Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

книги из ГПНТБ / Луцкий С.Я. Оптимальное планирование механизации транспортного строительства

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

23.10.2023

Размер:

7.64 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 12 / 162 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 > Следующая >>>

ке методики выбора оптимальных решений, основанной на эко номико-математическом моделировании и удобной для примене ния в условиях работы транспортных строительных организаций .

Имеющийся опыт оптимального планирования в железнодо рожном, автодорожном строительстве н метростроении, в разви тии ремонтной базы, который будет описан ниже, позволил уста


новить о б щ у	ю	с х е м у в ы б о р а о п т и м а л ь н ы х				р е ш е -
н и й в области	механизации: постановка			задачи;	выбор критерия
оптимальности;		установление	основных	условий	и ограничений;,
подготовка исходных данных;			установление зависимостей			между

п а р а м е т р а м и задачи; построение математической модели; реше ние задачи с применением математических методов и ЭВМ; рас чет экономического э ф ф е к т а .

Постановка задачи заключается в описании цели оптимально го планирования, а т а к ж е технических, технологических и орга низационных условий функционирования машинного парка и ог

раничений,	при которых		поставленная		цель		д о л ж н а		быть		до
стигнута.
П л а н о в ы е варианты сравнивают по определенному									признаку,,
или критерию. Критерий оптимальности					в ы р а ж а ю т			количествен
но, он д о л ж е н быть единственным в каждой задаче								и	соответст
вовать основным направлениям технического прогресса.
Несмотря на различное назначение и уровень								поставленных
выше задач,	существует		преемственность			результатов			и	целей
решения задач . Поэтому			критерии оптимальности на всех							этапах
и уровнях исследования и планирования					в области			механизации
д о л ж н ы быть в з а и м о с в я з а н ы				и подчинены		единой цели — получе
нию наибольшего		народнохозяйственного			эффекта .
Эффективность		плановых		вариантов	в области			механизации
следует рассчитывать методами определения							сравнительной				эф
фективности капитальных вложений в новую							технику,		изложен
ными в Типовой методике [47]. Поэтому в качестве ведущего											кри
терия принимают		суммарные		приведенные		з а т р а т ы		на	развитие-

машинного п а р к а и производство .механизированных работ. Если


капитальные		вложения являются		неизменными		во всех		вариан
тах, то в качестве критерия может быть принята суммарная									себе
стоимость механизированных			работ.		С у м м а р н ы е		приведенные
з а т р а т ы	и себестоимость принимают				в качестве	критерия		еще и
потому,	что	рассчитанный	по	ним	оптимальный		план,		как
правило,	способствует увеличению суммарной выработки							машин

и росту прибыли строительной организации. В отдельных плано

вых	з а д а ч а х	могут быть другие цели	и соответственно принима
ются	другие	критерии оптимальности:	выработка парка машин,,

с у м м а р н ы е з а т р а т ы электроэнергии, прибыль строительной орга низации; продолжительность механизированных работ; т р у д о е м кость работ. В зависимости от этого оптимальный вариант реше ния задачи должен отличаться от других вариантов минималь ным размером суммарных приведенных з а т р а т или себестоимости

р а б о т, минимальной продолжительностью работ, максимальной суммарной выработкой или максимальной суммарной прибылью парка машин и т. д.


Наилучший по определенному критерию	вариант		выбирают
среди тех, которые удовлетворяют поставленным		условиям. Чем
больше технологических и организационных	условий		указано
при постановке задачи, тем полнее и правильнее		отражена произ

водственная обстановка. Однако очень в а ж н о выбрать среди них

главные, определяющие величину		критерия оптимальности, ина
че возникнут такие сложные задачи, которые, как будет			показано
ниже, не поддаются	анализу.
Условия задач,	поставленных	на различных стадиях	и	уров
нях планирования,	д о л ж н ы быть	т а к ж е взаимосвязаны,		как и

различные разновидности критериев оптимальности. С помощью условий (можно учесть задания плановых органов и активно вли ять на использование машинных парков. Так, при оптимизации составов машинных парков главного управления на стадии сред несрочного планирования условиями являются необходимость вы

полнения плановых объемов механизированных работ				при пол
ном использовании	наличных	ресурсов, а	т а к ж е возможности
машиностроительных	отраслей	по объемам	поставок	техники в

течение пятилетия, по освоению новых моделей машин и др. Ре зультаты решения задач среднесрочного планирования входят в

задачи текущего планирования		работы машинных парков трес
тов у ж е	как условия — ограничения по		поставкам машин для
к а ж д о г о	треста.
Таким образам, условия з а д а ч развития машинных					парков
позволяют определить область		возможных		(допустимых)	реше
ний, установить системность в		расчетах на разных уровнях и
с т а д и я х	планирования, а т а к ж е	увязать	в	единую систему	опти

мального планирования отдельные задачи механизации, возника ющие на одном уровне, например, оптимизацию технической эксплуатации машин и производства механизированных работ в

управлениях	механизации, оптимизацию размещения	ремонтных
предприятий	и составов машинных парков главных	управлений.
	2. М О Д Е Л И И МЕТОДЫ ОПТИМАЛЬНОГО
	ПЛАНИРОВАНИЯ

Методы оптимального планирования позволяют целенаправ ленно выбирать наилучший вариант без сопоставления всего мно

жества возможных решений поставленных задач . Выбор						того
или иного метода зависит от вида			математической	модели задачи
и требуемой точности решения.
Построение		математической	модели •— в а ж н ы й	и	сложный
этап	решения	задачи . Она содержит цель планирования			и	усло
вия	ее достижения, записанные в		виде формул, уравнений			и не-

равенств. М о д е л ь д о л ж н а объединять необходимое				и достаточное
количество формально			описанных факторов и условий, чтобы		от
р а ж а т ь	физическую	и	экономическую сущность	явлений.	Чем
больше	учтено таких	условий, тем полнее модель		о т р а ж а е т	осо

бенности рассматриваемого процесса, тем, ближе она к реальнос

ти и тем точнее решение. Вместе с тем при учете	всех	факторов
в реальных з а д а ч а х возникают такие громоздкие	и сложные мо
дели, что формализовать их и решить существующими		методами

почти невозможно. Поэтому при составлении математической мо дели необходимо стремиться к всемерному ее упрощению с вы делением главных, р е ш а ю щ и х факторов.

Математические модели задач первой и второй групп д о л ж н ы дать представление о закономерностях изменения всех факторов механизации в базовом периоде н в перспективе, и о способах влияния на эти закономерности с целью повышения эффектив ности механизации и для предотвращения нежелательных путей ее развития . Закономерности изменения отдельных технико-эко номических показателей и характеристик могут быть установле ны статистическим анализом информационных материалов, от четных и учетных данных. Анализ проводят в три этапа:

1)	сбор,	систематизация	и	обработка статистических					данных;
2)	установление особенностей				эмпирических распределений и
расчеты		их параметров; 3)	подбор			теоретических		закономернос
тей, которые согласовываются					с	эмпирическими		с	з а д а н н ы м
уровнем		достоверности.
	Т а к а я	последовательность		статистической			обработки		позволя
ет перейти в расчетах от			информационных				массивов		исходных

данных базового периода к небольшому числу параметров теоре тических закономерностей и таким образом моделировать изме нения, которые происходят с интересующими нас характеристи ками .

В разных плановых з а д а ч а х анализируются изменения и рас

пределения различных показателей и характеристик			развития, а
т а к ж е производственной	и технической	эксплуатации	машинных
парков: возраст машин	в машино-часах	работы с начала эксплу

атации и после последнего ремонта; затраты машиноресурсов в течение года, межремонтные периоды и циклы; удельный вес спи сания машин и др . Д а н н ы е о распределении этих характеристик в базовом периоде выбирают по отдельным машинам, если зада

чи поставлены на уровне	машинных парков управлений	меха
низации и механизированных колонн, и по типоразмерным		груп
пам машш-і при решении	з а д а ч на уровне главных управлений и
трестов.

Достоверность статистического анализа растет с увеличением объема выборки. Д л я наших расчетов его можно рекомендовать равным 50—60 значениям. Чтобы увеличить объем выборки, ста тистические данные можно выбирать за несколько лет, проверяя, однако, наличие тренда — устойчивой тенденции убывать или


воз растать с течением времени. Результатом				влияния	тенденции
в экономических временных		р я д а х является		автокорреляция —
взаимосвязь членов	одного и того ж е ряда . Наличие				автокорре
ляции проверяется	расчетом	ее первого	коэффициента.			Чтобы
автокорреляция не и с к а ж а л а		результатов	статистического			ана

лиза временных рядов, в число анализируемых факторов вводят фактор времени.

Д л я удобства обработки выбранных данных о какой-либо ха рактеристике проводят систематизацию, которая заключается в составлении вариационных рядов, разделении их на интервалы и

определении абсолютных и	относительных частот попадания зна
чений характеристики в к	а ж д ы й интервал. Д л я установления

закономерностей вариационные ряды целесообразно делить на 6—10 одинаковых интервалов. Например, при установлении зако номерности распределения характеристики t— числа маишно-ч работы в году экскаваторов с ковшами емкостью 0,5—0,65 лі3 треста «Центростроймеханизация» выбранные отчетные данные были записаны в виде вариационного ряда, с о д е р ж а щ е г о N==167

значений. В табл . 1 приведены	интервалы изменения величин t и
абсолютные частоты щ попадания величин t в к а ж д ы й интервал.
П о данным этой таблицы	находят основные характеристики

эмпирического распределения: среднее арифметическое t и стан дартное отклонение sf.

Ï =	С		18	2600 =	2643	маишно-ч;
	—к + а =		400 +
	N		167
St	-	(F -	а) г = ] /	160 000 -		(2643 -	2600)2 =
			= 597	маишно-ч,
N — объем		выборки;
а и к—-специально			подобранные		для	удобства расчетов
	числа.
Эмпирическое распределение характеристики / целесообразно
представить в виде гистограммы				распределения			относительных
частот ее попадания в к а ж д ы й интервал					(рис. 1). Вид гистограмм
позволяет	обнаружить		свойства	эмпирических распределений и

подобрать кривую теоретического распределения. Представлен ная на рис. 1 гистограмма симметрична, что позволяет предполо жить близость эмпирического распределения к кривой закона нормального распределения, параметры которого — математиче

ское ожидание	M (і) и среднее	квадратическое отклонение а—
оцениваются	соответственно	величинами t и s эмпирического
распределения.

Степень соответствия теоретического распределения эмпири ческим данным проверяется сравнением относительных частот

								Т а б л и ц а				1
			Середина		t.—а
Интерпалы,			Середина	t,-a:	1
Интерпалы,	"і	интерпала.		t,-a:	к
маишно-ч	"і		'/	п=2600	к		к		1	*	)
			'/	п=2600	л—100		к	1	1	*	)	1
800—1200	1		1000	— 1600	- 4		- 4			16
1200—1600	6		1400	- 1 2 0 0	- 3		- 1 8			54
1600—2000	15		1800	- 8 0 0	- 2		- 3 0			60
2000—2400	33		2200	- 4 0 0	— 1		- 3 3			33
2400—2800	51		2600	0	0		0			0
2800—3200	30		3000	400	1		30			30
3200-3600	21		3400	800	2		42			84
3600—4000	9		3800	1200	3		27			81
4000-4400	1		4200	1600	4		4			16
И т о г о	N = 167		—	—	—	Сх	=	18	С2	=	374
с ординатами теоретической кривой,					а т а к ж е	специальными					кри
териями согласия (см. пример				на стр. 113). В данном					примере
применение	критерия		согласия	%2 [6] позволило			установить,				что
гипотеза о нормальном			распределении не противоречит						статисти
ческим данным . Если ж е проверка не устанавливает								соответствия
м е ж д у выдвинутой гипотезой и статистическим							материалом,					то

гипотеза отвергается, необходимо предположить иную теоретиче скую закономерность и вновь произвести проверку. Проведенный статистический анализ позволяет в дальнейших расчетах с при

менением характеристики t пользоваться	только двумя парамет
рами нормального распределения — M(t)	и оі.

З а к о н нормального распределения характеристики эксплуата ции машин имеет место в том случае, когда на ее изменение вли-

orna.
to
а-
о;			0,198	/
ta			0,198	/
-о
ЭШ. Ѵ
;j		0,090/
е	0,036^/
caj	0,036^/
	0,006
800	1200	1600	2000	2Ш

0,305

\о,т

\ 0,05U

0,006

^1 *"" 11

2800 3Z00 ШО 40ОО ЬЧОО

і^ашино-ч

Рис. 1. Гистограмма и кривая нормального распределения величины t парка

экскаваторов треста «Центростропмехапизация»

«J«2«f

ßlßzßs

машино-ч

Рис. 2. Кривые распределения межремонтных циклов машин

яет множество факторов, среди которых трудно выделить реша ющий. Такой случай часто встречается при анализе характерис тик производственной и технической эксплуатации машин, особенно в крупных машинных парках специализированных трес тов и главков.

Асимметрия эмпирического распределения будет указывать на определяющее влияние какого-либо одного фактора . Так, распределение межремонтных циклов машин зависит от ус ловий эксплуатации и порядка планирования и проведения ре монтов.

Экскаваторы с ковшом емкостью 0,15 м3 треста «Мосэлектротягстрой» по производственным условиям направлялись в ремонт

в	основном позже	планового межремонтного цикла, что приве-
чо	к отрицательной	асимметрии эмпирического распределения

межремонтных циклов, которое согласуется с теоретической кри

вой логарифмически	нормального распределения	(кривая А,
рис. 2) . Периодическое	обследование технического	состояния
экскаваторов с ковшом	емкостью 0,5—0,65 м2, которые сдаются

в аренду Ц е н т р а л ь н ы м управлением механизации, привело к то му, что машины отправлялись в ремонт, как правило, не позже срока окончания планового межремонтного цикла. Поэтому эм пирическое распределение межремонтных циклов имеет положи тельную асимметрию и согласуется с теоретической кривой П и р сона типа I (кривая В на рис. 2) . При планировании капиталь ных ремонтов экскаваторов с ковшами 0,3—0,35 м3 не было факторов, определяющих специфику эмпирического распределе ния, оно имеет симметричный вид и хорошо согласуется с нор мальной закономерностью (кривые Б на рис. 2).

Статистический анализ позволяет установить и степень рас средоточенное™ эмпирических данных относительно среднего значения. Чем больше рассредоточенность, тем больше стандарт ное отклонение и тем больше интервал [а, ß] вероятных значений, которые может принимать исследуемая характеристика (кривые Б\, Б2, £ з ) . От рассредоточенное™ и объема выборки зависит ве-

лнчшга ошибки ô, которая может иметь место в расчетах, если пользоваться только средними значениями:

		Яв,п — Е			±	s
		û = — ^			= ± ^ р	— - ,		(1)
где Я и RB,u—		соответственно среднее				значение	характеристики
		и его величина на верхней и нижней границах до
tv		верительного		интервала;
	— величина,		определяемая			уровнем	доверительной
		вероятности		и объемом		выборки	N	[10]. Напри
Расчеты	по	мер, г р = 1	, 9 8	при	уровне	0,95 и іѴ=100.
		формуле	( I )	позволяют		определить		доверитель

ный интервал значений, которые может с з а д а н н ы м уровнем ве роятности принимать среднее арифметическое исследуемой ха рактеристики эксплуатации машин. Доверительные интервалы определяются д л я всех параметров статистического анализа .

Учет вероятностного характера исходных данных увеличивает реальность планов механизации, но приводит к сложному анали зу. Вопрос о целесообразности вероятностных расчетов следует решать особо для конкретных плановых задач в зависимости от наличия и достоверности статистического материала, назначения расчетов и т. п. Например, проведенный в ряде машинных пар ков анализ распределений характеристик эксплуатации машин, которые согласуются с нормальными закономерностями [23, 28],

показал,	что величина отношения ѵ = —5_, н а з ы в а е м а я				коэффи -
		1	M(R)		* ѵ
циентом	вариации, является	устойчивой и близка		к	0,25—0,3.
В этом случае несложные расчеты по формуле (1)				обнаружива
ют, что применение средних		значений	характеристик	технической

эксплуатации машин при планировании работы машинных пар ков может привести к вполне допустимой в данных расчетах ве


личине ошибки		не более о = 5 ч - 8 % , когда объем		выборки статис
тических данных превышает 100 значений. Если выборка					меньше
(например, в небольших п а р к а х			м а ш и н ) , то планирование		техни
ческой эксплуатации на основе средних значений				может привести
к значительным ошибкам, поэтому необходимо учитывать					рассе
ивание	значений к а ж д о й характеристики, которая является слу
чайной	величиной.
В з а д а ч а х		среднесрочного	и перспективного	планирования

механизации возникает необходимость определить плановое зна чение характеристик эксплуатации машинных парков, которые зависят от ряда взаимосвязанных факторов .

Рассмотрим вопрос о моделировании связи м е ж д у отдельны ми факторами д л я правильного определения в плановом периоде величины технико-экономических показателей. Например, на рост годовой эксплуатационной производительности имеющихся в парке машин определяющее влияние оказывают увеличение го-

ѳи-

,26\

его'

Ііе

<§-

\ У[

]

N *

/ \

о .

•V

- * —

л/

•с*

—^Nr f

у / /У

"= О

I960

1961

1962

1963

1965

1966

1967 1958

1969

1970 Годы

Рис. 3. Динамические ряды потерь

рабочего

времени

скреперов

Минтрансстроя

по

причинам:

а — случайным,

нарушения

трудовой

дисциплины;

б — организационным

(отсутствие

фронта

работ, указаний

и др . ); в

— неисправности;

г — итого

дового фонда рабочего времени за счет увеличения сменности и факторы интенсификации использования техники, к которым от носится сокращение потерь рабочего времени: а) по организаци онным причинам (отсутствие фронта работ и д р . ) ; б) из-за не исправности машин, включая сокращение времени нахождения машин в ремонте и при его ожидании; в) связанных с взаимодей ствием машин в комплектах (отсутствие транспортных средств и д р . ) .

Анализ изменения указанных факторов, проведенный по мате р и а л а м обследования машин в форме сводных фотографий в парках экскаваторов, скреперов, башенных кранов и копров Минтрансстроя, позволяет обнаружить определенную обоснован ную взаимосвязь этих факторов . Например, при годовом увели чении (уменьшении) простоев скреперов (рис. 3) из-за неисправ ности изменяется годовой фонд рабочего времени и уменьшаются (увеличиваются) простои машин по организационным причинам.

Д л я количественного определения совместного влияния всех факторов на плановые характеристики применяют множествен ный корреляционный анализ. Он позволяет обобщить наблюдае мые статистические связи и выразить их_в___внде линейных, нели-

неііных параболических, гиперболических и других				зависимостей,
а в	частном	случае — в виде	уравнений у = а0 + а[Хх	+ а2Х2.	Здесь
у —	плановая	характеристика;	Хи Х2 — производственные		факто

ры; Со, öi и Û2 — параметры, определяемые так, чтобы уравнение характеризовало данную статистическую связь с достаточным уровнем доверительной вероятности [10]. Такие зависимости яв


ляются основой		для	моделирования	процессов перспективного
развития	механизации, так как позволяют учесть сложившиеся
в отрасли	производственные условия и их влияние на использова
ние техники.
Анализ	влияния		отдельных факторов		на	изменение	технико-
экономических		показателей позволяет		т а к ж е		строительным орга
низациям	наметить		оргтехмеропрнятпя,		с н и ж а ю щ и е		отдельные

составляющие потерь рабочего времени, определить величину по терь в плановом периоде и плановый коэффициент использования машин по времени и рассчитать плановые технико-экономические показатели .

Результаты статистического и аналитического моделирования процессов функционирования машинных парков на стадии сред несрочного планирования являются исходными данными для ма

тематической записи условий

задач

третьей

группы,

поставлен

ных при текущем планировании работы

машин

строительных

организациях .

Пусть

поставлена з а д а ч а

выбрать способы

производства

ме

ханизированных работ, обеспечивающих

выполнение

заданных

объемов в заданный срок при минимальном суммарном

размере

приведенных затрат .

Д л я моделирования вводят следующие условные

обозначения:

il — число объектов,

к а ж д о м у

из которых

присваивают

промежу

точное обозначение

/ = 1 , 2,

/?;

Vj — объем работ

на

/-м объек

те; т — количество типоразмеров

машин

в парке,

кождому

при

сваивают

промежуточное обозначение і=1,

m; Фі — фонды

машиноресурсов в планируемом

периоде;

рц

и 5І З - — соответст

венно эксплуатационная производительность

приведенные

за

траты при использовании машины г'-го типоразмера

на /-м

объек

те (данные о производительности

и з а т р а т а х удобно представить

в виде таблиц, например т а б л . 2, с о д е р ж а щ и х

m строк

и /г граф) ;

xtj — искомые з а т р а т ы машиноресурсов на

объектах.

З а т е м

в виде уравнений

записывают

условия

задачи . Если,

например, работа машин планируется на

одном объекте

( / г = 1 ) ,

то условие задачи «выполнить

заданный

объем

работ»

имеет

вид

РііХц

+ /?21*2І +

• • • +

PmlXml

ИЛИ

РцХц

Vi .

П р и распределении машин по п объектам записывают п таких условий.


В таком ж е порядке					записыва
ют и остальные			условия			задачи:
возможность		использовать				только
наличные	ресурсы			парка,		сроки
производства работ и др.
Геометрическим				образом			всех
условий задачи,			которые			обеспе
чивают реальность того или иного
планового	варианта,				является
многогранник		допустимых				реше
ний, число	граней которого					равно		Рис.	4. Область допустимых реше
числу условий. Если				в задаче			две
переменные х\		и х% то область					до	нии	задачи планирования

пустимых	решений			задачи		имеет

вид многоугольника на плоскости (рис. 4). К а ж д а я точка на гра нях многогранника допустимых решений соответствует опреде ленному варианту способов механизации, число которых очень большое. Причем если условия имеют вид неравенств, то допус тимые решения могут быть и внутри многогранника. К а ж д о м у допустимому решению соответствует определенное значение це

левой функции, например	размера приведенных затрат
Z =	2 S 3,-jA-fj-^miri.

Учесть все точки многогранника для нахождения минималь ного значения целевой функции невозможно по крайней мере с применением существующих средств вычислительной техники. Д л я выбора наилучших вариантов разработаны методы матема -

			Т а б л и ц а 2
		Объекты
Типоразмеры
машин	1	і	п
	1	і	п
1	Рп	Р\і	Pin
1

і	Рп	. . .	PU	. . .	Pin
. . .		• • •	• • •		. . .
m	Pml		РтІ		Pinn

<<< < Предыдущая 12 / 162 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 > Следующая >>>

Соседние файлы в папке книги из ГПНТБ

#
27.10.202323.8 Mб47Лурье А.И. Электрическое взрывание зарядов.pdf
#
23.10.20238.69 Mб9Лурье Б.Я. Максимизация глубины обратной связи в усилителях.pdf
#
22.10.202315.55 Mб20Лурье, Г. Б. Основы технологии абразивной доводочно-притирочной обработки учебник.pdf
#
19.10.20233.26 Mб6Лурье, М. Е. Изготовление и монтаж трубопроводов холодильных установок.pdf
#
22.10.202314.26 Mб90Лурье, Ю. Ю. Химический анализ производственных сточных вод.pdf
#
23.10.20237.64 Mб3Луцкий С.Я. Оптимальное планирование механизации транспортного строительства.pdf
#
22.10.202312.92 Mб10Лушев, Ю. Г. Физика верхней атмосферы Земли учебник.pdf
#
22.10.202316.27 Mб7Лыков, А. В. Конвекция и тепловые волны.pdf
#
23.10.20237.86 Mб14Лысенко Е.Ф. Армоцементные конструкции учеб. пособие.pdf
#
23.10.202320.4 Mб7Лышевский, А. С. Питание дизелей (учебное пособие).pdf
#
29.10.20232.44 Mб6Львов В.Е. Покорение планеты акад. Вернадский.pdf