книги из ГПНТБ / Васильев М.В. Автомобильный транспорт карьеров

типу относится всякий поток автомобилей, работающих по схеме «забой — приемный пункт — забой», если исключить организацион­ ные простои во время работы и в перерывах между сменами.

В общем случае простейший поток пуассоновского типа характе­ ризуется кривой распределения, описываемой формулой

222

а прп многозабойной системе обслуживания

*.-2 п.«-"га !

(196)

К=1 (« - D !

Степень использования автомобилей и экскаваторов при их взаимодействии в рассматриваемой технологической системе оце­ нивается коэффициентом простоя, который определяется по следу­ ющим формулам:

223

Решение задачи рационального сочетания погрузочного и транс­ портного оборудования имеет большое значение, так как обеспечи­

пускной способности автодороги, перегрузочных пунктов п т. д. Посредством введения экономических показателей стоимости экска­

вации и транспортирования в формулы массового обслуживания на основе экономического критерия оценки можно рассчитать оптималь­ ные соотношения погрузочного оборудованпя и автомобилей для различных технологических схем и условий разработки карьеров.

В некоторых случаях критерием эффективности при определении числа автомобилей, обслуживаемых одним экскаватором, может служить минимум простоев погрузочного и транспортного обору­ дованпя. Тогда задача определения оптимальных соотношений может быть решена без учета экономических факторов.

Приведенные выше формулы теории массового обслуживания рекомендуются для расчета загруженности экскаваторов и автомо­ бильного транспорта при их взаимодействии в случае известных ста­ тистических характеристик погрузочно-транспортного процесса на конкретном карьере.

224

Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Приведен­ ные выше формулы теории массового обслуживания учитывают сто­ хастический характер транспортного процесса и поэтому позволяют получить более точный результат, чем широко применяемый в прак­ тике аналитический метод, при котором оперируют средними вели­ чинами параметров автомобильного транспорта. Несмотря на это теория массового обслуживания, идеализируя транспортный про­ цесс, вносит ряд неточностей, не может учитывать характер пере­ ходных процессов и справедлива лишь для установившегося режима транспортирования.

В отличие от теории массового обслуживания метод статистиче­ ских испытаний, или метод Монте-Карло, является одним из числен­ ных методов, который при расчетах на ЭВМ может быть эффективно применен для исследований любых процессов автомобильного транс­ порта [7, 36, 55]. Его применение базируется на случайном ха­ рактере временных параметров работы автомобильного транспорта и всех переходных процессов, которые могут быть заданы распре­ делением вероятностей исследуемых величин.

Метод Монте-Карло позволяет дать наиболее точное описание реального процесса транспортирования в цифровых показателях за длительный промежуток времени. Модели, созданные на основе этого метода, позволяют воспроизвести теоретически процесс транс­ портирования без создания физического оригинала.

Логическая схема применения рассматриваемого метода заклю­ чается в следующем. Допустим, что требуется определить параметры и качественные характеристики работы автомобильно-экскаватор­ ного комплекса при наиболее распространенной схеме транспортиро­ вания горной массы «забой — отвал — забой». В нашем случае число экскаваторов должно обеспечивать бесперебойную загрузку автомо­ билей, а число автомобилей — полное использование рабочего времени экскаваторов. Процессы погрузки, движения транспорта, разгрузки на отвале и ожидания погрузки задаются цифровым спосо­ бом, позволяющим на ЭВМ проследить любое промежуточное состоя­ ние автомобиля или экскаватора во времени. Для этого в память ма­ шины за исследуемый промежуток времени (смену, сутки, месяц) необходимо закладывать весь статистический ряд временных параме­ тров работы погрузочного и транспортного оборудования.

Для создания статистической модели, имитирующей работу автомобпльно-экскаваторного комплекса в целом, должны статисти­ чески задаваться не только параметры работы оборудования, но и состояние забоя во времени, промежуточные процессы организации работ в экскаваторном и транспортном звене, продолжительность простоев оборудования за весь исследуемый период и т. д.

В результате расчетов на ЭВМ определяются напвыгоднейшпе возможные режимы работы экскаваторов и автомобилей, суммарная производительность комплекса с учетом в л и я н и я совокупности реальных случайных факторов. На втором этапе работ на основании полученных результатов производят технико-экономические расчеты

и получают оптимальный с экономической точки зрения вариант параметров автомобильно-экскаваторного комплекса в условиях исследуемой технологической схемы.

При решении задач методом Монте-Карло можно произвести вероятностное описание технологического потока автомобилей. Опре­ деляющими этапами этого описания будут:

1) вероятностная модель суммарного сопротивления движению, учитывающая совокупность параметров, предопределяющих вероят­ ностные характеристики сопротивления движению во времени;

2)состояние тягового баланса автомобиля в исследуемый про­ межуток времени;

3)вероятностные характеристики дорожной ситуации, преду­ сматривающие статистическое описание интенсивности потока, его состава по маркам автомобилей, закона поступления автомобилей на трассу и т. д.

Результаты моделирования наЭВМ с использованием метода

Монте-Карло даны выше в главе VII, § 3 и главе X, § 4.

В конечном счете применение метода Монте-Карло позволяет вос­ произвести работу системы автомобильного транспорта карьера в це­ лом за длительный период и найти оптимальный вариант транс­ портной системы с большегрузными автомобилями для любого реаль­ ного карьера.

§ 4. Применение теории корреляции для анализа работы карьерного автомобильного транспорта

В методах математической статистики, используемых при про­ ектировании, эксплуатации автомобильного транспорта и управле­ нии им на карьерах, широко применяется теория корреляции [291. Теория корреляции представляет собой совокупность методов кор­ реляционного и регрессионного анализа, позволяющих выявить, изучить и количественно учесть в инженерных расчетах фактические взаимосвязи между параметрами, факторами и показателями работы автомобильного транспорта. Применение математического аппарата и методов теории корреляции приобретает особо важное значение при решении производственно-технических и экономических во­ просов эксплуатации карьерного большегрузного автомобильного транспорта с увеличением мощности и грузоподъемности автотранс­ портных средств.

Наиболее часто при исследовании закономерностей работы авто­ мобильного транспорта применяется парная корреляция, описыва­ ющая взаимозависимость двух признаков. В этом случае наиболее приемлемыми являются прямолинейная и квадратичная зависимости исследуемых факторов. На рис. 94 представлены корреляционные зависимости динамики средних расстояний транспортирования авто­ мобилями по годам на ряде крупных карьеров страны при маги­ стральном и комбинированном использовании автомобильного транс­

226

С увеличением мощности двигателя наблюдается пропорциональный рост крутящего момента во всем диапазоне исследуемых мощностей. Размещение поля корреляции на графике свидетельствует о его большой плотности, а следовательно, малой дисперсии и изменчи­ вости коррелируемых факторов (рис. 97).

Как было показано выше, парная корреляция может эффективно использоваться в случае тесной взаимосвязи коррелируемых вели­ чин. Однако при эксплуатации автомобильного транспорта часто не­ обходимо знать функциональные зависимости исследуемой величины

от целого ряда влияющих факторов. Так, например, при прочих равных условиях, важнейший эксплуатационный показатель — скорость движения автомобиля зависит от уклона автодороги, каче­ ства и состояния покрытия, высоты подъема горной массы и ряда

228

других факторов. Еще более сложной задачей является задача нахо­ ждения функциональной взаимосвязи между производительностью автомобилей и рядом важнейших определяющих факторов.

В таких случаях используется множественная корреляция, по­ зволяющая установить вид уравнения регрессии для трех, несколь­ ких или многих переменных. Регрессионная модель производитель­ ности автомобиля представляет собой статистическое описание процесса транспортирования, отражающее основные закономерности взаимодействия условий его протекания. В общем виде регрессионная

200 300 400 500 600 700 800 900 Л'.л.с.

Рис. 97. Корреляционная зависимость крутящего момента от мощности дви­ гателя

Регрессионная корреляционная модель производительности авто­ самосвала БезАЗ-540 применительно к условиям транспортных работ и уровню организации производства на карьерах цветной металлургии разработана институтом Уиипромедь. Путем система­ тизации и анализа совокупности влияющих факторов выявлено

229