張嘉珩，李季濤

(大連交通大學 交通運輸工程學院，遼寧 大連 116028)*

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鐵路編組站貨車集結(jié)參數(shù)影響因素仿真分析

張嘉珩，李季濤

(大連交通大學 交通運輸工程學院，遼寧 大連 116028)*

在對影響貨車集結(jié)參數(shù)若干因素分析基礎(chǔ)上，以大連市金州編組站為例，采用Anylogic仿真軟件建立了下行編發(fā)場貨車集結(jié)過程仿真模型.設(shè)計仿真實驗方案，車組到達間隔時間和分析車組大小對貨車集結(jié)參數(shù)的影響.仿真結(jié)果表明，車組到達間隔時間與貨車集結(jié)參數(shù)成指數(shù)上升關(guān)系，車組大小與貨車集結(jié)參數(shù)成線性反比關(guān)系.

貨車集結(jié)參數(shù)；影響因素；仿真建模；實驗分析

0 引言

鐵路的貨物運輸在我國國民經(jīng)濟中占據(jù)重要地位,它關(guān)系到國家的命脈,對保障社會需求和經(jīng)濟快速發(fā)展起著關(guān)鍵作用.因此，研究貨車集結(jié)過程，分析其影響因素，進而采取有效措施縮短集結(jié)時間具有十分重要的意義.蔡金晶[1]分析了各種定點集結(jié)方式下的適用條件及可行性和對編組站運輸組織工作的影響，并從效益值角度建立了放寬條件定點集結(jié)模式下最小編成輛數(shù)的模型.陳崇雙[2]分析了分組列車與單組列車兩種車流組織形式下的集結(jié)參數(shù)，并構(gòu)建了固定車組重量分組列車的集結(jié)參數(shù)模型.王慈光[3]證明了常規(guī)計算全站集結(jié)參數(shù)公式的不合理性，以此提出了改進后計算全站集結(jié)參數(shù)的數(shù)學模型.本文在對貨車集結(jié)過程影響因素分析基礎(chǔ)上，采用仿真的方法探討了車組到達間隔時間和車組大小對貨車集結(jié)參數(shù)的影響程度和規(guī)律.

1 貨車集結(jié)參數(shù)影響因素分析

貨車集結(jié)是鐵路技術(shù)站作業(yè)的重要組成部分.與貨車集結(jié)過程相關(guān)的主要指標是編組一個去向的列車一晝夜消耗的貨車集結(jié)車小時，用T集表示，在實際工作中，影響T集的因素很多，是一個不易確定的變量.目前國內(nèi)常采用公式法計算貨車集結(jié)參數(shù)[4]，即貨物列車集結(jié)時間T集用貨車平均編成輛數(shù)和集結(jié)參數(shù)的乘積表示：

(1)

其中,m為貨車平均編成輛數(shù)，c為集結(jié)參數(shù)，鑒于貨車集結(jié)的規(guī)律性難以掌握，在實際的運輸組織中集結(jié)參數(shù)采用統(tǒng)計查定的方法進行確定：

(2)

式中，ci為i去向的貨車集結(jié)參數(shù)，Ti為查定時間內(nèi)i去向集結(jié)車小時總和，mi為i去向貨車平均編成輛數(shù)，D為查定天數(shù).每輛貨車的平均集結(jié)時間可表示為：

(3)

其中,N為全天的車流量，由此可得以下結(jié)論，編組一個到達站出發(fā)車列全天消耗的貨車集結(jié)車小時T集，取決于貨車集結(jié)參數(shù)c和車列編組輛數(shù)m,而與該去向全天的車流量N無關(guān).至于每輛貨車的平均集結(jié)時間t集，則與該去向全天的車流量成反比關(guān)系.影響貨車集結(jié)參數(shù)c的因素主要是車組(特別是結(jié)束車列集結(jié)的最后車組)大小的不均衡性及其配合到達程度和貨車集結(jié)中斷次數(shù)與時間.本文在對金州站編發(fā)場仿真建模基礎(chǔ)上，設(shè)計仿真實驗，對影響貨車集結(jié)參數(shù)的主要因素車組大小和到達間隔時間進行定量的仿真分析.

2 貨車集結(jié)過程仿真建模

2.1 車組到達間隔時間和車組大小數(shù)據(jù)分析

圖1 車組到達間隔時間分布擬合

按照以上方法本文對哈爾濱南及其以遠車組大小，蘇家屯及其以遠，本溪及其以遠和遼溪線三個方向的車組大小和車組到達間隔時間兩個影響貨車集結(jié)參數(shù)的因素進行隨機分布擬合.經(jīng)擬合后發(fā)現(xiàn)車組到達間隔時間服從指數(shù)分布，記作T～exp(λ).而車組大小仍服從指數(shù)分布，記作X～exp(λ).參數(shù)λ的具體輸出值如表1所示.

表1 擬合參數(shù)λ

2.2 物理模型的建立

本文采用Anylogic仿真軟件對金州站下行編發(fā)場進行仿真建模.模型設(shè)四條到發(fā)線1道,2道,6道和7道.按去向分別接發(fā)蘇家屯及其以遠，哈爾濱南及其以遠，遼溪線和本溪及其以遠的列車.此外模型還增設(shè)兩條檢車線4道和5道，在這兩條股道上可進行檢車以及機車摘掛作業(yè).機務(wù)段位于駝峰以下進行調(diào)車機車的出入段作業(yè)，物理模型示意圖如圖2所示.

圖2 金州站下行編發(fā)場物理模型

2.3 邏輯模型的建立

為了更為詳細地了解仿真系統(tǒng)的邏輯運行，本文在此對模型的邏輯運行情況進行簡單的介紹.解體(source源)：控制從駝峰溜放的四個方向車流的大小和到達間隔時間.集結(jié)(queue)：對每次溜放下來的貨車屬性進行判斷，將其溜放至相應(yīng)的股道進行集結(jié).對每個股道而言，每進入一輛車，系統(tǒng)會自動對該股道進行車數(shù)累加，當該股道內(nèi)的車輛數(shù)大于或等于65輛時，即該車列已經(jīng)集結(jié)完畢，此時調(diào)車機車出段.編組(hold):鎖閉模塊，在某一組車組溜放前系統(tǒng)會自動判斷其方向然后觸發(fā)hold模塊，用以鎖閉其他三條股道，僅開放一條股道.整場(batch)和待檢(hold):當某一股道的車輛數(shù)大于或等于65輛時，便停止溜放進行整場.然后觸發(fā)hold模塊，用以開放下行方向股道進行下一步列檢作業(yè).列檢和機車掛頭(delay):列檢作業(yè)包括軸溫檢測和試風等作業(yè).發(fā)車(sink)：本務(wù)機車連掛后便可進行發(fā)車作業(yè).邏輯模型如圖3所示.

圖3 金州下行編發(fā)場邏輯模型

2.4 模型的運行及檢驗

為保證模型的有效性，現(xiàn)將運行十天后的仿真數(shù)據(jù)與大連金州站2015年站細進行比較，如表2所示.

在此把模型輸出結(jié)果和大連金州站2015年站細比較可知，四個方向每列貨車仿真平均集結(jié)時間與實際數(shù)據(jù)的誤差分別為5.9%，5.8%，6.3%和16.9%.由于仿真作業(yè)具有離散型和隨機性，所以認為該仿真模型有效.

表2 站細查定表

3 貨車集結(jié)參數(shù)影響因素仿真實驗分析

本文在靈敏度實驗分析過程中，采用控制變量法，即在研究某一變量對貨車集結(jié)參數(shù)影響時，其他參數(shù)保持不變，以此來分析該因素對貨車集結(jié)參數(shù)c的影響.

3.1 車組到達間隔時間對貨車集結(jié)參數(shù)的影響分析

在車組到達間隔時間對貨車集結(jié)參數(shù)的影響仿真實驗中，以哈爾濱南及其以遠方向為例，車組到達間隔時間服從T～exp(λ=0.30)的隨機分布.考慮到達間隔時間生成的隨機性，設(shè)定T～exp(λ=0.30)，其中系數(shù)A從0.5變化至1.5，步長0.1.仿真運行10天，采用Origin軟件進行數(shù)據(jù)分布擬合，集結(jié)參數(shù)c隨車組到達間隔時間變化曲線如圖4所示.

圖4 集結(jié)參數(shù)隨變量變化曲線

集結(jié)參數(shù)變化擬合曲線的擬合度R-Square=97.0%，可以認為擬合曲線符合指數(shù)分布，如公式(4)所示.

(4)

其中,x為車組到達間隔時間，y為貨車集結(jié)參數(shù).由上圖分析可知，車組到達間隔時間是影響貨車集結(jié)參數(shù)的一個重要因素.在其他條件一定的情況下，貨車集結(jié)參數(shù)和車組到達間隔時間成正相關(guān).車組到達間隔時間越大，貨車集結(jié)參數(shù)越大，且表現(xiàn)為指數(shù)上升關(guān)系.說明車組到達間隔時間越分散，貨車集結(jié)參數(shù)越大.這種總體上呈增長趨勢且增大比例并不均衡的表現(xiàn)，也說明了車組到達間隔時間的不確定性.

由此可以分析在鐵路編組場內(nèi)，因為先進入調(diào)車場的車組集結(jié)等待時間長，后進入的車組等待時間短，集結(jié)車列的最后一組車組沒有集結(jié)時間.所以在車組大小一定的情況下，當車組到達間隔時間前小后大時，貨車的集結(jié)時間T集較大，貨車集結(jié)參數(shù)c隨之較大；反之，在車組大小一定的情況下當車組到達間隔時間前大后小時，貨車的集結(jié)時間T集較小，貨車集結(jié)參數(shù)c隨之較小.

3.2 車組大小對貨車集結(jié)參數(shù)的影響分析

在車組大小對貨車集結(jié)參數(shù)c的影響仿真實驗中，以哈爾濱南及其以遠方向為例，車組大小服從X～exp(λ=0.15)的指數(shù)分布.考慮車組大小生成的隨機性，設(shè)定X～exp(λ=0.15)，其中系數(shù)B從0.2變化至1.2，步長為0.1.仿真運行10天，采用Origin軟件進行數(shù)據(jù)擬合，集結(jié)參數(shù)c隨車組大小變化曲線如圖5所示.

圖5 集結(jié)參數(shù)隨變量變化曲線

集結(jié)參數(shù)變化曲線的擬合度R-Square=97.8.0%，可以認為擬合曲線符合線性分布，如式(5)所示.

y =-12.61x+16.51

(5)

其中, x為車組大小，y貨車集結(jié)參數(shù).由上圖分析可知，到達車組大小是影響集結(jié)參數(shù)的重要因素.在其他條件一定的情況下，集結(jié)參數(shù)和到達車組大小成線性反比關(guān)系，斜率為-12.61.到 達車組數(shù)越大，貨車集結(jié)參數(shù)就越小.由此可知在鐵路編組站貨車集結(jié)過程中，若一晝夜內(nèi)出現(xiàn)集結(jié)中斷(在貨車集結(jié)過程中前一車列集結(jié)達到滿軸后所剩余的車數(shù)，記作m殘；若m殘=0稱之為集結(jié)中斷)的次數(shù)越多，則貨車集結(jié)參c數(shù)就越小.

4 結(jié)論

本文以金州編組站為例，采用仿真的方法建立下行編發(fā)場貨車集結(jié)過程仿真模型.針對所設(shè)計的仿真實驗，分析影響貨車集結(jié)參數(shù)的重要因素即車組大小和車組到達間隔時間.仿真結(jié)果表明，車組到達間隔時間與貨車集結(jié)參數(shù)成指數(shù)上升關(guān)系，車組大小與貨車集結(jié)參數(shù)成線性反比關(guān)系. 因此，為壓縮貨車集結(jié)時間，可采取組織超軸列車造成集結(jié)中斷，擴大最后車組數(shù)來提前結(jié)束貨車集結(jié)過程等措施以減小貨車集結(jié)參數(shù)c從而提高鐵路編組場的集結(jié)效率.

[1]蔡金晶.不確定條件下貨車集結(jié)規(guī)律及集結(jié)時間研究[D].成都：西南交通大學，2010.

[2]陳崇雙,王慈光,楊運貴,等.不確定條件下分組列車在編成站的集結(jié)參數(shù)研究[J]，鐵道學報，2011(5):1-7.

[3]王慈光.貨車集結(jié)參數(shù)的研究[J].鐵道運輸與經(jīng)濟，2006(7):83-85.

[4]胡思繼，吳翠瓏.鐵路行車組織[M].北京：中國鐵道出版社，2009：50-54.

[5]盛驟，謝式千，潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京：高等教育出版社，2001.

[6]崔圓圓.編組站貨車集結(jié)仿真研究[D]. 北京：北京交通大學，2011.

[7]凌熙.多方向鐵路編組站貨車到達與集結(jié)規(guī)律研究[D]. 北京：北京交通大學，2006.

[8]蔡金晶.貨車集結(jié)過程中車組大小規(guī)律性分析[J].交通科技與經(jīng)濟，2010，60(4)：48-52.

[9]彭其淵.王慈光.鐵路行車組織[M].北京:中國鐵道出版社，2007.

[10]盛驟,謝式千,潘承毅.概率論與數(shù)理統(tǒng)計[M].北京:高等教育出版社,2005:213-26.

Simulation Study of Affecting Factors of Freight Car Accumulation Parameters in Marshalling Station

ZHANG Jiaheng, LI Jitao

(School of Traffic and Transportation Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian 116028, China)

On the basis of analyzing some factors affecting accumulation parameter of freight cars and taking Jinzhou marshalling yard as an example, the simulation model of a downlink marshalling station where Freight cars carry out technical work is constructed using Anylogic simulation software. Emulational experiment schemes is designed, and the number and arrival interval time of train-sets affecting accumulation parameter are analyzed. The simulation results indicate that there is a monotonic relation between the increment train-sets arrival and accumulation parameter of freight cars. The number of train-sets is inverse to accumulation parameter of the freight cars.

accumulation parameter of freight cars; influence factors; simulation modeling; experimental analysis

1673-9590(2016)04-0020-04

2015-12-12

張嘉珩(1990-)，男，碩士研究生;李季濤(1971-)，男，副教授,博士，從事交通運輸仿真的研究E-mail::to_lijitao@djtu.edu.cn.

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