Устройства сбора данных Глобальной системы позиционирования (GPS) зарекомендовали себя как полезные инструменты для сбора реальных данных о движении. Данные, собранные этими устройствами, предоставляют ценную информацию при изучении параметров движения ТС. Для моделирования транспортных средств эти данные имеют неоценимое значение для анализа расхода топлива и производительности транспортных средств. В исследовании представлена методология разработки ездового цикла специальных автомобилей, в ходе которых исследуется, загружается и обрабатывается профиль скорости конкретного типа транспортного средства, а также производится фильтрация зашумленных данных для чистоты поставленного эксперимента. Проанализированы данные испытаний для тяжелых условий эксплуатации. Разработан городской ездовой цикл для специального грузового автомобиля автобетоносмесителя в условиях города Тюмень. Оценивается расчетная экономия топлива указанного транспортного средства.

Ключевые слова: ездовой цикл, топливная экономичность автобетоносмесителя, зашумленные данные, фильтрация данных, ГЛОНАСС/GPS

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.9.5 - Эксплуатация автомобильного транспорта

Перевозка является одним из важнейших этапов в управлении доставкой цемента, на долю которой приходится 60 % от общих затрат. Таким образом, небольшое улучшение операций по сбору и обработке данных о работе автобетоносмесителей может оказать существенное влияние на общую экономию средств, затрачиваемых, на работу компаний, осуществляющих перевозку. С другой стороны, движение большегрузных транспортных средств, перевозящих цементную смесь, приводит к распространению загрязнения воздуха и повреждению дорожного покрытия в случае чрезмерной загрузки. Поэтому вопрос определения маршрута транспортного средства для достижения этой цели очень важен. В этом исследовании моделировался процесс маршрутизации автобетоносмесителей с использованием случайных задач маршрутизации и генетических алгоритмов. Результаты моделирования показали, что генетический алгоритм сходится к оптимальному ответу. С другой стороны, объем функции затрат уменьшается с 1177500 руб. до 158900 руб. за счет оптимизации упомянутой модели, а результат производительности привел к появлению кратчайшего возможного пути. С помощью алгоритма достигаются все параметры управления устойчивым развитием, включая снижение загрязнения воздуха, снижение расхода топлива и уменьшение разрушения дорожного покрытия. Наконец, благодаря интеграции программного обеспечения ГЛОНАСС/GPS выходные данные алгоритма были сопоставлены с картой.

Ключевые слова: оптимизация маршрутов, топливная экономичность, снижение выбросов, сохранение целостности дорожного покрытия, оптимизация, логистика, моделирование, специальный автомобиль, городская эксплуатация

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 05.22.10 - Эксплуатация автомобильного транспорта