Целью работы является определение свойств транспортных потоков мобильных строительно-дорожных объектов (МСДО) для повышения эффективности управления ими. Представлены результаты системного анализа задач управления МСДО, изложена концепция их решения и выполнена формализация задачи управления движением мобильных строительно-дорожных машин в постоянно изменяющихся условиях передвижения. Впервые сформулированы системные и структурные критерии оценки состояния мобильных строительно-дорожных объектов, проанализированы концепции управления группами подвижных объектов, даны рекомендации по выбору типа управления. Представлены математические модели транспортных потоков, устанавливающие зависимость скорости движения от плотности транспортного потока, а также математическая модель оптимизации маршрута движения мобильных строительно-дорожных объектов. В статье приведены стратегии адаптивного и интеллектуального управления группами подвижных объектов различной численности, а также представлены результаты регрессионного анализа модели движения мобильных объектов.
мобильные строительно-дорожные объек-ты, групповое управление, транспортные потоки, организа-ция движения, оптимизация маршрута движения
Введение. Вопросы управления подвижными объектами различного вида, безусловно, представляют научный интерес. При этом особенно остро стоит проблема взаимодействия указанных объектов в условиях недетерминированной среды функционирования. Сложившаяся в настоящее время ситуация требует улучшения качества работы транспорт-ных комплексов, повышения средней скорости движения объектов, сокращения времени перемещения транспорта между пунктами назначения. Решению указанных задач способствует использование информационно-управляющих систем.
1. Паршин, Д. Я. Управление движением строительных роботов / Д. Я. Паршин, О. Л. Цветкова // Мехатроника, автоматизация, управление. — 2007. — № 12. — С. 13–16.
2. Паршин, Д. Я. Интеграция систем управления строительных холдингов на основе нейросетевой координации / Д. Я. Паршин, Д. Н. Огородний, Р. Г. Шитова // Новые технологии. — 2012. — № 3. — С. 95–101.
3. Тарасик, В. П. Интеллектуальные системы управления автотранспортными средствами / В. П. Тарасик. — Москва : Технопринт, 2004. — 264 с.
4. Тимофеев, А. В. Системы цифрового и адаптивного управления роботов / А. В. Тимофеев, Ю. В. Экало. — Санкт-Петербург : Издательство СПбГУ, 1999. — 248 с.
5. Месхи, Б. Ч. Концепция развития сети канатного метро в Ростове-на-Дону / Б. Ч. Месхи, А. А. Короткий, В. Б. Маслов // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2011. — Т. 11, № 8 (59), вып. 2. — С. 1348–1355.
6. Итоги и перспективы развития исследований в области интеллектуального управления мехатронными тех-нологическими системами / А. К. Тугенгольд [и др.] // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2010. — Т. 10, № 5 (48). — С. 648–666.
7. Kerner, B. S. Introduction to Modern Traffic Flow Theory and Control: The Long Road to Three-phase Traffic Theory / B. S. Kerner. — New York : Springer, 2009. — 271 p.
8. Kesur, K. Advances in Genetic Algorithm Optimization of Traffic Signals / K. Kesur // Journal of Transportation Engineering. — 2009. — Vol. 135, № 4. — P. 160–173.
9. Osorio, C. A surrogate model for traffic optimization of congested networks: an analytic queueing network ap-proach / C. Osorio, M. Bierlaire // Report TRANSP-OR. — 2009. — Aug. 25th. — 23 p.
10. Traffic control systems handbook / DUNN Engineering Asociates ; Siemens Intelligent Transportation Systems. — Washington : Federal Highway Administration, 2005. — 368 p.
