Формирование поездной нагрузки
Программы АРГО_Н и АРГО_бп были разработаны сотрудниками СГУПСа: Ю.Н. Мурованным, А.М. Усольцевым и Д.Н. Мартыновым и внедрены на дорогах Сибири.
Кроме условий пропуска подвижных нагрузок по грузоподъемности немаловажной является задача определения условий пропуска нагрузок по габариту. В соответствии с действующими нормативными документами Д.Н. Цветковым была разработана программа “Габарит”, предназначенная для определения условий пропуска негабаритного груза по маршруту, сформированному в рамках АСУ ИССО. Программа широко внедрена на дорогах Сибири и Урала.
Статистический анализ
Дисперсионный и регрессионный анализы являются важнейшими компонентами АСУ ИССО. Они позволяют:
- исследовать статистические свойства отдельных показателей искусственных сооружений (ИССО), вычисляя некоторые статистики типа выборочного среднего, дисперсии, асимметрии, эксцесса и пр.;
- находить статистические связи между показателями, определяя корреляционные характеристики выборок;
- устанавливать математическую зависимость одной группы показателей от другой, используя для количественных показателей множественный регрессионный анализ.
На рисунке 5.10 приведено главное меню компоненты по регрессионному анализу.
Рисунок 5.10 – Меню по регрессионному анализу
Множественный регрессионный анализ
Компонента включает в себя следующие блоки: выбор зависимых и независимого параметров; расчет статистических параметров выборок (минимум, максимум, среднее, дисперсия и среднеквадратическое отклонение, асимметрия, эксцесс); корреляционная матрица; регрессионный анализ, включающий в себя несколько методов построения регрессора; график регрессии; анализ остатков; отчет по результатам регрессионного анализа.
Арсенал средств статистического анализа значительно шире реализованного в системе, однако указанный набор методов является необходимым минимумом для проведения так называемого «глубокого бурения данных» или в современной терминологии – Datamining.
Техническая экспертиза состояния иссо
Особенностью реализуемого структурного подхода к созданию программного обеспечения является возможность адаптации пользователем и выходных форм, и базы данных в соответствии с его (пользователя) изменяющимися потребностями. Исходя из разработанных методик и существующей структуры базы данных, в качестве примера была выполнена оценка состояния мостового полотна на железобетонных пролетных строениях и дан прогноз его изменения (на примере Свердловской железной дороги).
На Свердловской железной дороге сейчас эксплуатируется около 2700 железобетонных пролетных строений. Более 90 % из них запроектированы под нагрузки Н8 1931 г. или С14. Остальные 10 % пролетных строений – это конструкции, рассчитанные на нагрузки 1907 г., 1925 г. и Н7 (см. рисунок 5.11).
Рисунок 5.11 – Пролетные строения по расчетным нормам
На сегодняшний день железобетонные мосты Свердловской железной дороги обладают достаточной грузоподъемностью для пропуска наиболее тяжелых обращающихся нагрузок, но безопасность пропуска подвижного состава оказалась снижена за счет того, что на 10 % пролетных строений не обеспечена поперечная устойчивость пути. Причина этого – завышенная толщина слоя балласта. Средняя толщина слоя балласта под шпалой на дороге превышает 60 см, что на 20 см больше предельно допустимого значения этой величины, как показано на рисунке 5.12.
Рисунок 5.12 – График состояния мостового полотна на эксплуатируемых мостах
Методом множественного регрессионного анализа была получена зависимость, отражающая изменение средней толщины слоя балласта под шпалой в зависимости от текущего года эксплуатации сооружения. Из полученных данных видно, что толщина балласта под шпалой постоянно возрастает с момента сдачи сооружений в эксплуатацию.
Экстраполяция этого процесса до 2015 г. показывает, что средняя толщина слоя балласта к этому времени может увеличиться еще на 5-7 см. Это значит, что при современном уровне содержания мостового полотна доля пролетных строений с необеспеченной поперечной устойчивостью пути на железобетонных мостах может к 2015 г. достичь 10 %.
Рисунок 5.13 – Прогноз изменения толщины балласта под шпалой до 2020 г.
В качестве примера на рисунке 5.14 приведены обобщенные данные о состоянии искусственных сооружений на сети железных дорог России начиная с 1995 до 2001 гг., которые характеризуются количеством дефектных сооружений, сооружений с неудовлетворительной балльной оценкой и количеством сооружений, на которых были установлены постоянные и длительные ограничения скоростей движения поездов.
Рисунок 5.14 – Изменение параметров технического состояния ИССО