Материал: 832

•оценить числовые характеристики генеральной совокупности;

•если генеральная совокупность – многомерная случайная величина, оценить всевозможные коэффициенты корреляции между ее составляющими;

•если имеется несколько выборок, извлеченных из разных генеральных совокупностей, определить, одинаково распределены эти генеральные совокупности или нет; одинаковы ли определенные числовые характеристики этих генеральных совокупностей или нет и т.д., и т.п.

Втеории вероятностей рассматривается ряд законов распределения. Одним из наиболее часто встречающихся, при анализе статистического материала, является закон нормального распределения (Гаусса). Он наблюдается в тех случаях, когда на величину признака изучаемого явления действует множество случайных, независимых факторов, каждый из которых в общем итоге играет незначительную роль, т.е. ни один из них не оказывает преобладающего влияния [1, 2].

Формула нормальной кривой имеет следующий вид:

где x – случайна величина; x1 – средняя арифметическая случайной величины; σ – среднеквадратичное отклонение случайной величины; е = 2,718; π = 3,1446.

где n – количество случайных величин (объем статистической совокупности).

Доктором технических наук, профессором В.И. Николиным была выдвинута гипотеза о том что «……в случае изменения времени в

наряде (Тн), времени работы системы (Тс), длинны маршрута (lМ ), пробега с грузом (lг) и длины холостого пробега (lХ ) микро и особо

малая система прекращают свое существование, т.к. изменение указанных показателей требует пересмотра решения транспортной задачи, поскольку в этом случае появляются другие АТСПГ. Они могут быть также микро и особо малой системой, но уже с другими параметрами. Поэтому за Тс случайным или целенаправленным воздействиям могут подвергаться только среднетехническая скорость

(VТ ), фактическая загрузка транспортного средства (qγ ) и время

10

простоя под погрузкой-выгрузкой (tПВ )…..». В работе [2] выполнено

доказательство данной гипотезы и выявлено, что за Тс случайным или целенаправленным воздействиям могут подвергаться только

среднетехническая скорость (VТ ) и время простоя под погрузкой-

выгрузкой (tПВ ).

Среднетехническая скорость (VT ) – это средняя скорость

движения транспортных средств на данном расстоянии с учетом кратковременных простоев и задержек в зависимости от условий движения.

VT является важным фактором, который в значительной мере

определяет выработку подвижного состава, безопасность движения, сроки перевозке грузов и затраты на выполнение перевозок. Скорость, с которой подвижной состав движется на отдельных участках пути, определяется дорожными и климатическими условиями, организацией и регулированием движения, квалификацией водителя, интенсивностью транспортного потока.

Выявить количественное влияние всех вышеперечисленных факторов на уровень VT довольно затруднительно. Маршрутные

среднетехнические скорости для решения задач оперативного планирования должны устанавливаться на основе натурных или статистических исследований, которые позволяют учесть совокупное влияние всех факторов одновременно.

Время простоя под погрузкой состоит из следующих элементов:

•время ожидания погрузки;

•время маневрирования подвижного состава в пункте погрузки;

•время выполнения погрузочных работ;

•время оформления документов.

Время ожидания хотя и не является обязательным элементом, но часто составляет значительную часть общего времени простоя под погрузкой.

Время маневрирования зависит от типа подвижного состава, принятой схемы расстановки подвижного состава, размеров площадки для маневрирования и составляет 1 – 2 минуты.

Время выполнения погрузочных работ является основным элементом общего времени простоя под погрузкой. Продолжительность его зависит от способа выполнения погрузочных работ, грузоподъемности и типа подвижного состава, рода груза, количества и квалификации грузчиков.

Случайная величина (например, значение средней технической скорости, времени погрузки–разгрузки) – это величина, которая в

11

результате опыта может принять то или иное значение, причем заранее неизвестно, какое именно. При этом заранее нельзя утверждать, какое именно значение примет эта величина, так как она зависит от других факторов. Иногда на основании опыта можно заранее предсказать возможность появления события. К таким событиям можно отнести практически невозможные, т.е. события, вероятность которых равна нулю, и практически достоверные, т.е. события, вероятность которых близка к единице. Например, практически достоверным событием является событие, состоящее в том, что время погрузки автомобиля экскаватором будет не меньше предельного времени, ограниченного возможностями технических характеристик работы самого экскаватора

[2].

В СибАДИ были разработаны вероятностные модели описания функционирования автотранспортных микросистем (Sмикро) и особо малых систем (Sом) (далее соответственно Sσмикро и Sσом) [2].

Модель Sσмикро:

Схема маршрута показана на рис. 1.

Рис. 1. Схема маятникового маршрута, с обратным не груженым пробегом и нулевыми пробегами:

lг – пробег с грузом, км; lх – пробег без груза, км; lн1 – нулевой пробег до места погрузки (П), км; lн2 – нулевой пробег от места разгрузки (Р), км

12