
- •Экономико-математические методы проектирования транспортных сооружений
- •Общие сведения
- •Технология построения и анализа экономико-математической модели
- •1.1. Предмет и задачи курса «Экономико-математические методы проектирования транспортных сооружений»
- •1.2. Технология построения экономико-математических моделей (эмм)
- •1.3. Этапы построения математической модели:
- •Пример №1
- •Прикладные вопросы теории вероятностей и математической статистики в проектировании автомобильных дорог
- •2.1. Закон распределения случайной величины
- •Пример №2
- •2.2. Элементы математической статистики. Статистическая проверка гипотез
- •Пример №3
- •Пример №4
- •3. Модели экстремального анализа в проектировании дорожного строительства
- •3.1. Общая постановка задачи экстремального анализа в дорожном строительстве
- •Пример №5
- •Применение моделей массового обслуживания в проектировании производства работ
- •4.1. Основные положения теории массового обслуживания. Классификация моделей массового обслуживания
- •4.2. Основные виды систем массового обслуживания и их отличительные признаки
- •Пример №6
- •Пример №7
- •Пример №8
- •Пример №9
- •5. Применение методов статистического анализа для оценки качества строительной продукции и надежности транспортных сооружений
- •5.1. Проектирование транспортных сооружений с учетом фактора надежности
- •Пример №10
- •Пример №11
- •5.2. Статистический контроль качества
- •Пример №12
- •6. Экономико-математические методы проектирования организационных структур
- •6.1. Принципы формирования организационных структур
- •6.1.1. Методы формирования организационных структур
- •6.1.2 Основные структурообразующие факторы
- •6.2. Понятие эффективности организационных структур в строительстве
- •6.3. Основы кластерного анализа и его применение для формирования организационных структур
- •Пример №1
- •Пример №2.
- •Пример №3
- •Пример №3
- •7. Модели сетевого планирования и управления
- •7.1. Основные понятия сетевой модели
- •7.1 Основные понятия сетевой модели.
- •7.2. Основные требования к сетевой модели
- •Пример №13
- •Пример №14
- •7.3. Сетевое планирование в условиях неопределенности
- •Пример №3
Пример №8
Рассмотрим двухканальную СМО. Пусть транспортное подразделение в карьере обслуживают два экскаватора, каждый из которых с определенной вероятностью может выйти из строя. Отказавший экскаватор сразу же начинают ремонтировать. По окончанию ремонта он немедленно включается в процесс погрузки. СМО, описывающая эту производственную ситуацию, имеет четыре состояния.
λ2
µ1
λ2
µ2
λ1
µ2
λ1
µ1
Рис.2 Граф состояний СМО
S1 - оба экскаватора (аппарата обслуживания) работают;
S2 - первый экскаватор находится в ремонте, второй осуществляет погрузку;
S3 - первый экскаватор работает, второй находится в ремонте;
S4 - оба экскаватора находятся в ремонте.
Переходы S1→S2, S1→S3, S2→S4, и S3→S4 обусловлены отказами в работе экскаваторов с интенсивностями; λ1 – плотность потока отказов первого экскаватора; λ2- плотность потока отказов второго экскаватора.
Обратные переходы S2→S1, S3→S1, S4→S2, и S4→S3 являются следствием выполненных ремонтов; при этом µ1, µ2 – пропускные способности после завершения ремонта соответственно первого и второго экскаваторов.
Для графа состояний можно записать уравнение Колмогорова (соответственно для состояний S1,S2, S3, S4):
(λ1+λ2) p1=µ1 p2+ µ2 p3 ;
(λ2+µ1) p2=λ1 p1+ µ2 p4 ;
(λ1+µ2) p3=λ2 p1+ µ1 p4 ;
(µ1+µ2) p4=λ2 p2+ λ1 p3 ,
где p1, p2, p3, p4 – вероятности состояний соответственно S1,S2, S3, S4 .
Используя нормировочное условие p1+ p2+p3+ p4=1, при конкретных значениях λ и µ можно решить систему уравнений относительно p.
В карьере работают два экскаватора, характеристики которых приведены в таблице. Определить размер месячной отгрузки материала при среднем числе рабочих дней, равном 24.
Номер экскаватора |
Производительность Пэ, м3/смена |
Число
поломок в месяц
|
Число
ремонтов, которые можно провести в
месяц,
|
1 |
700 |
1 |
2 |
2 |
475 |
2 |
3 |
С учетом значений λi и µi , указанных в таблице запишем систему уравнений
p1+ p2+p3+ p4=1
Решив ее, получим р1=0,4, р2=0,2, р3=0,27, р4=0,13. Вероятность р1=0,4 означает, что 40% времени оба экскаватора будут работать совместно на погрузке; р2=0,2 - 20% времени первый экскаватор будет в работе, а второй в ремонте; р3=0,27 - 27% времени первый экскаватор будет в ремонте, а второй на погрузке; р4=0,13 – 13% времени погрузочные работы будут приостановлены из-за одновременной неисправности обоих экскаваторов.
При условии полного обеспечения транспортными средствами карьер ежемесячно способен отгрузить
Математическое ожидание ежесуточно отгружаемого материала составляет 18096 ÷ 24 =754 м3.
Пример №9
Обосновать целесообразность замены второго экскаватора на новый производительностью 500 м3 в смену, имеющий меньшую трудоемкость ремонта (в течение месяца можно провести пять ремонтов) и в два раза меньшую по сравнению с заменяемым экскаватором частоту отказов (одна поломка в месяц).
Номер экскаватора |
Производительность Пэ, м3/смена |
Число поломок в месяц i |
Число ремонтов, которые можно провести в месяц, i |
1 |
700 |
1 |
2 |
2 |
500 |
1 |
5 |
Составим систему уравнений Колмогорова:
р1+р2+р3+р4=1.
Решив ее, получим р1=0,56, р2=0,278 р3=0,111, р4=0,051.
Анализ вероятностей состояния СМО показывает, что замена второго экскаватора на новый вдвое снизила вероятность простоя обоих экскаваторов одновременно, повысила вероятность исправной работы этих экскаваторов и вдвое уменьшила вероятность нахождения в ремонте второго экскаватора.
Несмотря на то, что новый экскаватор имеет производительность всего на 25 м3/смена больше заменяемого (примерно на 5%), перераспределение вероятностей состояния приводит к более значительному увеличению объема сменной погрузки материала в карьере, который составляет
Полученный результат на 18% выше, чем в предыдущем примере
Следовательно, замена второго экскаватора целесообразна.