Delist.ru

Оптимизация функционирования транспортного процесса в цепи поставок (09.04.2010)

Автор: Короткова Елена Николаевна

Показатели X3 и X4 характеризуют подсистему «водитель». Рассматриваемые показатели дают косвенное представление об уровне мастерства водителя. Опытный водитель может избежать аварийных ситуаций с большей вероятностью, чем неопытный водитель. По статистике отдела безопасности в Комбинате 67% всех ДТП за последние 5 лет совершаются водителями со стажем работы на предприятии менее 2-х лет.

Показатель Х5 характеризует длину автопоезда, который позволяет учесть степень сложности управления крупногабаритным и тяжеловесным транспортным средством.

Показатель Y характеризует количество времени, проводимого водителем на линии. Этот фактор является одним из главных в обеспечении безопасности дорожного движения.

Продолжительность управления СПС на Комбинате варьируется в диапазоне от 8 до 10 часов в зависимости от задания. Для определения существования стохастической связи между факторами была исследована их корреляционную связь. Для этого из базы данных по ДТП на Комбинате был проведен сбор статистической информации по каждому часу. На основании полученных данных, применив методы регрессионного анализа, получены 10 уравнений, описывающих влияние рассматриваемых факторов на динамику работоспособности водителя на конкретном часу управления(1)-(10):

71,98 - 7,89Х1 + 3,74Х2 - 2,28Х3 + 1,87Х4 + 4,17Х5 = ?1

15,37 – 0,25Х1 – 3,04Х2 – 0,4Х3 – 0,32Х4 – 0,56Х5 = ?2

-75,3 + 2,56Х1 – 15,2Х2 + 0,41Х3 – 0,06Х4 + 5,97Х5 = ?3

-16,15 + 0,08Х1 + 4,13Х2 + 0,04Х3 + 0,12Х4 – 0,08Х5 = ?4

58,75 – 6,81Х1 + 7,93Х2 + 0,21Х3 – 0,25Х4 + 0,29Х5 = ?5

-188,5 + 2,78Х1 + 10,51Х2 – 0,07Х3 + 0,04Х4 + 7,26Х5 = ?6

-63,72 – 0,18Х1 + 21,12Х2 + 4,25Х3 – 4,55Х4 – 4,08Х5 = ?7

17,76 – 0,76Х1 + 1,78Х2 – 0,08Х3 + 0,002Х4 – 0,02Х5 = ?8

83,24 – 1,37Х1 + 3,24Х2 + 0,21Х3 – 0,43Х4 – 3,38Х5 = ?9

-169,9 + 69,87Х1 – 10,29Х2 + 0,71Х3 – 0,504Х4 – 3,56Х5 = ?10

 большое значение имеет их адекватность, т.е. соответствие теоретических данных статистическим. Уравнение на 10-ом часу, оказалось неадекватно описывающим статистические данные, так как Fвыч.( Fтабл. Данное уравнение не может быть использовано для прогнозов. В дальнейшем исследовании рассматривались 9 уравнений (11-19). Для получения математической модели, адекватно описывающей полученные данные, была определена значимость коэффициентов регрессии посредством t - критерия Стьюдента. Незначимые коэффициенты были исключены, так как соответствующие им факторы не имеют функциональной связи со временем совершения ДТП.

Уравнения без учета незначимых коэффициентов приобретает следующий вид (11)-(19):

71,98 - 7,89Х1 + 3,74Х2 - 2,28Х3 + 1,87Х4 + 4,17Х5 = ?1

15,37 – 3,04Х2 – 0,56Х5 = ?2

-75,3– 15,2Х2 + 5,97Х5 = ?3

-16,15 + 4,13Х2 = ?4

58,75 – 6,81Х1 + 7,93Х2 = ?5

-188,5 + 2,78Х1 + 10,51Х2 + 7,26Х5 = ?6

-63,72 + 21,12Х2 + 4,25Х3 – 4,55Х4 – 4,08Х5 = ?7

17,76 + 1,78Х2 = ?8

83,24 – 1,37Х1 + 3,24Х2 – 3,38Х5 = ?9

где ?1… ?10 – диапазон времени работы до совершения ДТП;

Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 – рассматриваемые факторы.

Была проведена оценка значимости полученной модели из 9 уравнений. В результате вычислений расчетные значения критерия Фишера меньше табличного. Модель адекватно отражает функционирование системы ВАД и может быть использована для прогнозирования времени возникновения ДТП по ранее заданным факторам. Математическая модель позволяет повышать безопасность дорожного движения путем регулирования факторов, влияющих на изменение работоспособности водителя.

Проведение корреляционного анализа и определение значимых коэффициентов корреляции показало, что рассматриваемые факторы начинают оказывать существенное влияние на вероятность совершения ошибки водителем, приводящей к происшествиям, начиная со 2-го часа работы (рис.3).

Рис.3. Влияние исследуемых факторов на аварийность в течение рабочего дня

Оценка степени влияния фактора на выходной параметр производится следующим образом. Величина коэффициента корреляции определяет силу влияния фактора, а знак – характер влияния. Поскольку уменьшение числа аварий свидетельствует об улучшении функционировании комплекса ВАДС, то необходимо больше уделять внимания тем факторам, значения которых отрицательны. Отрицательный знак при коэффициенте регрессии свидетельствует об обратном характере влияния фактора на аварийность, т.е. при увеличении отрицательного значения корреляционной связи снижается вероятность возникновения ДТП. На 2-ом часу работы проявляется значительная степень связи параметра Х5, учитывающего влияние габаритов автомобиля (R2 = - 0,53). Для повышения надежности системы ВАД необходимо осуществлять обследование маршрутов и фиксировать данные дороги (ширина полосы, количество полос в попутном направлении и т.п.), сопоставлять существующие радиусы поворотов и фактические, необходимые для осуществления маневров специализированного подвижного состава.

Существенные отрицательные значения коэффициентов регрессии на 8-ом (R8 = - 0,47) и 9-ом (R9 = - 0,50) часах работы водителя свидетельствуют о влиянии возраста и стажа водителей. Для повышения безопасности дорожного движения в длительные поездки следует назначать более опытных водителей со стажем работы на предприятии более 2-х лет.

На четвертом и шестом часах непрерывного управления СПС значительное влияние на развитие утомления оказывает количество полос в попутном направлении, что подтверждается существенной корреляционной связью (R4=0,43, R6=0,45).

Таким образом, на основании вышеизложенного можно сделать вывод о необходимости учета степени сложности работы, зависящие от габаритов автомобиля, продолжительности управления СПС. При разработке рекомендаций по повышению надежности функционирования подсистемы «водитель», необходимо учитывать индивидуальные качества водителя и проводить профессиональный подбор при перевозке КТГ.

В третьей главе рассматривается возможность анализа процесса развития утомления и накапливания ошибочных действий в динамической системе ВАД с позиции теории «катастроф». При создании современных сложных систем таких, как транспортные средства в настоящее время широко применяется стохастический системный анализ устойчивости к авариям. При решении вероятностных задач возникают вопросы, связанные с неопределенностью исходной информации, а также большой размерностью и сложным характером зависимых величин.

Определенный прогресс в решении задач вероятностного типа может быть достигнут при использовании новых математических методов, к числу которых следует отнести теорию «катастроф».

Теория катастроф применяется в судостроении, медицине, экономике и во многих других областях науки. Научная концепция, возникшая на стыке двух базовых математических дисциплин, — топологии и математического анализа, представляет методы изучения качественных изменений в системах, скачкообразных переходов систем из одного состояния в другое при плавном изменении параметров, от которых они зависят. Характерной особенностью теории «катастроф» является применение достаточно абстрактных методов теории бифуркаций к решению конкретных прикладных задач.

Были проанализированы существующие методы применения данной теории к описанию динамических процессов. В работе В.В. Зырянова дана идея о возможности применения теории «катастроф» к исследованию и прогнозированию возникновения ДТП. В данном диссертационном исследовании автор применяет теорию «катастроф» с целью изучения динамики работоспособности водителя в системе ВАД.

Система ВАД характеризуется динамически неравновесными условиями. С ростом утомления наблюдаются качественные изменения в поведении водителя. Сложность прогнозирования действий водителя связана с особенностями его психофизиологических характеристик. С увеличением потока информации растет вероятность совершения водителем ошибочных действий, что может стать причиной ДТП.

В рамках данного подхода подсистема «водитель» в динамических условиях рассматривается как самостоятельная система. Все скачкообразные изменения состояний подсистемы «водитель», вызываемые изменяющимися внешними воздействиями, описываются при помощи канонических моделей – катастроф.

загрузка...