Підвищення ефективності експлуатації та управління залізничною транспортною інфраструктурою на основі граничних рівнів відмовостійкості

Автор(и)

  • Олександр Миколайович Горобченко Державний університет інфраструктури та технологій, Україна https://orcid.org/0000-0002-9868-3852
  • Вячеслав Іванович Мацюк Національний університет біоресурсів і природокористування України, Україна https://orcid.org/0000-0003-2355-2564
  • Галина Михайлівна Голуб Державний університет інфраструктури та технологій, Україна https://orcid.org/0000-0002-4028-1025
  • Ігор Валерійович Грицук Херсонська державна морська академія, Україна https://orcid.org/0000-0001-7065-6820
  • Олександр Вікторович Неведров Державний університет інфраструктури та технологій, Україна https://orcid.org/0000-0001-9347-0973

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.311829

Ключові слова:

технологічна надійність, залізнична транспортна система, рухомий склад, імітаційне моделювання, дискретно-подієва симуляція

Анотація

В статті розглядається оптимізація параметрів залізничної транспортної системи. За критерії оптимізації застосовано граничний рівень технологічної безвідмовності та середній час перебування поїздів на напрямку. Виконане встановлення оптимальних параметрів експлуатаційного процесу залізничних транспортних систем за критерієм граничного рівня технологічної безвідмовності та мінімального часу перебування поїздів на напрямку. Запропоновано методи дослідження технологічної надійності. Враховуючі те, що весь технологічний процес представляє собою послідовний набір технологічних елементів розроблена імітаційна модель технологічного процесу транзитної транспортно-технологічної лінії на напрямку. Розроблено і налаштовано популяцію агентів, що імітують функціонування залізничних дільниць обертання поїзних локомотивів і є ключовою підсистемою імітаційної моделі. Представлена імітаційна модель дозоляє оптимізувати параметри багатосекційних залізничних напрямків. Даний підхід забезпечується завдяки агентному підходу. В результаті експериментів встановлені оптимальні параметри функціонування залізничних напрямків при організації пропуску транзитних поїздів. Коефіцієнт використання парку локомотивів коливається в межах оптимуму (0,55–0,65), що свідчить про достатність тягових ресурсів у залізничній системі. Експериментально встановлені оптимальні параметри залізничної транспортної системи на прикладі поїзд потоку 85 пар поїздів на двоколійному напрямку із п’яти дільниць. Проблематика «покинутих поїздів» має рішення, однак для цього необхідно збільшити парк поїзних локомотивів на 150–200 % відносно існуючих нормативів. Разом з тим, при навіть необмеженому парку поїзних локомотивів існує достатньо висока імовірність (до 30–50 %) виникнення технологічних відмов

Біографії авторів

Олександр Миколайович Горобченко, Державний університет інфраструктури та технологій

Доктор технічних наук

Кафедра електромеханіки та рухомого складу залізниць

Вячеслав Іванович Мацюк, Національний університет біоресурсів і природокористування України

Доктор технічних наук

Кафедра транспортних технологій і засобів у АПК

Галина Михайлівна Голуб, Державний університет інфраструктури та технологій

Кандидат технічних наук

Кафедра автоматизації та комп’ютерно-інтегрованих технологій транспорту

Ігор Валерійович Грицук, Херсонська державна морська академія

Доктор технічних наук

Кафедра експлуатації суднових енергетичних установок

Олександр Вікторович Неведров, Державний університет інфраструктури та технологій

Доктор філософії

Кафедра електромеханіки та рухомого складу залізниць

Посилання

  1. Tirachini, A., Inostroza, F., Mora, R., Cuevas, D., Fuchser, D. (2024). Externalities from the confinement of a railway: Analysis of the barrier effect. Case Studies on Transport Policy, 17, 101225. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2024.101225
  2. Tian, A.-Q., Wang, X.-Y., Xu, H., Pan, J.-S., Snášel, V., Lv, H.-X. (2024). Multi-objective optimization model for railway heavy-haul traffic: Addressing carbon emissions reduction and transport efficiency improvement. Energy, 294, 130927. https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.130927
  3. García-Jiménez, E., Poveda-Reyes, S., Malviya, A. K., Molero, G. D., Santarremigia, F. E. (2023). A methodological framework for a quantitative assessment of new technologies to boost the interoperability of railways services. Transportation Research Procedia, 72, 821–828. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2023.11.473
  4. Matsiuk, V., Ilchenko, N., Pryimuk, O., Kochubei, D., Prokhorchenko, A. (2022). Risk assessment of transport processes by agent-based simulation. 13th International Scientific Conference on Aeronautics, Automotive and Railway Engineering and Technologies (BulTrans-2021), 2557, 080003. https://doi.org/10.1063/5.0105913
  5. Gorobchenko, O., Nevedrov, O. (2020). Development of the structure of an intelligent locomotive DSS and as-sessment of its efectiveness. Archives of Transport, 56 (4), 47–58. https://doi.org/10.5604/01.3001.0014.5517
  6. Butko, T., Babanin, A., Gorobchenko, A. (2015). Rationale for the type of the membership function of fuzzy parameters of locomotive intelligent control systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (3 (73)), 4–8. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2015.35996
  7. Comi, A., Hriekova, O. (2024). Managing last-mile urban freight transport through emerging information and communication technologies: a systemic literature review. Transportation Research Procedia, 79, 162–169. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2024.03.023
  8. McAslan, D., Kenney, L., Najar Arevalo, F., King, D. A., Miller, T. R. (2024). Planning for uncertain transportation futures: Metropolitan planning organizations, emerging technologies, and adaptive transport planning. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, 24, 101055. https://doi.org/10.1016/j.trip.2024.101055
  9. Ma, F., Yu, D., Xue, B., Wang, X., Jing, J., Zhang, W. (2023). Transport risk modeling for hazardous chemical transport Companies – A case study in China. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 84, 105097. https://doi.org/10.1016/j.jlp.2023.105097
  10. Matsiuk, V., Galan, O., Prokhorchenko, A., Tverdomed, V. (2021). An Agent-Based Simulation for Optimizing the Parameters of a Railway Transport System. ICTERI. Kherson. Available at: https://icteri.org/icteri-2021/proceedings/volume-1/20210121.pdf
  11. Stassen, W., Tsegai, A., Kurland, L. (2023). A Retrospective Geospatial Simulation Study of Helicopter Emergency Medical Services’ Potential Time Benefit Over Ground Ambulance Transport in Northern South Africa. Air Medical Journal, 42 (6), 440–444. https://doi.org/10.1016/j.amj.2023.07.005
  12. Sharma, P., Herminghaus, S., Heuer, H., Heidemann, K. M. (2024). Impact of the density of line service stations on overall performance in Bi-modal public transport settings. Multimodal Transportation, 3 (3), 100118. https://doi.org/10.1016/j.multra.2023.100118
  13. Kagho, G. O., Meli, J., Walser, D., Balac, M. (2022). Effects of population sampling on agent-based transport simulation of on-demand services. Procedia Computer Science, 201, 305–312. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.03.041
  14. Namazov, M., Matsiuk, V., Bulgakova, I., Nikolaienko, I., Vernyhora, R. (2023). Agent-based simulation model of multimodal iron ore concentrate transportation. Machinery & Energetics, 14 (1), 46–56. https://doi.org/10.31548/machinery/1.2023.46
  15. Ji, H., Wang, R., Zhang, C., Yin, J., Ma, L., Yang, L. (2024). Optimization of train schedule with uncertain maintenance plans in high-speed railways: A stochastic programming approach. Omega, 124, 102999. https://doi.org/10.1016/j.omega.2023.102999
Підвищення ефективності експлуатації та управління залізничною транспортною інфраструктурою на основі граничних рівнів відмовостійкості

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-10-30

Як цитувати

Горобченко, О. М., Мацюк, В. І., Голуб, Г. М., Грицук, І. В., & Неведров, О. В. (2024). Підвищення ефективності експлуатації та управління залізничною транспортною інфраструктурою на основі граничних рівнів відмовостійкості. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(3 (131), 55–65. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2024.311829

Номер

Том 5 № 3 (131) (2024): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Oleksandr Gorobchenko, Viacheslav Matsiuk, Halyna Holub, Igor Gritsuk, Oleksandr Nevedrov

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.