Дипломная работа: Рентабельность предприятия "Минскжелдортранс" (Минская механизированная дистанция погрузочно-разгрузочных работ)
DЭ = DЭпот,+ Эзап
где DЭпот - затраты, связанные с
увеличением числа вагонов в пути во время переходного процесса;
Эзап - затраты, связанные с простоем
вагонов в резерве из-за дисбаланса ритмов прибытия и потребления.
Отображение в модели предварительной информации
предлагается представлять в виде изменения величины расчетного периода.
Разработана методика имитации в этой модели глубины прогноза и методика
проведения экспериментов.
При соответствующем информационном обеспечении поиск
грузопотоков по схемам, рассчитанным с помощью ДТЗЗ, позволяет организовать
согласованный подвод сырьевых маршрутов в адрес крупных потребителей (металлургических
заводов, ТЭЦ) от различных отправителей.
Управляемый пропуск разнородных грузопотоков на
больших полигонах позволяет рассчитывать многопродуктовыми ДТЗЗ с управляемыми
задержками. В этом случае ускорение пропуска одних струй за счет замедления
других делает управляемым ритм подвода грузов разным потребителям и создается
эффект наличия резервов (второго рода). В этом случае критерий будет учитывать
более высокую стоимость пропуска потока но ускоренным схемам. Функционал будет
учитывать суммарные затраты но всем схемам перевозки и требуемые суммарные
резервы
где k - номер схемы пропуска;
xj ,yj резервы груза разного рода у j -го получателя.
Управляемый пропуск неоднородных потоков потребует
новых схем информационных потоков, однако, позволит организовать выполнение
более сложных комплексных функций, скажем, подвод судовой партии груза в порт в
заданный интервал времени от различных отправителей.
Возможности адаптации у транспорта не безграничны. При
слишком большом рассогласовании ритмов производства и потребления транспорт
может выступать ограничивающим звеном. В этом случае необходимо всю систему
«поставщики - транспорт - потребители» рассматривать как управляемую. Теперь
ритмы производства также подстраиваются к ритмам потребления и возможностям
транспорта, возникают динамические резервы третьего рода. Рассчитать работу
такой системы позволяет метод динамического согласования производства и
транспорта (МДС). Он является дальнейшим развитием ДГЗЗ. В критерий добавляется
слагаемые, учитывающие затраты на корректировку ритмов производства
(отправление)
где сii – затраты,
связанные с перестройкой ритмов производства (на единицу объема);
qii (t)—
величина изменения объема производства в момент t;
Такого рода управление позволит осуществить управление
потоками в экономическом регионе, обеспечив высокий уровень организации
территориально-распределенной производственно-транспортной системы.
Информационное обеспечение диспетчеров для организации
такого рода управления должно стать более охватывающим. Теперь диспетчер должен
знать:
·
ритмы потребления в регионе,
охваченном управлением;
·
потоки груза в пути (по родам
груза);
·
время ожидаемого прибытия по
каждому грузу;
·
ритмы потребления по каждому
грузу.
Анализ показал, что на информационный эффект влияют, в
основном, следующие факторы: уровень загрузки системы, взаимодействие случайных
процессов, размах и характер управления, структура системы (схема путевого
развития и технологические связи). Характер влияния их следующий: чем больше
загрузка системы и чем больше размах случайных колебаний во входном потоке и
продолжительности выполнения операций, тем больше очереди заявок в ожидании
обслуживания. Информационный эффект как бы «смазывается». Частично теряется
эффект управления, ибо оно искажается задержками потока в очередях.
Взаимодействие технологии и структуры системы также влияет на загрузку тех или
иных элементов и возникновение очередей, Управление как бы нейтрализует
неблагоприятное воздействие случайных факторов и очередей и увеличивает
информационный эффект. Примеры влияния факторов на эффект и рекомендуемые
модели приведены на рис. 5.1 и рис 5.2.
Анализ показал, что наиболее универсальной моделью для
расчета информационного эффекта является имитационная. Вследствие того, что там
нс решается задача оптимизации в строгом виде, она может опираться на
частично-формализованные знания, знания опытного характера.
Рисунок 5.1. Оценка эффективности текущей информации
на сортировочной станции.
Рисунок 5.2. Оценка информации по управлению
однородными потоками на больших полигонах
Модель значительно полнее и богаче оптимизационных,
позволяет отобразить всю совокупность влияющих факторов и рекомендуется для
таких объектов, как железнодорожная станция и узел. Для больших полигонов
рекомендуются динамические потоковые модели, рассмотренные выше. Алгоритмы
выбора типа моделей приведены на рис.5.3 и рис,5.4.
Рисунок 5.3. Алгоритм выбора модели по виду объекта.
Рисунок 5.4. Алгоритм выбора модели по виду
влияющих факторов
Система позволяет отображать иерархическое
диспетчерское руководство по принципу ситуационного управления. Отбирается
множество расчетных ситуаций и решений к ним на опытной основе. Чем выше
уровень управления, тем более общими параметрами описывается ситуация. В модель
вводятся информационные элементы X η (η- иерархический уровень), который отображает состояние
одного или группы технологических элементов (путей с вагонами, складов и др.).
Если нет искажения информации, то существует отображение
где Dq— изменение
состояния элементов;
J- множество информационных элементов нижнего уровня,
соответствующих одному элементу верхнего (множество путей в парке, например).
Если искажение есть, то предложено ввести отображение типа,
где λi- коэффициент искажения сообщения.
βÎ{0,1}-индикатор потери информации.
τi -время запаздывания сообщения.
Таким образом, описание ситуации на некотором
иерархическом уровне (в данном случае на втором) будет опираться на состоянии
информационных элементов, которое не полностью соответствует действительности
Где Xk”- подмножество информационных элементов, участвующих
в описании k-ой ситуации;
q”i (t), q”j (t)-
состояние i-го (j-го) информационного элемента;
q”ik, ˉq”ik минимальный н максимальный пределы для состояний элементов в k-ой
ситуации;
qy - состояние управляющего элемента;
qyk - номер
решения, соответствующего k -ой ситуации;
Sk, - k-ая ситуация.
Это отразится на качестве принимаемых решений. Если
провести эксперименты при наличии и отсутствии искажения информации, то можно
четко определить влияние информационного обеспечения на показатели работы. В
этом случае необходимо описывать не только состояние системы, но и внешней
среды
где Xk”—подмножество информационных элементов, описывающих
состояние системы в к-ой ситуации;
Xˉk”- то же, внешней среды.
Имитационная модель такого типа позволяет выдавать на
печать исчерпывающую характеристику работы системы, то есть все необходимые
натуральные показатели-
На модели проведены эксперименты по влиянию на
информационный эффект уровня загрузки станции и случайных факторов. На этой
станции внедряется информационная система, которая позволит маневровому
диспетчеру на 15 минут раньше получать информацию о наметившемся в
сортировочном парке составе. Разработчики подсчитали, что весь поток в
переработку пройдет станцию на 15 минут скорее, откуда не трудно определить
экономию вагоно-часов. Расчеты на модели показали, что с увеличением загрузки
вытяжек формирования с 30% до 90% возрастают задержки, а значит, и очереди
составов в ожидании формирования. Возникает косвенное влияние на парке приема и
отправления, которые трудно описать аналитически. В результате в сортировочном
парке сокращение времени нахождения вагонов в сортировочном парке уменьшается с
0,2 часа до 0,13 часа, а на станции и целом с 0,27 часа до 0,8 часа. Для
исследования влияния случайных факторов проводились эксперименты при различном
разбросе колебаний продолжительности времени формирования составов. При
увеличении коэффициента вариации с 0,1 до 0,7 простой в сортировочном парке
увеличился в 1,5 раза. Возникшие очереди отрицательно повлияли на
информационный эффект, в сортировочном парке сокращение простоя из-за
уменьшения информационной задержки на 15 минут упала с 0,17 часа до 0,9 часа, а
на станции в целом с 0,14 часа до 0,04 часа.. (рис.5.5).
|
|
|
Рисунок 5.5. Увеличение задержек при
формировании с возрастанием загрузки вытяжек
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 |