Влияние условий эксплуатации на экономические показатели работы подвижного состава

неврирования судном в ледовых условиях. Имея на борту всю информацию об окружающей судно ледовой и гидрометеорологической обстановке, и получив основные рекомендации плавания по маршруту, капитан судна самостоятельно выбирает оптимальный вариант движения судна, используя разрывы и трещины, в обход крупных ледовых полей, избегая зон сжатия и торошения льда. В результате длина пути по указанному маршруту в зависимости от ледовых и гидрометеорологических условий может меняться от 1370 до 1530 морских миль, средняя скорость от 12,5 до 9,5 узлов, а время перехода от 4,5 до 7 суток. Таким образом, уже через месяц после начала навигации величины интервалов между приходами судов могут существенно отличаться друг от друга, и будут являться случайными величинами.

Кроме того, необходимо учитывать, что время переработки грузов, зависящее от ряда случайных факторов, также является случайной величиной. В связи с этим не обеспечивается ритмичность работы перегрузочного терминала, что приводит в одних случаях к образованию очередей судов, а в других к простою причалов. Поэтому для описания процессов обработки судов на перегрузочных терминалах в морских портах необходимо пользоваться не детерминированными, а вероятностными моделями, в основу которых положена теория массового обслуживания.

Список литературы:

1. Русинов И.А. Идентификация процессов переработки контейнерных грузов на основе технико-экологических критериев // Аудит и финансы. - 2008. - № 4.

2. Зубарев Ю.Я. и др. Планирование вычислительного эксперимента в электроэнергетике. - СПб.: Энергоатомиздат, 2000. - 327 с.

ВЛИЯНИЕ УСЛОВИЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ НА ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ РАБОТЫ ПОДВИЖНОГО СОСТАВА

© Хегай Ю.А/

Сибирский федеральный университет, г. Красноярск

В статье излагаются основные признаки генеральной совокупности, от которых зависят результаты измерений и величины таких статистических показателей как дорожные условия эксплуатации, весо-

♦ Заместитель декана факультета Управления и бизнес-технологий, заведующий кафедрой «Экономика и управление на транспорте», кандидат технических наук, доцент

вое состояние автомобиля, манеры вождения, время суток, метеорологические условия и техническое состояние автомобиля.

Анализ работ, выполненных рядом авторов в течение ряда лет по исследованию режимов движения автомобилей в реальных условиях эксплуатации позволили установить, что основными признаками генеральной совокупности, от которых зависят результаты измерений и величины статистических показателей, являются: дорожные условия; весовое состояние автомобиля; время года; время суток; метеорологические условия; индивидуальная манера вождения; техническое состояние автомобиля. Испытания необходимо проводить при следующих метеорологических условиях:

- отсутствие осадков;

- температура воздуха не менее 20 оС.

Испытания проводились с грузом массой 10 т.

В ходе испытаний регистрируется пройденный путь, скорость движения, время движения, расход топлива, количество и моменты нажатия педали тормоза и сцепления.

В процессе испытаний необходимо выдерживать максимально допустимую правилами дорожного движения и дорожными условиями скорость движения автомобиля.

При большом объеме данных оптимальные эмпирические зависимости, отвечающие современному уровню требований, можно построить только с помощью ЭВМ. Поэтому в программу обработки данных на ЭВМ включена предварительная обработка экспериментальных данных. Блок-схема и алгоритм предварительной обработки экспериментальных данных следующая:

1. Вычисление выборочных характеристик х , 82, 8, 5 , ть т3, т и V осуществлено соответственно следующим формулам :

I=1

1 П

52 = т2 =-£

п 1=1

1 П

т 1 =-Х

П I =1

1 п 3

тз = ~Ь

х =

I=1

»

= 1 К - X)

n ,=1

v_S

x

где х - эмпирическое среднее; S2 - дисперсия;

S, S - среднеквадратическое отклонение;

m1 , m3 , Ш4 - соответственно моменты первого, третьего и четвертого момента, v - коэффициент вариации.

2. Отсев грубых погрешностей:

а) вычисляется наибольшее отклонение;

d max _ |Х max

б) вычисляется т = d max / S ;

в) по таблице определяются процентные точки t-распределения Стью-дента t

г) вычисляются соответствующие точки т (p, n);

_ ^(5%,n — 2) ' — 1

т

\

2 '+ ^(5%,n — 2)J

_ t0%,n)

T

2)

2)+

д) сравниваются результаты вычислений по п. б) и г); принимается решение об отсеве первой грубой погрешности, если результат по п. б) значительно больше результатов по п. г);

е) пересчитываются выборочные характеристики х и Я для нового массива (без отсеянного значения х1) при объеме массива п - 1;

ж) повторяется процедура от п. а) до п. д) для следующего наибольшего отклонения ^^

3. Проверка нормальности распределения (проводится только при V = 33 %):

а) вычисляются §1 и g2 по формулам:

4

m

4

т 3

* 1 =~й

/2 * 2

* 2=тт-г

б) находятся несмешанные оценки для показателей ассиметрии и эксцесса:

«1 * 1 (12) п - 1

° 2 =7-П V1 2 ) [

в) определяются среднеквадратические отклонения:

5« 1 = ,/

1=4

5 I 24 п •

2 _1,

г) проверяются условия | в11 < 3 Б01 , и | в21< 5 802 , соблюдение этих условий говорит о возможности принятия гипотезы нормального распределения;

д) массив исходных данных разрабатываются на классы:

К = 1 + 3,32

е) определяются середины классов X;

ж) подсчитываются частоты для всех классов В;

з) вычисляются частоты для всех классов Вх и Вх2:

и) находят х и 5 :

V в

х =

^ЕВг-ЯВ^

V п -1

к) вычисляются К' = п Ь / 5 ; л) определяются Ъ = (х - х ) / 5 ;

м) с использованием таблицы ординат стандартной нормальной кривой формируется вектор столбец /(Ъ) ;

п

и) вычисляются для всех классов Е = /Ъ) К, В - Е, (В - Е)2; о) вычисляются значения х2 по формуле

х2

= Ь

п) используя таблицу распределения х2 проверяется условие V = п кл-1-2, х2< х2 (ц, р); Р=0,10. Если это условие соблюдается, то гипотеза нормальности распределения может быть принята на 10 % ном уровне;

р) вычисляются накопленные частоты и БЕ, используя частоты В и

Е;

с) находят

Д = ШахРв -

т) проверяют с помощью таблицы критических значений К - С критерия, условие Д < Дпд10)табл. Если условия соблюдаются, то гипотеза нормальности распределения может быть принята на 10 % ном уровне.

Для проверки достоверности результатов математической модели, необходимо проведение проверки адекватности расчетных и экспериментальных данных. В данном случае такая проверка может быть выполнена путем сопоставления расчетных данных с результатом испытаний по определение режимов движения и расхода топлива автомобиля.

Оценку адекватности модели по среднему значению расхода топлива и скорости движения является неправомерной. Так как при равных средних значениях показателей, действительная картина процесса может отличаться. Изучение и анализ методов сравнения экспериментальных и расчетных данных показали, что наиболее приемлемым является использование критерия согласия хи-квадрат (%2). При этом производится проверка эквивалентности плотности вероятности расчетных и экспериментальных данных и некоторой гипотетической плотности.

Общая методика использования критерия следующая: берется выборка из N наблюдений случайной величины X с плотностью (Р(х)). Сгруппируются наблюдения по интервалам, называемым интервалами группировки, которые в совокупности образуют гистограмму частот, число наблюдений, попавших в 1-й интервал, называется наблюденной частотой 1-го интервала обозначим ее £ Число наблюдений, которые могли бы попасть в 1-й интервал, если бы истинной плотностью X была Р (х), называется ожидаемой частотой 1 -го интервала, обозначим ее Вычисляем расхождение между наблюденной и ожидаемой частотами и просуммируем их: получается выборочная статистика

п

х 2 = ¿ (f - F')2 (20) i =1 Fi

При оценке адекватности модели по расходу топлива в качестве выборки случайной величины используется совокупность значений расхода топлива, полученных расчетно и экспериментально на определенном маршруте в предположении, что эти значения распределены по нормальному закону. Вычисления по произвольному маршруту сведены в табл. 1.

При длине интервалов Д = 0,4 S, границы интервалов группировки, определенные по стандартному нормальному распределению, приведены в таблице, отмеченным символом Za. Следующий столбец содержит те же величины после преобразования единицы измерения в л/100км. По стандартным таблицам определим, используя значения Za, вероятность P показания выборочных значений в каждый из интервалов группировки. Произведение на размер выборки N даст ожидаемые частоты для каждого интервала, эти частоты представлены в столбец, отмеченным символом F. Подсчитаем затем наблюденные частоты |/|, используя границы интервалов. После этого вычислим и просуммируем нормированные квадраты расхождений ожидаемых и наблюденных частот, получим %2.

Вычисленные значения %2 по экспериментальным данным, полученным при испытаниях автомобиля на маршруте равно 4,144. Число степени свободы равно n = k -3 = 9.

Область принятия гипотезы о нормальности распределения находим из стандартных таблиц; получим %29; 005 = 16,92 , т.е. X2 > X2.

Следовательно, гипотеза о нормальности распределения принимается с уровнем значимости а = 0,05.

Таблица 1

Вычисления, выполненные при построении критерия согласия

Номер интервала Za X = SZa+X P F = N P / F-f (F - f )2 F

1 -2,0 9,89 0,0228 16,188 20 3,812 0,897

2 -1,6 15,93 0,0320 27,72 21 1,72 0,076

3 -1,2 21,98 0,0603 42,813 38 4,813 0,541

4 -0,8 28,02 0,0968 68,728 61 7,728 0,869

5 -0,4 34,05 0,1327 34,217 92 2,217 0,052

6 0 40,094 0,1554 110,33 109 1,33 0,016

7 0,4 46,13 0,1554 110,33 108 2,33 0,049

8 0,8 52,17 0,1327 94,217 89 5,217 0,288

9 1,2 58,21 0,0968 68,728 76 7,272 0,769

10 1,6 64,25 0,0603 42,813 49 6,187 0,145

11 2,0 70,29 0,0320 22,72 26 3,28 0,144

12 да да 0,0228 16,188 21 4,812 0,297

1,0 710 710

N = 710; х = 40,094; 5 = 15,098; п = 9; X2 = 4,144.

Этим же способом определено значение %2 для расчетных данных, который равен х2 = 5.92.

Отсюда следует, что экспериментальные данные распределены по нормальному закону, т.е. не отличается от гипотетического Р(х ) нормального распределения с уровнем значимости а = 0,05. Это позволяет сказать, что модель адекватна с выбранным уровнем значимости.

Список литературы:

1. Фаробин Я.Е., Шупляков В.С. Оценка эксплуатационных свойств автопоездов для международных перевозок. - М.: Транспорт, 1983. -200 с.

2. А. Камалов. Экономическая оценка качества эксплуатации автомобилей на международных маршрутах. - Т.: Издательство «Консаудитин-форм-Нашр», 2005. - 124 с.

3. Островцев А.Н. Потенциальные свойства функциональных систем и их влияние на эксплуатационные качества автомобиля // Автомобильная промышленность. - 1975. - №10. - С. 12-13.

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ АВТОМОБИЛЕЙ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПУТЕВОГО РАСХОДА ТОПЛИВА

© Хегай Ю.А/

Сибирский федеральный университет, г. Красноярск

В статье излагаются технико-экономические требования к автомобилям, эксплуатируемым на международных маршрутах. При моделировании движения автомобилей представляется учитывать обобщенные показатели тягово-скоростные свойств, топливной экономичности, средней технической скорости движения, путевого расхода топлива.

Эффективность автомобиля, эксплуатируемого в международных коридорах, определяется максимальной производительностью при наименьшем уровне эксплуатационных затрат. Часовая производительность груженного автомобиля определяется средней скоростью движения -обобщенным показателем тягово-скоростных свойств автомобиля, а зна-

♦ Заместитель декана факультета Управления и бизнес-технологий, заведующий кафедрой «Экономика и управление на транспорте», кандидат технических наук, доцент