автореферат диссертации по транспорту, 05.22.10, диссертация на тему:Оптимизация программно-целевого планирования перевозок большегрузными карьерными автосамосвалами

На правах рукописи

ОСИПОВ ОЛЕГ ВЛАДИМИРОВИЧ

0<

ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОГРАММНО-ЦЕЛЕВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕВОЗОК БОЛЬШЕГРУЗНЫМИ КАРЬЕРНЫМИ АВТОСАМОСВАЛАМИ

05.22.10 - Эксплуатация автомобильного транспорта

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

□03474060

Оренбург 2009

003474060

Работа выполнена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет».

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Чепасов Валерий Иванович

Официальные оппоненты доктор технических наук, професор

Султанов Наиль Закиевич;

доктор технических наук, профессор Константинов Михаил Маерович •

Ведущая организация ГОУ ВПО «Саратовский государст-

венный технический университет»

Защита состоится 3 июля 2009 г. в 9-00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.181.02 при ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет» по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, ауд. 6205.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

Автореферат разослан 2 июня 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

В.И. Рассоха

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Автомобильный транспорт большой грузоподъемности занимает второе место в общем объеме карьерных перевозок, что объясняется следующими его преимуществами: высокой мобильностью и маневренностью; возможностью организации движения автомобилей с большой интенсивностью (до 400—500 автомобилей в час при двухполосном движении); возможностью, по сравнению с железнодорожным транспортом, сокращения протяженности подъездных путей в 2—3 раза и уменьшения затрат на их устройство на 20—25%; повышением производительности экскаваторов, занятых на погрузке, на 20—25%.

Одной из основных проблем, возникающих при перевозке руды в карьерах, является наличие простоев транспорта при ожидании погрузки и разгрузки, и, как следствие, недостаточная эффективность использования погрузочных средств и самосвалов. Это связано, в том числе, и с планированием перевозок без учета некоторых параметров, влияющих на эффективность (базовых параметров). И, в результате, построенные теоретические модели не в полной мере описывают процесс перевозок.

Для повышения эффективности и системной устойчивости на рынке транспортных услуг при доставке грузов должна быть обеспечена максимальная координация и интеграция всех звеньев транспортного процесса, участвующих в формировании и управлении основными и вспомогательными материальными и связанными с ними потоками.

Одним из способов повышения уровня эффективности является сокращение времени, затрачиваемого на погрузочно-разгрузочные работы, и увеличения количества ездок путём оптимизации нерационально составленных графиков перевозок.

Поэтому исследования, направленные на повышение уровня эффективности перевозок, являются актуальными.

Цель работы - повышение эффективности перевозочного процесса.

Поставленная цель определяет следующие основные задачи диссертационной работы:

- выявление закономерностей изменения параметров перевозок с помощью корреляционного, регрессионного, факторного" анализов;

- оптимизация основных параметров перевозок карьерными автосамосвалами на базовых параметрах-аргументах;

- разработка алгоритма для построения графиков перевозок большегрузными карьерными автосамосвалами;

- разработка комплекса программ для решения вышеперечисленных

задач.

Объектом исследования является процесс перевозки руды в карьерах.

Предметом исследования являются параметры графиков перевозок руды карьерными автосамосвалами.

Методика исследования - комплексная, сочетающая анализ и синтез современных теоретических и экспериментальных исследований с привлечением многомерных методов математической статистики.

Научная новизна результатов заключается в следующем:

- разработан алгоритм для построения графиков перевозок с учетом наиболее значимых параметров процесса перевозок;

- создана методика по нахождению базовых параметров-аргументов на базе метода главных компонент для моделей оптимизации перевозок руды карьерными автосамосвалами;

- получены модели, описывающие процесс перевозок с учетом наиболее значимых параметров процесса перевозок;

- определены наиболее значимые параметры в процессе перевозок по вкладам параметров-аргументов в регрессионных моделях;

- выявлены групповые связи между параметрами по объединениям параметров перевозок по факторам.

Практическую значимость работы составляют:

- новый алгоритм и его программная реализация для составления графиков перевозок грузов, с включением в него не рассматриваемых ранее параметров графиков перевозок;

- множественные нелинейные регрессионные модели перевозок карьерными автосамосвалами для многопараметрической оптимизации;

- полученные результаты оптимизации параметров графиков перевозок на базе месторождения «Осеннее» ОАО «Гайский горно-обогатительный комбинат» (Гайский ГОК);

- получены значения параметров перевозок для составления графиков, наиболее соответствующих процессу перевозок;

- программный комплекс для реализации разработанных методик.

Реализация результатов работы. Полученные результаты приняты к

использованию в ОАО «Гайский ГОК» (г. Гай, Оренбургская область), в ООО «Газпром добыча Оренбург» и используются в учебном процессе ГОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».

На защиту выносятся следующие положения:

- математические модели процесса перевозок;

- методика определения базовых параметров перевозок;

- закономерности изменения параметров графиков перевозок руды карьерными автосамосвалами;

- комплекс параметров для составления графиков перевозок грузов.

Апробация. Результаты работы представлялись и были одобрены на:

XI всероссийской конференции «Фундаментальные исследования и инновации в технических университетах» (Санкт-Петербург, 2007); всероссийской научно-практической конференции «Многопрофильный университет как региональный центр образования и науки» (Оренбург, 2009); техническом совете ОАО «Гайский ГОК»; расширенном заседании кафедр «Техническая эксплуатация и ремонт автомобилей», «Автомобильный транспорт» и «Автомобили и безопасность движения» Оренбургского государственного университета.

На разработанные в результате исследований программные средства получены свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Публикации. По результатам исследований опубликовано 7 печатных работ и получено 2 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура л объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех основных разделов и основных результатов и выводов, изложенных на 125 страницах машинного текста, включая 14 рисунков и 39 таблиц, списка использованных источников из 146 наименований и 5 приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, поставлена цель, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первом разделе «Проблема организации перевозок и обзор существующих методов ее решения. Постановка задачи исследования» дан обзор проблемы по оптимизации параметров эксплуатации карьерных самосвалов.

Теоретическими основами исследования составления и оптимизации параметров эксплуатации автомобилей большой грузоподъемности служат труды В.И. Аверченкова, Л.Л. Афанасьева, В.В. Беднарского, Д. Бенсона, A.B. Вельможина, А.И. Воркута, A3. Горева, В.А. Гудкова, A.A. Константинова, A.B. Куликова, В.М. Курганова, С.Б. Левина, B.C. Лукинского, М.Е. Майборода, Л.Б. Миротина, B.C. Никифорова, В.М. Николашина, Н.Б. Островского, A.B. Рубец, И.А. Туревского, Х.А. Фасхиева, М.С. Ходош, С.М. Цукерберга, и других отечественных и зарубежных ученых.

Различные виды перевозок обладают специфическими особенностями в технологии, организации и управлении, но они имеют общие технологические основы в виде конкретных технологических схем доставки.

Наиболее полно эксплуатационную эффективность перевозок отражает предложенный профессорами В.А. Гудковым и A.B. Вельможиным коэффициент эффективности перевозочного процесса {КэлХ представляющий собой отношение затрат, связанных с удовлетворением потребностей обслуживаемых транспортом предприятий в перевозке груза, к фактическим затратам.

Различные параметры перевозок обладают различным уровнем влияния на эффективность автомобильных перевозок. Для определения наиболее важных факторов и степени их влияния на коэффициент перевозочного процесса необходимо провести анализ влияния условий организации перевозок на эффективность перевозочного процесса.

Существующие методики определения влияний эксплуатационно-технических характеристик на производительность позволяют определить изменения коэффициента эффективности перевозочного процесса в зависимости от изменения других параметров.

Анализ влияния технической скорости подвижного состава, времени простоя под погрузочно-разгрузочными операциями и других параметров перевозок на коэффициент эффективности перевозочного процесса, показывает, что на практике Кэ.п. может изменяться в достаточно широких пределах и характеризовать качество перевозочного процесса.

Для выбора методов повышения производительности подвижного состава необходимо знать характер и степень влияния отдельных эксплуатационных параметров на производительность карьерных автосамосвалов.

Во втором разделе «Определение входных параметров перевозок и построение графиков перевозок» описано проведение анализа процесса перевозок руды и построения алгоритмов в плане их программной реализации на языке "С++".

Проведен анализ производительности группы автомобилей, работающих в условиях месторождения «Осеннее», с использованием моделей определения теоретической часовой производительности (1) и реальной часовой производительности (2), предложенные профессором А.Э. Горевым:

=q„yvTßiV[ г+Urß,(1)

где Uч„,. - теоретическая часовая производительность, т/ч.;

qu - номинальная грузоподъемность подвижного состава, т.;

у - коэффициент использования грузоподъемности;

иг - техническая скорость, км/ч.;

ß - коэффициент использования пробега;

¡кг- пробег с грузом за ездку, км.;

tf/.p - время погрузки и разгрузки, мин.

(2)

где По — количество ездок, определяемое по модели (3), ич.р, - реальная часовая производительность

n^INT^u-,/{.21, r + urt,,_,,)). (3)

Проведен анализ влияния эксплуатационных факторов на производительность автотранспортных средств на предприятии добывающего комплекса Уральской горно-металлургической компании ОАО «Гайский ГОК» на карьере «Осенний».

В настоящее время добыча руды на месторождении «Осеннее» производится на горизонте 190 м с глубины 70 м. Перевозки грузов выполняются автомобилями БелАЗ-7555В (номинальная грузоподъемность q„=55 т), оснащенными системой контроля загрузки, что позволяет избежать недогруза и перегруза, а для погрузки используются экскаваторы HITACHI EX 1900-6 с ёмкостью ковша 12 м3.

Проведенный анализ использования большегрузных автомобилей на перевозке руды позволил установить, что эффективность эксплуатации автомобилей понижена из-за отсутствия четко спланированного графика перевозок. Фактические эксплуатационные издержки превышают нормативные на 20-25 %.

Согласно результатам, полученным по фотографиям рабочего дня, общее количество перевезённой руды определяется 34 ездками на один автомобиль в смену, фактическая часовая производительность составляет 165,48 т/ч.

Однако из произведенных расчетов: по модели (1) теоретическая часовая производительность составляет 206,25 т/ч; по модели (2) реальная часовая производительность составляет 203,88 т/ч.

Следовательно, предлагаемые модели не в полной мере могут оценить реальное состояние вследствие учета не всех эксплуатационно-технических и организационных параметров, есть возможность улучшения показателей производительности карьерных автосамосвалов.

Для улучшения показателей производительности карьерных автосамосвалов предложен следующий порядок действий:

а) разработка алгоритма для построения графиков перевозок руды с учетом наиболее значимых параметров перевозок;

б) оптимизация производительности подвижного состава по регрессионным моделям.

Большинство исследований перевозок оперирует с линейно-однородными производственными функциями как с качественной основой моделей. Для них определены устойчивые состояния равновесия, решен ряд оптимизационных задач. Однако эти модели обладают известными недостатками, приводящими порой к результатам, не имеющим реальной практической интерпретации. Поэтому в работе проведено исследование нелинейных моделей. При этом для изучения свойств объектов, представленных такими моделями, часто более важно исследование не собственно параметров моделей, а их взаимосвязей.

Таким образом, была определена целевая функция: Р(У1,У2)=ДХ1,Х2...Х„), где у! - общее количество перевезённого груза,

у2 - общее время простоя,

хьХ1...х„- входные параметры-аргументы для процесса перевозок.

Цель дальнейшего исследования - определить модель для целевой функции и найти значения параметров-аргументов, которые приводят к максимуму для у, и минимуму для у2.

Для осуществления автоматического составления графиков был разработан алгоритм составления графиков перевозок и реализован в программном средстве.

Особенностью реализации данного алгоритма является построение графиков с учетом следующих наиболее важных параметров процесса перевозок: количество погрузчиков, количество разгрузчиков, количество автомобилей (подвижного состава), время погрузки, время разгрузки, время движения, продолжительность обеда водителей погрузчиков, продолжительность обеда водителей разгрузчиков, продолжительность обеда водителей автомобилей, время начала рабочего дня, время окончания рабочего дня, время начала обеда для водителей погрузчиков, время начала обеда для водителей разгрузчиков, время начала обеда для водителей автомобилей, возможное

время переработки, скорости на различных участках маршрута. Изменение значений каждого из этих параметров приводит к изменению значений параметров для оптимизации.

На рисунке 1 приведена блок-схема методики составления нормализованной матрицы исследования и графиков перевозок.

Рисунок 1 - Блок-схема методики составления нормализованной матрицы исследования и графиков перевозок

В третьем разделе «Определение базовых параметров перевозок» рассмотрено определение закономерностей изменения параметров графиков перевозок с помощью использования корреляционного, факторного и регрессионного анализов.

Предложена методика определения зависимостей параметров перевозок и их оптимизация:

а) построение матрицы исследования;

б) определение с помощью корреляционного анализа парных зависимостей;

в) определение с помощью факторного анализа групповых зависимостей;

г) определение базовых параметров (имеющих максимальное значение коэффициента факторной нагрузки для данного фактора);

д) построение регрессионных моделей на базовых параметрах ступенчатым регрессионным методом;

е) определение количественной оценки влияния по вкладам, полученным по регрессионным моделям;

ж) нахождение на базе полученных моделей максимальных (для количества доставленного груза) и минимальных (для параметров простоя) значений результирующих параметров на построенном пространстве параметров-аргументов.

В четвертом разделе «Оптимизация программно-целевого планирования при определении значений параметров перевозок» приводятся резуль-

таты исследования по определению зависимостей, построению моделей оптимизации и оптимизации параметров целевой функции.

Интервалы начально заданных параметров брались из предоставлении х фотографий рабочего дня.

Таблица 1 - Параметры перевозочного процесса

Название параметра (обозначение), единицы измерения Диапазон значений параметров

Параметры-аргументы:

Количество погрузчиков (XI), ед. 1-2

Количество автомобилей (Х2), ед. 3-4

Продолжительность погрузки (ХЗ), мин. 1-6

Продолжительность разгрузки (Х4), мин. 1-2

Продолжительность движения (Х5), мин. 3-8

Продолжительность обеда для водителей погрузчиков (XI0), час:мин. 0:52-1:08

Продолжительность обеда для водителей (XI1), час:мин. 0:52-1:08

Время начала работы (Х12), час:мин. 8:00-8:40

Время окончания работы (Х13), час:мин. 19:20-20:00

Время начала обедов для погрузчиков (Х14), час:мин. 12:52-13:08

Время начала обедов для водителей (XI5), час:мин. 12:52-13:08

Время возможного превышения длительности рабочей смены (X16), мин. 8-14

Параметры для оптимизации:

Общее количество перевезённого груза (Х6), т.

Общее время простоя (Х7), мин.

Время простоя при погрузке (Х8), мин.

Время простоя при разгрузке (Х9), мин.

На построенной матрице исследования был проведён корреляционный

анализ.

Коэффициент корреляции параметра Х6:

- с параметром Х2 равен 0.589235;

- с параметром Х5 равен -0.692874;

- с параметром ХЗ равен -0.258968. Коэффициент корреляции параметра Х8:

- с параметром XI равен -0.444978;

- с параметром Х2 равен 0.339573;

- с параметром Х7 равен 1.

Как видно из приведённых значений коэффициентов корреляции, количество перевезённого груза, а также остальные результирующие параметры наиболее связаны с количеством автомобилей (Х2). Время простоев имеет сильную связь с количеством погрузчиков (XI). Количество перевезенного груза сильно связано с временем движения (Х5). Это подтверждают и результаты факторного анализа (таблицы 2-3) который, как известно, дает возмож-

ность определения групповых зависимостей между параметрами исследования.

Для сокращения числа параметров-аргументов (при составлении моделей для оптимизируемых параметров) и определения структуры взаимосвязей между ними на матрице исследования был проведен факторный анализ. С помощью метода главных компонент была найдена матрица факторных нагрузок (таблица 2) и выявлены объединения параметров по факторам (таблица 3). В факторе 1 произошло объединение всех результирующих параметров с количеством погрузчиков, количеством автомобилей и временем движения.

Таблица 2 - Матрица факторных нагрузок (фрагмент)

1 2 3 4 10

1 0.509248 0.0881209 -0.155857 0.306287 0.0908586

2 -0.494466 0.375792 -0.287269 0.343491 0.113173

3 -0.190378 -0.589419 0.0866061 0.215395 -0.141977

4 0.24835« 0.189565 -0.474467 -0.311773 -0.203125

5 0.419539 -0.436534 0.12137 0.485367 0.173302

6 -0.543716 0.709861 -0.157774 -0.215895 0.0987272

7 -0.898722 -0.332787 0.0451777 0.0204032 -0.0917146

8 -0.898721 -0.332787 0.0451777 0.0204032 -0.0917147

10 -0.152349 -0.475805 -0.263 5 85 -0.388729 0.495412

11 -0.101878 0.33243 0.567637 0.222684 -0.0996624

12 0.222889 -0.0366101 -0.370955 0.232427 -0.214828

13 0.166763 0.178677 0.637039 -0.253457 0.114227

14 0.193341 -0.205725 -0.370356 -0.247467 0.0577816

15 0.18983 -0.136376 0.422042 -0.435775 0.0618799

16 0.174498 -0.240718 0.0100882 -0.387064 -0.455776

Таблица 3 - Объединение по фактору 1

Параметр Нагрузка

XI 0.5092

Х2 -0.4945

Х5 0.4195

Х6 -0.5437

Х7 -0.8987

Х8 -0.8987

В факторе 1 базовый параметр XI (количество погрузчиков).

Согласно результатам факторного анализа, были получены параметры, являющиеся базовыми: XI, ХЗ, Х4, Х5, Х10, Х12, Х13, Х14, Х15, Х16.

Таким образом, перевозку руды карьерными автосамосвалами на месторождении «Осеннее» можно описать десятью базовыми параметрами вместо исходных шестнадцати. Остальные параметры можно определять по регрессионным моделям на 10 базовых параметрах-аргументах.

Определение количественных зависимостей осуществлялось по вкладам, полученным по регрессионным моделям, построенным ступенчатым регрессионным методом.

В связи с тем, что общее время простоя сильно зависит от времени простоя при погрузке (коэффициент корреляции равен 0,68) и времени простоя при разгрузке (коэффициент корреляции равен 0,72), то для оптимизации взяли параметры общего времени простоя и общего количества перевезённого груза.

Модель 1 для параметра Х6:

у=(-5.75930)+(3.99951 )4 .V,)1 +(-64.993620)4 X,+(69.42154)4 .V,)' +(-21.07150)4 Л',)2 +(1.83721 )*( Л',)' +(-595315.19880) (1494.33997)4 Л',.)' +(-1.25006)4 Л',.,)+(0.00035)4 Х„)' +(620.38971) +(-200.74854)4 Х5)' +(27.75909)4 X,)1 +(-1.33480)4 Л"5) '" +(372238.87929) +(-2202.03178)4 X,,)1 +(4.33946)4 Л',,)2 +(-0.00285)4 Л',,)' +(33.02789) +(-8.20733)4 Л',6)' +(0.64706)*( Х[й)3 +(-0.01618)4 .V,,)' + +(10.33332) + (-6.62393)4 Л'.,)' +(13922925.79930) +(-53394.78379)4 Лы)' + (68.25578)4 Л'ы )2 +(-0.02908)4 Л',4)5 +(6476647.8172б)+(-24753.07982)*( Л'|5)1 +(31.53553)4 ,У15Г'+(-0 01339)4 Л"15) '+(2973.61302)+(-12б.59467)4 Л',„)' +(1.74793)4 Х,„)2 +(-0.00775)4 А'10)'.

Коэффициент детерминации модели 1 составляет 0,8761. Согласно вкладам по моделям 1 (таблица 4) количество перевезенного груза (Х6) более всего зависит от времени движения (Х5).

Таблица 4 - Вклады параметров-аргументов в модели 1

Парамегр-аргумент Вклад в модель

XI 0.0123

ХЗ 0.0327

Х13 0.0143

Х5 0.8047

Х12 0.0514

Х16 0.0036

Х4 0.0204

Х14 0.0082

Х15 0.0259

Х10 0.0264

Модель 2 для параметра Х8:

У=(32.б4935)+(-13.25649)4 Л',)' +(27.12224) +(-41.91432)4 X,)' +((5.08343)4 Л\) 2+(-1.42053)4 Л',)'+(-213035.05995)+<529.93473)4 Л',,)' +(-0.43908)*( Л',,)2+(0.00012)4 Х11)''+(-20.38766)+(21.42792)*( Х}) ' +(-5.04039)4 Л'5 Г+(0.33161)4 Л^)'+<68232.06065)+(-391.44373)4 Л',,)1 +(0.74696)4 Х\,)2 +(-0.00047)*( Хг )3 +(-88.70986) +(23.02045)*( .V,,)' +<-1.89867)4 Л',6)2 +(0.04971)4 Х,,.,)'+(6.11857) +(-3.92216)4 Л",)' +(-1936304.67023) +(7435.90934)*( Л'и)'+(-9.51818)4 Л^)2+(0.00406)4 Л'ы )1 +(-5718135.45753)+(21985.96311)4 Л',5)'+(-28.1764б)4 Л"15)2 +(0.01204)4 Л',5г' +(5663.01862)+(-269.68619)4 Л',,,)1 +(4.24251)4 X,,,)2+(-0.02203)4 ЛГ„,)3.

Коэффициент детерминации модели 2 составляет 0,8024.

Согласно вкладам по моделям 2 (таблица 5) общее время простоя (Х7) более всего зависит от количества погрузчиков (XI).

Таблица 5 - Вклады параметров-аргументов в модели 2

Параметр-аргумент Вклад в модель

XI 0.3427

хз 0.1564

Х13 0.0549

Х5 0.0678

Х12 0.1132

Х16 0.0313

Х4 0.0488

XI4 0.0135

Х15 0.0638

Х10 0.1076-

Таким образом, имеем совпадение групповых и количественных зависимостей для зависимых параметров и параметров-аргументов (количество перевезенного груза и время движения, время простоя и количество погрузчиков).

Поскольку регрессионные модели на базовых параметрах-аргументах имеют высокий коэффициент детерминации и низкие средние и абсолютные ошибки, то алгоритм определения базовых параметров является корректным.

Построенные регрессионные модели были использованы для оптимизации.

Были получены значения базовых параметров для построения графиков перевозок, на которых значения параметров Х6 и Х7 являются оптимальными. Значения параметров-аргументов и оптимизированных параметров приведены в таблице 6.

Таблица 6 - Значения параметров-аргументов и оптимизированных параметров

Наименование параметра | Значение параметра

Параметры-аргументы:

Время начала работы, час.мин. 08:00

Время окончания работы, часгмин. 19:45

Количество погрузчиков, ед. 1

Количество автомобилей, ед. 4

Время начала обеда погрузчиков, час:мин. 13:00

Время начала обеда водителей, часгмин. 13:00

Продолжительность обеда погрузчиков, мин. 60

Продолжительность обеда водителей, мин. 60

Продолжительность погрузки, мин. 2

Продолжительность разгрузки, мин. 2

Продолжительность движения, мин. 4

Возможное время переработки, мин. 10

Параметры для оптимизации:

Общее количество перевезённого груза за смену, т. 212*55т=11 660т

Общее время простоя, мин. 12

Время простоя при погрузке, мин. 12

Время простоя при разгрузке, мин. 0

В настоящее время количество перевезённой руды определяется 34 ездками на один автомобиль за смену. При составлении графика на параметрах, полученных после оптимизации, количество ездок возрастет до 53 на один автомобиль за смену, т.е. увеличится на 56%.

Для повышения достоверности моделей перевозок и увеличения количества параметров-аргументов матрицы исследования необходимо рассмотреть маршрут следования автомобилей. Для этого приведем описание одного из маршрутов движения карьерных автомобилей-самосвалов в карьере «Осенний» при доставке породы от экскаватора к отвалу.

Параметры маршрута определены по чертежу карьера (маркшейдерской карте) и приведены в таблице 7.

Схема участков движения транспортных средств в карьере приведена на рисунке 2.

Таблица 7 - Параметры участков маршрутов движения карьерных автомобилей-самосвалов в карьере «Осенний»

Длина Расстояние Радиус Ограничение скорости

Участок участка. от начала кривизны по боковому

м маршрута, участка, м скольжению

м м/с км/ч

0-А 380 380 1000 20.59 74.12

А 150 530 400 13.02 46.88

В 75 605 360 12.35 44.47

С 200- 805 500 14.56 52.41

D 80 885 30 3.57 12.84

Е 135 1020 500 14.56 52.41

F 200 1220 500 14.56 52.41

F-G 250 1470 1000 20.59 74.12

G 85 1555 170 8.49 30.56

И 95 1650 260 10.50 37.79

Н-К 350 2000 1000 20.59 74.12

Рисунок 2 - Схема участков движения транспортных средств

К рассматриваемым параметрам добавили параметры - значения скорости на конкретном участке дороги (11 участков) и построили новую матрицу исследования.

На вновь построенной матрице применили выше описанную методику и получили часовую производительность 370 т/ч.

Таким образом, перевозку руды на месторождении «Осеннее» необходимо выполнять четырьмя автомобилями БелАЗ-7555В (номинальной грузоподъемности 55 т), оснащенными системой контроля загрузки, для погрузки использовать два экскаватора HITACHI ЕХ1900-6 с ёмкостью ковша 12 м3. При построении графиков перевозок руды на параметрах, полученных после оптимизации, количество ездок возрастет до 74 на один автомобиль за смену, т.е. увеличится на 117%.

Графики допустимых и рекомендуемых скоростей v , v автомобилей на участках маршрута представлены на рисунке 3:

> 60

50

40

J 30 2

~20 II 1С о

о О

V' \/ ...... " v

■/.....

/

\ // \ \

V /

530 605 805 885 1020 1220 1470 1555 1650 2000 Протяженность {м) U

■полученные значения скоростей на участках ■ограничения скоростей

Рисунок 3 - Графики допустимых и рекомендуемых значений скоростей v автомобилей на участках маршрута

Анализ был проведен также для использования карьерного самосвала БелАЗ-75570 с грузоподъемностью 90 т. При построении графиков перевозок руды на параметрах, полученных после оптимизации, количество ездок составило 50 на один автомобиль за смену, часовая производительность увеличилась до 409 т/ч. При замене экскаватора на HITACHI ЕХ2500-6 с ёмкостью ковша 15 м3, повышения часовой производительности выявлено не было.

Разработанный программный комплекс для исследования и оптимизации параметров эксплуатации автомобилей большой грузоподъемности позволил увеличить часовую производительность с 165,48 т/ч до 370 т/ч, получить коэффициент рационального использования времени, равный 97%, коэффициент простоя - 2,4%. Данный комплекс может использоваться в задачах практической оптимизации других видов перевозок.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Анализ процесса перевозки руды в целом и его составных частей показал значительную взаимосвязь параметров транспортно-технологической схемы процесса перевозок. На базе анализа эффективности перевозок руды большегрузными карьерными автосамосвалами была выявлена их недостаточная эффективность вследствие нерационально спланированных графиков перевозок.

2. Разработана методика минимизации числа параметров исследования на базе факторного анализа. Это позволило значительно уменьшить число параметров-аргументов в регрессионных моделях с 27 до 15.

3. Построены многопараметрические модели оптимизации основных параметров перевозок на базе ступенчатого регрессионного метода с высоким коэффициентом детерминации (0.8735) и малыми средними абсолютными (11.90) и относительными ошибками.

4. Разработан алгоритм построения графиков перевозок с учетом наиболее важных параметров процесса перевозок. Это позволило строить близкие к реальным графики перевозок (средняя ошибка составляет 5,6%).

5. Реализация разработанной методики при транспортировании руды карьерными автосамосвалами на месторождении «Осеннее» ОАО «Гашжий ГОК» позволяет увеличить часовую производительность с 165,48 т/ч до 370 т/ч.

Список публикаций по теме диссертации

- в изданиях Перечня ВАК РФ:

1. Осипов, О.В. Влияние эксплуатационных факторов на производительность карьерных автосамосвалов / О.В. Осипов // Автотранспортное предприятие. - 2009. - № 5. - С. 46-47.

- в монографии:

2. Осипов, О.В. Алгоритмическая и программная реализация упрощенного метода Брандона в длинной арифметике с распараллеливанием процедуры нахождения дисперсий: монография / В.И. Чепасов, О.В. Осипов, А.П. Тетерин, Т.А. Курякова. - Оренбург: ИПК ОГУ, 2008. - 383 с.

- в научных рецензируемых изданиях и сборников трудов:

3. Осипов, О.В. Алгоритмическая и программная реализация составления графиков перевозки грузов: материалы XI всероссийской конференции «Фундаментальные исследования и инновации в технических университетах» / В.И. Чепасов, О.В. Осипов. - Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического университета, 2007. - С. 200.

4. Осипов, О.В. Построение и применение многопараметрической матрицы исследования: материалы XI всероссийской конференции «Фундаментальные исследования и инновации в технических университетах» / В.И. Чепасов, О.В. Осипов. - Санкт-Петербург: Изд-во Политехнического университета, 2007.-С. 201.

5. Осипов, О.В. Алгоритмическая и программная реализация построения оптимальных моделей прогноза / В.И. Чепасов, О.В. Осипов, А.П.

Тетерин // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2008. -№80.-С. 150-153.

6. Осипов, О.В. Методика оптимизации транспортного процесса на основе модели составления расписаний / В.И. Чепасов, О.В. Осипов // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2008. - №88. - С- 156162.

7. Осипов, О.В. Оптимизация программно-целевого планирования перевозок большегрузными карьерными автосамосвалами: материалы всероссийской научно-практической конференции «Многопрофильный университет как региональный центр образования и науки» / О.В. Осипов. - Оренбург: электронное издание ГОУ ВПО ОГУ, 2009,- 4 с.

- свидетельства о регистрации программных средств:

8. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008613126 «Программа дая построения оптимальных моделей прогноза» / В.И. Чепасов, O.A. Никонорова, О.В. Осипов. - зарегист. 30.06.2008. - 1с.

9. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008614186 «Программа для прогноза гармоническими моделями на нескольких интервалах» / В.И. Чепасов, Ю.Н. Пивоваров, О.В. Осипов. - зарегист. 02.11.2008. - 1с.

Подписано к печати 01.06.2009 Усл.-печ. Л 1,0 Тираж 130 экз. заказ № 754

Отпечатано с готового оригинал-макета 01.06.2009 г.

ООО "Печатный салон "ТиКс" г. Оренбург ул. Шевченко, 24 оф. 208 тел: (3532) 58-10-25, 58-10-35

ВВЕДЕНИЕ.

1. ПРОБЛЕМА ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРЕВОЗОК И ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ЕЕ РЕШЕНИЯ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1. Грузовые автомобильные перевозки и их оптимальное планирование в России.

1.2. Особенности организации грузовых перевозок при добыче руды в карьерах.

1.3. Обзор существующих методов составления графиков перевозок грузов.

1.4. Использование нормального распределения при составлении матрицы исследования.

1.5. Алгоритм построения нормализованной матрицы исследования.

1.6. Обзор существующих методов оптимизации графиков перевозок грузов.

1.7. Методы корреляционного и регрессионного анализа.

ВЫВОДЫ.

2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕВОЗОК И ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКОВ ПЕРЕВОЗОК.

2.1. Организация перевозок по часовому графику.

2.2. Анализ процесса перевозок руды и выбор целевой функции.

2.3. Алгоритм составления графиков перевозок.

2.4. Глобальные параметры программы составления графиков перевозок.

2.5. Функция raspis.

2.6. Функция matrraspis.

2.7. Блок — схема алгоритма составления матрицы расписаний.

2.8. Получение загрузочного модуля.

ВЫВОДЫ.

3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ БАЗОВЫХ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕВОЗОК

3.1. Оценка тесноты связи между параметрами перевозок.

3.2. Регрессионный анализ.

3.3. Применение факторного анализа.

3.4. Применение ступенчатого регрессионного метода для построения моделей перевозочного процесса.

3.5. Алгоритм по определению базовых параметров перевозок.

3.6. Выбор параметров оптимизации перевозок.

ВЫВОДЫ.

4. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОГРАММНО-ЦЕЛЕВОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПРИ ОПРЕДЕЛЕНИИ ЗНАЧЕНИЙ ПАРАМЕТРОВ ПЕРЕВОЗОК.

4.1. Построение матрицы исследования и проведение корреляционного анализа.

4.2. Применение факторного анализа.

4.3. Построение моделей и их оптимизация.

4.4. Практическая реализация методики.

ВЫВОДЫ.

Актуальность темы. Автомобильный транспорт большой грузоподъемности занимает второе место в общем объеме карьерных перевозок, что объясняется следующими его преимуществами: высокой мобильностью и маневренностью; возможностью организации движения автомобилей с большой интенсивностью (до 400—500 автомобилей в час при двухполосном движении); возможностью, по сравнению с железнодорожным транспортом, сокращения протяженности подъездных путей в 2—3 раза и уменьшения затрат на их устройство на 20—25%; повышением производительности экскаваторов, занятых на погрузке, на 20—25%.

Одной из основных проблем, возникающих при перевозке руды в, карьерах, является наличие простоев транспорта при ожидании погрузки и разгрузки, и, как следствие, недостаточная эффективность использования погрузочных средств и самосвалов. Это связано, в том числе, и с планированием перевозок без учета некоторых параметров, влияющих на эффективность (базовых параметров). И, в результате, построенные теоретические модели не в полной мере описывают процесс перевозок.

Для повышения эффективности и системной устойчивости на рынке транспортных услуг при доставке грузов должна быть обеспечена максимальная координация и интеграция всех звеньев транспортного процесса, участвующих в формировании и управлении основными и вспомогательными материальными и связанными с ними потоками.

Одним из способов повышения уровня эффективности является сокращение времени, затрачиваемого на погрузочно-разгрузочные работы, и увеличения количества ездок путём оптимизации нерационально составленных графиков перевозок.

Поэтому исследования, направленные на повышение уровня эффективности перевозок, являются актуальными.

Цель работы — повышение эффективности перевозочного процесса.

Поставленная цель определяет следующие основные задачи диссертационной работы:

- выявление закономерностей изменения параметров перевозок с помощью корреляционного, регрессионного, факторного анализов;

- оптимизация основных параметров перевозок карьерными автосамосвалами на базовых параметрах-аргументах;

- разработка алгоритма для построения графиков перевозок большегрузными карьерными автосамосвалами;

- разработка комплекса программ для решения вышеперечисленных задач.

Объектом исследования является процесс перевозки руды в карьерах.

Предметом исследования являются параметры графиков перевозок руды карьерными автосамосвалами.

Методика исследования - комплексная, сочетающая анализ и синтез современных теоретических и экспериментальных исследований с привлечением многомерных методов математической статистики.

Научная новизна результатов заключается в следующем:

- разработан алгоритм для построения графиков перевозок с учетом наиболее значимых параметров процесса перевозок;

- создана методика по нахождению базовых параметров-аргументов на базе метода главных компонент для моделей оптимизации перевозок руды карьерными автосамосвалами;

- получены модели, описывающие процесс перевозок с учетом наиболее значимых параметров процесса перевозок;

- определены наиболее значимые параметры в процессе перевозок по вкладам параметров-аргументов в регрессионных моделях;

- выявлены групповые связи между параметрами по объединениям параметров перевозок по факторам.

Практическую значимость работы составляют:

- новый алгоритм и его программная реализация для составления графиков перевозок грузов, с включением в него не рассматриваемых ранее параметров графиков перевозок;

- множественные нелинейные регрессионные модели перевозок карьерными автосамосвалами для многопараметрической оптимизации;

- полученные результаты оптимизации параметров графиков перевозок на базе месторождения «Осеннее» ОАО «Гайский горнообогатительный комбинат» (Гайский ГОК);

- получены значения параметров перевозок для составления графиков, наиболее соответствующих процессу перевозок; программный комплекс для реализации разработанных методик.

1. ПРОБЛЕМЫ ОРГАНИЗАЦИИ ПЕРЕВОЗОК И ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ЕЕ РЕШЕНИЯ. ПОСТАНОВКА

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

Одной из проблем при перевозке грузов автотранспортом является значительное время погрузочно-разгрузочных работ по причине несбалансированной во времени работы погрузочно-разгрузочных и транспортных механизмов. Это в свою очередь приводит к нерациональным финансовым затратам.

Поэтому задача минимизации затрат времени при погрузочно-разгрузочных работах является актуальной.

В настоящем разделе дан обзор проблемы по составлению и оптимизации графиков перевозок грузов.

Детально описывается разработанный алгоритм составления графиков перевозок грузов и алгоритм построения матрицы исследования.

Обосновывается целесообразность реализации задачи с использованием факторного и регрессионного анализов.

ВЫВОДЫ

1. Закономерность изменения параметров перевозок различна для различных матриц исследования.

2. Все регрессионные модели имеют высокий коэффициент детерминации и небольшие средние абсолютные и относительные ошибки.

Это значит, что по этим моделям мы можем определять зависимые параметры по соответствующим измеряемым параметрам-аргументам в регрессионных моделях.

3. Поскольку регрессионные модели на базовых параметрах-аргументах имеют высокий коэффициент детерминации, то алгоритм определения базовых параметров является корректным.

4. Разработанная методика может использоваться во многих областях, связанных с многопараметрическими объектами.

5. Уменьшение числа параметров при исследовании значительно упрощает процедуру оптимизации графиков перевозок технологических процессов.

6. В результате реализации алгоритма по составлению графиков перевозок и их оптимизации в пакете BORLAND С++ RELEASE 5.02 алгоритмического языка С++, был получен комплекс программ. Тексты программ представлены в Приложениях А-Д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Анализ процесса перевозки руды в целом и его составных частей показал значительную взаимосвязь параметров транспортно-технологической схемы процесса перевозок. На базе анализа эффективности перевозок руды большегрузными карьерными автосамосвалами была выявлена их неэффективность вследствие нерационально спланированных графиков перевозок.

2. Разработан алгоритм построения графиков перевозок с учетом наиболее важных параметров процесса перевозок. Это позволило строить близкие к реальным графики перевозок(средняя ошибка составляет 5,6%).

3. Разработана методика минимизации числа параметров исследования на базе факторного анализа. Это позволило значительно уменьшить число параметров-аргументов в регрессионных моделях с 27 до 15.

4. Построены многопараметрические модели оптимизации основных параметров перевозок на базе ступенчатого регрессионного метода с высоким коэффициентом детерминации (0.8735) и малыми средними абсолютными (11.90) и относительными ошибками.

5. Реализация разработанной методики при транспортировании руды карьерными автосамосвалами на месторождении «Осеннее» ОАО «Гайский ГОК» позволяет увеличить часовую производительность с 165,48 т/ч до 370 т/ч.

1. Аверченков, В.И. Оптимизация технологических процессов в САПР ТП : учебное пособие / В.И. Аверченков. Брянск: Изд-во Брянского ин-та транспортного машиностроения, 1987. - 108 с.

2. Агачев, П.Е. Курс высшей математики / П.Е. Агачев. М.: Высшая школа, 1970. - 544 с.

3. Адамов, В.Е. Факторный индексный анализ: методология и проблемы / В.Е. Адамов. М.: Статистика, 1977. - 200 с.

4. Айвазян, С.А. Классификация многомерных наблюдений / С.А. Айвазян, З.И. Бежаева, О.В. Староверов. М.: Статистика, 1971. - 240 с.

5. Аксенов, И.Я. Транспорт и охрана окружающей среды / И.Я. Аксенов. -М.: Наука, 1986. 176 с.

6. Алесинская, Т.В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления : учебное пособие / Т.В. Алесинская. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005.- 121 с.

7. Андреев, Н.И. Корреляционная теория статистически оптимальных систем / Н.И. Андреев. М., 1966. - 456 с.

8. Апатцев, В.И. Логистические транспортно-грузовые системы / В.И. Апатцев, С.Б. Левин, В.М. Николашин. М.: Академия, 2003. - 304 с.

9. Аркадьев, А.Г. Обучение машины классификации объектов / А.Г. Аркадьев, Э.М. Браверманн. М.: Наука, 1971. - 192 с.

10. Артемьев, С.П. Международные перевозки автомобильным транспортом : справочник / С.П. Артемьев. М.: Транспорт, 1977. - 160 с.

11. Афанасьев, Л.Л. Автомобильные перевозки / Л.Л. Афанасьев. М.: Транспорт, 1965. - 213 с.

12. Афанасьев, Л.Л. Единая транспортаня система и автомобильные перевозки / Л.Л. Афанасьев, Н.Б. Островский, С.М. Цукерберг. М.: Транспорт, 1984. -333 с.

13. Барюд, Р. Статистическая теория надежности и испытания на безотказность / Р. Барюд, Ф. Прошан. М.: Наука, 1984. - 328 с.

14. Бауэрсокс, Д. Логистика. Интегрированная цепь поставок / Д. Бау-эрсокс, Д. Клосс. -М.Юлимп-Бизнес, 2008. 640с.

15. Беднарский, В. В. Грузовые автомобильные перевозки : учебное пособие / В. В. Беднарский, М.Е. Майборода. М.: Изд-во Феникс, 2007. -442 с.

16. Бендат, Дж. Измерение и анализ случайных процессов / Дж.Бендат, А. Пирсол. М.: Мир, 1974.-312 с.

17. Бендат, Дж. Применения корреляционного и спектрального анализа / Дж. Бендат, А. Пирсол ; пер. с англ. М.: Мир, 1983. - 312 с.

18. Бенсон, Д. Транспорт и доставка грузов / Д. Бенсон ; пер. с англ.-М.: Транспорт, 1990. 279 с.

19. Беспалов, Р.А. Транспортная логистика. Новейшие технологии построения эффективной системы доставки / Р.А. Беспалов. М.: Вершина, 2007.-384 с.

20. Блатнов, М.Д. Пассажирские автомобильные перевозки : учебник для автотрансп. техникумов 3-е изд., перераб. и доп. / М.Д. Блатнов. - М.: Транспорт, 1981.-222 с.

21. Боголюбов, Н.М. Корреляционные функции интегрируемых систем и квантовый метод обратной задачи / Н.М. Боголюбов, А.Г. Изергин, В.Е. Корепин. М., 1992. - 240 с.

22. Болски, М. Язык программирования Си = The С programmers handbook : справочник / М. Болски. М.: Радио и связь, 1988. - 96 с.

23. Большая энциклопедия транспорта: в 8 т. М.: Машиностроение, 1995.-399 с.

24. Бочков, С.О. Язык программирования СИ для персонального компьютера / С.О. Бочков. Под ред. П. И. Садчикова. М.: Радио и связь, 1990. -383 с.

25. Бродский, В.З. Введение в факторное планирование эксперимента / В.З. Бродский. 1976. 224 с.

26. Бронштейн, JI.A. Экономика и планирование автомобильного транспорта / J1.A. Бронштейн. М.: Транспорт, 1968. - 182 с.

27. Бхаттачария, Р.Н. Аппроксимация нормальным распределением и асимптоматические разложения / Р.Н. Бхаттачария, Р. Р. Ранга. М.: Статистика, 1982.-286 с.

28. Валеев, С.Г. Регрессионное моделирование при обработке данных / С.Г. Валеев. М., 2001. -272 с.

29. Вахламов, В.К. Техника автомобильного транспорта. Подвижной состав и эксплуатационные свойства / Вахламов В.К. М.: Академия, 2004. -528 с.

30. Вельможин, А.В. Грузовые автомобильные перевозки : учебник /

31. A.В. Вельможин, В. В. Гудков, JI. Б. Миротин, А. В. Куликов. М.: Горячая Линия Телеком, 2006. — 560 с.

32. Винокуров, В.И. Вопросы обработки сложных сигналов в корреляционных системах / В.И. Винокуров, Р.А. Ваккер. М., 1972. - 216 с.

33. Вольтер В.В. Применение метода множественной корреляции /

34. B.В. Вольтер. -М.: ЩТИИКА, 1963. 322 с.

35. Воркут, А.И. Автомобильный транспорт: организация и эффективность/ А.И. Воркут. М.: Транспорт, 1985. - 208 с.

36. Воркут, А.И. Грузовые автомобильные перевозки / А.И. Воркут. -Киев: Высшая школа, 1986. 172 с.

37. Галлеев, Э.М. Оптимизация: теория, примеры, задачи : учебное пособие / Э.М. Галлеев. М.: Эдиториал УРСС, 2000. - 320 с.

38. Гинзбург, А.З. Автомобильные перевозки и организация дорожного движения / А.З. Гинзбург. М.: Транспорт, 1981. - 592 с.

39. Гинзбург, А.З. Международные автомобильные перевозки грузов : практ. пособие / А.З. Гинзбург. СПб.: Информ. центр Выбор, 2000. - 272 с.

40. Гоберман, В.А. Автомобильный транспорт в сельскохозяйственном производстве: эффективность и качество работы, оценка и разработка организационно-технических решений / В.А. Гоберман. М.: Транспорт, 1986. -288 с.

41. Голубев, И. Р. Окружающая среда и транспорт / И.Р. Голубев. — М. Транспорт, 1987. 207 с.

42. Горев, А.Э. Грузовые автомобильные перевозки / А.Э. Горев. -М.: Издательский центр «Академия», 2008. 288 с.

43. Горев, А.Э. Организация автомобильных перевозок и безопасность движения : учебное пособие / А.Э. Горев, Е.М. Олещенко. М.: Академия, 2008. - 356 с.

44. Горизонтов, Б.Б. Страны СЭВ: Транспорт и интеграция / Б.Б. Горизонтов. -М.: Международные отношения, 1989. 232 с.

45. Гутер, Р.С. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта / Р.С. Гутер, В.В. Овчинский. М.: Наука, 1970.

46. Двоеглазов, И.М. Язык программирования С++ : справочное руководство / И.М. Двоеглазов. Киев: Евроиндекс, 1993. - 128 с.

47. Дегтяренко, В.Н. Организация перевозок грузов / В.Н. Дегтяренко, В.В. Зимин, А.И. Костенко. М.:«Издательство Приор», 1997. - 256 с.

48. Денисов, В.И. Математическое обеспечение системы ЭВМ экспериментатор. Регрессионный и дисперсионный анализы / В.И. Денисов. -М.: Наука, 1977. - 252 с.

49. Джон, Э. Бизнес-прогнозирование / Э. Ханк Джон, У. Уичерн Дин, Дж. Райте. Артур. Изд.ательство: Williams 2003. - 656с.

50. Длин, A.M. Факторный анализ в производстве / A.M. Длин. М. 1975.-328 с.

51. Доналд, У. Логистика. Управление цепью поставок / У. Доналд. -М.: Юнити-Дана, 2003. 503 с.

52. Драйпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н.Драйпер, Г.Смит. -М.: Статистика, 1973.

53. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г.Смит. -М., 1973.-392 с.

54. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г.Смит ; пер. с англ. Т.1. Изд. 2, перераб. и доп. М.: Мир, 1986. - 720 с.

55. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г.Смит ; пер. с англ. Т.2. Изд. 2, перераб. и доп. М.: Мир, 1986. - 366 с.

56. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г.Смит ; пер. с англ. Т.2. Изд. 2, перераб. и доп. М.: Мир, 1987. - 352 с.

57. Дыбская, В.В. Логистика. Полный курс МВА / В. В. Дыбская, В.И. Сергеев. -М., Эксмо, 2008. 944с.

58. Дэниел, Л. В. Современная логистика / Л. В.Дэниел, Ф.В. Дональд. М.: Вильяме, - 2005. - 624 с.

59. Елисеев, С.Е. Построение и оптимизация функционирования международных транспортно-логистических систем : автореф. дис. . доктора технических наук: 05.02.22 / С.Е. Елисеев. Москва, 2006. - 48 с.

60. Заруднев, Д.И. Методика выбора автотранспортных средств для перевозки грузов : автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.22.10 / Д.И. Заруднев. -Волгоград, 2005. 17 с.

61. Зубкова, Т.М. Разработка и проектирование программного обеспечения: методические указания к дипломному проектированию для студентов специальности 22.04.00 / Т.М. Зубкова. Оренбург: ОГУ, 1998. - 22 с.

62. Иберла, К. Факторный анализ / К. Иберла. М.: Статистика, 1980. -348 с.

63. Коваленко, И.Н. Теория вероятности и математическая статистика / И.Н. Коваленко, А.А. Филиппова. М.: Высшая школа, 1973. - 252 с.

64. Константинов, А.А. Экономика автомобильного транспорта / А.А, Константинов. М.: Вестник Мосавтоклуба, 1923. - 51 с.

65. Кормаков, Л.Ф. Автомобильный транспорт агропромышленного комплекса, организация и экономика / Л.Ф. Кормаков. М.: Транспорт, 1990.- 232с.

66. Корягин, М.Е. Исследование и оптимизация математических моделей процессов циклической перевозки в логистических системах: автореф. дис. . кандидата технических наук: 05.22.10 / С.Е. Елисеев. Кемерово, 2003.- 16 с.

67. Кудрявцев, O.K. Город и транспорт / O.K. Кудрявцев // Знание. -1975.-№4.-С. 48.

68. Кудрявцев, O.K. Транспорт городских центров / O.K. Кудрявцев.- М.: Транспорт, 1978. 112 с.

69. Курганов, В.М. Логистика. Транспорт и склад в цепи поставок товаров / В.М. Курганов. М.: Книжный мир, 2005. - 432 с.

70. Курганов, В.М. Логистика. Управление автомобильными перевозками. Практический опыт / Курганов В.М. М.: Книжный мир, 2007. - 448 с.

71. Ланцберг, Ю.С. Городской транспорт : учебное пособие / Ю.Г. Ланцберг. -М.: МАРХИ, 1985. 126с.

72. Левиков, Г.А. Смешанные перевозки (состояние, проблемы, тенденции) / Г.А. Левиков, В.В. Тарабанько. М.: Транслит, 2008. - 320 с.

73. Логистика: общественный пассажирский транспорт : учебник для студ. эконом, вузов / Под ред. Л. Б. Миротина. М.: Экзамен, 2003. - 224 с.

74. Лукинский, B.C. Логистика автомобильного транспорта / B.C. Лукинский. М.: Финансы и статистика, 2004. -368 с.

75. Малахов, А.Н. Спектрально-корреляционный анализ сигналов. 4.1: Спектры энергии детерминированных сигналов / А.Н. Малахов. М., 1999. -44 с.

76. Малевич, И.П. Пневматический транспорт сыпучих строительных материалов / И.П. Малевич. М.:СТРОЙИЗДАТ, 1979 - 144с.

77. Маслов, А.Н. Введение в язык программирования С : учебное справочное пособие / А.Н. Маслов. М.: Память, 1991. - 64 с.

78. Миротин, Л.Б. Логистика интегрированных цепочек поставок: учебник / Л.Б. Миротин, А.Г. Некрасов. М.: Экзамен, 2003. - 140 с.

79. Михайлов, Ю.В. Ценные руды: технология и механизация подземной разработки месторождений / Ю.В. Михайлов, Ю.Д. Красников. -М.: Изд-во Академия, 2008. -256 с.

80. Морозов, С.П. Транспортное право / С.П. Морозов. М.: Волтерс Клувер, 2007. - 320 с.

81. Налимов, В.В. Регрессионные эксперименты (планирование и анализ) / В.В. Налимов. М., 1977. - 230 с.

82. Неруш, Ю.М. Грузовые перевозки и тариф / Ю.М. Неруш. М.: Транспорт, 1988.-288 с.

83. Неруш, Ю.М. Промышленый транспорт,- 3-е изд. переработ, и доп. /Ю.М. Неруш. М: Стройиздат, 1984. - 416с.

84. Неруш, Ю.М. Снабжение и транспорт = эффективное взаимодействие / Ю.М. Самойлов. М.: Экономика, 1990. - 75 с.

85. Никифоров, B.C. Мультимодальные перевозки и транспортная логистика/B.C. Никифоров.-М.: TPАНСЛИТ, 2007.-272 с.

86. Овечников, Е.В. Городской транспорт: учебник для вузов / Е.В. Овечников. М.: Высшая школа, 1976. - 352 с.

87. Осипов, В.Т. Маршрутизация перевозок и повышение ее эффективности / В.Т. Осипов. М.: Транспорт, 1967. - 160 с.

88. Палий, А.И. Автомобильные перевозки : задачник для автотранспортных техникумов / А.И. Палий. М.: Транспорт, 1982. - 136 с.

89. Петренко, А.А. Специальные транспортные средства / А.А. Петренко, Г.И. Гладов. СПб.: ИКЦ "Академкнига", 2006. - 216 с.

90. Пивоваров, Ю.Н. Теория вероятностей и математическая статистика: методические указания к курсу математического моделирования для студентов вузов / Ю.Н. Пивоваров. Оренбург: ОГУ, 1997. - 94с.

91. Прокофьев, И.И. Экономика автомобильного транспорта / И.И. Прокофьев, А.П. Анисимов.- М.: Транспорт, 1965. 156 с.

92. Промышленный транспорт: СНиП 2.05.07-85. // М.: ЦИТП Госстроя СССР, 1989. 88 с.

93. Просветов, Г.А. Математические методы в логистике. Задачи и решения / Г.А. Просветов. М.: Альфа-Пресс, 2008. - 304 с.

94. Радц, У. Программирование на языке ассемблер и вычислительные системы IBM 360 и 370 / У. Радд. М.: Мир, 1977. - 160 с.

95. Реннер, А.Г. Корреляционно-регрессионный анализ: метод, указания к лабораторному практикуму / А.Г. Реннер. Оренбург: ОГУ, 2002. - 21 с.

96. Реннер, А.Г. Математическое программирование: задачи, алгоритмы, программная реализация : учебное пособие / А.Г. Реннер. Оренбург: ОГУ, 1999,- Часть 1.- 146 с.

97. Реннер, А.Г. Регрессионный анализ / А.Г. Реннер. Оренбург: ОГУ, 2002.-31 с.

98. Рубец, А.В. Пионеры грузовых перевозок / А.В. Рубец. М.: Автоперевозчик, 2003. - 91 с.

99. Савин, В.И. Перевозки грузов автомобильным транспортом / В.И. Савин. М.: Дело и сервис, 2004. - 544 с.

100. Самойлов, Д.С. Автомобильный транспорт и защита окружающей среды / Д.С. Самойлов. М.: Транспорт, 1982. - 200 с.

101. Самойлов, Д.С. Городской транспорт : учеб. для вузов.- 2-е изд., переработ, и доп. / Д.С. Самойлов. М.: Стройиздат, 1983. - 384 с.

102. Сарафанова, Е.В. Грузовые автомобильные перевозки : учеб. пособие / Е.В. Сарафанова. М.: МарТ, 2006. - 480 с.

103. Сарафанова, Е.В. Международные перевозки: основные положения: учебное пособие / Е.В. Сарафанова. М.: МарТ, 2005. - 240 с.

104. Себер, Дж. Линейный регрессионный анализ / Дж. Себер ; пер. с англ. — М., 1980.-456 с.

105. Сергеев, А.В. Расчетная оптимизация параметров подвески и рулевого управления легкового автомобиля / А.В. Сергеев // Автомобильная промышленность. 2004. - № 5. - С. 31.

106. Силкин, А.А. Грузовые и пассажирские автомобильные перевозки (Пособие по курсовому и дипломному проектированию) : учебное пособие для техникумов / А.А. Силкин. М.: Транспорт, 1985. - 256 с.

107. Синицына, Ю.А. Сервис на транспорте / Ю.А. Синицына, Н.Н. Зу-дилин, B.C. Николашин. -М.: Академия, 2008. 272 с.

108. Сиськов, В.И. Корреляционный анализ в экономических исследованиях / В.И. Сиськов. М.: Статистика, 1975. - 168 с.

109. Слепой, Ю.Ш. Непрерывный транспорт в промышленности строительных материалов / Ю.Ш. Слепой. СПб.: Стройиздат, 1988. - 176 с.

110. Спирин, И.В. Перевозки пассажиров городским транспортом / И.В. Спирин. М.: Академкнига, 2006. - 413 с.

111. Спирин, И.И. Организация и управление пассажирскими автомобильными перевозками / И.И. Спирин. М.: Академия, 2008. - 400 с.

112. Страуструп, Б. Язык программирования Си++ / Б. Страуструп. -М.: Радио и связь, 1991. 349 с.

113. Ш.Тарасов, В.Н. Математическое программирование. Теория, алгоритмы, программы : учебное пособие для вузов / В.Н. Тарасов. Оренбург: ОГУ, 2003. - 178 с.

114. Тарасов, В.Н. Теория вероятностей, математическая статистика и случайные процессы : учебное пособие для вузов / В.Н. Тарасов. Оренбург: ОГУ, 2006. - 280 с.

115. Технология и транспорт грузообразующих отраслей: учебное пособие для вузов / Под ред. Ю.Ф. Клюшина. Тверь: Изд-во Тверского гос. техн. унивеситета, 2002. - 320 с.

116. Трухаев, Р.И. Факторный анализ в организационных системах / Р.И.Трухаев, И.С. Горшков.-М.: Академия, 1985. 184 с.

117. Туревский, И.А. Автомобильные перевозки / И.А. Туревский. -М.: Форум, Инфра-М, 2008. 224 с.

118. Удовенко, В.М. Грузовые перевозки и тарифы : учеб. пособие для вузов / В.М. Удовенко. Минск: Высшая школа, 1986. - 160 с.

119. Фасхиев, Х.А. Оптимизация технико-экономических параметров грузового автомобиля на стадии его проектирования / Х.А. Фасхиев // Вестник машиностроения. 2004. - № 3. - С. 71.

120. Фихтенгольц, Г. М. Основы математического анализа / Г. М. Фих-тенгольц. М.: Высшая школа, 1965. - 320 с.

121. Фишер, Р. Статистические методы для исследователей / Р.Фишер ; пер. с англ. М.: Мир, 1958. - 160 с.

122. Форстер, Д. Гидродинамические флуктуации, нарушенная симметрия и корреляционные функции / Д. Форстер ; пер. с анг. М.: Мир, 1980. -288 с.

123. Фридман, A.JI. Язык программирования Си++: курс лекций : учебное пособие / A.JI. Фридман. 2-е изд., испр. М. : ИНТУИТ.РУ, 2004. - 264 с.

124. Харкевич, В.А. Нелинейные и параметрические явления в радиотехнике / В.А. Харкевич. М.: Гостехиздат, 1965. - 140 с.

125. Харман, Г. Современный факторный анализ / Харман Г. М.: Статистика, 1972. -140 с.

126. Ходош, М.С. Грузовые автомобильные перевозки / М.С. Ходош. -М.: Транспорт, 1975. 240 с.

127. Христюк, Н.М. Автомобильный и бездорожный транспорт / Н.М, Христюк. Иркутск.: ИПТИ, 1973. - 269 с.

128. Христюк, Н.М. Междугородные перевозки грузов автомобильным транспортом / Н.М. Христюк. Киев.: Техника, 1977. - 104 с.

129. Чепасов, В. И. Определение параметров измерительных сигналов на основе полиноминальных моделей спектров: автореф. дис. . канд. техн. Наук. Ленинград, 1991. - 16 с.

130. Чепасов, В.И. Алгоритмическая и программная реализация задачи о расписании / В.И. Чепасов. Оренбург: ОГУ, 1999. - 192 с.

131. Чепасов, В.И. Итеративная минимизация количества параметров исследования при мониторинге окружающей среды / В.И. Чепасов. Оренбург: ОГУ, 2006.-355 с.

132. Чепасов, В.И. Минимизация количества параметров исследования / В.И. Чепасов, Д.А. Харченко. Оренбург: Изд-во Оренбургского гос. уни-веситета, 2004. - 186 с.

133. Чепасов, В.И. Обусловленность амплитудного и фазового спектров посредством параметров сигнала : сб. науч.-техн. трудов / В.И. Чепасов, В.И. Кутузов. Харьков.: Изд. Харьковского гос. ун-та, 1989. - С. 96-98.

134. Чепасов, В.И. Определение параметров сигналов по амплитудным и фазовым спектрам / В.И. Чепасов, В.И. Кутузов // Радиотехнические устройства и системы: сборник научн.-техн. труд. Харьков: Изд-во Харьковского гос. университета, 1989. - С. 122-124.

135. Чепасов, В.И. Руководство по программному комплексу для основных методов математической статистики и спектрального анализа в С++/ В. И. Чепасов и др.. Оренбург: ОГУ, 2006. - 294 с.

136. Чепасов, В.И. Элементы языка 'С' глазами студентов: в лекциях, задачах, численных методах / В.И. Чепасов. Оренбург: ОГУ, 2005. - 149 с.

137. Шариков, Л.П. Охрана труда при эксплуатации автотранспортных средств и перевозке грузов автотранспортом / Л.П. Шариков. М.: Альфа-Пресс, 2009.-216 с.

138. Шашков, В.Б. Прикладной регрессионный анализ (многофакторная регрессия): учебное пособие для студентов / В.Б. Шашков. Оренбург: ОГУ, 2003.-363 с.

139. Шештокас, В.В. Город и транспорт / В.В. Шештокас. М.: Строй-издат, 1984. - 140 с.

140. Шлюшенков, А.П. Планирование и анализ факторных экспериментов / А.П. Шлюшенков. Изд.2, 2006. 128 с.

141. Шупляков, С.И. Автомобильный транспорт социалистических стран членов СЭВ / С.И. Шупляков. - М: Транспорт, 1968. - 152 с.

142. Юдин, В.А. Городской транспорт : учебник для вузов / В.А. Юдин. М.: Стройиздат, 1975. - 288с.

143. Яглом, A.M. Корреляционная теория стационарных случайных функций / A.M. Яглом. М., 1981. - 280 с.

144. Якубовский, Ю. Автомобильный транспорт и защита окружающей среды / Ю. Якубовский ; пер. с польск. М.: Транспорт, 1979. - 200 с.

145. Brandon, D. В. Developing Mathematical Models for Computer Control, USA Journal, 1959, V.S, N7. 178 p.

146. Kaiser, H. F. The varimax criterio for analytic rotation in factor analysis. Psychometrica, 23, 187-200(1958). 200 p.

147. Lawley, D.M. The estimation of factor loadings by the method of maximum likelihood. Proc. roy. Soc. Edinb. Abo. 64-82(1940). 85 p.