Программный продукт «Автоматизированный анализ структуры вагонного парка»

Вработе рассмотрена проблема оценки структуры вагонного парка и ее влияния на особенности расчета и технологии работы элементов железнодорожной инфраструктуры. Описана архитектура программы, позволяющая автоматизировать анализ больших объемов данных, при исследовании структуры вагонного парка.

В результате работы программы могут быть получены данные по следующим критериям: тип вагона, марка вагона, масса тары, грузоподъемность, длина вагона по осям автосцепок. По частоте встречаемости типов вагонов составляется распределение Парето.

Ключевые слова: сортировочная горка, вагонный парк, железные дороги, анализ структуры вагонного парка, программный комплекс, закон Парето

При анализе работы станции отдельным вопросом стоит определение структуры поездо- или вагонопотоков, следующих через исследуемый элемент инфраструктуры.

Для получения статистически устойчивых результатов необходимо произвести масштабный анализ сортировочных листков и телеграмм-натурных листков составов, прибывающих на станцию. В результате обработки получаются общие данные о массе тары, массе груза и количестве вагонов, следующих в составе поезда, или, в частном случае — на один путь при сортировке. Также в связи с появлением частного парка возникает проблема при определении типа подвижного состава по первой цифре номера вагона. Для получения более подробной информации о распределении массы тары и типа вагона необходимо воспользоваться коммерческими системами СИРИУС, ДИСПАРК или базами данных сети Интернет. Но такой тип взаимодействия не предполагает автоматизации процесса.

Для решения этого вопроса, на основе алгоритма «Автоматизированный анализ структуры вагонного парка» [1],был создан программный продукт, предназначенный для автоматизированной выборки вагонного парка по типу вагонов, определения их характеристик и анализа структуры вагонного парка. Он может быть использован при решении следующих задач:

 оценка прохождения отцепами перевальной части горки. Более точные характеристики одиночных отцепов влияют на определение точки отрыва, позволяют оценить вероятность безопасного прохождения горба сортировочной горки [2], соответствия горба сортировочной горки в профиле нормативным значениям [3].

 оценка вероятности саморасцепа при прохождении вагонами горба горки. Информация о длине базы вагона и расстоянии между осями автосцепок позволяет определить вероятность саморасцепа вагонов [4]. Данное нарушение может привести как к нарушению технологии работы сортировочного устройства, так и к повреждению подвижного состава.

 анализ структуры длинных отцепов. При определении особенностей работы сортировочного устройства большое значение имеет структура длинных отцепов. Распределение веса и типа вагонов внутри отцепа сильно влияет на его ходовые характеристики, нахождение точки отрыва, применение режимов торможения [5, 6].

 анализ качества работы подгорочного парка [8, 9, 10].

Программа «Автоматизированный анализ структуры вагонного парка» состоит из трех модулей:

1. основного модуля обработки данных о выборке вагонов (см. рисунок 1), предназначенного для загрузки исходных данных о выборке вагонов, формирования из них массива, обработки сценарием Bash, финальной обработки полученных данных, составления распределения Парето, сохранения полученных результатов в файл программы Microsoft Excel;
2. сценария командной оболочки Bash, предназначенного для формирования запроса по вагону в онлайн базу данных;
3. вспомогательного модуля обработки полученных данных по заданным критериям (см. рисунок 2), предназначенного для получения статистических данных о распределении вагонного парка по типу вагона, модели, массе тары, грузоподъемности, длине вагона по осям автосцепок.

В програмном модуле используются следующие переменные:

1. Diap — количество вагонов в выборке, которые необходимо обработать;
2. Vals — массив, в который записывается исходная информация о вагонах из файла программы Microsoft Excel;
3. line — счетчик цикла, используется для построчной передачи номера вагона в скрипт Bash;
4. f — переменная, предназначенная для чтения полученной информации после работы скрипта Bash из файла;
5. i — счетчик цикла, используется для построчной проверки данных о вагоне переменной f и передачи в промежуточный массив mass0;
6. mass0 — массив, в который записываются полученная информация о вагоне;
7. mass — массив, в котором аккумулируется информация о выборке вагонов;
8. tip_v — итоговый массив, в который фиксируется информация о распределении вагонного парка по типу вагона;
9. gr_pod — итоговый массив, в который заносится информация о распределении вагонного парка по грузоподъемности вагона;
10. tara — итоговый массив, в который вносится информация о распределении вагонного парка по массе тары вагона;
11. n_osei — итоговый массив, в который записывается информация о распределении вагонного парка по количеству осей вагона;
12. l_avt — итоговый массив, содержащий информацию о распределении вагонного парка по длинам вагонов по осям сцепления автосцепок;
13. obsh_xar — массив, используемый для получения распределения Парето;
14. P — доля от общего числа для каждого типа вагона вагонного парка;
15. Pareto — переменная, необходимая для определения распределения Парето;
16. Par_n — количество позиций (типов вагонов) вагонного парка, составляющее распределение Парето.

В начале работы программы пользователю необходимо указать наименование файла программы Microsoft Excel, в котором содержатся номера вагонов исследуемого вагонного парка, и ввести данные о количестве вагонов. Информация должна быть представлена в форме столбца значений, где в каждой ячейке таблицы содержится индивидуальный номер вагона.

Рис. 1.Блок-схема алгоритма основного модуля программы «Автоматизированный анализ структуры вагонного парка»

Рис. 2. Блок-схема алгоритма вспомогательного модуля обработки данных программы «Автоматизированный анализ структуры вагонного парка»

В основном модуле программы данная таблица преобразуется в массив данных vals и построчно обрабатывается сценарием командной оболочки Bash. В результате работы сценария получается массив mass, содержащий информацию о номере вагона, типе вагона, марке вагона, массе тары, грузоподъемности и длине вагона по осям автосцепок. По частоте встречаемости типов вагонов составляется распределение Парето. Результаты анализа сохраняются в файл Microsoft Excel.

[критерий: количество вагонов с данной характеристикой].

Таким образом, программа позволяет гибко производить оценку вагонного парка по заданным критериям, а также анализировать результаты по закону Парето, что может быть использовано при изучении загрузки и технологии работы элементов инфраструктуры железнодорожного транспорта.

Литература:

1. Гунбин А. А. Алгоритм «Автоматизированный анализ структуры вагонного парка»//Хроники объединенного фонда электронных ресурсов «Наука и образование». 2016. № 7(86), С.17–18
2. Осипов Д. В. Метод расчета координат точек отрыва одновагонных отцепов на перевальной части сортировочных горок [Текст] // Транспорт: наука, техника, управление. М.: ВИНИТИ. — 2016. — № 3 С. 62–66.
3. Осипов Д. В. Методы контроля радиусов вертикальных кривых на перевальной части сортировочной горки [Текст] // Научные открытия в эпоху глобализации. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Том. 2. Уфа: «Аэтерна». — 2016. –С. 60–64.
4. Осипов Д. В. Влияние искажений продольного профиля перевальной части сортировочной горки на проход отцепов без саморасцепа [Текст] // Современная наука: теоретический и практический взгляд. Сборник статей Международной научно-практической конференции. Том. 1. Уфа: «Аэтерна». — 2015. — С. 32–36.
5. Гунбин А. А. Алгоритм имитационного моделирования скатывания с горки многовагонных отцепов [Текст] // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. Материалы Седьмой международной научно-практической конференции. Том. 1. Иркутск: ИрГУПС — 2016. — С. 334–337
6. Климов А. А. Моделирование процесса скатывания отцепов из нескольких вагонов с сортировочной горки при роспуске / Климов А. А., Гунбин А. А. // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. Новосибирск: НГАВТ — 2011. — № 2. С. 88–91.
7. Бессоненко С. А. Комплексный расчет уклонов продольного профиля спускной части и высоты сортировочной горки по вероятностным показателям [Текст] // Транспорт: наука, техника, управление. М.: ВИНИТИ. — 2006. — № 7 С. 12–19.
8. Климов А. А. Моделирование процесса заполнения путей сортировочных парков с учетом проталкивания вагонов [Текст] / Климов А. А., Старостина Т. И. // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. Новосибирск: НГАВТ — 2011. — № 2. С. 85–88.
9. Карасев С. В. Выбор рациональной конструкции группировочного парка с учетом различной вместимости путей [Текст] / Карасев С. В., Богомолов В. М., Сулимко А. И. // Актуальные направления научных исследований: от теории к практике. Чебоксары: «Интерактив плюс». 2016. № 2–2 (8). С. 44–48.
10. Сивицкий Д. А. Разработка алгоритма распределения вагонов по группировочным путям в рамках блочно-модульной модели процесса многогруппной сортировки [Текст] // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. Материалы Седьмой международной научно-практической конференции. Том. 1. Иркутск: ИрГУПС — 2016. — С. 363–367.