Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,813

МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ПАРКА ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН

Пильник Ю.Н. 1 Сушков С.И. 2 Арутюнян А.Ю. 1
1 ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет»
2 ФГБОУ ВПО «Воронежская государственная лесотехническая академия»
В статье рассматривается постановка задачи оптимизации структуры парка транспортно-технологических машин. В зависимости от состояния транспортного парка принимается решение о замене выбывающих (списываемых) машин, внедрении новых машин и средств малой механизации, устанавливается годовой объем каждого вида транспортных работ. При формировании крупных парков машин для оптимизации структуры применяются математические методы. Математическая модель эффективности предприятия базируется на принципах системного анализа. Приводится блок-схема алгоритма формирования оптимальной структуры парка транспортных машин. Исследование проводится в четыре этапа: выбор точек, составление таблиц, задание ограничения, проверка. Предложенный подход позволяет определить оптимальную структуру состава парка транспортно-технологических машин, исходя из типов и объемов выполняемых работ, а также затрат на эксплуатацию каждого типа транспортного средства.
повышение эффективности
оптимизация структуры
математическая модель
парк транспортных средств
1. Бурмистрова О.Н. Разработка модели организационной системы управления и принятия решений при функционировании материально-транспортных потоков в лесном комплексе / О.Н. Бурмистрова, С.И. Сушков, А.С. Сушков // Севергеоэкотех-2012 : материалы 13 Международной молодежной научной конференции, Ухта, 16-19 апреля 2013 г. : в 3 ч. / Ухтинский государственный технический университет. - Ухта : УГТУ, 2013. - Ч. 2. - С. 190-194. - Библиогр.: с. 194.
2. Лесдон Л. Оптимизация больших систем. – М. : Наука, 1975. – 432 с.
3. Пильник Ю.Н. Методика оценки оптимальных транспортных потоков лесоматериалов / Ю.Н. Пильник, О.Н. Бурмистрова // Международная заочная научно-практическая конференция «Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика» : материалы конференции. – Воронеж : ФГБОУ ВПО «ВГЛТА», 2014. – № 3; часть 2 (8-2). – С. 155-159.
4. Сушков С.И. Обоснование совершенствования транспортно-логистической системы лесопромышленных предприятий / С.И. Сушков, Л.В. Даценко, В.В. Даценко // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика : сборник научных трудов по материалам международной заочной научно-практической конференции / гл. ред. В.М. Бугаков ; Фед. гос. бюджет. образоват. учреждение высш. проф. образования «Воронеж. гос. лесотехн. акад.». - Воронеж, 2014. - № 2, ч. 3 (7-3). - С. 221-227.
5. Сушков С.И. Совершенствование методики автоматизированной системы управления жизненным циклом машин лесного комплекса / С.И. Сушков, О.Н. Бурмистрова, В.А. Бурмистров, М.А. Михеевская // Efektivni nastroje modernich ved - 2014 : materialy 10 mezinarodni vedecko-prakticka konference, 27 dubna-05 kventa 2014 roku. - Praha : Education and Science s.r.o, 2014. - Dil 32 : Technike vedy. - S. 10-14.
Формирование парка транспортных средств (ТС) проводится с учетом потребности в выполнении определенных объемов и видов работ. Прежде всего, устанавливаются по перспективным планам объемы основных видов работ в физическом измерении. Определяются организационно-технологическая структура и методы механизации работ. На основе заданного уровня механизации работ устанавливается годовой объем каждого вида транспортных работ, подлежащих выполнению.

По данным о состоянии транспортного парка принимаются решения о замене выбывающих (списываемых) машин, внедрении новых машин и средств малой механизации.

При формировании парка машин необходимо учитывать условия производства, влияющие на производительность машин, а также возможности их взаимозаменяемости. Во всех случаях следует стремиться к выбору машин, которые могут быть в максимальной степени эффективно использованы в производстве [1; 3].

Необходимым и неотъемлемым этапом в повышении эффективности функционирования парка транспортно-технологической техники является разработка методики выбора рациональной структуры подвижного состава парка [5]. При формировании крупных парков машин для оптимизации структуры применяются математические методы.  Математическая модель эффективности предприятия базируется на принципах системного анализа.

Совокупность целевых функций, образующих вектор полезного эффекта, можно представить в виде:

  ,                                                   (1)

где fi – стоимость транспортной операции i -й группы транспортных средств, i=1….n;

Вектор варьируемых параметров системы – транспортные средства.

  ,                                             (2)

где Ni – количество транспортных средств i -й группы.

Вектор внешних возмущений характеризует работу, выполняемую ТС

  ,                                          (3)

где  ∆L – изменение вида работ i -й группы транспортных средств.

Вектор фиксированных внутренних параметров составляют затраты на содержание ТС:

 ,                                                     (4)

где ai – затраты на содержание i -й группы транспортной техники.

Показателем, характеризующим эффективность функционирования парка ТС, является коэффициент эффективности работы парка, который можно представить в виде:

           ,                                                     (5)

где   Vj – объем j-го вида специализированных работ, выполняемых парком;

pj – стоимость j-го вида специализированных работ, выполняемых парком;

Сi – затраты на эксплуатацию i -й группы ТС.

Согласно [2] и с учетом особенностей эксплуатации ТС затраты на эксплуатацию группы подвижного состава определяются как:

           (6)

где  – количество ТС i -й группы; k – коэффициент отношения водителей на одно ТС; – часовая тарифная ставка рабочего при простое i -го ТС; Фпр – годовой фонд времени простоя ТС;  – стоимость одного километра при холостом пробеге i -го ТС;          - холостой пробег i -го ТС; Q – грузоподъёмность i-й машины; – выполненный объем работы i - го ТС;  – тарифная ставка рабочего при работе i-го вида транспорта;                 – стоимость литра топлива;  – стоимость i -го сменного блока;  – стоимость i -го ТC; – базовая норма расхода топлива i-го ТС; – надбавка к расходу топлива, учитывающая условия эксплуатации; – расход топлива i-го ТС при выполнении i -го вида работ; Hcмi – норма расхода смазочных материалов i -го ТС;  – количество сменных блоков (шин, пил, тросов и др.) i -го ТС;  – норма расхода сменных блоков i -го ТС;          – норма амортизации i -го ТС.

Анализируя выражение (6), получаем, что каждое из слагаемых содержит множитель NЛТСi – количество единиц техники в i -й группе. С учетом этого выражение (7) можно представить как:

                           ;             ,                                             (7)

где Ci – затраты на эксплуатацию единицы техники в i-й группе.

При формировании математической модели принимается .

С учётом выражений (5-7) целевая функция оптимизации состава парка ТC примет следующий вид:

.                                      (8) 

Предлагается для оптимизации структуры парка ТС использовать алгоритм                      ЛПt - поиска.

Рассмотрим n-мерное пространство, состоящее из точек А с декартовыми коор­динатами (). Таким образом, каждой точке А пространства параметров соответствует конкретный набор параметров (), соответствующий конкретному составу парка ТС. В качестве ограничения примем затраты на эксплуатацию парка транспортной техники, которые желательно сократить:

                                               .                                                     (9)

Обозначим через G подмножество параллелепипеда П, состоящее из точек А, удовлетворяющих ограничению (9). Множество G может быть любым замкнутым множеством. Единственное ограничение: объем G дол­жен быть положительным (Vc > 0). Пусть D – множество точек А, которые удовлетворяют заданному ограничению (9), так что ; если множество D не пусто, то оно замкнуто.

В основе предлагаемого алгоритма лежит численное исследование пространства параметров проектируемой системы. Блок-схема алгоритма метода исследования пространства параметров изображена на рис. 1.

Исследование проводится в четыре этапа.

Предварительный этап – выбор пробных точек. Во всех расчетах мы использовали точки ЛПt - последовательности. По декартовым координатам очередной точки  вычисляются декартовы координаты точки, принадлежащей параллелепипеду П:

                                   (10)

При  рассчитываем значения параметра Собщ. Проверяем выполнение функциональных ограничений. Если они выполнены, то точка  отбирается в качестве пробной точки в G и вычисляются все; в противном случае точка  отбрасывается.

1-й этап: составление таблиц испытаний. Этот этап выполняется ЭВМ без вмешательства человека. Последовательно выбираются пробные точки, равномерно расположенные в G. В каждой из точек вычисляются значения F и Собщ и составляется таблица испытаний (табл. 1), в которой значения F расположены в порядке убывания.

Алгоритм1.wmf

 

Рис. 1. Блок-схема алгоритма формирования оптимальной структуры парка  машин

 

2-й этап: задание ограничения для Собщ. Этот этап предпо­лагает вмешательство эксперта, который должен назначить ограничение для каждого вида ТС.

3-й этап: проверка непустоты D. Этот этап также выполняется автоматически, без вмешательства человека. Если множество D не пусто, то задача (10) имеет решение.

В противном случае следует вернуться ко второму этапу и ослабить ограничения. Если ослабление ограничений невозможно, то необходимо вернуться к первому этапу и увеличить количество N пробных точек, чтобы повторить второй и третий этапы с таблицами испытаний большего объема.

На третьем этапе мы находим не одну, а  точек, принадлежащих D. Очевидно, . Множество этих точек обозначаем через DN. Для того чтобы получить наиболее оптимальную структуру парка машин, удовлетворяющую условиям (8) и (9), необходимо выбрать , при котором значение F будет минимальным. На данном этапе также целесообразно привлечение эксперта.

Постановка задачи: определить оптимальную структуру парка транспортных средств, при которой эффективность их эксплуатации будет максимальной. В качестве показателя эффективности принимаем коэффициент эффективности работы парка. Данная задача является многокритериальной. Определим исходные данные и ограничения для ее решения.

Исходные данные.  Варьируемые параметры – количество единиц транспортной техники в парке: α1 универсальная машина для валки – ЛЗ-3;  α2 - пильные аппараты для агрегатных машин – ЦДТ-7ш; α3 - агрегат сучкорезно-раскряжевочный СМ –34;  α4 - погрузочно-разгрузочные устройства МГУ-70М; α5 - навесное оборудование для лесозаготовительных работ ОН-1;  α6 - чокер для трелевки леса ЧТ-1;  α7 - мини-трактор – КМЗ-012;  α8 - мотоблок – Мб-2;  α9 - мотокультиватор – крот; мототележка – С-3.901;            α10 - трактор лесохозяйственный – ХТА-200-02; α11 - трактор трелевочный – ТТ-4М;  α12 - тягач-роспуск – КрАЗ-6443;  α13 - форвардер – КС-421;  α14 - экскаватор – ЭО 70-2621.

Ограничения: Собщ - затраты на эксплуатацию парка транспортной техники (млн  руб/год):  (значение ограничения установлено экспертом) Критерии качества - эффективность работы парка ТС. Данный показатель должен быть максимальным.

Для решения поставленной задачи программа задает небольшие пределы варьирования параметров, приведенные выше. Они определяют пятнадцатимерный параллелепипед П, в центре которого расположена точка . В качестве пробной точки была выбрана структура парка машин ООО «Ковровский лесокомбинат», его структура определялась экспертным путем.

Подсистема генерирует множество точек и отбирает из них те, которые удовлетворяют наложенному ограничению. Оптимальной признается та структура парка, которой соответствует максимальное значение параметра эффекта. В параллелепипеде П при заданных ограничениях было проведено  испытаний. Количество точек, удовлетворяющих заданному ограничению (эффективность отбора ). Результаты расчета представлены на рис. 2.

Среди отобранных 150 точек, попавших в таблицу испытаний, необходимо выделить наиболее эффективные. С учетом указанных критериев самой эффективной оказалась точка , так как для данной структуры парка коэффициент эффективности максимальный.

Вывод. Таким образом, предложенный подход позволяет определить оптимальную структуру состава парка транспортно-технологических машин, исходя из типов и объемов выполняемых работ, а также затрат на эксплуатацию каждого типа ТС.

Рис. 2. Оптимизация структуры состава парка транспортных машин

 

Рецензенты:

Бурмистрова О.Н., д.т.н., зав. кафедрой технологии и машин лесозаготовок ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет», г. Ухта;

Павлов А.И., д.т.н., профессор кафедры инжиниринга технологических машин и оборудования ФГБОУ ВПО «Ухтинский государственный технический университет»,             г. Ухта.


Библиографическая ссылка

Пильник Ю.Н., Сушков С.И., Арутюнян А.Ю. МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ПАРКА ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2-2.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=22674 (дата обращения: 25.02.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074