ВНУТРИСУТОЧНАЯ, ВНУТРИНЕДЕЛЬНАЯ И СЕЗОННАЯ НЕРАВНОМЕРНОСТИ

Исходные данные, собранные в журнал N1 наблюдений по прибытию автомобилей на грузовой двор обрабатываются по описанной выше методике. Полученные результаты заносятся в табл. 5.1.

Табл. 5.1.

Обработка материала по входящим потокам автомобилей Журнал N 2 (поток А)

дни недели	количество прибывших автомобилей в разрезе часов суток
с 8 до 9	с 9 до 10	с 10 до 11	с 11 до 12	с 12 до 13	с 13 до 14	с 14 до 15	с 15 до 16	с 16 до 17	с 17 до 18	Mj
Syi

 

Табл. 5.2.

Обработка материала по входящим потокам автомобилей Журнал N 2 (поток Б)

дни недели	количество прибывших автомобилей в разрезе часов суток
с 8 до 9	с 9 до 10	с 10 до 11	с 11 до 12	с 12 до 13	с 13 до 14	с 14 до 15	с 15 до 16	с 16 до 17	с 17 до 18	Mj
Syi

 

i=1..Y

Внутрисуточная неравномерность рассчитывается по формуле:

;

Внутринедельная неравномерность рассчитывается по формуле:

; ;

где

y_i - количество автомобилей, прибывших в i-й час суток;

Y - число рабочих часов в сутках;

M_j - количество груженых автомобилей, поступивших на грузовой двор (ГД) в j-й день недели;

Q_j - количество груза, поступившего на ГД в j-й день недели.т,

W_j - количество порожних автомобилей, поступивших под погрузку на ГД в j–й день недели;

G_j - количество груза, отправленного с ГД в j-й день недели, т,

На основании журнала N 2 формируем таблицы моделирования и строим гистограммы неравномерностей (рис. 5.1-5.4).

Рис. 5.1. Внутрисуточная неравномерность (поток А)

 

Рис. 5.2. Внутринедельная неравномерность (поток А)

 

Рис. 5.3. Внутрисуточная неравномерность (поток Б)

 

Рис. 5.4. Внутринедельная неравномерность (поток Б)

Для определения сезонных колебаний грузовых потоков используются отчетные данные, имеющиеся на грузовом дворе перевалочного пункта или на автопредприятии. Отдельно учитывается груз, поступивший с автотранспорта, на железную дорогу и с железной дороги на автотранспорт. Отчетные данные, как правило, берутся за прошлый год.

Значения относительных величин месячных грузовых потоков, то есть потоков грузов, поступающих с автомобилями на перевалочный пункт, L₁, …, L₁₂ определяются по формуле:

,

где

Е_е - количество груза, прибывшего с автомобилями на ГД в е-й месяц.

, e=1..12

SL=12, 000

Для значений L_e строится таблица моделирования. Аналогично строятся таблицы моделирования для противоположного автомобильного потока - потока грузов, убывающих с автомобилями с ГД перевалочного пункта.

Рис. 5.5. Сезонная неравномерность (поток А)

Рис. 5.6. Сезонная неравномерность (поток Б)

 

 

ПОСТРОЕНИЕ ТАБЛИЦ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВЕРОЯТНОСТНЫХ СОБЫТИЙ

К вероятностным событиям на грузовом пункте, обрабатывающем автомобильные грузовые потоки, относятся: количество груза, прибывающего или убывающего с одним автомобилем, длительность диспетчерской обработки автомобиля, длительность взвешивания автомобиля и груза, величина интервала выхода из строя грузового устройства и длительность его восстановления и другие.

Расчет таблицы моделирования соответствующих распределений выполняется на примере распределения количества груза, прибывающего с одним автомобилем (с функцией распределения Fn₁(q)). Необходимые для расчета значения q_i имеются в журнале N1.

ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ РАСЧЕТА

Значения количества груза q_i должны быть сгруппированы. Интервал группировки определяется по формуле Стерджесса

=

где q_max и q_min - соответственно максимальное и минимальное значения величины qm, r, N - объем наблюдений (выборки)

Результаты расчетов сводятся в таблицу 5.3.

Табл. 5.3

Интервал группировки Jrp, т	Частота появления q в J-м интервале, п;	Частость Pj=n/N	Накопленная частость, Fni(q)

 

Среднее количество груза, прибывающего с одним автомобилем, определяется по формуле

=

Результат расчета по таблице - накопленная частость Fn1(q) является интегральной функцией распределения количества груза, прибывающего с автомобилем.

Строится график функции Fn₁(q), как это показано на рис. 5.7.

Рис. 5.7. График функции Fn1(q)

Строится таблица моделирования, как это показано в табл. 5.4, посредством трансформации 10 равномерно распределенных чисел от 1 до 10 через кривую Fn₁(q).

Для удобства проведения трансформации наложим на график экспоненциальную кривую, соответствующей построенной нами.

Табл. 5.4.

Таблица моделирования автомобильного потока

n	значение

Проведем необходимые вычисления для потока порожних автомобилей.

Интервал группировки определяется по формуле Стерджесса

=

где g_max и g_min - соответственно максимальное и минимальное значения величины gm, r, N - объем наблюдений (выборки)

Результаты расчетов сводятся в таблицу 5.5.

Табл. 5.5

Интервал группировки Jrp, т	Частота появления g в J-м интервале, п;	Частость Pj=n/N	Накопленная частость, Fni(g)

 

Среднее количество груза, прибывающего с одним автомобилем, определяется по формуле

=

Результат расчета по таблице - накопленная частость Fn₂(g) является интегральной функцией распределения количества груза, убывающего с автомобилем.

Строится график функции Fn₂(g), как это показано на рис. 5.8.

Рис. 5.8. График функции Fn2(g)

Строится таблица моделирования, как это показано в табл. 5.6, посредством трансформации 10 равномерно распределенных чисел от 1 до 10 через кривую Fn₂(g).

Для удобства проведения трансформации наложим на график экспоненциальную кривую, соответствующей построенной нами.

Табл. 5.6.

Таблица моделирования автомобильного потока

n	значение

Расчет таблиц моделирования средних интервалов непрерывной работы и среднего времени восстановления обслуживающих устройств произведем по той же самой методике.

Построим таблицу моделирования среднего времени беспрерывной работы обслуживающего устройства.

Определим интервал группировки:

=

Результаты расчетов занесем в табл. 5.7.

Табл. 5.7

Интервал группировки Jrp, т	Частота появления в J-м интервале, п;	Частость Pj=n/N	Накопленная частость, Fni(J)

Среднее время непрерывной работы обслуживающего устройства определяется по формуле:

=

Строится график функции Fn₃(J), как это показано на рис. 5.9.

Рис. 5.9. График функции Fn3(J)

Строится таблица моделирования, как это показано в табл. 5.8, посредством трансформации 10 равномерно распределенных чисел от 1 до 10 через кривую Fn₃(J).

Для удобства проведения трансформации наложим на график экспоненциальную кривую, соответствующей построенной нами.

Табл. 5.8.

Таблица моделирования непрерывной работы обслуживающих устройств

n	значение

Построим таблицу моделирования среднего времени восстановления обслуживающего устройства.

Определим интервал группировки:

=

Результаты расчетов занесем в табл. 5.9.

Табл. 5.9

Интервал группировки Jrp, т	Частота появления в J-м интервале, п;	Частость Pj=n/N	Накопленная частость, Fni(t)

Среднее время непрерывной работы обслуживающего устройства определяется по формуле:

=

Строится график функции Fn₄(t), как это показано на рис. 5.10.

Рис. 5.10. График функции Fn4(t)

Строится таблица моделирования, как это показано в табл. 5.10, посредством трансформации 10 равномерно распределенных чисел от 1 до 10 через кривую Fn₄(t).

Для удобства проведения трансформации наложим на график экспоненциальную кривую, соответствующей построенной нами.

Табл. 5.10.

Таблица моделирования среднего времени восстановления обслуживающих устройств

n	значение

 

⇐ Предыдущая12345Следующая ⇒

Поделиться:

Популярное:

1. I. Нормативные акты и официальные документы
2. III. Охрана гидросферы Источники загрязнения водоемов
3. The rules of free trade apply to services as well as goods
4. АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ В ОДНОМ УРОВНЕ
5. Аккумулирующие электрические станции
6. Акселерация – хорошо это или плохо?
7. Анализ временных рядов и прогнозирование
8. Анализ пропорций производственных мощностей
9. Анализ системы управления закупками и материалами на производстве
10. Анализ состояния основных производственных фондов ООО «Новострой»
11. Анализ технологических параметров проведения ГРП
12. Анализ фундаментальных факторов влияющих на курс акций