Детальная информация
Название | Совершенствование оперативного управления вагонопотоками в железнодорожных промышленных транспортно-технологических системах: научный доклад: направление подготовки 15.06.01 «Машиностроение» ; направленность 15.06.01_14 «Дорожные, строительные и подъемно-транспортные машины» |
---|---|
Авторы | Гончарова Наталья Александровна |
Научный руководитель | Ефанов Дмитрий Викторович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2024 |
Коллекция | Научные работы аспирантов/докторантов ; Общая коллекция |
Тематика | оперативное управление вагонопотоком ; время ожидания в очереди ; назначение приоритетов ; оптимизация задействования подвижных единиц ; нейро-нечеткий модуль ; operational traffic control ; waiting time in the queue ; priorities calculating ; rolling stock assignment optimization ; neuro-fuzzy module |
Тип документа | Научный доклад |
Тип файла | Другой |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Аспирантура |
Код специальности ФГОС | 15.06.01 |
Группа специальностей ФГОС | 150000 - Машиностроение |
Права доступа | Текст не доступен в соответствии с распоряжением СПбПУ от 11.04.2018 № 141 |
Дополнительно | Новинка |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\34688 |
Дата создания записи | 22.04.2025 |
Рассматриваются методы расчета оптимальной последовательности выполнения технологических операций с подвижными единицами на промышленном железнодорожном транспорте. Обоснована необходимость применения методов нечеткой логики в задачах рационального использования тягового подвижного состава. Предлагается метод нахождения динамических приоритетов, сокращающий время простоя подвижных единиц, реализованный в нейро-нечетком модуле. Результатом применения данного метода является минимизация времени использования самоходных подвижных единиц в железнодорожных промышленных транспортно-технологических системах.
This issue considers the methods for calculating the optimal sequence of technological operations with rolling stock in industrial transport and technological systems. The necessity of fuzzy logic methods in the rationalization of traction rolling stock assignment is substantiated. The method for dynamic priorities calculating, that reduces the rolling stock’s downtime, is implemented in a neuro-fuzzy module. The result of applying this method is to minimize the time of traction rolling stock using in industrial transport and technological systems.