Файл: Луцкий С.Я. Оптимальное планирование механизации транспортного строительства.pdf

р а б о т, минимальной продолжительностью работ, максимальной суммарной выработкой или максимальной суммарной прибылью парка машин и т. д.

водственная обстановка. Однако очень в а ж н о выбрать среди них

различные разновидности критериев оптимальности. С помощью условий (можно учесть задания плановых органов и активно вли­ ять на использование машинных парков. Так, при оптимизации составов машинных парков главного управления на стадии сред­ несрочного планирования условиями являются необходимость вы­

течение пятилетия, по освоению новых моделей машин и др. Ре ­ зультаты решения задач среднесрочного планирования входят в

мального планирования отдельные задачи механизации, возника­ ющие на одном уровне, например, оптимизацию технической эксплуатации машин и производства механизированных работ в

Методы оптимального планирования позволяют целенаправ ­ ленно выбирать наилучший вариант без сопоставления всего мно­

11

бенности рассматриваемого процесса, тем, ближе она к реальнос ­

почти невозможно. Поэтому при составлении математической мо­ дели необходимо стремиться к всемерному ее упрощению с вы­ делением главных, р е ш а ю щ и х факторов.

Математические модели задач первой и второй групп д о л ж н ы дать представление о закономерностях изменения всех факторов механизации в базовом периоде н в перспективе, и о способах влияния на эти закономерности с целью повышения эффектив ­ ности механизации и для предотвращения нежелательных путей ее развития . Закономерности изменения отдельных технико-эко­ номических показателей и характеристик могут быть установле­ ны статистическим анализом информационных материалов, от­ четных и учетных данных. Анализ проводят в три этапа:

данных базового периода к небольшому числу параметров теоре­ тических закономерностей и таким образом моделировать изме­ нения, которые происходят с интересующими нас характеристи ­ ками .

В разных плановых з а д а ч а х анализируются изменения и рас­

атации и после последнего ремонта; затраты машиноресурсов в течение года, межремонтные периоды и циклы; удельный вес спи­ сания машин и др . Д а н н ы е о распределении этих характеристик в базовом периоде выбирают по отдельным машинам, если зада ­

Достоверность статистического анализа растет с увеличением объема выборки. Д л я наших расчетов его можно рекомендовать равным 50—60 значениям. Чтобы увеличить объем выборки, ста­ тистические данные можно выбирать за несколько лет, проверяя, однако, наличие тренда — устойчивой тенденции убывать или

12

лиза временных рядов, в число анализируемых факторов вводят фактор времени.

Д л я удобства обработки выбранных данных о какой-либо ха­ рактеристике проводят систематизацию, которая заключается в составлении вариационных рядов, разделении их на интервалы и

закономерностей вариационные ряды целесообразно делить на 6—10 одинаковых интервалов. Например, при установлении зако ­ номерности распределения характеристики t— числа маишно-ч работы в году экскаваторов с ковшами емкостью 0,5—0,65 лі3 треста «Центростроймеханизация» выбранные отчетные данные были записаны в виде вариационного ряда, с о д е р ж а щ е г о N==167

эмпирического распределения: среднее арифметическое t и стан­ дартное отклонение sf.

подобрать кривую теоретического распределения. Представлен­ ная на рис. 1 гистограмма симметрична, что позволяет предполо­ жить близость эмпирического распределения к кривой закона нормального распределения, параметры которого — математиче­

Степень соответствия теоретического распределения эмпири­ ческим данным проверяется сравнением относительных частот

13

гипотеза отвергается, необходимо предположить иную теоретиче­ скую закономерность и вновь произвести проверку. Проведенный статистический анализ позволяет в дальнейших расчетах с при­

З а к о н нормального распределения характеристики эксплуата ­ ции машин имеет место в том случае, когда на ее изменение вли-

1

Рис. 1. Гистограмма и кривая нормального распределения величины t парка

экскаваторов треста «Центростропмехапизация»

14

FW

Рис. 2. Кривые распределения межремонтных циклов машин

яет множество факторов, среди которых трудно выделить реша­ ющий. Такой случай часто встречается при анализе характерис­ тик производственной и технической эксплуатации машин, особенно в крупных машинных парках специализированных трес­ тов и главков.

Асимметрия эмпирического распределения будет указывать на определяющее влияние какого-либо одного фактора . Так, распределение межремонтных циклов машин зависит от ус­ ловий эксплуатации и порядка планирования и проведения ре­ монтов.

Экскаваторы с ковшом емкостью 0,15 м3 треста «Мосэлектротягстрой» по производственным условиям направлялись в ремонт

межремонтных циклов, которое согласуется с теоретической кри­

в аренду Ц е н т р а л ь н ы м управлением механизации, привело к то­ му, что машины отправлялись в ремонт, как правило, не позже срока окончания планового межремонтного цикла. Поэтому эм­ пирическое распределение межремонтных циклов имеет положи­ тельную асимметрию и согласуется с теоретической кривой П и р ­ сона типа I (кривая В на рис. 2) . При планировании капиталь ­ ных ремонтов экскаваторов с ковшами 0,3—0,35 м3 не было факторов, определяющих специфику эмпирического распределе­ ния, оно имеет симметричный вид и хорошо согласуется с нор­ мальной закономерностью (кривые Б на рис. 2).

Статистический анализ позволяет установить и степень рас­ средоточенное™ эмпирических данных относительно среднего значения. Чем больше рассредоточенность, тем больше стандарт­ ное отклонение и тем больше интервал [а, ß] вероятных значений, которые может принимать исследуемая характеристика (кривые Б\, Б2, £ з ) . От рассредоточенное™ и объема выборки зависит ве-

15