РЕПУБЛИКА БЪЛГАРИЯ

Технически университет – София

Факултет по транспорта

Катедра: Двигатели, автомобилна техника и транспорт

маг. инж. Милена Георгиева Савова – Мраценкова

ИЗСЛЕДВАНЕ И МОДЕЛИРАНЕ НА АВТОМОБИЛНИТЕ

ПОТОЦИ В ПРИСТАНИЩЕН ТРАНСПОРТЕН ВЪЗЕЛ

ПРИ КОМБИНИРАНИ ТОВАРНИ ПРЕВОЗИ

АВТОРЕФЕРАТ

на дисертация за придобиване на образователна и научна степен

„Доктор“

Област на висше образование: 5. Технически науки

Професионално направление: 5.5. Транспорт, корабоплаване и авиация

Научна специалност: Управление и организация на автомобилния транспорт

Научен ръководител:

Доц. д-р инж. Иван Костадинов Пенков

Рецензенти:

1. Проф. д-р инж. Велизара Иванова Пенчева

2. Доц. д-р инж. Емил Младенов Маджарски

София, 2013г.

2

Дисертационният труд е обсъден на 18.03.2013г. от Катедрения съвет в

разширен състав на катедра „Двигатели, автомобилна техника и транспорт“

при Технически университет – София.

Дисертантката е докторант в самостоятелна форма на обучение в катедра

„Двигатели, автомобилна техника и транспорт” към Факултета по транспорта

при ТУ – София, където е разработила дисертационния си труд.

Дисертационният труд се състои от увод, пет глави, приноси по

дисертацията, списък с използвана литература и списък с публикациите.

Общият обем е от 155 страници, съдържащ 38 фигури и 29 таблици. Списъкът

на използваните литературни източници съдържа 122 заглавия. Към

дисертацията са дадени 3 приложения с обем от 44 страници, съдържащи

междинни резултати, листинги на програми и изходни доклади.

Означенията на главите, формулите, фигурите, таблиците и използваната

литература в автореферата съответстват на тези от дисертацията.

Защитата на дисертационния труд ще се състои на 18.07.2013г. от 14:00

часа в зала 9125, блок 9 на Технически университет – София на открито

заседание на научното жури, определено със заповед № ОЖ-122/28.03.2013г.

на Ректора на ТУ – София.

Материалите по защитата са на разположение на интересуващите се в

канцеларията на Факултета по транспорта при ТУ – София, на адрес: гр. София,

бул. „Климент Охридски” №8, бл. 9, ет. 3, каб. 9308.

Автор: маг. инж. Милена Георгиева Савова – Мраценкова

Тема: „Изследване и моделиране на автомобилните потоци в

пристанищен транспортен възел при комбинирани товарни превози“

Тираж: 50 бр.

Печатна база: Издателство на ТУ – София

3

ОБЩА ХАРАКТЕРИСТИКА НА ДИСЕРТАЦИОННИЯ ТРУД

1. Актуалност на проблема

В условията на глобализация и непрекъснато развитие на

международната търговия се налага използването на комбинирани товарни

превози, обединяващи предимствата на отделните видове транспорт.

Основните направления в процеса на тяхното развитие са намаляване на

себестойността и ускоряване на операциите, свързани с претоварването от

един вид транспорт на друг, като се осигуряват приемливи, екологосъобразни

алтернативи на автомобилните превози. Това изисква оптимизиране на

процесите в транспортните възли, наричани още логистични центрове и

налага разработването на системи от евристични правила, определящи

последователността и продължителността на извършваните операции, които

се основават на резултати от изследователска дейност и прилагане на

съвременни информационни технологии.

2. Обща характеристика на приносите

Разработена е методика за изследване, прогнозиране и управление на

процесите при обслужване на автомобилните потоци в пристанищен

транспортен възел при комбинирани товарни превози, която съчетава

логистично изследване, математическа формулировка и компютърна

симулация. Предложените методи, алгоритми и модели в общотеоретичен

аспект могат да се прилагат при изследване на аналогични системи, като

осигуряват възможност за повишаване на конкурентоспособността им и

оптимизиране на тяхната дейност.

3. Практическа приложимост и реализация

Приложимостта е доказана чрез експериментално изследване на зоната,

обслужваща автомобилния транспорт в контейнерен терминал Бургас.

4. Апробация на дисертацията

Резултатите от дисертационния труд са представени в 5 научни

публикации. Три в научно списание „KSI Transactions on Knowledge Society“-

2010, 2012, една в годишник на Университет “проф. Асен Златаров“ - 2008 и

една на Научна конференция с международно участие по авиационна,

автомобилна и железопътна техника и технологии Бул Транс 2011.

СЪДЪРЖАНИЕ НА ДИСЕРТАЦИЯТА

УВОД

В увода е обоснована актуалността и мотивите за работа по темата. Обект

на изследване е подсистемата, осигуряваща обслужването на автомобилните

превозвачи в пристанищен транспортен възел и в частност зоната за товарене и

разтоварване в контейнерен терминал. Предмет на изследване са постъпващите

4

автомобилни потоци и операционните характеристики на разглежданата

подсистема.

ГЛАВА 1. ПРИСТАНИЩНИ ТРАНСПОРТНИ ВЪЗЛИ И

ТЕНДЕНЦИИ В РАЗВИТИЕТО НА КОМБИНИРАНИТЕ ТОВАРНИ

ПРЕВОЗИ

Анализирана е съвременната роля на пристанищните транспортни възли и

необходимостта от интермодален транспорт, като се акцентира на

доминиращото място на контейнерните превози в непрекъснато нарастващият

международен трафик на товари. Разглеждат се българските пристанищни

терминали като логистични центрове и основните приоритети в тяхното

развитие. Описана е същността на товарните комбинирани превози и са

определени основните им характеристики.

ГЛАВА 2. СЪСТОЯНИЕ НА НАУЧНИТЕ ИЗСЛЕДВАНИЯ И ЦЕЛ

НА РАБОТАТА

Направен е обзор на извършените изследвания, иновации и научни

методи в областта на оптимизиране на интермодалните превози. Проблемите в

морските пристанищни транспортни възли се изследват на стратегическо,

тактическо и оперативно ниво, като се използват аналитични и симулационни

техники при моделирането им. Пристанищните транспортни възли се разделят

на подсистеми, които характеризират областта на научните публикации. В

настоящата работа се акцентира върху подсистемата, обслужваща

автомобилния транспорт.

Цел и задачи на дисертационния труд

Целта на дисертационния труд е изследване и моделиране работата на

зоната за обслужване на автомобилния транспорт в пристанищен контейнерен

терминал при извършване на комбинирани товарни превози.

За постигане на целта е необходимо изпълнение на следните задачи:

1. Разработване на концептуален модел, описващ компонентите на

моделираната система, връзките и отношенията между тях.

2. Анализ на данните от дейността на разглеждания терминал, като

дневният обем от постъпващи товарни автомобили, е резултат от вносната и

износната му дейност и се определя от товаренето и разтоварването на

корабите.

3. Избор на критерий за оптималност при изследване работата на зоната,

обслужваща автомобилния транспорт в пристанищен транспортен възел.

4. Разработване на алгоритми за определяне на количествените стойности

на основни показатели, характеризиращи дейността на зоната за обслужване на

постъпващите товарни автомобили в пристанищен контейнерен терминал при

извършване на комбиниран превоз на товари.

5

5. Експериментална проверка, доказване на моделиращите алгоритми и

анализиране на възможностите за повишаване ефективността при обслужване

на автомобилните потоци, чрез прилагане на аналитично и симулационно

моделиране.

Поставената цел и задачи е необходимо да са съобразени с условията и

възможностите за създаване на интелигентни системи при управление на

пристанищните логистични центрове.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТВАНЕ НА КОНЦЕПТУАЛЕН МОДЕЛ

ОПИСВАЩ ТЕХНОЛОГИЯТА НА РАБОТА В ПРИСТАНИЩЕН

КОНТЕЙНЕРЕН ТЕРМИНАЛ

Концептуалният модел описва компонентите на моделираната система,

връзките и отношенията между тях, както и протичащите процеси на

територията на изследвания транспортен възел. Той е първоначална стъпка и

подпомага обоснования избор на средства и методи при решаване на

поставените задачи.

3.1. Анализ на преминаващите товаропотоци в контейнерен терминал

Бургас

Постъпващите товаропотоци се разделят на два вида: вносни и износни.

Основните фактори, които карат операторите на транспортния възел да се

стремят към намаляване на времето за обслужване на товарните автомобили са:

ограничаване на вредното въздействие върху околната среда; намаляване на

общите разходи; необходимост от провеждане на гъвкава политика при

управление и възможност за обслужване на по-голям товаропоток.

Правилният подход за постигане на това изисква технологично и

статистическо изследване, въз основа на които да се разработят модели,

отразяващи дейността на разглежданата реална система.

При изследване на колебанията в товарооборотът по месеци от годината е

използван методът на средните стойности. Статистически са обработени данни,

характеризиращи товарооборотът в контейнерен терминал Бургас за период от

пет години, като се формират динамични редове, развитието на които зависи от

случайни и сезонни причини. При изследване на колебанията по месеци са

отчетени средните месечни стойности и общата средна стойност за година, въз

основа на които са определени количествените характеристики, наричани

индекси на колебанията в %.

I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII

внос 84.6 80.7 90.8 105.6 101.8 106.5 79 116.3 102.7 132.4 105.9 93

износ 82.2 96.9 96.7 101.2 89.7 85.5 88.5 103 106.2 133.3 106.3 110.2

общо 83.4 87.9 93.4 103.6 96.4 97.1 83.6 110.3 104.2 132.8 106.1 100.8

Таблица 3.8 Индекси на колебанията

6

Индексите на колебанията определят степента на натоварване на

контейнерния терминал като цяло и ефективното използване на наличното

техническо оборудване.

Фигура 3.1 Сравнение на индексите на колебанията в товарооборота

3.2. Описание на контейнерен терминал – Бургас

3.2.1. Инфраструктура и технически ресурс

Специализиран е за обработка на метали, RO-RO кораби и

контейнеровози.

Контейнерният терминал разполага с две кейови места - №23 и №24, с

максимално допустимо газене 11,00 м. и обработва средно около 30 000 TEU/г.

Фигура 3.3 Схема на Пристанище Бургас - Запад

Контейнерите се обработват на кея основно от 100-тонен мобилен кран,

задоволяващ нуждите на пристанището при съществуващите икономически

условия. Вътрешният превоз от кей до склад се осигурява от терминални

трактори. Складово пространство се формира от основен и допълнителен склад

и площ за хладилни контейнери с максимален капацитет 3350 TEU + 124

хладилни TEU, като претоварните процеси се осъществяват с мотокари.

3.2.2. Видове извършвани операции и логистични връзки между тях

Всеки един контейнерен терминал представлява логистичен център и се

описва като отворена система със съответните постъпващи в нея материални

потоци. В разглежданият терминал, делът на автомобилния транспорт, като

7

сухопътен вид е 100%. Пътната връзка е разположена по такъв начин, че се

минимизира влиянието на останалите пристанищни дейности върху достъпа на

товарни автомобили до контейнерната площадка. Взаимодействието между

автомобилният и водният транспорт се осъществява индиректно.

Фигура 3.9 Логистични процеси в контейнерен терминал при

взаимодействие между автомобилен и воден транспорт

Фигура 3.10 Обслужване на контейнер при внос и износ

3.2.3. Технологични линии и описание на възможни варианти на работа

При обработката на контейнери в пристанищен терминал Бургас могат

да се прилагат варианти на работа, следващи посочените на Фигура 3.12

технологични линии, с участието на необходимия обслужващ персонал.

Присти-

гане на

кораб

Обслуж-

ване на

кораб

Превоз на

контейнери

до склад

Контей-

нерен

склад

Обслужване на

автомобилен

транспорт

Пристигане на

товарни

автомобили

8

Фигура 3.12 Възможни технологични варианти за обработка на

контейнери в пристанище Бургас – Запад

Концептуалният модел създава принципна основа при изграждането на

методика за моделиране и анализ на зоната, обслужваща автомобилните

превозвачи.

ГЛАВА 4. МЕТОДИКА ЗА ИЗСЛЕДВАНЕ И МОДЕЛИРАНЕ НА

ЗОНАТА, ОБСЛУЖВАЩА АВТОМОБИЛНИЯ ТРАНСПОРТ В

ПРИСТАНИЩЕН ТРАНСПОРТЕН ВЪЗЕЛ ПРИ КОМБИНИРАН

ПРЕВОЗ НА ТОВАРИ

Поради сложността и мащаба на операциите в пристанищните

транспортни възли се налага прилагане на системен подход, при който се

разглеждат самостоятелно отделни компоненти от тях. В тази глава е

разработена методика за изследване и моделиране на процесите в зоната за

обслужване на автомобилния транспорт в пристанищен контейнерен терминал.

При изследване и моделиране на автомобилните потоци е необходимо да

се проведе подробен анализ, следващ последователността:

Стъпка 1: Анализ на данните от дейността на разглеждания терминал;

Стъпка 2: Избор на критерий при анализ и оптимизиране на процесите

в зоната, обслужваща автомобилния транспорт при комбинирани товарни

превози;

Стъпка 3: Статистическа обработка на данните от наблюденията и

наличната оперативна информация и определяне законите за разпределение на

входящия поток и времето за обслужване.

Стъпка 4: Въз основа на получените входни параметри в стъпка 3 се

разработват модели, основаващи се на теория на масовото обслужване и

описващи технологичния процес при обслужване на автомобилните потоци;

9

Стъпка 5: Сравняване на алтернативни варианти, характеризиращи

променливата интензивност на автомобилните потоци и идентифициране на

потенциалните проблеми, като се анализира използваният капацитет на

разглежданата система.

Стъпка 6: Въз основа на получените резултати в стъпка 5 и избраният

оптимизационен критерий в стъпка 2, се анализират разходите.

4.1. Аналитично моделиране на зоната, обслужваща автомобилните

потоци

4.1.1.Анализиране дейността на разглеждания терминал

- Връзка между брой товарни автомобили постъпващи в зоната и брой

обслужени контейнери на кей при индиректен вариант на взаимодействие. *

( )

1 1

. . . . . . .j k

i k i

k h h

h j k c h

Nизх т а Nизх т а Nвх кораб

(4.1)

( )

*

1 1

. . . . . . .j k

i k c i

k h h

h j k h

Nвх т а Nвх т а Nизх кораб

(4.2)

- Дневен брой товарни автомобили, обслужени в зоната (товарните

автомобили напускат транспортния възел в рамките на разглеждания работен

ден).

. . . . . . . . ( . . . . . . )вх изх k k k kA A Nвх т а Nизх т а Nвх т а Nизх т а (4.3)

- Време за престой на контейнер в терминала - кея се разглежда като

отправна точка (ден j характеризира постъпването и напускането на

контейнерите на кей:

. .( .). ,износ т а вхTконт j d дни . .( .) ,т а вхd j P при . .( .)т а вхj d

. .( .). ,внос т а изхTконт d j дни . .( .) ,т а изхd j P при . .( .)т а изхd j (4.4)

- Връзка между брой товарни автомобили, постъпващи в зоната за

обслужване и времето за престой на контейнерите в терминала

. . . .( ) ( ),.k j

постъп с т а k i k k

i k

Nконт X

(4.5)

. . . .( ) ( ),

k

напус с т а k k i k

i k j

Nконт Y

,k j P (4.6)

( ),i k kX - брой износни контейнери с време за престой в терминала [i-k],

постъпващи в ден “k” с автомобилен транспорт и напускащи с кораб в ден от

интервала [k; k+j] при ( j k );

( ),k i kY - брой вносни контейнери с време за престой [k-i], постъпващи с

кораб в ден от интервала [k-j; k] и напускащи с товарен автомобил в ден “k”.

4.1.2. Избор на критерий за анализ и оптимизиране на процесите в зоната,

обслужваща автомобилния транспорт

10

За създаването на адекватен модел е необходимо да се отчитат разходите,

както пряко в пункта, така и за автомобилните превозвачи. Времето за престой

на товарен автомобил в пристанищен транспортен възел е основен показател,

оказващ директно влияние върху печалбата на автомобилните превозвачи,

което налага неговото подробно изследване и оптимизиране. То може да се

раздели на следните елементи: престой под технологични операции; престой

под товарно-разтоварни операции (задължително се включва в модела и се

отчита при оптимизация); престой в очакване на технологични операции;

престой в очакване на товарно-разтоварни операции.

Обект на изследване е зоната, в която се извършват процесите по

натоварване и разтоварване на автомобилния подвижен състав. Спецификата на

извършваните дейности я определят като система за масово обслужване с

очакване, без приоритет. На входа на n обслужващи устройства постъпва поток

от заявки с интензивност λ. Продължителността на обслужване е случайна

величина, разпределена по определен закон. Дисциплината на обслужване е

съответно първи дошъл, първи обслужен - FIFO.

За оптимизационен критерий при анализа на разглежданата подсистема,

избирам общите разходи, определени въз основа на вероятностните ѝ

характеристики.

Дейността на разглежданата подсистема зависи от следните управляеми

параметри: 1) интензивност при постъпване на товарните автомобили – λ, т.а./h;

2) интензивност на обслужване µ, т.а./h; 3) брой на обслужващите устройства S.

S и µ са постоянни в краткосрочен план, следователно нарастването на λ

води до увеличаване на времето за престой в опашката и системата.

В модела се включат само тези разходи, които зависят от управляемите

параметри. Останалите се считат за константа и следователно не оказват

влияние върху оптималното решение.

Разходите при един час непрекъсната работа на зоната за обслужване на

автомобилните превозвачи може да се изразят по следния начин:

. , € /P PC L S h (4.7)

където: PC са разходите при един час непрекъсната работа на

обслужващите устройства, €/h; PL – разходи при работа на едно обслужващо

устройство, €/h; S–брой обслужващи устройства.

Средните разходи, падащи се на един товарен автомобил, могат да се

изразят по следния начин:

. , €P P

P

C L SAC

(4.8)

11

Средното време за престой на товарен автомобил в системата се

разглежда като функция на интензивността при постъпване на товарните

автомобили, тъй като в краткосрочен план производителността при обработка и

броя на обслужващите устройства са фиксирани - Фигура 4.2.

. . .,Sт а q обслt t ht (4.9)

където: . .Sт аt е средно време за престой на товарен автомобил в

системата, h; .обслt – средно време за обслужване на една заявка, h; qt –средно

време за престой на заявка в опашката, h.

В сила са зависимостите: .обслt = 1/µ и qt = f(λ) (4.10)

, . . /та h

qt

. . ,Sт аt h . . (max)

Sт аt

Фигура 4.2 Средно време за престой на товарен автомобил в системата

Общите разходи на автомобилните превозвачи за престой в очакване на

обслужване за един час непрекъсната работа на зоната се изразяват като:

  .   , € /  qAT hC C N h (4.11)

където: ATC – общи разходи на автомобилните превозвачи за престой в

очакване на обслужване, €/h; hC – разходи за престой на един товарен

автомобил за час, €/h;   . q qN t – среден брой товарни автомобили в

опашката. Следователно:

  . .   , € /qAT hC C t h (4.13)

Средните разходи, за един товарен автомобил при престой в опашката са:

/    .  , €qAT AT hAC C C t (4.14)

Пределната стойност за престой на товарен автомобил в опашката се

определя, като първа производна на ATC спрямо λ.

( . )  

  .      , €AT

qAT AT ATqC AT

dC d AC dAC d tM AC Ch t Ch

d d d d

(4.15)

При нарастване на λ , ATAC и ATMC нарастват (вторите по-интензивно).

12

  TSC - общи разходи за един час, отчетени в обменната зона

  . . .  , € /qTS P AT P hC C C L S C t h (4.16)

TSAC - средната стойност на общите разходи за един товарен автомобил

( . ) / €A .  ,qP AT hTS PC AC L tC S CA (4.17)

Пределната стойност на часовите разходите в обменна зона с S

обслужващи устройства, се определя от формула 4.18:

( . ) ( . . )

,  € /  TS

qTS P hC

dC d L S d C tM h

d d d

(4.18)

.PL S е константа.

. ,    € /TS

qqC h h

dtM C t C h

d

(4.19)

Следователно:

TS ATC CM M (4.20)

Оптимизиране на разглежданата система може да се осигури, чрез

минимизиране на общите разходи, въз основа на динамичен анализ при

различни стойности на S, µ и λ.

min   P ATTS C CC (4.21)

При спазване на условията:

  ( , €, , /  )PP f L S HC h (4.22)

  ( , , , , ), /  €A hTC f C S H h (4.23)

Във формула 4.22, Lp, S, H са съответно разходите при работа на едно

обслужващо устройство за един час, брой обслужващи устройства, брой

работни часове, а във формула 4.23, Ch, λ, µ, S, H са съответно разходите за

един товарен автомобил за час, интензивност на постъпване на товарните

автомобили, интензивност на обслужване, брой обслужващи устройства, брой

работни часове.

Динамичният анализ на общите разходи осигурява механизъм за

системна оптимизация на разглежданата подсистема.

4.1.3. Показатели, характеризиращи технологичният процес при

обслужване на автомобилни потоци в пристанищен транспортен възел при

комбинирани товарни превози

4.1.3.1. Статистическо изследване и анализиране дейността на зоната,

обслужваща постъпващите товарни автомобили

Използван капацитет на складовата площ:

2( * * )(1 ),

365k

C A T fF m

(4.24)

13

където: kF - използвана складова площ, 2m ;C - очакван обем контейнери в TEU/

година; A - площ заемана от един контейнер, 2m ;T - средно време за престой на

контейнер, дни; f - пиков фактор, гарантиращ наличието на достатъчно

пространство за съхранение.

Година Товарооборот в TEU/год. А, 2m Т, дни

kF , 2m

2006 24 692 15 6 7 306,126

2007 35 085 15 6 8 651,096

2008 31 193 15 6 7 691,425

2009 46 559 15 6 11 480,3

2010 23 902 15 6 5 893,644

2011 29 000 15 6 8 580,8219

2012 46 000 15 6 13 610,9589

Предвиждан

ръст:

150 000 15 6 44 383,5616

150 000 15 3 22 191,7808

Таблица 4.1 Използвана складова площ в пристанищния терминал

При анализът е използвана осреднена стойност на времето за престой на

контейнерите в транспортния възел, определена от данни за терминала.

От направените изчисления следва, че основният контейнерен склад от

41 000 кв.м., на този етап задоволява нуждите от складова площ.

Изследване на случайните процеси в зоната, обслужваща

автомобилния транспорт в пристанищен транспортен възел при комбинирани

товарни превози

Обслужването е процес, при който в случайни моменти, системата

преминава от едно състояние в друго.

- Първи етап – изследване на входящия поток от товарни автомобили.

Анализирано е постъпването им в пристанищния контейнерен терминал за

период от 40 работни дни, като общият им брой е 1514. Те формират поток,

който е: стационарен – вероятността за постъпване на определен брой заявки в

течение на даден интервал от време зависи само от неговата дължина;

ординарен – заявките постъпват поединично; без последствие – броят заявки

постъпили в даден интервал от време не зависи от броя заявки постъпили в

предходен интервал. Следователно може да се издигне хипотеза, че входящият

поток е Поасонов. Потвърждаването на приетата хипотеза е извършено чрез

статистическа обработка на предоставените данни, като е използван програмен

пакет Rockwell Arena Simulation, осигурен с вграден инструмент Input

Analyzer, идентифициращ закона на разпределение на разглежданата случайна

14

величина. При анализът са получени хистограма и резюме на статистическите

данни.

От получените резултати следва, че законът на Поасон с параметър

4,73 товарни автомобила за час, описва добре разглеждания процес.

Фигура 4.6 Хистограма, характеризираща закона на разпределение на

входящия поток товарни автомобили

Distribution Summary Chi Square Test Data Summary

Distribution: Poisson

Expression: POIS(4.73)

Square Error: 0.000846

Number of intervals = 9

Degrees of freedom = 7

Test Statistic = 2.26

Corresponding p-value > 0.75

Number of Data Points = 320

Min Data Value = 0

Max Data Value = 12

Sample Mean = 4.73

Sample Std Dev = 2.14

Таблица 4.2 Резюме на получените резултати при обработка на данните с

Rockwell Arena Simulation

- Втори етап – определяне законът на разпределение на времето,

необходимо за обслужване на един товарен автомобил - проведен е

статистически анализ, използвайки вградения инструмент Input Analyzer на

програмен пакет Rockwell Arena Simulation, с които са обработени 100

хронометрирани стойности на времето за обслужване на товарен автомобил.

Според резултатите, получени при статистическа обработка на данните е

установен експоненциален закон на разпределение на времето за обслужване на

товарен автомобил с параметър . 18,4обслt минути.

Фигура 4.7 Хистограма, характеризираща закона на разпределение на

времето за обслужване на товарен автомобил

15

Distribution Summary Test Data Summary

Distribution:Exponential

Expression: EXPO(18.4)

Square Error:0.000823

Chi Square Test:

Number of intervals = 4

Degrees of freedom = 2

Test Statistic = 0.278

Corresponding p-value > 0.75

Kolmogorov-Smirnov Test:

Test Statistic = 0.0637

Corresponding p-value> 0.15

Number of Data Points = 100

Min Data Value = 0.68

Max Data Value = 105

Sample Mean = 18.4

Sample Std Dev = 18.6

Таблица 4.3 Резюме на получените резултати при обработка на данните с

Rockwell Arena Simulation

4.1.3.2. Аналитично моделиране на времето за престой на товарен

автомобил в зоната – необходимо е да се определят операционните

характеристики на разглежданата система за масово обслужване.

При разработването на аналитичен модел на времето за престой на

товарен автомобил в обменната зона, въз основа на съществуващия

математичен апарат, могат да се разгледат следните два варианта:

- Първи вариант: входящият поток товарни автомобили следва Поасоново

разпределение, а времето за обслужване следва експоненциално разпределение

– прилага се модел M/M/S;

- Втори вариант: входящият поток товарни автомобили следва Поасоново

разпределение, а времето за обслужване следва Ерлангово разпределение –

прилага се модел M/Ek/S.

Основна характеристика на разглежданата система е натоварването ѝ

ρ=λ/(µ.S) Задължително условие за работа на системата без отказ е 1 .

Аналитичен модел M/M/S

Вероятността в системата да няма постъпил товарен автомобил:

1 1

1 1

0

0 0

. / /.

! 1 ! ! . !

S n S nS S

n n

S S SP

S n S S n

(4.30)

Среден брой заявки, чакащи в опашката:

1

0

. 1

! 1

1 . . 1

! ! 1

S

qn S

S

n

S

SN

S S

n S

(4.33)

Среден брой обслужвани заявки:

. .. обслобслN t a

при a=λ/µ (4.34)

Среден брой заявки в системата:

16

1

0

. 1

! 1.

1 . . 1

! ! 1

S

qn S

Ss

n

S

SN S

S S

n S

N

(4.35)

Средно време за престой в опашката:

11

20

,1 !( ) ! 1 !( )

S n SSq

q

n

N a a at h

µ S S a n S S a

при a=λ/µ (4.36)

Средно време за престой на товарен автомобил в системата:

11

. .2

0

1 1

1 !( ) ! 1,

!( )S

S n SS

т а q

n

a a at t

µ S S a n S S ah

(4.37)

Аналитичен модел M/Ek/S – няма точно изведени формули, а се

използват такива с добро приближение при 4S .

Съществуват две приближени формули 4.39 и 4.40, при Ерлангово

разпределение от k - ти порядък на времето за обслужване.

. . .. ,Sт а q обслt t t h

(4.38)

11

. .2

0

11

1,

2 1 !( ) ! 1 !( )S

S n SS

т а

n

a a akt hµ µ S S a n S S a

при 1 1

12 k

(4.39)

1 221

. .2

0

1 1 1 4 5 21 1,

1 !( ) ! 1 !( ) 2 32. .S

S n SS

т а

n

S Sa a at h

µ µ S S a n S S a S

при 2

2 1 1 1 4 5 21

2 32. .

S S

S

, a = λ/µ и

1

k (4.40)

При заместване на ρ и , последната формула получава следния вид:

1

0

.

1

.2

1 11 (1 )(1 )( 1)( 4 5 2)

1,

( 1)!( ) ! ( 1)!( ) 2 32S

S n

n

т

SS

аt

aS S

a a a k k S hS S a n S S a a

(4.41)

При анализиране само на времето за престой в опашката при модел

M/Ek/S и използване на второто приближение (4.40) се прилага формулата:

11

20

1 11 (1 )(1 )( 1)( 4 5 2)

,( 1)!( ) ! ( 1)!( ) 2 32

S n S

q

S

n

aS S

a a a k k S hS S a n S S a a

t

(4.42)

4.1.4. Определяне на общите средни разходи, падащи се на един товарен

автомобил

17

Ако времето за обслужване на товарните автомобили има

експоненциално разпределение, средните разходи при престой на товарен

автомобил в опашката са:

11

20

. ,( 1)

€!( ) ! ( 1)!( )

S n SS

AT h h

n

q

a a aAC C C

S S a n St

S a

(4.43)

Ако времето за обслужване има Ерлангово разпределение, като се

използва вторият вариант на приближение, средните разходи при престой, на

товарен автомобил в опашката ще се определят по формулата:

11

20

1 11 (1 )(1 )( 1)( 4 5 2)

. ,( 1)!( ) !

€( 1)!( ) 2 32

S n SS

AT h h

n

qt

aS S

a a a k k SAC C CS S a n S S a a

(4.44)

Средните общи разходи, падаща се на един товарен автомобил може да се

изразят с формулите.

При модел M/M/S:

11

20

,( 1)!( ) ! ( 1

€)!( )

S n SSpP

TS P A qT h h

n

C SC S a a aAC AC AC C C

S S a n S S at

(4.45)

- При модел M/Ek/S:1

1

20

. .( 1)!( ) ! ( 1)!( )

1 11 (1 )(1 )( 1)( 4 5 2)

€,2 32

S n SS

qP P

TS P AT h h

n

C S C S a a aAC AC AC C C

S S a n S S a

S Sk S

a

t

a

k

(4.46)

Последните две формули представляват различни аналитични модели,

които могат да се използват при анализ на разходите в разглежданата система.

4.2. Симулационно моделиране на зоната, обслужваща автомобилните

потоци в пристанищен контейнерен терминал при комбинирани товарни

превози

4.2.1. Методология и избор на подход при разработване на симулационен

модел

Симулационното моделиране на технологични решения, при които се

наблюдава взаимодействие между дискретни и непрекъснати системи се

извършва на базата на структуриран модел, който предоставя информация

относно работата на системата за текущ период от време и за това как ще се

развива процеса, след промяна на предварително избрани параметри.

За реализирането на симулационен модел при изследване на

автомобилните потоци в пристанищен транспортен възел при комбинирани

товарни превози е необходим параметричен анализ, включващ определянето на

18

входните характеристики и разработване на моделиращ алгоритъм, описващ

работата на разглежданата зона.

Разработените в дисертацията симулационни модели се основават на

дискретно - събитийна симулация, при която се изследват и анализират

промените при настъпване на събитие във времето. Използвани са два основни

подхода при изследване на операционните характеристики на зоната,

обслужваща постъпващите товарни автомобили:

Подход 1: Разработване на симулационен модел в MS Excel, имитиращ

функционирането на разглежданата система. При прилагането му се създава

електронна таблица, която е динамично изображение на промените в

състоянието на разглежданата система с течение на времето и предлага правила

за извършване на преход между тях. Първоначално са определени началното

състояние и началния момент на симулация. Динамичен портрет на

състоянията се осигурява с придвижване на симулационното време от едно

събитие към друго. В първоначалният момент няма постъпил товарен

автомобил за обслужване.

Подход 2: Разработване на компютърен симулационен модел

Компютърната симулация се прилага при изучаване на широка гама от

реални системи, като се използват софтуери, имитиращи операциите им с

течение на времето. Едно от най-важните решения, което е необходимо да се

вземе при разработването на компютърен модел е избор на програмно

осигуряване.

Използван е програмен пакет за симулационно моделиране - Arena

създаден от Systems Modeling Corporation, който е обектно - ориентиран

симулационен софтуер, реализиран с програмен език Siman и използващ

анимационна система Cinema Animation. Разработените модели са подробно

описани в пета глава, където са анализирани и резултатите получени при

симулиране дейността на разглежданата система.

4.2.2. Основни етапи при разработване на симулационен модел

Формулиране на основната цел при симулационно изследване на

зоната обслужваща товарните автомобили в контейнерен терминал;

Анализ на входните данни;

Разработване на симулационен алгоритъм, въз основа на определения

обхват на поставената задача и концептуалния модел, представен в Глава 3;

Съставяне на модели, като се прилагат избраните подходи;

Проверка и валидиране на разработените модели;

Приемане на моделът с най-добри операционни характеристики за

базов и сравняването му с алтернативни варианти въз основа на избрания

оптимизационен критерий.

19

Фигура 4.10 Алгоритъм, описващ процеса на обслужване на товарен

автомобил в обменната зона

С прилагането на компютърната симулация се осигурява възможност за

по-голяма гъвкавост при моделиране и анализиране на широк кръг от фактори.

ГЛАВА 5. ЕКСПЕРИМЕНТАЛНА ПРОВЕРКА НА

РАЗРАБОТЕНАТА МЕТОДИКА И АНАЛИЗ НА ПОЛУЧЕНИТЕ

РЕЗУЛТАТИ

5.1.Експериментално определяне на операционните характеристики на

зоната, обслужваща автомобилните потоци в пристанищен транспортен възел

при комбиниран превоз на товари

Обслужването на автомобилните потоци в пристанищен транспортен

възел е основен елемент от дейността му, оказващ директно въздействие върху

товарната му ефективност и постигнатите финансови резултати, което определя

необходимостта от провеждане на експериментални изследвания в тази област.

С прилагането на избраните аналитични и симулационни методи са

разработени модели, представящи възможните форми на организация при

съществуващото положение в разглежданата система. Паралелното им

20

съпоставяне проверява дали следват оперативната логика на анализирания

процес, което е необходимо условие при извършване на обосновано изследване.

Въз основа на представения концептуален модел на контейнерен

пристанищен терминал Бургас в трета глава, разглеждам зоната, осигуряваща

процесите по натоварване и разтоварване на автомобилните превозвачи, като

отворена многоканална система за масово обслужване с две паралелни

обслужващи устройства и дисциплина на обслужване FIFO, в която заявките

постъпват нерегулярно. Относно броят на товарните автомобили, изчакващи

предоставяне на желана услуга в опашката, няма ограничения.

Съгласно наличната информация и резултатите, получени при изследване

на случайните входни параметри, при изграждане на моделите са приети

следните предположения:

- входящият поток от заявки е Поасонов, като за единица време в

системата постъпват средно λ заявки;

- използваните обслужващи устройства (автотоварачи) имат една и съща

производителност;

- времето за обслужване на една заявка от обслужващо устройство е

непрекъсната случайна величина с експоненциално разпределение и параметър

μ;

- товарните автомобили се обслужват по реда на постъпването им в

системата, като броят на местата в опашката е неограничен;

- системата е в състояние да поеме обслужването на входящия поток от

заявки.

- не се наблюдават откази в работата на автотоварачите при извършване

на ежедневните операции и последните се приемат за напълно надеждни.

Обслужването на товарните автомобили може да се представи със

следните два варианта, описващи възможната организация по отношение на

формиращата се опашка пред обслужващите устройства при съществуващото

положение:

1. Вариант 1: Товарните автомобили, изчакващи обслужване, постъпват в

две отделни опашки пред обслужващите устройства. Системата се разглежда

като сума от две паралелни подсистеми от вид М/М/1.

1

2

/ /1M M

/ /1M M

Фигура 5.2 Модел: M/M/2=2*M/M/1 – вариант 1

21

2. Вариант 2: Товарните автомобили изчакват предоставяне на желаната

услуга в една обща опашка пред обслужващите устройства.

/ / 2M M

Фигура 5.3 Модел: M/M/2 – вариант 2

Въз основа на тези два варианта са разработени аналитични и

симулационни модели, определящи операционните характеристики на

разглежданата система.

5.1.1. Аналитични модели, изследващи операционните характеристики

Разработени са два аналитични модела, въз основа на определените

възможни варианти на работа в зоната, които са представени във вид на

електронни таблици, като е използван софтуер MS Excel. Те осигуряват

определяне на операционните показатели при стационарен режим на работа и

зададени входни характеристики (S, λ, µ). С разработването им се цели

създаване на универсално средство, което може да се използва от по-широк

кръг от хора, занимаващи се с организиране на дейностите в разглежданата

подсистема на пристанищния терминал, като им се предоставя възможност за

бърз анализ при зададена комбинация от входни параметри.

} {

Фигура 5.4 Схематично представяне на аналитичен модел във вид на

електронна таблица в MS Excel

1. Аналитичен модел 1: M/M/2 = 2 * M/M/1 - с отделни опашки пред

обслужващите устройства – системата се представя като две паралелни

подсистеми от вид М/М/1. При тази организация приемам, че входящия поток

товарни автомобили с интензивност λ се разделя на два потока, съответно

формиращи отделни опашки пред обслужващите устройства, в съотношение

50:50. 2

1

i

i

и 1 2 0.5*4.73 2.365, . . /т а h (5.1)

22

2. Аналитичен модел 2: М/М/2 - с една обща опашка пред обслужващите

устройства и интензивност на входящ поток 4.73, . . /т а h .

Разработените аналитични модели, описващи разглежданите варианти, са

представени във вид на електронни таблици в Приложение 3.

Операционни

характеристики

Аналитичен модел 1:

M/M/2 = 2 * M/M/1

Аналитичен модел 2:

M/M/2

1. 0.725 0.725

2. qN 3.8285 1.6094

3. sN 5.28 3.0599

4. qt , min.

48.565 20.4153

5. . .Sт аt

, min. 66.9643 38.8145

Таблица 5.2 Получени резултати при аналитичното моделиране

Проверка верността на получени резултати с разработените аналитични

модели, е извършена с помощта на Softwar - QtsPlus [122] и е представена в

Приложение 3.

5.1.2. Симулационни модели изследващи операционните характеристики

Динамичният анализ на разглежданата система отчита промените в

продължителността на операциите и изисква използване на симулационно

моделиране.

При дейността на контейнерен терминал Бургас товарните автомобили

постъпват за обслужване пет дни от седмицата, в интервала от 08:30 до 16:30

часа и напускат след приключване на обслужването им, в рамките на същия

работен ден. Зоната, обслужваща автомобилните потоци се разглежда като

самостоятелен компонент.

Разработените симулационни модели представят динамична симулация

на разглежданата система. Постигането на това се осигурява чрез въвеждане на

„симулационен часовник", който се премества напред при случване на събитие.

Основната цел в тази част е да се изградят симулационни модели,

използвайки MS Excel и програмен пакет Rockwell Arena Simulation.

Изграждането на симулационен модел на съществуваща система

осигурява възможност за по-добро разбиране и управление на наблюдаваните

операции.

23

} {Фигура.5.5 Схематично представяне на симулационен модел

Симулационният модел е динамично изображение на промените в

състоянието на анализираната система с течение на времето. В процеса на

моделиране е отчетена фиксирана продължителност на работния ден.

5.1.2.1. Симулационен модел в МS Excel - описва функционирането на

разглежданата система, като се моделира поведението ѝ при зададени закони на

разпределение на входните параметри. Представен е във вид на електронна

таблица и разглежда първия вариант на организация, при който товарните

автомобили постъпват в две отделни опашки пред обслужващите устройства.

Всеки ред описва процесът на обслужване на един товарен автомобил постъпил

в зоната. Въвеждат се „часовници“, отчитащи за всяка заявка часът на

постъпването ѝ в системата, начало и край на обслужването. С тази динамична

симулация се наблюдава какво се случва в N-тия ред и какво е влиянието на

случилите се по-рано във времето събития. Симулирането на всеки работен ден

започва от начален момент, след който постъпва товарен автомобил в

системата. Симулационният модел се съставя при зададени параметри на

входящия поток и обслужването - 1 2 2.365, . . /т а h и . 18,4обслt минути.

Времето се отчита в минути. При настъпване на събитие, състоянието на

системата се променя в зависимост от логико-математическите отношения,

свързани с тези събития, което характеризира динамичната структура на

моделираната система.

Представената имитация е динамична илюстрация на поведението на

системата във времето за период от един месец, като състоянията се сменят

само в моментите, в които настъпва събитие. Цялостният процес, протичащ в

зоната се представя като ориентирана във времето последователност от

събития.

При моделиране на случайните величини, разпределени по съответен

закон, е използван методът на обратната функция. Компютърно са генерирани

псевдослучайни числа, като се използва функцията RAND(). За получаване на

стойности за интервалите между постъпване на товарните автомобили и

времето за обслужване, имащи експоненциално разпределение, е използвана

24

обратната функция 1 1( ()) (1 )xF RAND e , въз основа на която се

трансформират генерираните извадки, чрез функциите: 1( 1) ln(1 ())RAND

– при

определяне на интервалите между постъпване на товарните автомобили и

.( 1) ln(1 ())обсл RANDt – при определяне на времето за обслужване на товарен

автомобил. В Таблица 5.3 са представени средните стойности на изходните

параметри, получени при 30 репликации на разработения модел, описващ

работата на една от двете паралелно действащи подсистеми от вид М/М/1.

Симулационен модел в MS Excel

параметър стойност

1. т.а./h 2,43

2. .обслt , min 19,3176

3. постъпванеI , min 24,7955

4. qN, бр.

4,28

5 sN , бр. 5,843

6. qt , min 46,85123

7. . .Sт аt, min

61,3664

8. 0,7813

Таблица 5.3 Резултати, получени със симулационния модел в MS Excel

5.1.2.2. Симулационни модели в Arena - процесът на конструирането им

следва последователността: представяне на модела във вид на блок схема и

въвеждане на необходимите входни данни; симулиране на разработения модел;

проучване на получения доклад; проверка и валидиране на модела.

Разработени са три симулационни модела, изследващи дейността на

обменната зона, в зависимост от избрания вариант на организация по

отношение на формиращата се опашка пред обслужващите устройства, в които

са заложени определените входни параметри - 4.73, . . /т а h и . 18,4minобслt :

Модел 1-1: В зоната за обслужване на автомобилните превозвачи

работят два автотоварача с една и съща производителност. Товарните

автомобили, изчакващи за обслужване, постъпват симетрично в две отделни

опашки пред обслужващите устройства, разпределени в съотношение 50:50.

Модел 1-2: В обменната зона работят два автотоварача с една и съща

производителност. Товарните автомобили постъпват в две отделни опашки

25

пред обслужващите устройства, като се спазва условието – новопостъпил

товарен автомобил да се присъедини към по-късата опашка.

Модел 2: Товарните автомобили се обслужват от два автотоварача с

еднаква производителност. При постъпването им в обменната зона формират

една обща опашка пред обслужващите устройства.

Моделите са проиграни при 30 репликации, всяка от които е с дължина

10800 минути. Получените доклади са представени в Приложение 3.

- Проверката на симулационните модели в Arena е проведена чрез

установено наличие на съгласие с формулите на Литъл, което потвърждава

съответствие между концептуалните и компютърните модели, като входните

параметри и логическата структура са правилно представени.

- Валидирането на разработените симулационни модели е извършено чрез

статистически анализ на входно-изходната трансформация на данни, като е

анализирана изходната последователност от точкови оценки на средното време

за обслужване в системата и е използван двустранен, статистически тест на

Стюдент, според който е необходимо да е изпълнено условието: /2,nt t

където, t се изчислява при проведения статистически тест, а /2,nt - се определя

от приложение Б3 [36], при избрано ниво на значимост 0,05 и n = 30.

Използваният метод е известен като метод на независимите повторения и се

прилага при анализ на данни получени при симулация.

От извършените проверки и проведените тестове за валидност може да се

направи извод, че разработените компютърни модели представят изследваната

реална система.

Резултати получени при симулация в Arena

параметър Модел 1-1 Модел 1-2 Модел 2

. .Sт аt, min

64,2046 42,6644 39,2248

qt , min 45,9698 24,3558 20,7716

.обслt , min 18,2347 18,3088 18,4533

qN , бр. 3,66 1,9157 1,6456

sN ,бр. 5,1003 3,3477 3,1017

0,7198 0,7161 0,7281

Таблица 5.6 Резултати от компютърната симулация

26

5.1.3. Сравнение на получените резултати при проведеното моделиране :

параметър Аналит. модел Модел в Excel Модел в Arena

qt , min 48,5650 46,85123 45,9698

. .Sт аt, min

66,9643 61,3664 64,2046

qN , бр. 3,8285 4,28 3,66

sN , бр. 5,2790 5,843 5,1003

0.725 0,781 0,7198

Таблица 5.7 Модел: M/M/2=2*M/M/1 (разпределение в опашките 50:50)

параметър Аналит. модел Модел в Arena

qt ,min 20,415 20,7716

. .Sт аt ,min 38,814 39,2248

qN ,бр. 1,61 1,6456

sN , бр. 3,06 3,1017

0,725 0,7281

Таблица 5.8 Модел M/M/2 – обща опашка пред обслужващите устройства

Сходството на получените данни дава основание да се приеме, че

разработените модели са правилно изградени.

Вторият подход, използван при симулационното моделиране се откроява

с по-голяма точност и гъвкавост, като позволява с пренастройване на

разработените модели да се разгледат и съпоставят алтернативни варианти.

Най-добър, при съществуващата инфраструктура в разглеждания

транспортен възел, е вариантът на организация при който товарните

автомобили изчакват обслужването си в обща опашка. Той се характеризира с

оптимални стойности на средното време за престой в опашката и средното

времето за престой в системата и е приет за базов модел в следващата част от

изследването.

5.2. Влияние на интензивността и броя обслужващи устройства, върху

операционните характеристики на обменната зона - използван е разработения

27

базов модел (Модел 2), като при средно време за обслужване на товарен

автомобил 18,4 минути е определена максималната интензивност, която може

да се постигне, съответно при използване на 1, 2 или 3 автотоварача.

Получените резултати позволяват да се определят горните и долни граници на

времето за престой в опашката и системата при определен брой обслужващи

устройства.

Фигура 5.9 Графична зависимост ( )qt f

Фигура 5.11 Графична зависимост ( )qN f

0

50

100

150

200

250

300

0 2 4 6 8 10

λ т.а./h

1 автотоварач

2 автотоварача

3 автотоварача

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10λ т.а./h

1 автотоварач

2 автотоварача

3 автотоварача

28

Фигура 5.13 Графична зависимост ( )f при различен брой

обслужващи устройства

С приближаване на до стойност 1.0, системата става нестабилна и

изключително чувствителна, като най-малкото увеличаване на интензивността

води до рязко нарастване на дължината на опашката и времето за престой в нея.

Изследването на операционните характеристики осигурява механизъм за

идентифициране на оптималния брой обслужващи устройства в зависимост от

интензивността.

5.3. Анализ на разходите при обслужване на товарните автомобили в

обменната зона – проведен е икономически анализ и са определени съответните

разходи, описани аналитично в глава четвърта. Получените оценки могат да се

използват от ръководството на транспортния възел при избор на най-подходящ

сценарий на работа. Сравняването на алтернативни варианти по отношение на

разходите осигурява възможност за подобряване ефективността на

предлаганата услуга.

Определени са средните разходи, падащи се на товарен автомобил,

съответно при променлива интензивност и използване на 1, 2 или 3

автотоварача, като е приложен представения аналитичен модел. Графиката на

Фигура 5.14 обобщава получените резултати и визуализира изменението на

средни разходи, падащи се на един товарен автомобил, в зависимост от

интензивността на постъпване на автомобилния поток. Тя може да се използва

като средство, подпомагащо изборът на оптимален брой обслужващи

устройства. При интензивност на постъпване 2.5 т. а./h е достатъчно едно

обслужващо устройство. Два автотоварача е целесъобразно да се използват при

интензивност на постъпване до 5 товарни автомобила за час.

От графиката се вижда, че за обслужване на автомобилен поток със

средна интензивност 4.73 т.а./h, оптималният брой автотоварачи е два,

което съответства на действителното технологично оборудване в разглеждания

пристанищен контейнерен терминал.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 2 4 6 8 10

ρ

λ т.а./h

1 автотоварач

2 автотоварача

3 автотоварача

29

Фигура 5.14 Общи средни разходи, падащи се на един товарен автомобил

Прилагането на разработената в четвърта глава методика, осигурява

хибриден подход при изследване дейността на зоната за товарене и

разтоварване на автомобилните превозвачи в пристанищен транспортен възел,

като съчетава аналитичен анализ и симулация и осигурява възможност за

изследване на процесите в разглежданата система.

С помощта на подробен анализ на получените резултати могат да се

направят изводи относно използвания капацитет на система и разходите на

пристанищния терминал при работа на обменната зона.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Създадените аналитични и симулационни модели описват технологичния

процес при обслужване на автомобилните потоци в обменната зона на

пристанищен транспортен възел при комбиниран, контейнерен превоз на

товари и служат за определяне на основни, операционни характеристики на

разглежданата система.

Разработените алгоритми са приложими в две направления: за сравняване

на алтернативни варианти, характеризиращи променливи входни параметри,

като се идентифицират и прогнозират потенциалните проблеми и за сравняване

на алтернативни варианти по отношение на разходите, с което се осигурява

възможност за подобряване ефективността на предлаганата услуга.

Моделите са построени въз основа на оформлението и технологичните

параметри на разглеждания контейнерен терминал, като са тествани с реални

данни при различни варианти на организация. Получените резултати са

анализирани и оценени, като е определен оптималният вариант по отношение

на операционните характеристики.

С разработената методика се предоставят количествени (математически)

подходи при вземане на управленски решения, свързани с оптимизиране

процесът на обслужване на автомобилния поток.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

[€]

λ т.а./h

S=1

S=2

S=3

TSAC

30

ПРИНОСИ ПО ДИСЕРТАЦИЯТА

Научно – приложни приноси:

Разработен е концептуален модел, описващ компонентите на

разглежданият морски, контейнерен терминал, връзките и отношенията между

тях, както и протичащите процеси. Анализът на товаропотоците и проведеното

статистическо изследване на колебанията им осигурява количествено

определяне на сезонния компонент.

Разработена е обща методика за изследване, прогнозиране и

управление на процесите при обслужване на автомобилните потоци в

пристанищен транспортен възел при комбинирани товарни превози, която

съчетава логистично изследване, математическа формулировка и компютърна

симулация.

Съставен е структурен модел за динамичен анализ на разходите,

осигуряващ механизъм за системна оптимизация на разглежданата подсистема

от пристанищния транспортен възел, като се отчита влиянието на

вероятностните ѝ характеристики.

Формулирани са математически зависимости за определяне времето за

престой в опашката и времето за престой в системата, които обхващат

възможните варианти от аналитична гледна точка.

Разработени са аналитични и симулационни модели, представящи

алгоритъма за обслужване на товарните автомобили в обменната зона, като са

използвани различни подходи. Прилагането им позволява да се сравнят

алтернативни варианти, което осигурява възможност за избор на конкретни

управленски решения и точно прогнозиране на последствията от тях.

Приложни приноси:

Разработената в дисертационния труд обща методика има приложение

както в рамките на конкретната задача, така и в общотеоретичен аспект и може

да се прилага при изследване на аналогични транспортни възли, осигурявайки

възможност за повишаване конкурентоспособността им, като с предложените

методи, алгоритми и модели се търсят възможности за оптимизиране на

дейността им.

Определени са операционните параметри на разглежданата система и с

помощта на разработените модели са изследвани стойностите им при различни

варианти на организация, съответстващи на технологичните възможности на

изследвания транспортен възел, при установените чрез статистическата

обработка на реални данни закони на разпределение на входящия поток и

времето за обслужване. Анализирани са получените резултати и е определен

оптимален вариант - приет за базов.

31

Доказана е приложимостта на разработената методика чрез

експериментално изследване влиянието на интензивността на входящия поток и

броя обслужващи устройства върху операционните характеристики на

разглежданата система, като е използван базовия модел.

Прилагането на предложения критерий за оптималност изразява

изменението на общите средни разходи, падащи се на един товарен автомобил в

зависимост от интензивността на постъпващия автомобилен поток и може да се

използва като средство, подпомагащо изборът на оптимален брой обслужващи

устройства.

СПИСЪК НА ПУБЛИКАЦИИТЕ ПО ДИСЕРТАЦИЯТА

1. Бобев В., Р. Матева, М. Савова, Определяне на параметри,

показатели и математически модели за анализ и изследване на

комбинираните превози и участващите в тях автомобилни потоци,

Годишник на Университет “проф. Асен Златаров“ т. XXXVII (1), стр. 111 – 114,

2008 г.

2. Савова - Мраценкова М., Изследване на сезонните колебания на

товаропотоците в пристанищен контейнерен терминал Бургас, научно

списание „KSI Transactions on Knowledge Society“, Volume 4, Number 3, Sofia,

September 2010.

3. Савова - Мраценкова М., Определяне на разходите в зоната за

обслужване на магистралния автомобилен транспорт в пристанищен

транспортен възел при комбинирани товарни превози, Научна конференция

с международно участие по авиационна, автомобилна и железопътна техника и

технологии БулТранс – сборник доклади. Созопол, Септември 2011 г.

4. Savova – Martsenkova M., Penkov I., Modeling activity zone road

transport container terminal in the port, publication of the Knowledge Society

Institute, Volume 5, Number 4, Sofia, December, 2012.

5. Savova – Mratsenkova M., Study of random processes in the zone that

handles the road transport in a port hub, publication of the Knowledge Society

Institute, Volume 5, Number 4, Sofia, December, 2012.

32

ANNOTATION

Dissertation: STUDY AND MODELING OF THE AUTOMOBILE FLOWS IN

PORT NODES IN COMBINED FREIGHT TRANSPORT

Author: M.Sc. Eng. Milena Georgieva Savova – Mratsenkova

The basis of the dissertation is to develop a methodology, which explores

flows in an automobile port hub in combined freight transport and which provides

quantitative approaches to make decisions, associated with the process of servicing.

Its application ensures an achievement of benefits with organizational and managerial

nature.

In the first chapter is analyzed the role of the port nodes and the need for

combined freight transport. The main priorities are defined in their development,

requiring an initiation of Cluster Approach, which provides an increase in

competitiveness and socio-economic prosperity of coastal regions.

The second chapter gives an overview of the researches, innovations and

scientific methods in the field of intermodal transport, as are defined the problems in

maritime transport nodes and the used approaches in their research, modeling and

optimization. Based on the review are defined the aims of the research.

Presented in the third chapter a conceptual model of the container terminal

Burgas describes the technology of work and the flowing logistic processes, as

statistical are analyzed fluctuations in cargo turnover.

In the fourth chapter is chosen an optimization criterion in the research of the

area serving automobile carriers in a port hub and is developed an approach that

provides a study of operating parameters using analytical and simulation methods and

resources.

In chapter five is performed an experimental verification of the developed in

the dissertation methodology as models are compared, which represent possible

forms of organization in the considered subsystem and it is defined an optimal

version by the existing technological and infrastructural conditions. It is studied the

influence of an intensity in traffic on the operating parameters and the selected

optimization criterion.