Полунин Сергей молод. Ему всего лишь по состоянию на февраль 2024-го, 34 года. Вместе с тем, в декабре 2023 года он попал в список доверенных лиц Владимира Путина на президентских выборах 2024 года.
УДК 65.073
Изучение вопроса по установлению характера потока вагонов, поступающих на зерноэлеватор
Усарова Фатима Кадирхан кизи
Студент
Ташкентский институт инженеров железнодорожного транспорта
г. Ташкент, Узбекистан
E-mail: ts19.usarovaf@gmail.com
Хамидова Шахло Расуловна
Студент
Ташкентский институт инженеров железнодорожного транспорта,
г. Ташкент, Узбекистан.
E-mail: shakhlo95@list.ru
Научный руководитель – Илесалиев Дауренбек Ихтиярович
к.т.н., доцент кафедры «Транспортная логистика и сервис»
Ташкентский институт инженеров железнодорожного транспорта,
г. Ташкент, Узбекистан
E-mail: ilesaliev@mail.ru
Studying the issue of establishing the nature of the flow of wagons entering the grain elevator
Usarova Fatima Kadirkhan kizi
Student
Tashkent Institute of Railway Transport Engineers, Tashkent, Uzbekistan
Khamidova Shakhlo Rasulovna
Student
Tashkent Institute of Railway Transport Engineers, Tashkent, Uzbekistan
Scientific Supervisor – Ilesaliev Daurenbek Ihtiyarivich
Ph.D. (Eng.), Associate Professor of department «Transport logistics and service»
Tashkent Institute of Railway Transport Engineers, Tashkent, Uzbekistan
В данной статье установлен закон распределения поступления транспортных потоков. Определено среднее значение времени обслуживания одного хоппер-вагона на погрузочном участке зерноэлеватора.
Ключевые слова: железнодорожный транспорт, зерновые грузы, погрузка груза, хоппер-вагон, зерноэлеватор
This article establishes the law of distribution of traffic flows. The average service time of one hopper car at the loading section of the grain elevator is determined.
Key words: railway transport, grain cargo, cargo loading, hopper wagon, grain elevator
Хоппер-вагоны, прибывающие на зерноэлеватор представляют собой входящий поток случайных событий, а подача этих вагонов на погрузочный участок есть входящий поток требований. Параметром входящего потока требований является интенсивность потока. Для установления характера входящего потока был проведен анализ статистических наблюдений подачи хоппер-вагонов на элеватор в течение трёх лет.
В результате были получены статистические распределения поступлений и построены гистограммы. Произведено сопоставление гистограмм статистического распределения с принятыми теоретическими распределениями, построенными согласно закону Пуассона. Соответствие статистического и теоретического распределений проверялось по критерию согласия Колмогорова и Романовского [1-5]. Вероятность поступления зерновозов на элеваторы предположительно подчиняется пуассоновскому закону:
(4)
где λ – интенсивность входящего потока требований; t – период времени, в течение которого поступает требования; e – основание натурального логарифма, равно 2,71; k! – 1,2,3…,k.
Результаты исследования поступления зерновозов на погрузку грузов на зерноэлеватор с производительностью нории свыше 50 тонн/час приводятся в таблице 1.
Таблица 1. Статистическое и теоретическое распределения поступлений зерновозов на погрузку грузов на зерноэлеватор с производительностью нории свыше 50 тонн/час
|
Количество поступления зерновозов mi |
Наблюдаемая частота hi |
Статистическая частота p*i |
Математическое ожидание pi* mi |
Теоретическая частота pi |
χ 2 |
|
8-10 |
2 |
0,0052 |
0,0470 |
0,0036 |
0,2832 |
|
10-12 |
4 |
0,0104 |
0,1149 |
0,0136 |
0,2760 |
|
12-14 |
13 |
0,0339 |
0,4413 |
0,0371 |
0,1001 |
|
14-16 |
25 |
0,0653 |
0,9791 |
0,0765 |
0,6292 |
|
16-18 |
37 |
0,0966 |
1,6423 |
0,1235 |
2,2384 |
|
18-20 |
57 |
0,1488 |
2,8277 |
0,1601 |
0,3038 |
|
20-22 |
70 |
0,1828 |
3,8381 |
0,1703 |
0,3469 |
|
22-24 |
60 |
0,1567 |
3,6031 |
0,1514 |
0,0704 |
|
24-26 |
52 |
0,1358 |
3,3943 |
0,1140 |
1,5873 |
|
26-28 |
29 |
0,0757 |
2,0444 |
0,0737 |
0,0207 |
|
28-30 |
15 |
0,0392 |
1,1358 |
0,0413 |
0,0442 |
|
30-32 |
12 |
0,0313 |
0,9713 |
0,0203 |
2,2916 |
|
32-34 |
4 |
0,0104 |
0,3446 |
0,0088 |
0,1166 |
|
34-36 |
3 |
0,0078 |
0,2742 |
0,0034 |
2,2197 |
|
Итого |
383 |
1,0000 |
21,658 |
0,99 |
10,52 |
λ = m*х = 22 ваг; R=14-2=12; χ2 = 10,52; P(χ 2) = 0,61
При уровне значимости, α = 0,1, χ20,1 = 18,549, неравенство χ20,1>χ2 выполнено, гипотезу можно принять.
Гистограмма и кривая теоритического распределения входящих потоков зерновозов на станцию по результатам таблицы 1 приводится на рисунке 2.
Рис.2. Гистограмма и кривая теоритического распределения поступления зерновозов в элеваторы с производительностью нории свыше 50 тонн/час при λ=22 ваг./сут
Анализ гистограммы показывает, что входящие потоки зерновозов на погрузочный участок элеватора подчиняются закону Пуассона. Одновременно с этим рассматривается распределение времени обслуживания транспортных потоков. Продолжительность обслуживания – случайная величина, которая зависит от статической нагрузки, грузоподъёмности зерновозов, а также используемых для погрузки и разгрузки средств механизации.
Для определения продолжительности обслуживания зерновозов производились хронометражные наблюдения за процессом погрузки зерновых грузов. В результате наблюдения можно высказать предположения, что продолжительность процесса подчиняется экспоненциальному закону распределения. На основании статистических данных подсчитываются следующие параметры системы обслуживания:
Среднее значение времени обслуживания одного зерновоза:
(5)
Интенсивность обслуживания, то есть среднее число обслуживаний зерновоза за единицу времени:
(6)
Теоретическая частота при показательном распределении времени обслуживания:
(7)
Результаты исследования времени обслуживания зерновоза при погрузке зерновых грузов на зерноэлеватор с производительностью нории свыше 50 тонн/час приводятся в таблице 2.
Таблица 2. Статистическое и теоретическое распределения времени обслуживания зерновозов на зерноэлеватор с производительностью нории свыше 50 тонн/час
|
Время обслуживания ti, мин |
Наблюдаемая частота hi |
Статистическая частота pi* |
Математическое ожидание pi* ti |
Теоретическая частота pi |
χ 2 |
|
0-15 |
111 |
0,3236 |
2,4271 |
0,3779 |
2,7769 |
|
15-30 |
89 |
0,2594 |
5,8381 |
0,2351 |
0,7901 |
|
30-45 |
52 |
0,1516 |
5,6851 |
0,1462 |
0,0196 |
|
45-60 |
41 |
0,1195 |
6,2755 |
0,0909 |
2,5313 |
|
60-75 |
25 |
0,0728 |
4,9198 |
0,0565 |
1,2500 |
|
75-90 |
15 |
0,0437 |
3,6078 |
0,0352 |
0,3077 |
|
90-105 |
10 |
0,0291 |
2,8425 |
0,0218 |
0,5000 |
|
Итого |
343 |
1,00 |
31,59 |
0,9639 |
8,17 |
t*обсл = 32 мин; μ = 0,031; R= 7 - 2 = 5; χ 2 = 8,17; P(χ 2) = 0,15
При уровне значимости, α = 0,1, χ20,1 = 8,17, неравенство χ20,1 > χ2 выполнено. На основании таблицы 2 произведенных расчётов параметров системы обслуживания на рисунке 2 отображается кривая распределения обслуживания зерновозов при t*обсл = 32 минут и μ = 0,032 обслуживания за одну минуту.
Рис. 2. Гистограмма и кривая теоритического распределения обслуживания зерновозов в элеваторах с производительностью нории свыше 50 тонн/час
Произведенный анализ кривой, показанной на рисунке 2, позволяет сделать вывод, что при выбранном уровне значимости нулевая гипотеза о соответствии статистического распределения экспоненциальному закону не может быть отклонена.
Зная среднее значение λ и tобсл, можно оптимизировать работу элеватора путём определения наиболее рациональных значений параметров участка погрузки зерновых грузов на хоппер-вагон.
Библиографический список:
1. Илесалиев Д.И. Определение оптимальных значений параметров погрузочно-разгрузочного участка тарно-штучных грузов / Д.И. Илесалиев // Известия Петербургского университета путей сообщения. – 2015. – № 3 (44). – С. 55-63.
2. Илесалиев Д.И. Определение оптимальных параметров погрузочно-разгрузочного участка с помощью математических методов / Д.И. Илесалиев, Е.К. Коровяковский // Транспорт: проблемы, идеи, перспективы: Сб. тр. LXXV Всеросс. научнотехнич. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. – СПб.: ФГБОУ ВПО ПГУПС, 2015. – С. 227-233.
3. Коровяковский Е.К. Закономерности транспортного обслуживания грузопотока хлопко-волокна / Е.К. Коровяковский, Д.И. Илесалиев // Интеллектуальные системы на транспорте: сборник тезисов VI международной научно-практической конференции, посвященной 85-летие факультета «Управление процессами перевозок». – СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2014. – С. 47-48.
4. Туранов Х.Т. Математическое моделирование движения грузовых вагонов на подъездных путях предприятия / Х.Т. Туранов, Н.П. Чуев, О.Ю. Портнова // Наука и техника транспорта. – 2013. – № 1. – С. 26-42
5. Туранов Х.Т. Построение дифференциальной модели движения подвижного состава на путях необщего пользования / Х.Т. Туранов, Н.П. Чуев // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. – 2012. – № 7. – С. 13-18.
Материал размещен кафедрой «Логистика и маркетинг в АПК» Красноярского государственного аграрного университета
Источник: Материалы XV Международной научно-практической конференции «Логистика – Евразийский мост» ЛЕМ - 2020
