Раздел 11. ТРАНСПОРТНЫЕ СИСТЕМЫ

1194

А. О. Агафонов, магистрант

Е.В. Касаткина, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель

Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

Моделирование логистических систем с применением методов интеллектуального подхода

Логистическая система – это сложная организационно завершенная система, состоящая из взаимосвязанных в едином процессе управления материальными и сопутствующими им потоками элементов-звеньев, совокупность которых, границы и задачи функционирования объединены внутренними и внешними целями организации. Процесс моделирования логистических систем является новой методологией оптимизации и организации рационального размещения производства, позволяющей обеспечивать минимизацию затрат и повышение эффективности. В настоящее время задачи моделирования логистических систем являются наиболее актуальными при построении оптимального управления в различных отраслях хозяйственной деятельности.

В работе в качестве механизма построения логистических систем рассматривается кластерный анализ, суть которого заключается в оптимальном объединении пунктов потребления в группы близко расположенных друг к другу объектов и выделение одного объекта, который будет выступать в качестве пункта производства, при условии минимизации транспортных расходов на перевозку продукции от производителей до потребителей.

личество потребителей. Множество близкорасположенных друг к другу

продукции от пунктов производства до пунктов потребления были минимальны:

случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, напоминающих биологическую эволюцию.

При использовании ГА параметры оптимизации представляются в виде кодированных значений (генов). Совокупность генов образует хромосому. Из хромосом составляется популяция. Каждой хромосоме ставится в соответствие функция приспособленности, которая выступает мерой качества решения, описываемого данной особью. В качестве функции приспособленности выступает целевая функция (1). После того, как каждой особи поставлено в соответствие значение функции приспособленности, осуществляется отбор особей с целью выбора тех представителей, которые будут участвовать в создании новой популяции (родительские особи). Далее к родительской популяции применяются генетические операторы: скрещивания, мутации и инверсии. В ходе применения данных операторов происходит эволюция исходной популяции путем изменение информации, содержащейся в хромосомах [4]. На рисунке 2 представлена блок-схема работы генетического алгоритма.

Рис. 2. Блок-схема генетического алгоритма

Был проведен сравнительный анализ методов кластеризации: метода k- средних и генетических алгоритмов. Данный анализ проводился на основе исследования следующих показателей распределения результатов моделирования логистической системы топливоснабжения Удмуртской Республики альтернативным видом топлива, полученных при многократной реализации различных методов кластеризации: математическое ожидание, дисперсия и среднеквадратичное отклонение. Результаты исследования представлены в таблице.

1197

Список литературы

1.Уиллиамс, У.Т., Ланс, Д.Н. Методы иерархической классификации // Статистические методы для ЭВМ / под ред. Малютова М.Б. – М.: Наука, 1986.

2.Кетова, К.В., Трушкова, Е.В., Кривенков, Р.Ю. Применение кластерного анализа для решения задачи оптимального распределения топливноэнергетических ресурсов // Интеллектуальные системы в производстве. – Ижевск: ИжГТУ, 2010. – № 2 (16). – С. 207–213.

3.Мандель, И.Д. Кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1988 –

176 с.

4.Тененев, В.А., Якимович, Б.А. Генетические алгоритмы в моделировании систем: монография. – Ижевск: Издо-во ИжГТУ, 2010. – 308 с.

А. Ф. Анджио, студент, В. А. Безверхов, студент А. В. Победин, профессор

Волгоградский государственный технический университет

Оценка шумности от транспортного потока в студенческом общежитии

Количество автомобилей во всѐм мире непрерывно увеличивается. Например, количество автотранспортных средств в Нигерии составляет около 9 миллионов и продолжает расти [4]. По данным АСМ-Холдинг российский автомобильный парк в 2011 году вырос на 5,4 % и на 1 января 2012 года составил 42 млн. 861,8 тыс. машин [9]. Рост количества автомобилей в столице Китая показан на рис. 1, а в США на рис. 2. Исследованиями установлено, что автомобильный транспорт является основным источником шума в городах и по степени вредности воздействия шуму принадлежит 2-е место после химического загрязнения окружающей среды [2].

Рис. 1. Рост количества автомобилей в Пекине

1199

Рис. 2. Рост количества водителей и автомобилей в США

Шум оказывает отрицательное воздействие на здоровье человека. Превышение санитарных норм шума приводит к раздражению, высокому уровню стресса, агрессии, потере слуха, нарушению сна и многим другим проблемам со здоровьем.

Вданной работе сделана попытка исследований по оценке шумового загрязнения от транспортного потока в общежитии № 2 (проспект Ленина,

50)Волгоградского Государственного Технического Университета (ВолгГТУ).

Основными задачами исследования являются статистический анализ шумности транспортного потока у студенческого общежития, оценка спектральных составляющих шума от транспортного потока в жилой комнате студентов и сравнение полученных результатов с санитарными нормами.

Вработе использовался шумомер PAA3, имеющий анализатор спектра с 1/3-октавными полосами частот, корректирующие характеристики «А», «С» и «Лин» и может работать в лабораторных, производственных и полевых условиях, а по метеорологическим параметрам и техническим характеристикам соответствует 2 классу точности по ГОСТ 17187-81 «Шумомеры».

Фасад общежития, где проводили исследование, находится на расстояние 27 м от ближайшей полосы проезжей части. Все замеры проводили в часы пик с 17:00 до 18:00, в рабочие дни, исключая только пятницу. Замеры производили: 1) снаружи у полностью раскрытого окна комнаты третьего этажа; 2) внутри еѐ с закрытым окном и 3) с открытой форточкой.

Микрофон располагался на высоте 7 м от проезжей части.

При измерениях наружного шума применялась характеристика «А» шумомера (т. е. замерялся уровень звука). При регистрации спектра шума использовалась характеристика «Лин» (замер звукового давления).

1200

Результаты измерения звука (всего 280 повторов) от транспортного потока представлены в таблице (в дБА). Статистическая обработка результатов велась в соответствии с методикой обработки случайных величин [1‒3] по разработанной В. А. Безверховым в пакете MatLab программе.

На рис. 3 показаны гистограмма и полигон распределения шумности транспортного потока у общежития № 2 в часы пик. Видно, что в первом приближении шумность транспортного потока можно характеризовать нормальным законом распределения с математическим ожиданием около 76 дБА и среднеквадратическим отклонением около 5 дБА. Наибольшую вероятность (более 70 % случаев, см. рис. 4) имеют значения уровней звука в пределах от 70 до 82 дБА.

Рис. 3. Гистограмма и полигон частот

Рис. 4. Эмпирическая функция распределения

1201

Таблица. Результаты измерений шума транспортного потока, дБА

Измерения спектра звукового давления в комнате общежития повторялись по 5 раз. Осредненные 1/3-октавные спектры, которые легко позволяет получать шумомер РАА3, с использованием энергетического сложения были переведены в октавные. Результаты показаны на рис. 5. Видно, что даже в часы пик при закрытых окнах уровни звукового давления во всех полосах частот не превышают допускаемые санитарными нормами (ГОСТ 27296-87 «Защита от шума в строительстве. Звукоизоляция ограждающих конструкций зданий. Методы измерения»). Однако, если открыть только форточку, нормы существенно превышаются.

1202

Рис. 5. Спектры шума при открытом и закрытом окне

Заключение:

1.Определены статистические характеристики шумности транспортного потока у общежития № 2 ВолгГТУ в вечерний час пик.

2.Получены осредненные спектры шума в одной из комнат 3 этажа общежития.

3.Исследования необходимо продолжить для определения распределения статистических характеристик шумности транспортного потока у общежития и в его комнатах по дням недели и по времени суток с целью расчета эквивалентного уровня шума и оценки воздействия его на проживающих.

Список литературы

1.Оценка шумового режима и транспортного потока на транспортной магистрали г. Кирова на базе прибора ВШВ-003. http://otherreferats.allbest.ru/life/00185144_0.html.

2.Автомобиль в России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Автомобиль_в_России.

3.ГОСТ Р 53188.1-2008. «Шумомеры. Часть 1. Технические требования».

К. В. Белых, магистрант Н. М. Филькин, доктор технических наук, профессор

Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

Оценка энергетических потерь и КПД маховичных накопителей энергии

Системы использования инерции для движения автомобилей весьма перспективны. Для того, чтобы маховичный аккумулятор эффективно проявил свое свойство сохранять накопленную кинетическую энергию,

1203