
- •Введение
- •Глава 1. Моделирование случайных величин
- •1.1.1. Понятия модели и моделирования
- •1.1.2. Основной цикл познания при моделировании
- •1.1.3. Математическое моделирование
- •1.1.3.1. Математическое описание сложных систем
- •1.1.3.2. Методы математического моделирования
- •1.1.3.3. Имитационное моделирование
- •1.1.3.4. Принципы построения алгоритмов имитационного моделирования
- •1.1.3.5. Характерные особенности имитационного моделирования на эвм
- •1.1.3.6. Статистическое моделирование
- •1.1.3.7. Понятие о вероятностном физическом моделировании
- •1.1.3.8. Достоинства метода имитационного моделирования на эвм
- •1.1.3.9. Недостатки метода имитационного моделирования
- •1.2. Структура имитационной модели. Технологии построения.
- •1.2.1. Этапы разработки имитационной модели
- •1.2.2. Элементы и структура имитационной модели
- •1.2.3. Технология построения и функционирования.
- •1.3. Генерирование равномерно распределенных на интервале [0,1] случайных чисел. Проверка качества генераторов случайных чисел
- •1.3.1. О приближенных случайных числах
- •Физические датчики случайных величин
- •О проверке физических датчиков случайных чисел
- •Метод псевдослучайных чисел
- •Алгоритмы получения псевдослучаных чисел
- •Алгоритмы порядка r
- •Метод возмущений
- •Генератор Лемера
- •Проверка качества формируемой последовательности псевдослучайных чисел
- •1.4. Методы генерирования случайных событий, дискретных и непрерывных случайных величин, многомерных случайных величин, усеченных случайных величин.
- •1.4.1. Моделирование дискретных случайных величин
- •1.4.2. Моделирование семейства биномиальных распределений
- •1.4.3. Моделирование непрерывных случайных величин Метод обратных функций
- •Метод суперпозиций
- •Моделирование многомерных случайных величин
- •Моделирование n-мерной точки с зависимыми координатами
- •Метод отбора
- •Применение метода отбора. Моделирование усеченных распределений
- •Метод Неймана
- •Выбор равномерно распределенных точек в сложных областях
- •1.5. Методы генерирования наиболее часто встречающихся на практике распределений.
- •1.5.1. Моделирование распределения Эрланга
- •1.5.2. Приближенное моделирование нормально распределенных случайных величин
- •1.5.3. Методы генерирования цепей и процессов Маркова.
- •1.5.4. Метод генерирования процессов Маркова с дискретным множеством состояний.
- •1.5.5. Метод генерирования процессов Маркова с дискретно-непрерывным множеством состояний.
- •Глава 2. Моделирование информационных систем железнодорожного транспорта
- •2.1. Формирование реализаций случайных потоков
- •Однородных событий.
- •2.1.1. Входящие потоки
- •2.1.2. Формирование произвольных случайных потоков однородных событий
- •2.2. Введение марковских процессов при моделировании систем массового обслуживания при произвольных распределениях основных случайных величин.
- •2.3. Моделирование однолинейной системы массового обслуживания
- •2.3.1. Распределение длины очереди
- •2.3.2. Время отклика и время ожидания
- •2.4. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания
- •2.4.1. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания для расчете времени ожидания
- •2.4.2. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания для расчета распределения числа требований в системе.
- •2.5. Моделирование сетей массового обслуживания,
- •Глава 3. Оценка точности результатов моделирования
- •3.1. Постановка задачи по оценке точности результатов моделирования. Характеристики точности результатов моделирования Оценка точности результатов аналитического моделирования
- •3.1.1. Постановка задачи по оценке точности результатов
- •3.1.2. Классификация входных случайных величин
- •3.1.3. Смещение и дисперсия оценки выходного показателя
- •3.2. Оценка точности результатов имитационного
- •3.2.1. Оценка смещения
- •3.2.2. Оценка составляющей дисперсии за счет неточности входных параметров
- •3.2.3. Оценка частных производных от показателя эффективности сложной системы на ее математической модели
- •3.3. Оценка точности результатов статистического
- •Глава 4. Разработка математической модели функционирования двухпутного железнодорожного участка для определения минимального расчетного межпоездного интервала
- •4.1. Постановка задачи
- •4.1.1. Актуальность разработки модели
- •4.1.2. Постановка задачи по разработке модели.
- •4.2.2. Кусочно-непрерывный марковский процесс, описывающий функционирование двухпутного железнодорожного участка
- •4.3. Алгоритм смены состояний кусочно-непрерывного процесса, функционирования железнодорожного участка во времени
- •4.4. Уравнения движения поезда
- •4.5. Программная реализация алгоритма математической модели функционирования двухпутного ж.Д. Участка
- •4.6. Оценка точности линеаризованных решений дифференциальных уравнений движения поезда
- •4.7. Результаты моделирования
- •4.7.1. Описание объекта моделирования и исходные данные
- •4.8. Результаты моделирования для обычных грузовых поездов
- •4.9. Результаты моделирования для поездов повышенной длины и массы
- •4.10. Результаты расчета точности решений линеаризованных уравнений движения поезда
- •Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем» для студентов 4 курса по кафедре «асу» по направлениям
- •Оглавление
- •Глава 1
- •Глава 2. Моделирование информационных систем
- •2.3. Моделирование однолинейной системы массового обслуживания………………………………………………………………...52
- •2.4. Моделирование многолинейной системы массового обслуживания..55
- •Глава 3. Оценка точности результатов моделирования…………………...63
- •Глава 4. Разработка математической модели функционирования
- •Глава 5. Задачи по дисциплине «Моделирование систем»
4.8. Результаты моделирования для обычных грузовых поездов
Программа позволяет
моделировать функционирование ж.д.
участка в течение длительного промежутка
времени
,
в частности
бралось равным 20 суток.
Получаемая
информация проходит двойную статистическую
обработку: отдельно по периоду
= 1 сутки) и на интервале
.
Величины, усредненные по периоду
,
обозначаем с одной чертой, например,
,
усредненные по периоду
- с двумя чертами, например,
.
Блок двойной статистической обработки
вычисляет оценки средних значений и
дисперсий следующих характеристик
участка: числа поездов, прошедших по
участку за сутки, временного интервала
между поездами на выходе с участка.
Программа, как указывалось, может работать в двух режимах. В режиме А интервалы между поездами на входе постоянные и задаются в качестве исходных данных. В режиме Б блок создания нового поезда вводит очередной поезд в момент переключения светофора первого блок-участка с красного сигнала на желтый.
Моделирование движения поездов по железнодорожному участку в течение суток в среднем занимает 12 мин. машинного времени.
Пусть
- интервал между моментами поступления
поездов для прохождения по участку.
Одним из основных параметров, определяемых
в ходе моделирования, является межпоездной
интервал
,
т.е. минимальный интервал между поездами
,
при котором на участке достигается
устойчивое движение с постоянным
пропуском максимального количества
поездов. При
=
интервал межу поездами на выходе с
участка равен межпоездному интервалу
на входе
=
,
а пропускная способность максимальна.
Для
справедливо, во-первых, равенство = и, во-вторых, = , т.е. в этом диапазоне поезда с равными интервалами входят и выходят с участка, а межпоездной интервал является величиной стабильной.
При
справедливо уже неравенство
,
межпоездные интервалы на выходе превышают
,
на входе образуется очередь поездов,
По мере уменьшения
очередь растет, и в пределе движение
переходит в описанный выше режим
насыщения В, для которого
=
.
Известно [ ], что насыщение поездами
железнодорожного участка приводит к
резкому снижению скорости движения
поездов по нему и связанному с этим
возрастанию по сравнению с расчетным
значением межпоездного интервала
прибытия поездов на конечную станцию
участка, который и определяет уровень
реализуемой пропускной способности.
Для точного определения была разработана методика, в которой можно выделить следующие этапы:
В режиме В моделируется движение поездов на интервале времени и определяется величина .
Поскольку значение ограничивает область возможных значений
сверху и отличается
от
не более, чем на 10%, выбираем
=
и моделируем функционирование участка
в режиме А в течение времени
.
Несколько раз уменьшаем
на величину
(в данной модели
= 3 сек.) и повторяем моделирование до
тех пор, пока не перешагнем через левую
границу диапазона [ 0,9
,
],
[
0,9
,
].
Полученные реализации функционирования железнодорожного участка при различных значениях сводим в следующую таблицу:
Таблица 4.8
Таблица выходных интервалов
Интервал поступления поездов для прохождения по участку |
|
- |
… |
0,9 |
Выходной интервал |
|
|
|
|
Проводим моделирование движения поездов по участку на интервале и выбираем те значения из таблицы 4.8, которые совпадают с соответствующими значениями выходных интервалов. Таких значений может оказаться несколько по результатам моделирования функционирования участка за одни сутки, но выбирается минимальное значение из них, при котором условие постоянства межпоездного интервала на входе и на выходе с участка не нарушается и в процессе моделирования на большом интервале времени .
Описанная методика позволяет производить численные исследования по определению ограничивающих элементов технологии продвижения поездов различной массы и длины по диспетчерскому участку, а также по поиску резервов снижения межпоездных интервалов путем реконструкции технических средств обеспечения движения (изменения мест расстановки светофоров, повышения мощности локомотивов, удлинения путей на станциях и т.д.).
Практические расчеты для апробации были проведены применительно к конкретному двухпутному железнодорожному участку. Полученные результаты представлены в таблице 4.9.
Анализ результатов таблицы 4.9 показывает, что при входном интервале 5,075 мин. выходной интервал также равняется 5,075 мин., т.е. уже наступает устойчивость движения по ж.д. участку, тогда как при меньших входных интервалах такой устойчивости не было. Межпоездной интервал на железнодорожном транспорте определяется в целых числах минут. Если округлить эту величину в меньшую сторону, то получаем входной интервал, равный 5 мин, а при нем выходной интервал будет равен 5,17 мин., то это означает, что участок не в состоянии пропустить столько поездов, сколько на него подает входная станция участка. Это означает, что поезда будут накапливаться на входной станции участка, что недопустимо, т.к. эта станция будет забита поездами, она не сможет принимать поезда, которые должны ехать по рассматриваемому участку, они будут забивать предыдущие станции и движение по части сети будет вообще блокировано.
В этом случае также
будет наблюдаться неустойчивость
движения поездов, которая может
характеризоваться средним квадратическим
отклонением выходного интервала
.
При входном интервале, равным 5 мин.,
оценки выходного интервала равно 0,14 мин.
Если округлить эту величину в большую сторону, то получится входной межпоездной интервал, равный 6 мин., и выходной межпоездной интервал также будет равен 6 мин., т.е. будет наблюдаться устойчивость движения поездов, при которой участок может пропустить все поезда, которые на него подает входная станция участка. При этом равно 0,0012, т.е. уменьшается по сравнению с при длительности входного интервала, равной 5 мин., в 117 раз.
В силу этого оптимальное движение по участку должно осуществляться с межпоездным интервалом, равным 6 мин.
Итак, получаем следующее правило выбора оптимального межпоездного интервала: 1) заполняем таблицу 4.8 по результатам моделирования, 2) выбираем входной интервал, при котором пропускается максимальное количество поездов по участку, 3) округляем этот входной интервал до минут в большую сторону.
Далее надо учесть интервалы по отправлению со станции и по прибытию на следующую станцию. Следует отметить, что на модели определяется межпоездной интервал, обусловленный динамикой взаимодействия движения поездов при их перемещении в пакете. Кроме того, надо учитывать также возможности других систем по обеспечению движения, как-то энергоснабжения и т.д.
Таблица 4.9
Результаты моделирования для обычных грузовых поездов
Входной интервал |
3 |
3,5 |
4 |
4,5 |
4,75 |
4,83 |
4,91 |
5 |
5,075 |
5,5 |
6 |
Выходной интервал |
5,51 |
5,52 |
5,51 |
5,5 |
5,45 |
5,35 |
5,22 |
5,17 |
5,075 |
5,5 |
6 |
Число поездов |
261 |
260 |
260 |
260 |
263 |
268 |
272 |
274 |
282 |
261 |
240 |
Среднее квадратическое отклонение оценки выходного интервала |
0,11 |
0,11 |
0,12 |
0,095 |
0,092 |
0,11 |
0,14 |
0,14 |
0,0047 |
0,0014 |
0,0013 |