Россия
Россия
УДК 656.2 Эксплуатация железнодорожного транспорта
Цель: Формализация эксплуатационной работы железнодорожного участка для представления в имитационных и цифровых моделях управления в задачах повышения пропускной способности железнодорожного участка. Методы: Методической основой исследования является системный подход, при котором объект исследования рассматривается как сложная система, состоящая из взаимодействующих подсистем и элементов. Использованы методы динамического и нейросетевого программирования, а также инструментарий для структурного анализа, алгоритмизации и моделирования сложных систем управления. Результаты: В исследовании представлены основные сущности, имеющие отношение к организации работы железнодорожного участка, их состояния, алгоритмы взаимного влияния, а также параметры оценки эффективности управления. Выполнена формализация иерархии идентификационных параметров участка железнодорожной сети и объектов, находящихся на ней, для формирования цифрового двойника и нейросетевых процедур управления. Предложен подход к выработке организационно-технологических решений, направленных на эффективное использование пропускных способностей участков и направлений полигона сети с применением технологий цифровых двойников и технологий искусственного интеллекта. Практическая значимость: Представлены индикаторы разных уровней организации работы участка железнодорожной сети, состояния объектов транспортной инфраструктуры и поездной ситуации на участке, влияющие на пропускную способность участка. Формализация объектов и процессов железнодорожного транспорта имеет значение для последующих исследований в области технологий искусственного интеллекта, для разработки и внедрения интеллектуальных технологий управления перевозочным процессом. Апробация предложенной модели выполняется на базе учебно-лабораторного комплекса «Виртуальная железная дорога» с целью отработки опыта использования искусственного интеллекта в задачах управления перевозочным процессом.
Железнодорожный участок, пропускная способность, математическая модель, цифровая модель, нейросетевое управление
1. Методика определения пропускной и провозной способностей инфраструктуры железнодорожного транспорта общего пользования. — Утверждена приказом Минтранса России от 18 июля 2018 года № 266.
2. Мамаев Э. А. Логистика и транспорт в цифровой экономике / Э. А. Мамаев // Сб. науч. тр. II междунар. науч.-практ. конф. «Транспорт и логистика: инновационная инфраструктура, интеллектуальные и ресурсосберегающие технологии, экономика и управление». — Ростов-на-Дону: Рост. гос. ун-т. путей сообщения, 2018. — С. 8–12.
3. Багинова В. В. Цифровые технологии транспортного холдинга / В. В. Багинова, Б. А. Левин, Э. А. Мамаев // Логистика и управление цепями поставок. — 2021. — № 6(105). — С. 16–19.
4. Мамаев Э. А. Модели согласованного развития элементов логистических цепей / Э. А. Мамаев // Сб.: науч. Трудов «Современное развитие науки и техники» («Наука-2017»). — Т. 2. Технические, экономические и юридические науки. — Ростов-на-Дону: Рост. гос. ун-т. путей сообщения, 2017. — С. 160–162.
5. Мамаев Э. А. Цифровая логистика в смешанных перевозках в международном сообщении / Э. А. Мамаев // Сб. науч. тр. III междунар. науч.-практ. конф. «Транспорт и логистика: стратегические приоритеты, технологические платформы и решения в глобализованной цифровой экономике». — Ростов-на-Дону: Рост. гос. ун-т. путей сообщения. — 2019. — С. 243–248.
6. Белых А. А. Оценка влияния искусственного интеллекта на оперативное управление участковой железно-дорожной станции / А. А. Белых, В. В. Широкова // Национальная Ассоциация Ученых. — 2020. — № 56-1(56). — С. 36–41. — DOI:https://doi.org/10.31618/nas.2413- 5291.2020.1.56.229.
7. Мамаев Э. А. Цифровизация транспортного бизнеса и развитие логистического сервиса для транспортного холдинга с применением технологии BIGDATA / Э. А. Мамаев, М. В. Колесников // XIV Всероссийская мультиконференция по проблемам управления (МКПУ- 2021): материалы XIV мультиконференции (Дивноморское, Геленджик, 27 сентября — 2 октября 2021 г.): в 4 т. Южный федеральный университет [редкол.: И. А. Каляев, В. Г. Пешехонов и др.]. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Изд-во Южного федерального университета. — 2021. — Т. 4. — С. 134–136.
8. Кузнецов В. Г. Формирование интегрированной технологии организации вагонопотоков и движения грузовых поездов в цифровой модели железной дороги / В. Г. Кузнецов, Е. А. Федоров, В. Г. Козлов // Интеллектуальные транспортные системы: мат-лы Междунар. научно-практ. конф. — М., 2022. — С. 204–214.
9. Рахмангулов А. Н. Имитационные модели в цифровых двойниках железнодорожных станций / А. Н. Рахангулов, П. Н. Мишкуров, Д. В. Александрин // Академик Владимир Николаевич Образцов — основоположник транспортной науки: труды междунар. научно-практ. конф., посвященной 125-летию университета. — М., 2021. — С. 574–582. — DOI:https://doi.org/10.47581/2022/Obrazcov.76.
10. Москвичева Е. Е. К вопросу практической реализации цифровизации грузовых станций / Е. Е. Москвичева // Наука и образование транспорту. — 2022. — № 1. — С. 159–161.
11. Шабельников А. Н. Перспективы совершенствования КСАУ СП в рамках концепции цифровой железнодорожной станции / А. Н. Шабельников, Н. Н. Лябах // Интеллектуальные системы управления на железнодорожном транспорте. Компьютерное и математическое моделирование (ИСУЖТ-2018). Труды седьмой научно- технической конф. — 2018. — С. 117–119.
12. Шилин А. О. Внедрение КСАУ СП в рамках концепции цифровой железнодорожной станции / А. О. Шилин // Вопросы науки. — 2022. — № 3. — С. 73–77.
13. Козлов П. А. О технологии расчета железнодорожных станций / П. А. Козлов, В. С. Колокольников, А. О. Шмидт // Тенденции развития железнодорожного транспорта и управления перевозочным процессом: матлы Междунар. юбилейной научно-технической конф.,посвященной 95-летию кафедр «Железнодорожные станции и транспортные узлы», «Управление эксплуатационной работой и безопасностью на транспорте». — М., 2020. — С. 41–47.
14. Чеботарева Е. А. Моделирование элементов профессиональной интуиции в человеко-машинных системах для решения задач оперативного управления железнодорожным транспортом / Е. А. Чеботарева // Мир транспорта и технологических машин. — 2023. — № 3-4(82). — С. 61–69. — DOI:https://doi.org/10.33979/2073-7432-2023- 3-4(82)-61-69.
15. Шевченко Д. В. Методология построения цифровых двойников на железнодорожном транспорте / Д. В. Шевченко // Вестник Научно-исследовательского института железнодорожного транспорта. — 2021. — Т. 80. — № 2. — С. 91–99. — DOI:https://doi.org/10.21780/2223-9731- 2021-80-2-91-99.
16. Лычкина Н. Н. Концепция цифрового двойника и роль имитационных моделей в архитектуре цифрового двойника / Н. Н. Лычкина, В. В. Павлов // Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2023): сборник трудов одиннадцатой всероссийской научно-практ. конф. по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности. — Казань, 2023. — С. 139–149.
17. Куртикова Э. Р. Применение нейронных сетей для классификации железнодорожных станций / Э. Р. Куртикова, Д. А. Шевченко, В. А. Карзаков // В сборнике: Кочневские чтения — 2023: современная теория и практика эксплуатационной работы железных дорог. Труды II-й Междунар. научно-практ. конф. М., 2023. — С. 359–362.
18. Мишкуров П. Н. Особенности построения агентной имитационной модели железнодорожной станции / П. Н. Мишкуров, А. Н. Рахмангулов // Современные проблемы транспортного комплекса России. — 2021. — Т. 11. — № 1. — С. 29–40. — DOI:https://doi.org/10.18503/2222-9396- 2021-11-1-29-40.
19. Ерофеев А. А. Технологии искусственного интеллекта при решении эксплуатационных задач в системе сменно-учетного планирования грузовой работы железнодорожных станций / А. А. Ерофеев // Проблемы перспективного развития железнодорожных станций и узлов. — 2022. — № 1(4). — С. 102–108.
20. Чеботарева Е. А. Анализ мероприятий по повышению пропускной способности участков Северо- Кавказской железной дороги / Е. А. Чеботарева. // Транспорт: наука, техника, управление. — 2022. — № 1. — С. 29–34. — DOI:https://doi.org/10.36535/0236-1914-2022-01-5.
