1. DSpace KNU
  2. Кваліфікаційні (бакалаврські) роботи
  3. 2025 – 275 Транспортні технології (на автомобільному транспорті)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/7735
Назва: «Дослідження можливості підвищення продуктивності роботи автомобільного транспорту кар’єру»
Автори: ТАРИВЕРДІЄВ, Артур Борисович
Ключові слова: кар'єрний самоскид
підвищенн ефективності роботи кар'єрних самоскидів
Дата публікації: чер-2025
Короткий огляд (реферат): У цій роботі пропонується визначати правило відправлення вантажівок (корисне для короткострокових операцій), яке демонструє, наскільки жорсткою може бути верхня межа за допомогою моделювання. Також пропонується спеціальний пошук для наближення верхньої межі продуктивності, яка є швидшою та часто точною. До моделювання додається невизначеність щоб перевірити, як на це реагує продуктивність. Як правило, це верхня межа продуктивності є менш жорстким поблизу точки насичення як функція кількості вантажівок, де додається більше фури лише збільшують черги. Крім того, більша невизначеність у моделі зазвичай призводить до меншої жорстка верхня межа. Про це свідчать результати, отримані з використанням реальних даних відкритого кар’єру в Бразилії розрив між верхньою межею продуктивності та реалізацією продуктивності за допомогою запропонованого правило відправки для однорідного парку може бути менше 2%, але воно може досягати 12% поблизу точка насичення продуктивності без невизначеності. Хоча цей розрив здається довільним верхня межа продуктивності невелика, оскільки збільшується кількість вантажівок і горизонт моделювання ніколи не порушується, що підтверджує його як верхню межу та індукує оптимальність для правила диспетчеризації.
Опис: Видобуток корисних копалин — це процес видобутку цінних матеріалів із підземних і відкритих шахт . Ці матеріали, відомі як руди, зазвичай являють собою комбінацію мінералів, природних порід і осадів, які мають економічну цінність після очищення. Протягом останніх кількох десятиліть видобуток відіграє важливу роль в економічному розвитку кількох країн, особливо в країнах, що розвиваються [1]. Однак видобуток корисних копалин є душе складною промисловою операцією, і її хід повинен містити кілька етапів планування, починаючи з пошуків рудних тіл і закінчуючи остаточною рекультивацією землі після закриття шахти. Крім того, гірничодобувний проект повинен максимізувати чисту теперішню вартість (NPV), видобуваючи руду з найменшими можливими витратами протягом життєвого циклу шахти, і, отже, зусилля такої праці оправдують. У відкритих шахтах, де експлуатаційні витрати душе високі, ще важливіше максимізувати продуктивність при мінімальних витратах. Серед найдорожчих робіт у кар’єрах виділяють транспортування та вантажно-розвантажувальні роботи, на які припадає 50–60% загальних експлуатаційних витрат [2]. Щоб зменшити цю вартість і, таким чином, максимізувати NPV гірничого проекту, необхідна система керування автопарком (FMS), метою якої є вирішення двох проблем: (i) знайти найкоротший шлях для подорожі між кожною парою місць (завантаження і місця звалищ) у шахті (проблема найкоротшого шляху) та (ii) визначити кількість рейсів вантажівок, необхідних для кожного шляху, а потім відправити вантажівки до місць у реальному часі, що є фокусом цього документа. Отже, FMS може бути одноступеневим і багатоступеневим. Одно етапні підходи відправляють вантажівки без урахування будь-яких виробничих цілей або обмежень і зазвичай складаються з евристики, заснованих на емпіричних правилах [3,4]. Однак багатоетапні підходи мають велику перевагу над одно етапними підходами завдяки поділу проблеми на дві послідовні під проблеми [ 5, 6]. Цей поділ на етапи вводить другий рівень знань у FMS, що покращує якість рішень, а також дозволяє їм краще адаптуватися до реальних сценаріїв з невизначеністю. Перша під проблема полягає в ефективному розподілі транспортних ресурсів для земляних робіт на основі завантажень вантажівок з метою максимізації продуктивності вантажівок (проблема розподілу вантажівок і екскаваторів — верхній етап), а друга під проблема складається з відправки вантажівок до місця завантаження або сміттєзвалище ( проблема диспетчеризації вантажівок — нижній етап) [7]. Незважаючи на те, що проблема диспетчеризації вантажівок не була детально досліджена як під проблема верхнього етапу, вона є важливою для FMS. Саме шляхом вирішення під проблеми нижчого етапу планування вступає в дію для досягнення виробничих цілей, визначених на попередньому етапі. Формально проблема диспетчеризації вантажівок, яку можна розглядати як проблему призначення [5,8] або транспортну проблему [9–11], — це прийняття рішень у реальному часі , пов’язане з пунктами призначення вантажівок для задоволення виробничих потреб у гірничій діяльності . Для досягнення цих вимог зазвичай визначаються одна або кілька цілей , включаючи максимізацію продуктивності шахти або мінімізацію простою вантажівки (через час простою, час очікування або час завантаження/ скидання). Тому вже запропоновано декілька формулювань цієї задачі оптимізації, а також різні розв’язки цих постановок. Оскільки проблема відправлення вантажівок також виникає в доставці пального та пакетів, таксі та службах послуги автівки, а також в інших галузях, які мають керувати парками транспортних засобів, деякі підходи, які використовуються для вирішення проблеми відправлення в інших контекстах, були природно прийняті для проблеми, що застосовується в гірничодобувній промисловості. Однак перехід підходів у різних контекстах може бути недоречним. У відкритих шахтах у задачі оптимізації необхідно враховувати деякі важливі особливості. Наприклад, відстань у дорозі між двома місцями зазвичай коротка, час, необхідний для завантаження або розвантаження вантажівки, часто довший, ніш час у дорозі, а частота попиту в кожному місці часто вища [2]. Таким чином, ефективність вирішення проблеми диспетчеризації вантажівок, спрямованої на максимізацію продуктивності шахти, строго пов’язана з розміром автопарку та відстанями транспортування. Автопарк із недостатньою кількістю вантажівок (недостатня кількість вантажівок) призведе до істотно непродуктивних періодів, а парк із великою кількістю вантажівок (надмірна кількість вантажівок) може призвести до черги для завантаження або вивантаження. Таким чином, було запропоновано декілька методів вибору оптимального розміру парку вантажівок у задачі диспетчеризації вантажівок, тобто кількість вантажівок вважається змінною рішення, що дозволяє уникнути вищезгаданих проблем. Як правило, ці методи базуються на коефіцієнті відповідності [12–15], штучному інтелекті [16 – 18], дослідженні операцій [19–22], аналізі вартості життєвого циклу [23,24] або моделюванні дискретних подій [25–27] . Однак основним недоліком цих робіт є те, що вони були розроблені для вирішення лише проблеми вибору обладнання та розмірів, зокрема, розміру транспортного парку, який обробляє відвали, і зазвичай не враховують правила відправлення вантажівок [15]. 3 іншого боку, правила диспетчеризації вивчалися окремо від визначення розміру автопарку на основі моделей оптимізації з дослідженням операцій [28,29], динамічного розподілу вантажівок [30,31], евристики з даними в реальному часі [32,33], моделювання [34], або штучний інтелект [35]. Цей документ проливає світло на взаємодію між довгостроковим визначенням розміру парку з оцінкою продуктивності та його реалізацією в короткостроковій перспективі за допомогою конкретного правила відправлення. З цієї точки зору визначається модель лінійного програмування, яка виводить верхню мешу для продуктивності шахти, розглядаючи вантажівки гетерогенного парку, розподіленого за циклами (пари місць навантаження-скидання). Крім того, пропонується просте правило відправлення вантажівок, яке призводить до продуктивності кар’єру , знайденої в симуляції дискретних подій, близької до цієї верхньої меші. За допомогою тематичного дослідження відкритого кар’єру показується, що моделювання враховує проблеми розміру парку, а отримані результати можна реально застосувати в реальних ситуаціях.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/7735
Розташовується у зібраннях:2025 – 275 Транспортні технології (на автомобільному транспорті)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Дослідження можливості підвищення продуктивності роботи автомобільного транспорту кар’єру.docx547.22 kBMicrosoft Word XMLПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.