Development of a Mathematical Model and an Automated Algorithm for Calculating Throughput

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

Background. The problem of this work is to develop a methodology for calculating cash throughput, which is based on the well-known formulas for calculating cash throughput, the main innovation of which is to take into account the time spent by trains on acceleration and deceleration en route. Currently, in the process of calculating the available capacity, a formal approach is used to determine the removal coefficients, and the site speed is also taken into account, calculated taking into account acceleration and deceleration, but representing only the ratio of the length of a certain section of the railway polygon to the time of the train following it.

Materials and/or methods: simulation modeling, economic and mathematical modeling, AnyLogic software package, methods of general systems theory, logistics.

Results. An analytical formula is proposed that allows calculating the available throughput with higher accuracy. The results of the study can be used in the dispatch centers of transportation management of JSC “Russian Railways” in order to more fully analyze the operation of the landfill of the road, railway lines or individual sections in order to more fully analyze the work performed on transportation.

Conclusion. The article develops a methodology for calculating the available capacity on a railway line with full consideration of the effect of acceleration and braking of trains on their way to the resulting available capacity.

Авторлар туралы

O. Pokrovskaya

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport Univer­sity

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: insight1986@inbox.ru

Doctor of Technical Sciences, Acting Head of the Department “Operational Work Management”

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

M. Marchenko

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport Univer­sity

Email: adelinakorob@mail.ru

Postgraduate student of the Department “Operational Work Management”

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

Ya. Kukushkina

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Email: adelinakorob@mail.ru

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department “Operational Work Management”

 

Ресей, 9, Moskovsky Ave., St. Petersburg, 190031, Russian Federation

Әдебиет тізімі

  1. Abdullaev Zh.Ya. Features of determining the capacity of double-track sections // Izv. Petersburg. University of Communications. SPb., 2019. no. 3.
  2. Bobrik P.P. Intellectualization of traffic control during transit in transport. St. Petersburg: Proceedings of the All-Russian scientific and practical conference with international participation “Technologies for building cognitive transport systems”, 2021.
  3. Vlatkoceric. Visual interactive modeling and simulation as a decision support in railway transport logistics operations. Roma, Italy: Mathematics and Computers in Simulation, Volume 44, Issue 3, 1997, pp. 251-261.
  4. Instructions for calculating the available throughput. Approved Order of Russian Railways OJSC dated November 16, 2010 No. 128. M. : Russian Railways OJSC, 2011. 305 p.
  5. Pokrovskaya O.D. The state of transport and logistics infrastructure for coal transportation in Russia // Innovative transport. 2015. No. 1 (15). pp. 13-23.
  6. Pokrovskaya O.D. On the terminology of objects of terminal and warehouse infrastructure // World of Transport. 2018. V. 16. No. 1 (74). pp. 152-163.
  7. Pokrovskaya O.D. Logistic class of railway stations // Bulletin of the Ural State University of Communications. 2018. No. 2 (38). pp. 68-76.
  8. Pokrovskaya O.D. Logistic storage and distribution centers as the basis of the region’s terminal network. Monograph. Novosibirsk, 2012. 184 p.
  9. Pokrovskaya O.D. Logistic transport systems of Russia in the conditions of new sanctions // Bulletin of the results of scientific research. 2022. No. 1. S. 80-94.
  10. Kotenko A. G., Badetsky A. P., Vasiliev A. B. Organization of train work on sections of the railway of the training center for transportation management. St. Petersburg, 2016. 41 p.
  11. Estelle Altazin, Stéphane Dauzère-Pérès, François Ramond, Sabine Trefond. A multi-objective optimization-simulation approach for real time rescheduling in dense railway systems. Leeds, UK: European Journal of Operational Research, Volume 286, Issue 2, 2020, pp. 662-672.
  12. Atieh Kianinejadoshah, Stefano Ricci. Comparative Application of Analytical and Simulation Methods for the Combined Railway Nodes-Lines Capacity Assessment. Rome, Italy: Transportation Research Procedia, Volume 55, 2021, pp. 103-109.
  13. Ivica Ljubaj, Matea Mikulčić, Tomislav Josip Mlinarić. Possibility of Increasing the Railway Capacity of the R106 Regional Line by Using a Simulation Tool. Rome, Italy: Transportation Research Procedia, Volume 44, 2020, pp. 137-144.
  14. Xin Zhang, Lei Nie. Integrating capacity analysis with high-speed railway timetabling: A minimum cycle time calculation model with flexible overtaking constraints and intelligent enumeration. Beijing, China: Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 68, 2016, pp. 509-531.
  15. C.H. Cheng, C.L. Chow, W.K. Chow. A simulation study of tenability for passengers in a railway tunnel with arson fire. Hong Kong, China: Tunneling and Underground Space Technology, Volume 108, 2021.
  16. Josef Buliceka, Pavel Drdla, Jaroslav Matuška. Operational Reliability of a Periodic Railway Line. Rome, Italy: Transportation Research Procedia, Volume 53, 2021, pp. 106-113.
  17. Johan Högdahl, Markus Bohlin, Oskar Fröidh. A combined simulation-optimization approach for minimizing travel time and delays in railway timetables. Stockholm, Sweden: Transportation Research Part B: Methodological, Volume 126, 2019, pp. 192-212.
  18. Mokhonko V.P., Isakov V.S., Kurenkov P.V. Situational management of the transportation process // Transport: science, technology, management. Scientific information collection. 2004. No. 11. P. 14.
  19. Mokhonko V.P., Isakov V.S., Kurenkov P.V. Problems of creating a situational-analytical system for managing the transportation process in railway transport // Bulletin of transport information. 2004. No. 9. P. 22.
  20. Formation of the financial management system: theory, experience, problems, prospects / Collective monograph: Safronova A.A., Rudakova E.N., Kurenkov P.V. and others. Moscow, 2018. 228 p.
  21. Drozdova M.A. International sanctions as a means of regulating the world economy // In the collection: Innovative approaches to the development of economics and management in the XXI century. Proceedings of the III National Scientific and Practical Conference. Federal Agency for Railway Transport, 2020. pp. 113-116.
  22. Drozdova M.A., Kravchenko L.A. Anti-globalism in the context of modern international economic and legal discourse // Bulletin of the Volga University. V.N. Tatishchev. 2020. Vol. 1. No. 3 (96). pp. 247-253.
  23. Drozdova M.A., Kravchenko L.A., Pankov D.A. Digital economy and inflation during the pandemic // Innovative approaches to the development of economics and management in the XXI century. Proceedings of the III National Scientific and Practical Conference, 2020. pp. 11-14.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу

© Pokrovskaya O.D., Marchenko M.A., Kukushkina Y.V., 2023

Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».