Імовірнісна методика технологічного розрахунку підприємств інженерно-технічної служби
Аналітико-імовірнісна модель складної системи, яка представляє відповідну (імовірнісну) методику технологічного розрахунку. Доцільність використання імовірнісних методик технологічного розрахунку на транспорті. Послідовність реалізації методики.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | реферат |
Язык | украинский |
Дата добавления | 22.07.2017 |
Размер файла | 192,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
8
Размещено на http://www.allbest.ru/
Імовірнісна методика технологічного розрахунку підприємств інженерно-технічної служби
Модель системи ТЕА-АСУ у вигляді СМО - це аналітико-імовірнісна модель складної системи, яка представляє відповідну (імовірнісну) методику технологічного розрахунку, найважливішою метою якого є визначення функціоналу S, як основи інтеграції в систему TEA сучасних ІПВ-технологій. Функціонал S - це "породження" ІПВ-технологій і активний засіб інтеграції системи TEA в структуру ITS.
На транспорті доцільність використання імовірнісних методик технологічного розрахунку вже доведена. Вони складають основу організації підприємств ІТС на залізничному і морському транспорті, в авіації, космонавтиці. У відповідність з чим, використання імовірнісних методик в TEA є достатньо стійким і перспективним сучасним напрямом вдосконалення методології її організації.
Пропонована імовірнісна методика технологічного розрахунку базується на дослідженнях, проведених в МАДІ (ГТУ), де питання організації і управління системою TEA розглядаються з позицій імовірнісних методів дослідження і ТМО.
ТМО і методи дослідження операцій в TEA є для АТЗК теоретичною основою при розробці оперативних нормативів, що вирішують тактичні завдання виробництв по ТО і Р транспортних машин.
Для організації ІПВ-технологий імовірнісна методика дозволяє отримати кількісні і якісні показники, без чого вибір того або іншого технологічного рішення при проведенні ЛА не може бути обґрунтованим.
Пропонована методика складається з блоку підготовки (коректування) початкової інформації, блоку розрахунку параметрів функціонування системи і блоку оптимізації.
аналітична імовірнісна модель розрахунок
Блок підготовки початкової інформації служить для коректування норм і нормативів TEA і визначення частки постових і дільничних (цехових) об'ємів роботи ТО і Р, що проводяться в підрозділах ІТС.
При організації системи ТЕА-АСУ на основі вимог Положення, блок перший - "Коректування початкової інформації" служить для коректування норм і нормативів робіт ТО, ПР, але з урахуванням інформації засобів супутникового моніторингу параметрів категорії умов експлуатації згідно Положенням.
Коректуванню підлягають наступні параметри:
а) пробіги до технічних дій ТО-1 і ТО-2 і пробіг PC до КР з урахуванням коефіцієнтів Положення і кратності середньодобового пробігу PC:
(3.6)
(3.7)
(3.8)
де LТО-1 - пробіг PC до ТО-1 відкоригований, км.;
LТО-2 - пробіг PC до TO-2 відкоригований, км.;
LКР - пробіг PC до КР відкоригований, км.;
L1 - пробіг PC до ТО-1 нормативний, км.;
L2 - пробіг PC до ТО-2 нормативний, км.;
LK - пробіг PC до КР нормативний, км.;
К1L - коефіцієнти корегування пробігу PC до ТО з урахуванням категорій умов експлуатації PC (враховуються дані супутникового моніторингу параметрів КЕ і ТЕ);
К3L - коефіцієнт корегування пробігу PC до ТО з урахуванням умов природно-кліматичних;
LCД - пробіг PC середньодобовий, км;
К2К - коефіцієнт корегування пробігу PC до КР з урахуванням модифікації PC;
б) трудомісткість впливів ТО-1 і ТО-2:
(3.9)
(3.10)
де ФТО-1 - трудомісткість дій ТО-1 відкоригована, люд. г;
ТТО-2 - трудомісткість дій ТО-2 відкоригована, люд. г;
Т1 - трудомісткість дій ТО-1 нормативна, люд. г;
Т2 - трудомісткість дій ТО-2 нормативна, люд. г.;
К2Т - коефіцієнт корегування трудомісткостей ТО з урахуванням модифікації PC;
К5 - коефіцієнт корегування питомої трудомісткості ПР з урахуванням кількості PC в АТП;
в) трудомісткість робіт поточного ремонту (ПР) питома:
(3.11)
де ТПР - трудомісткість робіт ПР питома відкоригована люд. г /тис. км:
Т1ПР - трудомісткість ПР питома нормативна, люд. г/тис. км:
К1Т - коефіцієнт корегування питомої трудомісткості ПР з урахуванням категорії умов експлуатації;
К2Т - коефіцієнт корегування питомої трудомісткості ПР з урахуванням модифікації PC;
K3T - коефіцієнт корегування питомої трудомісткості ПР з урахуванням категорії умов природно-кліматичних;
К4 - коефіцієнт корегування питомої трудомісткості ПР з урахуванням пробігу PC з початку експлуатації;
г) трудомісткість супутніх ПР, які "супроводжують" ТО-1 і ТО-2:
(3.12)
(3.13)
де
ФПР-1 - трудомісткість ПР, супутніх ТО-1, люд. г;
ТПР-2 - трудомісткість ПР, супутніх ТО-2, люд. г;
КПР - частина постових робіт ПР;
КД - коефіцієнт зниження трудомісткості робіт за рахунок засобів діагностики;
К1 - частина робіт ПР, які проводяться при ТО-1;
К2 - частина робіт ПР, які проводяться при ТО-2.
Блок другий - це розрахунок параметрів ефективності функціонування, де, по-перше, виявляється кількість заявок від одиниці PC за її ЖЦ, тобто за пробіг до КР: кількість заявок на ЩО (кількість щоденних обслуговувань):
(3.14)
кількість заявок на ТО-2:
(3.15)
кількість заявок на ТО-1:
(3.16)
Загальновідомо, що при експоненціальному законі надійності PC, імовірність їх безвідмовної роботи дорівнює (1.3):
Тоді імовірність відмови складає:
(3.17)
У відповідності з чим кількість заявок ПР супутніх ТО дорівнює:
(3.18)
(3.19)
де Рд - коефіцієнт здатності засобів діагностики "розпізнати" відмови і несправності, які виникають на PC.
кількість заявок ПР випадкових, тобто таких що виникають між ТО:
(3.20)
кількість заявок за цикл експлуатації одиниці PC сумарна:
(3.21)
Розрахунок інтенсивності формування заявок на ТО і ПР від одиниці PC здійснюється згідно методиці МАДІ (ГТУ):
(3.22)
де мti - інтенсивність формування заявок і від одиниці PC;
Нi - кількість заявок по i-му виду технічної дії за цикл експлуатації одиниці PC, од;
Інтенсивність надходження заявок від парку автомобілів за день робочий:
(3.23)
де N - облікова кількість одиниць PC, які обслуговуються в ІТС. од.
(3.24)
де LB - напрацювання одиниці PC на відмову або початкове значення параметра MTBF, км;
(3.25)
де лТО-2, лПР-2, лС - інтенсивність надходження заявок від парку автомобілів за день робочий (3.23), дн-1.
Інтенсивність обслуговування заявок на постах підприємств ІТС або величина зворотна параметру МТВМА, дн-1:
(3.26)
де Рi - кількість робочих на одному посту при виконанні робіт ТО і Р, люд.; З - кількість змін роботи; t3 - тривалість робочої зміни, г.;
Ті - трудомісткість робіт ТО і Р, люд. г.
Розрахунок кількості постів ТО і Р в підприємствах ІТС:
(3.27)
де - кількість постів в і-му підрозділі ІТС.
Інтенсивність (пропускна спроможність) виробничих зон ТО і Р підприємств ІТС:
(3.28)
Точка насичення підприємств ІТС - гранична кількість PC, яку може обслужити ІТС і при цьому забезпечити розрахунковий норматив часу перебування (простою) PC в системі TEA, тобто забезпечити параметр MTTR (2.44):
Тривалість (норма) простою одиниці PC в системі TEA, тобто параметр MTTR:
при (2.46)
при (2.45)
Продуктивність мінімальна для гарантованого забезпечення середнього, наприклад, договірного (між системами ТЕ і КЕ) часу ti простою PC в підрозділах підприємств ІТС (2.60):
Значення, обчислені на основі правої частини нерівності (2.60), визначають мінімально необхідну продуктивність Пгаі„ обслуговуючого центру СМО, а для систем TEA - добову продуктивність виробничих колективів ремонтних робочих, досягти якої, в підрозділах ІТС може бути визначена така організація робіт, яка забезпечує задані обмеження за часом ti, тобто по параметру MTTR.
Одним з найважливіших параметрів функціоналу S і, відповідно, параметром ефективності функціонування системи TEA є забезпечення надійності PC - здатність PC виконувати задані функції, зберігаючи свої експлуатаційні показники протягом необхідного проміжку часу. У теорії надійності оцінити дану здатність можна за допомогою коефіцієнта готовності.
Коефіцієнт готовності - це імовірність того, що PC опиниться в працездатному стані в довільний момент часу, окрім запланованих періодів, протягом яких його використання за призначенням не передбачається. У практиці TEA "статистичний" коефіцієнт готовності кількісно визначають по формулі:
(3.29)
де tроб - час PC в роботі (середнє значення МТВМА, MTBR), г.;
tITC - час знаходження PC в ІТС (MTTR), г.
Блок оптимізації параметрів підприємств ІТС - це рішення задачі оптимізації, яка починається з визначення набору незалежних змінних і включає умови, які характеризують їх як прийнятні. Умови - це обмеження завдання. Рішення оптимізаційної задачі - це певний набір значень змінних, якому відповідає оптимальне значення цільової функції.
За наявності обмежень на середній час ti* простою PC в системі TEA, завдання оптимізації полягає у виборі оптимальної добової продуктивності П (ti*) системи (з урахуванням раніше введених обмежень) по формулі:
(3.30)
де t. - середній час простою PC, дн.
За наявності обмежень на параметр імовірності Pi* простою системи TEA, завдання оптимізації полягає у виборі оптимальної добової продуктивності П (Рi*) системи (з урахуванням раніше введених обмежень) по формулі:
(3.31)
де Рi* - імовірність простою системи TEA.
З метою зменшення часу ti* простою PC в системі TEA необхідно мати систему з високою продуктивністю П. Однак із збільшенням продуктивності П зростає коефіцієнт простою Рi* системи TEA.
Для зменшення простоїв Pi* системи TEA доцільно вибрати систему з меншою продуктивністю П, що вказує на можливість існування деякого оптимального рішення, яке дозволяє вибрати продуктивність системи Порт з урахуванням двох, суперечливих чинників. Як критерій ефективності при такому підході доцільно використовувати функціонал (2.16):
Чисельні значення параметрів часу і імовірності простою Pi* залежать і визначаються на основі параметра продуктивності П системи TEA. Для знаходження оптимальної продуктивності Порt, необхідно спектр значень параметрів ti* і Рi* підставити у формулу вартості простоїв (витрат) (2.16) і розрахувати таку точку в спектрі значень параметра П, де функція СП мас своє мінімальне значення:
(3.32)
(3.33)
Оптимальне значення параметра Порt визначає два інших оптимальних значення, тобто значення параметрів і , які є початковими точками оптимальної організації системи TEA. Практичний приклад технологічного розрахунку приведений в додатку "А". Його результат - нормативи процесу експлуатації ЖЦ транспортних машин, які зобов'язані постійно контролювати сучасні ТЕА-АСУ, згідно вимогам ІПВ-технологій.
Для системи TEA дані вимоги означають абсолютно нові технології її проектування, які зобов'язані відповідати іншому масштабу проектування і впровадження систем ТЕА-АСУ і, перш за все, саме в прямому "фізичному" розумінні терміну "масштаб", що викликає необхідність використання відповідних методологій проектування таких систем, що відповідають масштабам проектів. Мова йде про інтеграції аналітико-імовірносної методики в ІПВ-технології на основі створення на АТЗК єдиного інформаційного простору.
Технології ІПВ передбачають двоетапний перехід до ЄІП.
1 - автоматизація окремих процесів або етапів ЖЦ і представлення даних на них в електронному вигляді відповідно до вимог ЄІП, де передбачається, що обмін даними між початковими системами здійснюється окремими файлами;
2 - інтеграція автоматизованих процесів і даних що до них відносяться, вже представлених в електронному вигляді в рамках ЄІП, тобто взаємодія за допомогою програмних засобів в режимі реального часу, де паралельна робота виконавців організовується через єдине комп'ютерне середовище.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Вивчення прийомів кореляційного аналізу, які дозволяють кількісно виразити взаємозв’язок між економічними показниками. Особливості розрахунку коефіцієнту кореляції та побудови лінії тренду, де показане рівняння та показник достовірності апроксимації.
лабораторная работа [57,7 K], добавлен 12.05.2010Сутність лізингу, його об’єкти та суб’єкти, види, форми та функції. Основні етапи створення математичних моделей. Сутність та характеристика відповідних платежів. Вибір програмного забезпечення та розробка розрахунку лізингових платежів з його допомогою.
курсовая работа [589,4 K], добавлен 02.12.2015Особливості розподілу населення за обсягом інвестицій в основний капітал. Основи побудови інтегрального ряду розподілу. Методи розрахунку моди, медіани, середнього лінійного і квадратичного відхилень, дисперсії, коефіцієнтів варіації, асиметрії, ексцесу.
практическая работа [115,0 K], добавлен 06.10.2010Знаходження особливих точок системи, їх тип та стійкість. Дослідження моделі на основі характеристичного рівняння. Фазовий портрет особливої точки. Випадок лінеаризованої системи та нелінійної системи. Економічна інтерпретація отриманих результатів.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 26.03.2014Оптимальне з витрати палива керування лінійними об’єктами. Основні способи синтезу квазіоптимальних систем керування. Математична модель динамічної системи у просторі станів та у вигляді передаточної функції. Знаходження оптимального закону керування.
контрольная работа [1,9 M], добавлен 24.06.2015Складання математичної моделі задачі планування виробництва та її реалізації із використанням табличного процесору MS Excel. Визначення плану виробництва та забезпечення максимуму прибутку від реалізації. Розв'язок задач з лінійного програмування.
лабораторная работа [105,7 K], добавлен 09.03.2009Стратегічна діагностика ефективності системи управління збутовою діяльністю. Прогнозування обсягів реалізації продукції ТОВ "Бучацький сирзавод" з використанням методів економіко-математичного моделювання на базі прикладного програмного забезпечення ЕОМ.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 16.09.2014Побудова моделі типу "життєвого циклу" та дерева цілей для досліджуваної економічної системи, моделі організаційної структури системи управління економічним об'єктом. Синтез удосконаленої системи з урахуванням напрямків проведених декомпозицій.
курсовая работа [305,9 K], добавлен 02.04.2014Керування транспортною системою. Задачі планування незалежних транспортних потоків. Модель нижнього рівня - оптимізація транспортних потоків на транспортних мережах окремих видів транспорту. Побудова імітаційної моделі та аналіз результатів прогону.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 24.07.2009Набуття навичок складання математичної моделі задачі планування виробництва та її реалізації із використанням табличного процесору Excel. Визначення плану виробництва та забезпечення максимуму прибутку від реалізації. Лінійне програмування задач.
лабораторная работа [130,4 K], добавлен 09.03.2009