УДОСКОНАЛЕННЯ РОБОТИ СОРТУВАЛЬНОЇ СТАНЦІЇ І ДІЛЬНИЦІ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ КОЛЬОРОВИХ МЕРЕЖ ПЕТРІ
DOI:
https://doi.org/10.18664/1994-7852.214.2025.352079Ключові слова:
сортувальна станція, черга поїздів, імітаційна модель, мережа Петрі, інтенсивність, локомотиви, поїзний диспетчерАнотація
Побудовано математичну модель забезпечення поїздів локомотивами на основі кольорових мереж Петрі, яка враховує нерівномірність перевізного процесу і різнорідність транспортних об’єктів і допомагає спрогнозувати критичні ситуації зростання черги вантажних поїздів на сортувальних станціях. Реалізація моделі на автоматизованих робочих місцях оперативно-диспетчерського персоналу дасть змогу вчасно розробляти регулювальні міри з метою недопущення утворення черги вантажних поїздів.
Посилання
Read G. J. M., Naweed A. & Salmon P. M. (2019). Complexity on the rails: A systems-based approach to understanding safety management in rail transport. Reliability Engineering & System Safety. 188. 352–365. https://doi.org/10.1016/j.ress.2019.03.038.
Kou L., Fan W. & Song S. Multi-agent-based modelling and simulation of high-speed train. Computers & Electrical Engineering. 2020. 86. 106744. doi:10.1016/j.compeleceng.2020.106744.
Gurin D., Prokhorchenko A., Kravchenko M., Shapoval G. Development of a method for modelling delay propagation in railway networks using epidemiological SIR models. EasternEuropean Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 3, № 3(108). Р. 6-13. URL: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.219285.
Формування моделі технологічного процесу підсистеми місцевої роботи сортувальної станції із застосуванням математичного апарату кольорових мереж Петрі / В. С. Сергєєв, В. М. Прохоров, Т. Ю. Калашнікова та ін. Збірник наук. праць Укр. держ. ун-ту залізнич. трансп. Харків: УкрДУЗТ, 2025. Вип. 211. С. 304-315. doi: https://doi.org/10.18664/1994-7852.211.2025.327287.
Butko T., Muzykin M., Prokhorchenko A., Prokhorchenko H. Determining the rational motion intensity of train traffic flows on the railway corridors with account for balance of expenses on traction resources and cargo owners. Transport and Telecommunication. Riga, Litvia. 2019. Vol. 20 (3). P. 215-228. doi: https://doi.10.2478/ttj-2019-0018.
Shakibayifar M., Sheikholeslami A. & Corman F. A simulation-based optimization approach to reschedule train traffic in uncertain conditions during disruptions. Scientia Iranica. 2017. 25(2). 4186. doi:10.24200/sci.2017.4186.
Kuzmin D., Baginova V. & Ageikin A. Discrete event simulation model of the railway station. Transportation Research Procedia. 2022. 63. 929–937. doi:10.1016/j.trpro.2022.11.091.
Wang E., Yang L., Li P., Zhang C., Gao Z. Joint optimization of train scheduling and routing in a coupled multi-resolution space–time railway network. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2022. Vol. 147. 103994. URL: https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103994.
Wagener N., Aritua B., Zhu T. The New Silk Road: Opportunities for Global Supply Chains and Challenges for Further Development. LogForum. Scientific Journal of Logistics. 2020. Vol. 16 (2). P. 193-207. URL: http://doi.org/10.17270/J.LOG.2020.403.
Pineda-Jaramillo J., Viti F. Identifying the rail operating features associated to intermodal freight rail operation delays. Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2022. 147. 103993. URL: https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103993.
Долгополов П. В., Трегубчак Д. В. Удосконалення організації поїздопотоків на залізничному полігоні в умовах швидкісного руху. Збірник наук. праць Укр. держ. ун-ту залізнич. трансп. Харків: УкрДУЗТ, 2016. Вип. 163. С. 25-30. URL: https://kart.edu.ua/wpcontent/uploads/2020/06/tht_zbirn_163.pdf.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
