http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/11923 2022-03-11T12:42:49Z http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/13449 Название: Організація бездротової мережі на сортувальній станції з використанням бджолиного методу Авторы: Пахомова, Вікторія Миколаївна; Назарова, Д. І.. Краткий осмотр (реферат): UK: Мета. Сьогодні бездротові мережі широко використовують в якості альтернативи дротовим, що дозволяє підключити декілька пристроїв як між собою в локальну, так і до глобальної мережі Інтернет. Але на сучасному етапі в Україні немає масового використання бездротової мережі на залізничному транспорті, тому доцільно провести дослідження розгортання такої мережі, зокрема на сортувальній станції. Методика. На програмній моделі «LocBS–BeeCol», що створена мовою Python за алгоритмом бджолиної колонії, визначено оптимальну кількість базових станцій (БС) бездротової мережі та їх розташування на сортувальній станції, проведено дослідження параметрів алгоритму. Вхідні дані моделі «LocBS–BeeCol»: параметри сортувальної станції (площа, кількість клієнтів, яких потрібно підключити до базових станцій); параметри бездротової мережі (радіус покриття базової станції, максимальна кількість клієнтів для однієї базової станції); параметри алгоритму бджолиної колонії (кількість бджіл-розвідників, кількість спроб знайти оптимальне рішення одною бджолою). Результати. Для сортувальних станцій різної потужності (малої, середньої та великої) отримано оптимальну кількість базових станцій бездротової мережі за обмежень на радіус покриття базової станції та кількість клієнтів, що підключені до неї. Так, наприклад, для підключення 300 клієнтів на сортувальній станції середньої потужності, площа якої 2 500x500 м2, необхідно 93 базових станції з радіусом покриття 50 м. Наукова новизна. Якість отриманих рішень значною мірою залежить від вибору параметрів алгоритму бджолиної колонії. Проведено дослідження кількості базових станцій бездротової мережі та часу пошуку оптимального рішення за різною кількістю бджіл та кількістю спроб знайти оптимальне рішення бджолою для сортувальних станцій різної потужності. Визначено, що збільшення кількості бджіл (із 10 до 50) та кількості спроб знаходження оптимального рішення бджолою (із 10 до 50) призводить до уточнення оптимального рішення (зменшення числа базових станцій у середньому на 6,5 та 9,3 % відповідно). Крім того, збільшення кількості бджіл (із 10 до 50) призводить до зменшення часу пошуку оптимального рішення бджолами в середньому в 1,8 раза, у той час як збільшення кількості спроб знаходження оптимального рішення бджолою (із 10 до 50) призведе до зростання часу пошуку оптимального рішення в середньому в 2,14 раза. Практична значимість. Розроблено алгоритм та його програмну реалізацію, які дозволяють визначити необхідну кількість базових станцій та їх розміщення під час розгортання бездротової мережі на сортувальній станції. Для сортувальної станції великої потужності в разі збільшення радіуса покриття базової станції удвічі (із 50 до 100 м) кількість БС зменшується приблизно в два рази (зі 136 до 64), при цьому час пошуку оптимального рішення бджолами збільшується в 2,5 раза (із 8,4 до 20,6 с).; EN: Purpose. In general, today wireless networks are widely used as an alternative to wired, allowing you to connect multiple devices, both among themselves in the local and global Internet. However, at the present stage in Ukraine there is no widespread use of a wireless network at rail transport, therefore it is advisable to conduct research on the deployment of such a network, in particular, at a marshalling yard. Methodology. Using LocBS-BeeCol program model written in Python according to the bee colony algorithm the optimal number of base stations (BS) of the wireless network and their location at the marshalling yards was determined, as well as research on the bee algorithm parameters was conducted. Input data of the LocBS-BeeCol model are as follows: marshalling yard parameters (area, number of clients that need to be connected to base stations); wireless network parameters (base station coverage radius, maximum number of clients for one base station); parameters of the bee colony algorithm (number of scout bees, number of attempts to find the optimal solution using one bee). Findings. For marshalling yards of various capacities (small, medium and high), the optimal number of base stations of the wireless network was obtained with restrictions on the coverage radius of the base station and the number of clients connected to it. Thus, for example, to connect 300 clients at medium-sized marshalling yards with an area of 2500x500 m2, 93 base stations with a coverage radius of 50 m are needed. Originality. The quality of the obtained solutions significantly depends on the choice of the bee colony algorithm parameters. A study of the base stations number of the wireless network and search time for finding the optimal solution for different number of bees and the number of attempts to find the op-timal solution using the bee for marshalling yards of various capacities was carried out. It was determined that an increase in the number of bees (from 10 to 50) and the number of attempts to find the optimal solution by a bee (from 10 to 50) improves the quality of the optimal solution (decrease in the number of base stations by an average of 6.5% and 9.3%), respectively. In addition, increase in the bee number (from 10 to 50) reduces the search time for the optimal solution by bees by an average of 1.8 times, while increase in the number of attempts to find the optimal solution by a bee (from 10 to 50) will increase search time for the optimal solution on average 2.14 times. Practical value. An algorithm and its software implementation have been developed, which make it possible to determine the required number of base stations and their location when deploying a wireless network at a marshalling yards. For marshalling yards with high capacity, when the coverage radius of the base station is doubled (from 50 to 100 m), their number decreases by about half (from 136 to 64), while the time for finding the optimal solution by bees increases by 2.5 times (from 8.4 to 20.6 s).; RU: Цель. Сегодня беспроводные сети широко используют в качестве альтернативы проводным, что позволяет подключить несколько устройств как между собой в локальную, так и к глобальной сети Интернет. Однако на современном этапе в Украине нет массового использования беспроводной сети на железнодорожном транспорте, поэтому целесообразно провести исследование развертывания такой сети, в частности, на сортировочной станции. Методика. На программной модели «LocBS–BeeCol», написанной на языке Python по алгоритму пчелиной колонии, определено оптимальное количество базовых станций (БС) беспроводной сети и их расположение на сортировочной станции, проведено исследование параметров алгоритма. Входные данные модели «LocBS–BeeCol»: параметры сортировочной станции (площадь, количество клиентов, которые нужно подключить к базовым станциям); параметры беспроводной сети (радиус покрытия базовой станции, максимальное количество клиентов для одной базовой станции); параметры алгоритма пчелиной колонии (количество пчел-разведчиков, количество попыток найти оптимальное решение одной пчелой). Результаты. Для сортировочных станций различной мощности (малой, средней и высокой) получено оптимальное количество базовых станций беспроводной сети при ограничениях на радиус покрытия базовой станции и количество клиентов, подключенных к ней. Так, например, для подключения 300 клиентов на сортировочной станции средней мощности, площадь которой 2 500x500 м2, необходимо 93 базовых станций с радиусом покрытия 50 м. Научная новизна. Качество полученных решений в значительной мере зависит от выбора параметров алгоритма пчелиной колонии. Проведено исследование количества базовых станции беспроводной сети и времени поиска оптимального решения при различном числе пчел и количестве попыток найти оптимальное решение пчелой для сортировочных станций различной мощности. Определено, что увеличение количества пчел (с 10 до 50) и количества попыток нахождения оптимального решения пчелой (с 10 до 50) приводит к уточнению оптимального решения (уменьшению числа базовых станций в среднем на 6,5 и 9,3 % соответственно). Кроме этого, увеличение количества пчел (с 10 до 50) приводит к уменьшению времени поиска оптимального решения пчелами в среднем в 1,8 раза, в то время как увеличение количества попыток нахождения оптимального решения пчелой (с 10 до 50) приведет к росту времени поиска оптимального решения в среднем в 2,14 раза. Практическая значимость. Разработан алгоритм и его программная реализация, позволяющие определить необходимое количество базовых станций и их размещение при развертывании беспроводной сети на сортировочной станции. Для сортировочной станции высокой мощности при увеличении радиуса покрытия базовой станции вдвое (с 50 до 100 м) количество БС уменьшается примерно в два раза (со 136 до 64), при этом время поиска оптимального решения пчелами увеличивается в 2,5 раза (с 8,4 до 20,6 с). Описание: В. Пахомова: ORCID 0000-0002-0022-099X;Д. Назарова: ORCID 0000-0002-7134-9416 2020-01-01T00:00:00Z http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/11984 Название: 2 (86) випуск. Наука та прогрес транспорту Краткий осмотр (реферат): UK: У статтях наведені наукові дослідження, виконані авторами в Дніпропетровському національному університеті залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна та інших організаціях. Статті присвячені вирішенню актуальних питань залізничного транспорту по наступних напрямках: автоматизовані системи управління на транспорті, екологія на транспорті, експлуатація та ремонт засобів транспорту, матеріалознавство, залізнична колія, інформаційно-комунікаційні технології та математичне моделювання, нетрадиційні види транспорту, машини та механізми, транспортне будівництво, рухомий склад і тяга поїздів. Вісник становить інтерес для працівників науково-дослідних організацій, викладачів вищих навчальних закладів, докторантів, аспірантів, магістрантів та інженерно-технічних працівників.; RU: В статьях отражены научные исследования, выполненные авторами в Днепропетровском национальном университете железнодорожного транспорта имени академика В. Лазаряна и других организациях. Статьи посвящены решению актуальных вопросов железнодорожного транспорта по следующим направлениям: автоматизированные системы управления на транспорте, экология на транспорте, эксплуатация и ремонт средств транспорта, материаловедение, железнодорожный путь, информационно-коммуникационные технологии и математическое моделирование, нетрадиционные виды транспорта, машины и механизмы, транспортное строительство, подвижной состав и тяга поездов. Вестник представляет интерес для работников научно-исследовательских организаций, преподавателей высших учебных заведений, докторантов, аспирантов, магистрантов и инженерно-технических работников. 2020-01-01T00:00:00Z http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/11933 Название: Визначення стійкості вантажних вагонів з урахуванням параметрів залізничної колії Авторы: Швець, Анжела Олександрівна Краткий осмотр (реферат): UK: Мета. Для перспективного підвищення швидкостей у роботі передбачено розглянути складні умови динамічної взаємодії залізничної колії з рухомим складом. Характер і рівень цієї взаємодії залежать як від конструкції одиниці рухомого складу, її стану та швидкості руху, так і від конструкції та стану самої колії. Методика. Оцінку можливого впливу на колію рухомого складу досліджено аналітичним методом. Напружений стан колії визначено розрахунковим способом із застосуванням залежностей між силовими факторами та характеристиками напружено-деформованого стану колії. Під час визначення статичного тиску колеса на рейку розглянуто вплив перекосів рухомого складу в рейковій колії за схемою «ялинка», за якої додатковий боковий вплив колісних пар візків на колійну структуру є максимальним. Результати. У ході проведення теоретичних досліджень отримано залежності коефіцієнта запасу стійкості від витискання поздовжніми силами з урахуванням різних видів сил інерції від нерівностей як на колесі, так і на рейковій нитці. Також отримано величини коефіцієнта тертя в контакті колеса та рейки від швидкості руху. Наукова новизна. Уперше поєднано правила розрахунку залізничної колії на міцність і визначення динамічної навантаженості рейкового екіпажу. Наведене вдосконалення дає можливість розраховувати величину конструкційної швидкості вагона на основі осьових навантажень, сил інерції від нерівностей на колесі та рейках, а також ураховувати повздовжні квазістатичні сили, які виникають в поїзді за режимів гальмування. Практична значимість. Визначення коефіцієнта запасу стійкості від витискання з використанням наведеної методики дозволить більш ретельно розглянути та обґрунтовувати причину сходження колісних пар із рейок. Застосування означеної методики розрахунку сприятиме визначенню міцності залізничної колії та баластного шару з урахуванням нерівномірності навантаження рейкових ниток у разі перекосів вантажного рухомого складу під дією стискних квазістатичних поздовжніх сил.; RU: Цель. Для перспективного повышения скоростей в работе запланировано рассмотреть сложные условия динамического взаимодействия железнодорожного пути с подвижным составом. Характер и уровень этого взаимодействия зависят как от конструкции единицы подвижного состава, ее состояния и скорости движения, так и от конструкции и состояния самой колеи. Методика. Оценку возможного воздействия на путь подвижного состава исследовано аналитическим методом. Напряженное состояние колеи определено расчетным способом с применением зависимостей между силовыми факторами и характеристиками напряженно-деформированного состояния пути. При определении статического давления колеса на рельс рассмотрено влияние перекосов подвижного состава в рельсовой колее по схеме «елочка», при которой дополнительное боковое влияние колесных пар тележек на путевую структуру является максимальным. Результаты. В ходе проведения теоретических исследований получены зависимости коэффициента запаса устойчивости от выжимания продольными силами с учетом различных видов сил инерции от неровностей как на колесе, так и на рельсовой нити. Также получены величины коэффициента трения в контакте колеса и рельса от скорости движения. Научная новизна. Впервые объединены правила расчета железнодорожного пути на прочность и определения динамической нагруженности рельсового экипажа. Приведенное усовершенствование дает возможность рассчитывать величину конструкционной скорости вагона на основе осевых нагрузок, сил инерции от неровностей на колесе и рельсах, а также учитывать продольные квазистатические силы, возникающие в поезде при режимах торможения. Практическая значимость. Определение коэффициента запаса устойчивости от выжимания с использованием приведенной методики позволит более тщательно рассмотреть и обосновать причину схода колесных пар с рельсов. Применение указанной методики расчета будет способствовать определению прочности железнодорожного пути и балластного слоя с учетом неравномерности нагрузки рельсовых нитей в случае перекосов грузового подвижного состава под действием сжимающих квазистатических продольных сил.; EN: Purpose. For prospective speed increase in the work is aimed to consider the complex conditions of the dynamic interaction of the railway track with rolling stock. The nature and level of this interaction depends both on the design of the unit of rolling stock, its state and speed, and on the design and condition of the track itself. Methodology. Evaluation of the possible rolling stock impact on the track was investigated by the analytical method. The track stress state was determined by calculation using dependencies between force factors and the characteristics of the stress-strain state of the track. When determining the static pressure of the wheel on the rail, the influence of rolling stock skews in the rail track according to the “herringbone” scheme is considered, in which the additional lateral effect of the wheel pairs of the bogies on the track structure is maximal. Findings. When conducting theoretical studies, the dependencies of the lift resistance coefficient by longitudinal forces were obtained taking into account various types of inertia forces on irregularities both on the wheel and on the rail thread. The values of the friction coefficient in the wheel-rail contact on the movement speed were also obtained. Originality. For the first time, the rules for calculating the railway track for strength and determining the dynamic loading of the rail carriage are combined. This improvement will make it possible to calculate the structural speed of the car based on the axial loads, inertia forces due to the wheel and rails` irregularities, and also take into account the longitudinal quasistatic forces arising in the train during braking modes. Practical value. Determination of the car lift resistance coefficient using the above methodology will allow a more thorough consideration and justification of the cause of wheelset derailment. The application of this calculation method will allow us to determine the strength of the railway track and the ballast layer, taking into account the uneven load of rail threads in the case of distortions of the freight rolling stock under the action of compressive quasistatic longitudinal forces. Описание: А. Швець: ORCID 0000-0002-8469-3902 2020-01-01T00:00:00Z http://eadnurt.diit.edu.ua/jspui/handle/123456789/11932 Название: Organizing Wireless Network at Marshalling Yards Using the Bee Method Авторы: Pakhomova, Viktoriya M.; Nazarova, Diana I. Краткий осмотр (реферат): EN: Purpose. In general, today wireless networks are widely used as an alternative to wired, allowing you to connect multiple devices, both among themselves in the local and global Internet. However, at the present stage in Ukraine there is no widespread use of a wireless network at rail transport, therefore it is advisable to conduct research on the deployment of such a network, in particular, at a marshalling yard. Methodology. Using LocBS-BeeCol program model written in Python according to the bee colony algorithm the optimal number of base stations (BS) of the wireless network and their location at the marshalling yards was determined, as well as research on the bee algorithm parameters was conducted. Input data of the LocBS-BeeCol model are as follows: marshalling yard parameters (area, number of clients that need to be connected to base stations); wireless network parameters (base station coverage radius, maximum number of clients for one base station); parameters of the bee colony algorithm (number of scout bees, number of attempts to find the optimal solution using one bee). Findings. For marshalling yards of various capacities (small, medium and high), the optimal number of base stations of the wireless network was obtained with restrictions on the coverage radius of the base station and the number of clients connected to it. Thus, for example, to connect 300 clients at medium-sized marshalling yards with an area of 2500x500 m2, 93 base stations with a coverage radius of 50 m are needed. Originality. The quality of the obtained solutions significantly depends on the choice of the bee colony algorithm parameters. A study of the base stations number of the wireless network and search time for finding the optimal solution for different number of bees and the number of attempts to find the op-timal solution using the bee for marshalling yards of various capacities was carried out. It was determined that an increase in the number of bees (from 10 to 50) and the number of attempts to find the optimal solution by a bee (from 10 to 50) improves the quality of the optimal solution (decrease in the number of base stations by an average of 6.5% and 9.3%), respectively. In addition, increase in the bee number (from 10 to 50) reduces the search time for the optimal solution by bees by an average of 1.8 times, while increase in the number of attempts to find the optimal solution by a bee (from 10 to 50) will increase search time for the optimal solution on average 2.14 times. Practical value. An algorithm and its software implementation have been developed, which make it possible to determine the required number of base stations and their location when deploying a wireless network at a marshalling yards. For marshalling yards with high capacity, when the coverage radius of the base station is doubled (from 50 to 100 m), their number decreases by about half (from 136 to 64), while the time for finding the optimal solution by bees increases by 2.5 times (from 8.4 to 20.6 s).; UK: Мета. Сьогодні бездротові мережі широко використовують в якості альтернативи дротовим, що дозволяє підключити декілька пристроїв як між собою в локальну, так і до глобальної мережі Інтернет. Але на сучасному етапі в Україні немає масового використання бездротової мережі на залізничному транспорті, тому доцільно провести дослідження розгортання такої мережі, зокрема на сортувальній станції. Методика. На програмній моделі «LocBS–BeeCol», що створена мовою Python за алгоритмом бджолиної колонії, визначено оптимальну кількість базових станцій (БС) бездротової мережі та їх розташування на сортувальній станції, проведено дослідження параметрів алгоритму. Вхідні дані моделі «LocBS–BeeCol»: параметри сортувальної станції (площа, кількість клієнтів, яких потрібно підключити до базових станцій); параметри бездротової мережі (радіус покриття базової станції, максимальна кількість клієнтів для однієї базової станції); параметри алгоритму бджолиної колонії (кількість бджіл-розвідників, кількість спроб знайти оптимальне рішення одною бджолою). Результати. Для сортувальних станцій різної потужності (малої, середньої та великої) отримано оптимальну кількість базових станцій бездротової мережі за обмежень на радіус покриття базової станції та кількість клієнтів, що підключені до неї. Так, наприклад, для підключення 300 клієнтів на сортувальній станції середньої потужності, площа якої 2 500x500 м2, необхідно 93 базових станції з радіусом покриття 50 м. Наукова новизна. Якість отриманих рішень значною мірою залежить від вибору параметрів алгоритму бджолиної колонії. Проведено дослідження кількості базових станцій бездротової мережі та часу пошуку оптимального рішення за різною кількістю бджіл та кількістю спроб знайти оптимальне рішення бджолою для сортувальних станцій різної потужності. Визначено, що збільшення кількості бджіл (із 10 до 50) та кількості спроб знаходження оптимального рішення бджолою (із 10 до 50) призводить до уточнення оптимального рішення (зменшення числа базових станцій у середньому на 6,5 та 9,3 % відповідно). Крім того, збільшення кількості бджіл (із 10 до 50) призводить до зменшення часу пошуку оптимального рішення бджолами в середньому в 1,8 раза, у той час як збільшення кількості спроб знаходження оптимального рішення бджолою (із 10 до 50) призведе до зростання часу пошуку оптимального рішення в середньому в 2,14 раза. Практична значимість. Розроблено алгоритм та його програмну реалізацію, які дозволяють визначити необхідну кількість базових станцій та їх розміщення під час розгортання бездротової мережі на сортувальній станції. Для сортувальної станції великої потужності в разі збільшення радіуса покриття базової станції удвічі (із 50 до 100 м) кількість БС зменшується приблизно в два рази (зі 136 до 64), при цьому час пошуку оптимального рішення бджолами збільшується в 2,5 раза (із 8,4 до 20,6 с).; RU: Цель. Сегодня беспроводные сети широко используют в качестве альтернативы проводным, что позволяет подключить несколько устройств как между собой в локальную, так и к глобальной сети Интернет. Однако на современном этапе в Украине нет массового использования беспроводной сети на железнодорожном транспорте, поэтому целесообразно провести исследование развертывания такой сети, в частности, на сортировочной станции. Методика. На программной модели «LocBS–BeeCol», написанной на языке Python по алгоритму пчелиной колонии, определено оптимальное количество базовых станций (БС) беспроводной сети и их расположение на сортировочной станции, проведено исследование параметров алгоритма. Входные данные модели «LocBS–BeeCol»: параметры сортировочной станции (площадь, количество клиентов, которые нужно подключить к базовым станциям); параметры беспроводной сети (радиус покрытия базовой станции, максимальное количество клиентов для одной базовой станции); параметры алгоритма пчелиной колонии (количество пчел-разведчиков, количество попыток найти оптимальное решение одной пчелой). Результаты. Для сортировочных станций различной мощности (малой, средней и высокой) получено оптимальное количество базовых станций беспроводной сети при ограничениях на радиус покрытия базовой станции и количество клиентов, подключенных к ней. Так, например, для подключения 300 клиентов на сортировочной станции средней мощности, площадь которой 2 500x500 м2, необходимо 93 базовых станций с радиусом покрытия 50 м. Научная новизна. Качество полученных решений в значительной мере зависит от выбора параметров алгоритма пчелиной колонии. Проведено исследование количества базовых станции беспроводной сети и времени поиска оптимального решения при различном числе пчел и количестве попыток найти оптимальное решение пчелой для сортировочных станций различной мощности. Определено, что увеличение количества пчел (с 10 до 50) и количества попыток нахождения оптимального решения пчелой (с 10 до 50) приводит к уточнению оптимального решения (уменьшению числа базовых станций в среднем на 6,5 и 9,3 % соответственно). Кроме этого, увеличение количества пчел (с 10 до 50) приводит к уменьшению времени поиска оптимального решения пчелами в среднем в 1,8 раза, в то время как увеличение количества попыток нахождения оптимального решения пчелой (с 10 до 50) приведет к росту времени поиска оптимального решения в среднем в 2,14 раза. Практическая значимость. Разработан алгоритм и его программная реализация, позволяющие определить необходимое количество базовых станций и их размещение при развертывании беспроводной сети на сортировочной станции. Для сортировочной станции высокой мощности при увеличении радиуса покрытия базовой станции вдвое (с 50 до 100 м) количество БС уменьшается примерно в два раза (со 136 до 64), при этом время поиска оптимального решения пчелами увеличивается в 2,5 раза (с 8,4 до 20,6 с). Описание: V. Pakhomova: ORCID 0000-0002-0022-099X; D. Nazarova: ORCID 0000-0002-7134-9416 2020-01-01T00:00:00Z