 0 0 0 0 0 0,867 Вычислив стационарную матрицу, получаем среднюю долю времени на различных операциях по сбору и транспортировке техники на утилизацию. В городах и крупных населенных пунктах технику собирают 46 % общего времени, в пригородах – 25 %, сельской местности и удаленных районах – 9%. При этом 20 % времени транспортные средства находятся на площадкенакопителе утилизируемой техники. По материальному составу укомплектованная техника собирается 18 % времени, разукомплектованная – 47 %, сложная, специальная и сельскохозяйственная – 20 %. Аналогичные данные по трем областям показаны в табл. 2.

Таблица 2 - Показатели сбора и транспортировки техники на утилизацию в различных регионах Доля времени при выполнении Область процесса, % Московская Тверская Тюменская Сбор и транспортировка техники:

укомплектованной «А» 23 14 разукомплектованной «В» 50 51 крупногабаритной «С» 5 17 Разгрузка и оформление техники 22 18 на площадке-накопителе Сбор и транспортировка техники:

в городах «1» 53 51 пригородах «2» 16 17 сельской местности «3» 9 14 Решения матричных уравнений (2) и (3) позволяют получить матрицу Е.

Для условий Тюменской области, она равна 5,00 34,52 71,31 281,83 7,64 11,47 24,21 54,06 111,55 367, 3,75 10,00 75,06 286,59 11,46 15,29 27,78 58,04 115,52 371,87 4,45 39,02 16,67 287,48 12,17 16,00 28,44 58,78 116,26 372,5,66 40,24 76,97 50,00 13,40 17,23 29,59 60,07 117,54 374,02 5,30 39,89 76,61 288,57 3,57 7,40 20,41 59,69 117,17 373,62 E . (32) 5,52 40,10 76,83 288,84 3,32 7,14 20,18 59,92 117,40 373,87 5,68 40,27 76,99 289,05 3,13 6,95 20,00 60,09 117,57 374,05 4,61 39,19 75,93 287,69 12,34 16,17 28,60 12,50 116,44 372,85 5,76 40,34 77,07 289,14 13,50 17,33 29,68 60,17 20,00 374,13 7,36 41,96 78,67 291,18 15,13 18,96 31,21 61,87 119,34 50,00 На основании данных матрицы Е можно определить, во сколько раз реже транспортные средства находятся в одних состояниях по отношению к другим. Так, можно видеть, что сбор и доставка сложной и специальной техники, а также укомплектованной из дальних районов – события весьма редкие. Они будут происходить соответственно в 37 и 29 раз реже, чем доставка укомплектованной техники из города с высокой плотностью ее распределения. Зная время рейса транспортных средств в различные места сбора утилизируемой техники, с помощью данных матрицы Е легко определяются средние затраты времени на выполнение всех таких ездок.

Для изучения стабильности процесса сбора и транспортировки техники на утилизацию определим спектр матрицы переходов Р. После решения характеристического многочлена (8), имеем следующие собственные значения 1 = 1; 2 =- 4,781·10-4; 3 =0,8660; 4 =0,7510; 5 =0,7952;

6=0,7825; 7= 0,8266; 8=0,8292; 9=2,199·10-17; 10=-2,039·10-15. Все собственные значения взвешенного ориентированного графа различны и не превосходят по абсолютной величине единицы. Тогда рассматриваемый орграф импульсно стабилен для всех простых импульсных процессов.

В условиях Тюменской области система дифференциальных уравнений (16) примет следующий вид dP1(t)/dt = – 8,83 P1+6 P2 + 6P3 + 6 P4 + 0,73 P5+0,15Р6+0,15Р7+ +4Р8+4Р9+4,3РdP2(t)/dt = 2,7 P1 – 6 PdP3(t)/dt = 1,65 P1 – 6 PdP4(t)/dt = 0,55 P1 – 6 PdP5(t)/dt = 0,96 P1+2,5Р6+Р7 – 2,2 PdP6(t)/dt = 0,12Р1+1,3Р5+0,6Р7 – 2,85РdP7(t)/dt = 0,05Р1+0,17Р5+0,2Р6 – 1,75РdP8(t)/dt = 1,5Р1 – 4РdP9(t)/dt = 0,9Р1 – 4РdP10(t)/dt = 0,4Р1 – 4,3Р10 (33) Считаем, что в начале смены транспортные средства находятся на предприятии по утилизации техники (площадке-накопителе), поэтому воспользуемся следующими начальными условиями: P1(0) = 1; P2(0) = 0;

P3(0) = 0; P4(0) = 0; P5(0); P6(0) = 0; P7(0) = 0; P8(0) = 0; P9(0) = 0; P10(0) = 0.

Величину неустановившихся периодов работы транспортных средств можно оценить по траекториям решения системы дифференциальных уравнений (33). На рис. 4 в качестве примера показана одна из таких кривых.

Рис. 4. Зависимость вероятности нахождения транспортного средства на площадке-накопителе от времени Неустановившиеся периоды составляют около 15 % общего рабочего времени при восьмичасовой смене. Характер кривых говорит о том, что по истечении определенного времени система приходит к установившемуся режиму, что соответствует горизонтальным участкам зависимостей.

Рассматривая работу площадки-накопителя, необходимо отметить, что полностью надежную работу системы обеспечивает двукратный запас производительности сборочно-транспортного отдела по отношению к производительности подачи техники на участок по утилизации.

Для случая, когда изделие с вероятностью r1 = 0,2 пригодно для дальнейшего использования, r2 = 0,2 непригодно для дальнейшего использования, но может быть восстановлено и r3 = 0,6 непригодно для дальнейшей эксплуатации и восстановление его невозможно или нецелесообразно. А также используемый для контроля инструмент с вероятностью q1 = 0,95 остался в исправном состоянии и q2 = 0,05 стал неисправен, переходная матрица (23) имеет вид 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 Р = 0 0 0 0 0 1. (34) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,19 0,01 0,57 0,01 0,03 0,Воспользовавшись выражениями (25, 26, 27), имеем, что необходимо произвести в среднем около девяти (8,8) контрольных операций, чтобы получить изделие, пригодное для дальнейшего использования в виде запасных частей. При вероятностях r1 = 0,4; r2 = 0,2; r3 = 0,4; q1 = 0,95 и q2 = 0,05 необходимо произвести в среднем 4 – 5 (4,275) контрольных операций, чтобы получить такое изделие. Зависимость количества контрольных операций от r1 для различных комбинаций вероятностей приведена на рис. 5.

Рис. 5. Засисимости количества операций по контролю изделий утилилизируемой техники М от вероятности r1 того, что изделие пригодно для вторичного использования в качестве запасных частей Зная продолжительность контрольной операций, можно оценить время на выявление одной, а далее и всех пригодных для дальнейшего использования изделий. Так, время, затрачиваемое на контроль одной детали, в среднем составляет 0,03 ч. Тогда для выявления одной детали, пригодной для дальнейшего использования в виде запасной части, в среднем будет затрачено 0,1275 ч. За восьмичасовую смену один рабочий сможет отобрать / 0,1275 63 таких деталей, перебрав в целом 63·4,25 268 шт. Учитывая время выполнения контрольной операции, можно также произвести оценку затрат труда на данный процесс.

Глава 6. Оценка экономического эффекта от внедрения системы утилизации техники Реализация предложений, разработанных в исследовании, позволит получить следующие выгоды: уменьшение негативного воздействия на окружающую среду, проявляющееся в сокращении ущерба, причиняемого земельным и водным ресурсам; использование экологически безопасных технологий переработки утилизируемых технических средств; рациональное размещение предприятий по утилизации техники на территориях регионов;

ресурсосбережение за счет вторичного использования деталей и узлов в качестве запасных частей; сокращение потребляемых ресурсов для новых производственных процессов; вовлечение в хозяйственный оборот продуктов переработки утилизируемой техники; снижение нагрузки на бюджет за счет альтернативного финансирования технологических процессов утилизации;

увеличение налоговых поступлений в бюджет вследствие роста прибылей предприятий, производящих утилизацию; получение возможности заниматься дополнительными направлениями деятельности для предприятий системы технического сервиса агропромышленного комплекса; возможность инновационного совершенствования деятельности предприятий по утилизации техники за счет получения собственной прибыли; переход сельскохозяйственного и автомобильного машиностроения на более высокий уровень развития; уменьшение социальной напряженности в результате создания новых рабочих мест; возможность улучшения условий проживания населения; использование научно-технического и инновационного потенциала; повышение безопасности использования и качества изготовления новых технических средств.

Чистая прибыль от функционирования предприятия по утилизации техники, с годовой программой 2500 тонн, для условий Тюменской области составит 1920419 р.

Выбор рациональной стратегии сбора и транспортировки техники на утилизацию позволяет дополнительно получить прибыль 71,2 р. на каждую тонну утилизируемой техники по отношению к ожидаемому доходу. Для предприятия с годовой программой утилизации 2500 т дополнительные доходы составят 178 тыс. р/год.

Общие выводы 1. Предложена концепция функционирования предприятий по утилизации техники на базе системы технического сервиса агропромышленного комплекса.

2. При рассмотрении процессов сбора технических средств на утилизацию необходимо производить их дифференциацию по видам, составу и состоянию, а также учитывать плотность расположения по территории региона размещения.

3. Для описания процессов сбора и транспортировки техники на утилизацию рационально использовать математический аппарат теории графов, матричного исчисления и цепей Маркова, позволяющие учитывать вероятностный характер составляющих баланса времени выполнения данных операций.

4. Для условий Тюменской области в городах и крупных населенных пунктах технику собирают 46 % общего времени, в пригородах – 25 % и сельской местности и удаленных районах – 9%. При этом 20 % времени транспортные средства находятся на площадке-накопителе утилизируемой техники.

5. По материальному составу укомплектованная техника собирается % времени, разукомплектованная – 47 %, сложная, специальная и сельскохозяйственная – 20 %. При этом 20 % времени транспортные средства находятся на предприятии по утилизации.

6. При изменении отдельных параметров сбора и транспортировки техники на утилизацию в регионе за счет различных производственных ситуаций система остается импульсно стабильна для всех простых импульсных процессов.

7. При организации сборочных кольцевых маршрутов по сбору и транспортировке разукомплектованной техники на утилизацию, взамен маятниковых, можно получить уменьшение общего пробега автомобилей (около 50 %).

8. Сокращение суммарного пробега транспортных средств при выполнении маятниковых маршрутов движения можно получить оптимизацией нулевого пробега. В результате оптимизационных расчетов методами линейного программирования непроизводственный пробег транспортных средств сокращается на 8,2 %. При этом коэффициент использования пробега увеличился на 4,15 %.

9. В начальные (неустановившиеся) периоды времени работа по сбору и транспортировке техники на утилизацию представляет собой нестационарный пуассоновский поток, для которого характерны свойства ординарности и отсутствия последействия, но не стационарности. Плотность потока заявок на обслуживание в нем не постоянна. При восьмичасовой смене, неустановившиеся периоды работы системы составляют 15 % общего времени.

10. Для обеспечения надежной работы площадок-накопителей техники, подлежащей утилизации, необходим двукратный запас производительности сборочно-транспортного отдела по отношению к производительности подачи техники на участок по утилизации.

11. Для проведения контрольных операций по определению состояния узлов и деталей утилизируемой техники, пригодных для вторичного использования в качестве запасных частей, установлена зависимость, позволяющая определять необходимое количество таких операций практически во всем диапазоне изменения значений вероятностей, характеризующих различные состояния системы «инструмент для контроля – изделие». Например, при вероятностях r1 = 0,4; r2 = 0,2; r3 = 0,4; q1 = 0,95 и q= 0,05 необходимо произвести в среднем 4 – 5 (4,275) контрольных операций, чтобы получить изделие, пригодное для дальнейшего использования в виде запасных частей.

12. Зная продолжительность контрольной операции, можно оценить время на выявление одной, а далее и всех пригодных для дальнейшего использования изделий. Пользуясь данной методикой, можно определить общие затраты труда, времени и средств на процесс выбраковки изделий при утилизации техники. Методика позволяет также прогнозировать профилактические мероприятия по замене или поверке контролирующего инструмента, а также объемы работ по восстановлению изделий.

13. Чистая прибыль от функционирования предприятия по утилизации техники, с годовой программой 2500 т для условий Тюменской области составит 1920419 р.

14. Выбор рациональной стратегии сбора и транспортировки техники на утилизацию позволяет дополнительно получить прибыль 71,2 р. на каждую тонну утилизируемой техники по отношению к ожидаемому доходу. Для предприятия с годовой программой утилизации 2500 т дополнительные доходы составят 178 тыс. р./год.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

Монография и учебные пособия 1. Алдошин, Н. В. Технологические процессы и организация утилизации техники: монография [Текст] / Н. В. Алдошин. – М. : ООО «УМЦ «Триада», 2010. – 123 с. – ISBN 978-5-9546-0062-9.

2. Алдошин, Н. В. Выбор рациональных маршрутов движения при выполнении грузовых автомобильных перевозок: учеб. пособие [Текст] / Н.

В. Алдошин. – М. : ООО «УМЦ «Триада», 2009. – 59 с.

3. Алдошин, Н. В. Маршрутизация помашинной доставки грузов: учеб.

пособие [Текст] / Н. В. Алдошин. – М. : ООО «УМЦ «Триада», 2007. – 38 с.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК 4. Алдошин, Н. В. Стратегии сбора и транспортировки техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный научный журнал. – ISSN 1995-4638. – 2010. – № 1. – C. 64–69.

5. Алдошин, Н. В. Анализ транспортного обеспечения сбора и доставки техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный техникоэкономический журнал. – ISSN 1995-4646. – 2010. – № 1. – C. 75–79.

6. Алдошин, Н. В. Стабильность технологических процессов в растениеводстве [Текст] / Н. В. Алдошин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – ISSN 0206-572X. – 2007. – № 3. – C. 5–7.

7. Алдошин, Н. В. Показатели эффективности транспортирования техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин, В. В. Кулдошина, Л. М.

Джабраилов // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – ISSN 0206-572X. – 2008. – № 5. – C. 34–35.

8. Алдошин, Н. В. Контроль качества изделий выбывшей из эксплуатации техники [Текст] / Н. В. Алдошин // Техника в сельском хозяйстве. – ISSN 0131-7105. – 2010. – № 4. – C. 30–33.

9. Алдошин, Н. В. Исследование технологических процессов в растениеводстве при помощи стохастических матриц [Текст] / Н. В. Алдошин // Техника в сельском хозяйстве. – ISSN 0131-7105. – 2007. – № 3. – C. 45–47.

10. Алдошин, Н. В. Исследование стабильности транспортного обеспечения технологических процессов сбора и транспортировки техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный техникоэкономический журнал. – ISSN 1995-4646. – 2010. – № 1. – C. 70–75.

11. Алдошин, Н. В. Моделирование транспортирования техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – ISSN 0206-572X. – 2010. – № 4. – C. 23–24.

12. Алдошин, Н. В. Оценка неустановившихся периодов работы машиннотракторных агрегатов [Текст] / Н. В. Алдошин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – ISSN 0206-572X. – 2008. – № 6. – C. 27–28.

13. Алдошин, Н. В. Выбраковка узлов и деталей утилизируемой техники [Текст] / Н. В. Алдошин // Достижения науки и техники АПК. – ISSN 02352451. – 2010. – № 8. – C. 69–71.

14. Алдошин, Н. В. Исследование технологических процессов в растениеводстве при помощи методов матричного исчисления [Текст] / Н. В.

Алдошин // Вестник ФГОУ ВПО МГАУ. Сер. Агроинженерия. – ISSN 17287936. – 2007. – Вып. 1(21). – С. 64–66. – ISBN 978-5-86785-194-1.

15. Алдошин, Н. В. Выбор сборочных маршрутов движения при транспортировании техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный технико-экономический журнал. – ISSN 1995-4646. – 2010.

– № 2. – С. 81–86.

16. Алдошин, Н. В. Оптимизация маршрутов при сборе техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – ISSN 0206-572X. – 2010. – № 6. – С. 25–27.

17. Алдошин, Н. В. Выбор стратегий сбора и транспортировки техники на утилизацию [Текст] / О. Н. Дидманидзе, Н. В. Алдошин // Международный технико-экономический журнал. – ISSN 1995-4646. – 2010.

– № 5. – С. 76–81.

18. Алдошин, Н. В. Анализ технологических процессов в растениеводстве [Текст] / Н. В. Алдошин // Техника в сельском хозяйстве. – ISSN 0131-7105. – 2008. – № 1. – С. 34–36.

19. Алдошин, Н. В. Вторичное использование изделий утилизируемой техники [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный научный журнал. – ISSN 1995-4638. – 2010. – № 5. – С. 92–97.

20. Алдошин, Н. В. Оценка неустановившихся периодов работы при сборе и транспортировке техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный технико-экономический журнал. – ISSN 1995-4646. – 2010.

– № 5. – С. 81–86.

Статьи и материалы конференций 21. Алдошин, Н. В. Выбывшая из эксплуатации техника – источник вторичных ресурсов [Текст] / Н. В. Алдошин, Г. Е. Митягин, В. В.

Кулдошина, Л. М. Джабраилов // Техника и оборудование для села. – 2008. – № 5. – С. 42–43.

22. Алдошин, Н. В. Переходные периоды при транспортировании техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Мир транспорта и технологических машин. – ISSN 2073-7432. – Из-во ОрелГТУ, 2010. – № 1(28). – С. 52–54.

23. Алдошин, Н. В. Обоснование вместимости площадки-накопителя при сборе техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный научный журнал. – ISSN 1995-4638. – 2009. – № 4. – С. 46–49.

24. Алдошин, Н. В. Нестационарные пуассоновские процессы при транспортном обслуживании кормоуборочных агрегатов [Текст] / Н. В.

Алдошин // Международный технико-экономический журнал. – ISSN 19954646. – 2008. – № 2. – С. 36–38.

25. Алдошин, Н. В. Порядок проведения контроля состояния узлов и деталей утилизируемой техники [Текст] / Н. В. Алдошин // Международный технико-экономический журнал. – ISSN 1995-4646. – 2009. – № 5. – С. 46–48.

26. Алдошин, Н. В. Нестационарные процессы при доставке техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Электронный «Агрожурнал». – 2010. – № 13. Идентификационный номер 0421000044\0017 (письмо «Информрегистра» №4/412 от 03.06.2010).

27. Алдошин, Н. В. Контроль состояния изделий утилизируемой техники [Текст] / Н. В. Алдошин // Научные проблемы автомобильного транспорта.

Тезисы и доклады. – М. : ООО «УМЦ «Триада». – 2010. – С. 45–46. – ISBN 978-5-9546-0057-5.

28. Алдошин, Н. В. Моделирование переходных процессов при доставке техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Электронный «Агрожурнал». – 2010. – № 14. Идентификационный номер 0421000044\00(письмо «Информрегистра» №4/1101 от 29.11.2010).

29. Алдошин, Н. В. Стратегии сбора и транспортировки техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Научные проблемы автомобильного транспорта. Тезисы и доклады. – М. : ООО «УМЦ «Триада». – 2010. – С. 46– 47. – ISBN 978-5-9546-0057-5.

30. Алдошин, Н. В. Способы доставки техники на утилизацию [Текст] / Н. В. Алдошин // Сб. науч. трудов IV-й Межрегиональной научнопрактической конференции «Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)» Волжский филиал. – Чебоксары, 2010. – С. 7–12.

31. Алдошин, Н. В. Доставка техники на утилизацию [Текст] / Н. В.

Алдошин // Мир транспорта и технологических машин. – ISSN 2073-7432. – Из-во ОрелГТУ, 2010. – № 2(29). – С. 9–16.




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

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.