Комплексная методика построения телематической автоматизированной системы управления весового и экологического контроля транспортных средств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Беликова Дарья Дмитриевна
Беликова Дарья Дмитриевна
кандидат наук
2023
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 174
Оглавление диссертации кандидат наук Беликова Дарья Дмитриевна
Введение
1 ГЛАВА. АНАЛИЗ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЕСОВОГО КОНТРОЛЯ ПРИ ДВИЖЕНИИ ТРАНСПОРТА ПО АВТОМОБИЛЬНЫМ ДОРОГАМ. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.1. Исследование функционирования систем управления весового контроля транспорта на автомобильных дорогах
1.2. Анализ нормативно-правовых актов в сфере перевозок тяжеловесных
25
транспортных средств
1.3. Характеристика и особенности факторов, влияющих на процесс доставки тяжеловесным автомобильным транспортом
1.4. Выводы по главе. Постановка цели и задач исследования по формированию оптимальной системы весового контроля транспортных средств с учетом современного развития систем автоматизации и контроля
30
движения транспортных средств
2 ГЛАВА. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЕСОВОГО КОНТРОЛЯ ДВИЖЕНИЯ ТЯЖЕЛОВЕСНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ
2.1. Концептуальная архитектура построения телематической автоматизированной системы управления весового контроля тяжеловесных транспортных средств на автомобильной дороге
2.2. Математическая модель влияния факторов внедрения телематической автоматизированной системы управления весового контроля тяжеловесных транспортных средств на транспортно-эксплуатационные показатели автомобильной дороги
2.3. Методика обоснования потребности технических средств автоматизированного весового и экологического контроля транспортных средств на автомобильных дорогах
2.4. Методика оценки эффективности функционирования телематической автоматизированной системы управления весового и экологического контроля тяжеловесных транспортных средств
2.5. Комплексная методика оптимизации системы управления весового
и экологического контроля тяжеловесных транспортных средств
2.6. Выводы по главе
3 ГЛАВА. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
3.1. Планирование и реализация экспериментального исследования
3.2. Методика экспериментального исследования
3.3. Обработка результатов эксперимента
3.4. Экспериментальная оценка влияния факторов функционирования телематической автоматизированной системы управления весового контроля
81
на транспортно-эксплуатационные показатели автомобильной дороги
4 ГЛАВА. РАЗРАБОТКА ПРЕДЛОЖЕНИЙ И ПРАКТИЧЕСКИХ РЕКОМЕНДАЦИЙ. ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛАГАЕМЫХ РЕШЕНИЙ
4.1. Разработка предложений и практических рекомендаций построения телематической автоматизированной системы управления весового
и экологического контроля ТТС
4.2. Технико-экономическая оценка эффективности предлагаемых решений
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
116
ПРИЛОЖЕНИЕ А. Акт внедрения, патент, свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Результаты повторного регрессионного анализа
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Запросы в государственные организации,
1
осуществляющие полномочия собственника дорог
ПРИЛОЖЕНИЕ Г. Методика обработки результатов эксперимента
и оценка погрешности измерений
ПРИЛОЖЕНИЕ Д. Ведомости интенсивности дорожного движения на федеральной автомобильной дороге Р-23
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Методика многокритериальной оптимизации планирования процесса перевозки тяжеловесных грузов автомобильным транспортом2019 год, кандидат наук Сафиуллин Руслан Равиллович
Методика многокритериальной оптимизации процесса планирования перевозок тяжеловесных грузов автомобильным транспортом2019 год, кандидат наук Сафиуллин, Руслан Равиллович
Логистический подход к организации перевозок крупногабаритных и тяжеловесных грузов автомобильным транспортом через железнодорожные переезды1999 год, кандидат технических наук Поздняков, Вячеслав Анатольевич
Повышение эффективности диспетчерского управления городским пассажирским транспортом в транспортно-телематической системе2013 год, кандидат наук Сидиков, Фуркат Абдуномонович
Повышение эффективности доставки грузов для севера России на основе управления рисками2020 год, доктор наук Филиппова Надежда Анатольевна
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплексная методика построения телематической автоматизированной системы управления весового и экологического контроля транспортных средств»
ВВЕДЕНИЕ
Автомобильный транспорт всегда являлся самым востребованным видом транспорта в России. Масштабы грузоперевозок автомобильным транспортом в логистике связаны со многими отраслями экономики страны. Объемы автомобильных грузоперевозок составляют около 75 % от объемов грузоперевозок осуществляемыми всеми видами транспорта.
Автомобильный транспорт играет большую роль в обеспечении и экономической безопасности и обороноспособности страны, других сфер экономической и социальной жизни России. Хорошо организованная транспортная логистика во многом определяет устойчивое развитие предприятий множества отраслей экономики, а также смежных видов магистрального транспорта, жизнеобеспечение городов и других населенных пунктов, поддерживает деловые и культурные потребности всех граждан России.
В процессе автомобильных грузоперевозок тяжеловесными транспортными средствами, размещается груз свыше нормативно установленной величины. Последствия регулярного перевеса грузового транспорта выражаются как в снижении безопасности дорожного движения, так и в негативном воздействии на покрытие автомобильных дорог. До 12-15 % автомобильных перевозок выполняются с нарушением весогабаритных ограничений, средний перевес составляет около 35%. По предварительным оценкам ежегодный ущерб автомобильным дорогам составляет 2,6 триллиона рублей [1].
В связи с этим, во многих странах развиваются методы управления транспортным комплексом страны. В перспективе управление транспортной системой будет осуществляться на основе внедрения современных информационно-телекоммуникационных технологий. Целью управления транспортной системой в целом - является обеспечение спроса и повышение безопасности дорожного движения в транспортной логистике.
Для достижения указанных целей в сфере автомобильных грузоперевозок, наряду с данными об интенсивности дорожного движения, чрезвычайно важной
задачей является сбор данных о весе грузового автотранспорта. Информация с пунктов взвешивания тяжеловесных транспортных средств будет способствовать развитию цифровой трансформации транспортной отрасли в целом. Разработка системы весового контроля приведет к снижению числа перегруженных транспортных средств на дорогах, что будет способствовать достижению всех вышеперечисленных целей управления транспортной системы страны, или отдельно взятого региона.
Целями развития интеллектуальной транспортной системы являются повышение эффективности перевозок, безопасности дорожного движения и комфорта участников дорожного движения.
Тенденция внедрения ИТС закреплена во многих нормативных документах, как в международных нормативных документах1, так и в нормативных актах Российской Федерации: Распоряжение Правительства РФ от 27.11.2021г. № 3363-р «Об утверждении Транспортной стратегии РФ до 2030 года с прогнозом на период 2035».
Актуальность исследования. Одним из приоритетных направлений в стратегии развития транспортного комплекса России является внедрение единой интеллектуальной транспортной системы (ИТС). ИТС представляет собой комплекс взаимоувязанных подсистем, на основе применения современных телематических технологий и процессов автоматизации.
Тенденция перехода к передовым цифровым технологиям, закреплена Указом Президента РФ №642 от 01.01.2016г «О стратегии научно-технологического развития РФ», Постановлением Правительства РФ от 22.08.2008г. № 1734-р «Об утверждении Транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 года», национальной программой «Безопасные и качественные дороги», утвержденной 24.12.2018г Президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам.
Развитие ИТС предполагает применение информационно-коммуникационных технологий и как следствие, увеличение количества различных технических решений в этой области. В связи с этим дальнейшее развитие единой ИТС предполагает создание теоретических научно-обоснованных принципов построения подсистем ИТС на каждом уровне их функционирования.
Построение подсистем ИТС должно быть основано на научно обоснованных методических рекомендациях, единых принципах построения.
Несмотря на увеличение спроса к тематике интеллектуальных транспортных систем со стороны научного сообщества, анализ отечественных и зарубежных публикаций все же показал, что до настоящего времени некоторые вопросы построения подсистем ИТС не освещены, а именно:
- не рассмотрен вопрос необходимости комплексной методики построения для внедрения системы весового контроля;
- существует необходимость разработки методики обоснования потребности технических средств автоматизированного весового контроля транспортных средств на автомобильных дорогах;
- существует необходимость разработки методики оценки эффективности внедрения телематической автоматизированной системы весового контроля перевозочного процесса тяжеловесных транспортных средств.
Степень разработанности темы исследования. Источниками для изучения данной темы в основном являются действующие нормативно-правовые акты Российской Федерации, официальные отчеты о применении систем весового контроля, размещенные на официальных сайтах ведомств https ://rosavtodor.ru/, https://www.transportation.gov/, https://ach.gov.ru/ , научные труды по тематике исследования.
Тематика интеллектуальных транспортных систем, встречается в сборниках научных трудов МАДИ, и в периодических изданиях, таких как журнал «Вестник гражданских инженеров» «Наука и техника в дорожной отрасли», журнал
«Автотранспортное предприятие», «Вестник ГЛОНАСС», «Вестник МАДИ», «вестник МВД», «Транспорт: наука, техника, управление».
Интеллектуальные транспортные системы рассматриваются как элемент решения текущих и будущих транспортных проблем. Они получили широкое признание в качестве одного из действенных инструментов обеспечения эффективной, безопасной и устойчивой мобильности [2-10].
В связи с этим дальнейшее развитие единой ИТС предполагает создание теоретических научно-обоснованных принципов построения подсистем ИТС.
В настоящий момент, имеются исследования, посвященные элементам подсистемы весового контроля, таким как комплексам взвешивания в движении. Комплексы взвешивания в движении в основном рассматриваются как инструмент сбора данных о параметрах транспортного потока, в том числе весовых параметров для расчетов при проектировании и эксплуатации мостов и дорожного полотна [11-16]. В исследованиях также приводятся новые способы измерения весовых параметров тяжеловесных транспортных средств [11,12,17,18]. Цели приведенных исследований заключаются в расчете грузоподъемности мостовых переходов и дорожного полотна на основе полученных с помощью комплексов взвешивания в движении данных о весовых параметрах транспортного потока, а также для анализа актуальности проблемы наносимого вреда дорожной инфраструктуре. [12,13].
Во многих исследованиях проанализированы существующие проблемы, связанные с перегруженными транспортными средствами и наносимым вредом дорожной инфраструктуре в различных регионах, что подчеркивает актуальность данного исследования [19-23].
Другим направление исследований является непосредственное планирование грузоперевозок и в том числе, планирование распределения загруженности автомобильных дорог тем или иным видом транспорта в определённые временные периоды [17-37]
В настоящее время, несмотря на значительное количество исследований, выполненных в этой области в ВУЗах МАДИ, СПГУ, СПбГАСУ и других
организациях, на сегодняшний день отсутствуют методики, позволяющие сформировать автоматизированные системы весового контроля перевозочного процесса тяжеловесных транспортных средств на автомобильных дорогах. Работы В.Н. Приходько, В.М. Власова, А.М. Иванова, В. В. Комарова, Егошина А.М., Сафиуллина Р.Р., Золотарева И.А., Агуреева И.Е., Архипова В.И., Гуджояна О.П., Троицкой Н.А., Мальцева Ю.А., Романова Н.Н., Кириллова С.В., Евстегнеева И.А., Дорохина С.В., Молодцова В.А., Гуськова А.А., Горева А.Э., Поповой О.В. и других авторов, рассматривают отдельные аспекты повышения эффективности управления движением по автомобильным дорогам, связанные с его планированием, выполнением мероприятий по организации контроля за перевозочным процессом, в том числе за перевозками тяжеловесных грузов, прогнозированием движения, восстановлением движения, увеличением пропускной способности дорог, а так же по техническому оснащению пунктов контроля мобильными средствами автоматизированного управления движением.
Несмотря на значительный объём теоретических и экспериментальных исследований до настоящего времени не разработан методический аппарат построения локальной автоматизированной системы управления весового контроля тяжеловесных транспортных средств на основе внедрения информационно-телекоммуникационных технологий на автомобильных дорогах.
Цель исследования повышении эффективности перевозочного процесса тяжеловесных транспортных средств на основе моделей, методик и алгоритмов построения системы весового контроля транспортных средств с расширенными функциональными возможностями для поддержки принятия рациональных управленческих решений в организацию весового контроля транспортных средств.
Идея работы заключается в повышении эффективности перевозочного процесса тяжеловесных грузов автомобильным транспортом за счет расширения функциональных возможностей их управления, которое достигается путем построения телематической автоматизированной системы управления весового и
экологического контроля на автомобильной дороге на основе разработанных моделей, методик и алгоритмов поддержки принятия рациональных управленческих решений на выполнение поставленных задач при внедрении информационно-телекоммуникационных автоматизированных технологий в организацию весового контроля транспортных средств, с учетом уточнения ее структуры, порядка их функционирования и оценки транспортно-эксплуатационных показателей автомобильной дороги.
Задачи исследований:
1. Проанализировать тенденции развития ситуации в сфере управления перевозочным процессом тяжеловесных грузов на автомобильной дороге и состояния действующей практики научного обеспечения задач их совершенствования, а также существующих методов и моделей функционирования автоматизированных систем на автомобильной дороге; методов и алгоритмов исследования учета влияния факторов при решении оптимизационных задач доставки тяжеловесных грузов.
2. Сформировать математическую модель влияния факторов функционирования систем управления весового контроля тяжеловесных транспортных средств на транспортно-эксплуатационные показатели автомобильной дороги, позволяющую объективно оценивать многокритериальную структуру требований к показателям технических средств автоматизированной системы управления весового контроля грузовых транспортных средств.
3. Разработать методику обоснования потребности технических средств автоматизированного весового контроля транспортных средств на автомобильных дорогах.
4. Разработать методику оценки эффективности внедрения телематической автоматизированной системы управления весового контроля грузовых транспортных средств, позволяющую определить соответствие выполняемых системой функций требованиям и условиям эксплуатации дорог.
5. Предложить комплексную методику построения телематической автоматизированной системы управления весового контроля тяжеловесных грузов на автомобильной дороге, с целью уточнения ее структуры и порядка функционирования, на основе оценки транспортно-эксплуатационных показателей автомобильной дороги.
Объектом исследования является система управления весового контроля тяжеловесных транспортных средств на автомобильной дороге [52].
Предметом исследования являются управленческие и инфраструктурные решения, обеспечивающие оптимальное построение телематической автоматизированной системы управления весового контроля тяжеловесных транспортных средств на автомобильной дороге с учетом применения технических средств контроля, повышающих функциональные возможности управления перевозочным процессом тяжеловесных грузов.
Научная новизна работы:
1. Установлены закономерности влияния параметров технических средств системы управления весового контроля на пропускную способность и среднюю скорость транспортных средств в условиях варьирования состоянием автомобильной дороги, с целью повышения эффективности перевозочного процесса тяжеловесных грузов.
2. Обоснованы модели и методики построения программно-технического комплекса автоматизации перевозочного процесса тяжеловесного транспорта, повышающий эффективность доставки тяжеловесных грузов.
3. Разработан алгоритм рационального выбора измерительных средств системы управления, с учетом экспериментально установленного обобщенного критерия: степени эффективности идентификации автомобильной техники (Р^.
4. Определен алгоритм оценки эффективности применения технических средств контроля и оптимального их выбора в соответствии с установленными техническими требованиями к его измерительным средствам, с учетом коэффициента, определяющего влияние автоматизированных технических
средств контроля на транспортно-эксплуатационные показатели автомобильной дороги (5п).
Теоретическая и практическая значимость работы:
1. Установлены закономерности влияния параметров технических средств системы управления весового контроля на пропускную способность и среднюю скорость транспортных средств в условиях варьирования состоянием автомобильной дороги.
2. Обоснованы модели и методики построения программно-технического комплекса автоматизации перевозочного процесса тяжеловесных грузов, повышающий эффективность доставки тяжеловесных грузов.
3. Разработаны практические рекомендации по организации локальной телематической автоматизированной системы управления весового и экологического контроля тяжеловесных транспортных средств, на основе алгоритмов построения системы на дорогах Санкт-Петербурга и Ленинградской области, а также в других регионах РФ.
4. Предложены схемные и конструктивные технические решения, и методики в Северо-Западное МУГАДН г. Санкт-Петербург по внедрению информационно-телекоммуникационных автоматизированных технологий в организацию весового контроля транспортных средств (Приложение А).
Методология и методы исследования. При решении поставленных задач использовались методы математического и компьютерного моделирования, экспертных оценок, экспоненциальная модель распределения, теории алгоритмов, вычислительного эксперимента, математической статистики, наблюдения и измерения.
Тема исследований соответствует области исследований паспорту специальности 2.9.5 «Эксплуатация автомобильного транспорта»:
- пункт 2. Совершенствование планирования, организации и управления перевозками пассажиров и грузов, технического обслуживания, ремонта и сервиса автомобилей с использованием программно-целевых и логистических принципов, методов оптимизации.
- пункт 3. Исследование закономерностей, разработка моделей, алгоритмов и специального программного обеспечения в решении задач проектирования, организации, планирования, управления и анализа транспортного процесса
- пункт 16. Развитие инфраструктуры перевозочного процесса, обеспечение ее физической, информационной и социально-экономической доступности, технической эксплуатации и сервиса.
Научная новизна исследования заключается в создании научно-обоснованного методического аппарата алгоритма построения телематической автоматизированной системы управления весового и экологического контроля движения тяжеловесных ТС.
На эффективность перевозочного процесса тяжеловесных грузов влияют многие факторы, как внутренние, связанные с организацией транспортной работы автотранспортного предприятия, так и внешние факторы, связанные с условиями дорожного движения, состоянием и категориями дорог на выбранном маршруте, получением разрешительной документации на перевозку.
В рамках настоящего исследования, рассмотрена взаимосвязь «Автомобиль -Дорога - Система весового контроля». Таким образом установлена следующая зависимость: повышение качества дороги влияет на эффективность перевозочного процесса в целом, нормативное состояние дороги (транспортно -эксплуатационные показатели дороги) зависит от работоспособности системы весового контроля.
Следовательно, существует необходимость интеграции технологий повышения транспортно-эксплуатационных показателей автомобильных дорог в управление автомобильными перевозками на основе системно-целевого логистического подхода к перевозочному процессу.
1 ГЛАВА. АНАЛИЗ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ВЕСОВОГО КОНТРОЛЯ ПРИ ДВИЖЕНИИ ТРАНСПОРТА ПО АВТОМОБИЛЬНЫМ ДОРОГАМ. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
В настоящее время, в Российской Федерации существует весогабаритный контроль тяжеловесного автотранспорта на дорогах.
Весовой контроль осуществляется на стационарных пунктах взвешивания; посредством передвижных комплексов взвешивания сотрудниками Ространснадзора, а также автоматических комплексов взвешивания тяжеловесного автотранспорта в движении.
Указанные способы проведения весового контроля закреплены нормативно-правовыми актами, такими как, Приказ Минтранса РФ №10 от 12.01.2018 «Об утверждении требований к организации дорожного движения по автомобильным дорогам тяжеловесным и крупногабаритным транспортным средствам» [38], Приказ Минтранса РФ №348 от 31.08.2020г. «Об утверждении порядка осуществления весового и габаритного контроля транспортных средств, в том числе порядок организации» [39].
Перевозочный процесс тяжеловесных грузов регулируется федеральным законодательством Российской Федерации. Основным нормативным правовым актом, регулирующим перевозочный процесс в отношении тяжеловесных грузов, является Федеральный закон №257 от 08.11.2007г «Об автомобильных дорогах и автомобильной деятельности в Российской Федерации» [40].
В соответствии с указанным федеральным законом, выделяется три уровня автомобильных дорог, и управления ими:
• федеральный,
• региональный,
• муниципальный.
Соответственно и задачи, решение которых возложены на соответствующие государственные органы власти, распределяются по принадлежности дорог [41].
В настоящий момент, на территории Российской Федерации функционируют 76 СПВГК, более 258 ППВГК, 51 АПВГК. [41]
Для анализа работоспособности существующей системы весового контроля на территории Российской Федерации, необходимо рассмотреть более детально правовой статус исполнительных органов власти, а именно, их права и обязанности при осуществлении функции весового контроля на различных уровнях системы( федеральном, региональном и муниципальном); оценить эффективность существующей системы весового контроля тяжеловесных транспортных средств.
1.1. Анализ опыта управления весового контроля транспорта на
автомобильных дорогах
Весовой контроль тяжеловесных грузов при перевозках автомобильным транспортом - это комплекс разрешительных и надзорных мероприятий в сфере соблюдения законодательства при передвижении тяжеловесных транспортных средств, направленных на обеспечение сохранности эксплуатационных свойств дорог и их безопасное использование участниками движения.
В указный комплекс мероприятий входит как выдача разрешений на движение тяжеловесных транспортных средств, расчет и взимание платы в счет возмещения вреда, причиняемого тяжеловесным и крупногабаритными транспортными средствами, так и надзорные функции органов исполнительной власти в части контрольного взвешивания и измерения габаритов транспортных средств, движущихся по дорогам Российской Федерации.
В соответствии с Федеральным законом №257 тяжеловесным транспортным средством признается транспортное средство, масса которого с грузом или без груза и (или) нагрузка на ось которого превышают допустимую массу транспортного средства и (или) допустимую нагрузку на ось, которые устанавливаются Правительством Российской Федерации [40].
Допустимая нагрузка на ось транспортного средства зависит от категории дороги, включенной в маршрут тяжеловесного транспортного средства. Согласно СНиП 2.05.02-85* «Автомобильные дороги» указанные нормативные нагрузки соответствуют следующим категориям дорог [43]:
Ы1 категорий - 115 кН (11,5 тс)
ПЫУ категорий - 100 кН (10 тс)
V категории - 60 кН (6 тс)
Таким образом, для осуществления движения тяжеловесным транспортным средствам, необходимо получить специальное разрешение на движение по дорогам. Необходимо обратить внимание, что груз, с превышением допустимой массы, должен являться неделимым. Только в этом случае, возможно оформление специального разрешения.
Законом возложены обязанности по содержанию и осуществлению дорожной деятельности на органы государственной власти, в соответствии с принадлежностью им дорог.
Формирование системы весового контроля на всей территории РФ является прерогативой федеральных органов исполнительной власти РФ.
Необходимо отметить, что орган, осуществляющий выдачу специального разрешения, согласовывает маршрут тяжеловесного транспортного средства, с владельцами автомобильных дорог, по которым проходит такой маршрут, так как в некоторых случаях для движения тяжеловесного транспортного средства требуется укрепление отдельных участков автомобильных дорог или принятие специальных мер по обустройству автомобильных дорог и пересекающих их сооружений, инженерных коммуникаций в пределах согласованного маршрута.
В настоящий момент, порядок осуществления весового контроля транспортных средств, определяет Приказ Минтранса РФ №348 от 31.08.2020г. «Об утверждении Порядка осуществления весового и габаритного контроля транспортных средств» [39].
Данный нормативно-правовой акт устанавливает следующие виды осуществления весового контроля:
• на стационарных пунктах весового контроля (далее СПВК);
• передвижные пункты весового контроля организуются на базе автомобиля или прицепа (далее ППВК);
• автоматические пункты весового контроля с использованием работающих в автоматическом режиме специальных технических средств, имеющих функции фото- и киносъемки, видеозаписи (далее АПВК) [39].
СПВК и АПВК организуются владельцами автомобильных дорог, а также могут быть организованы назначенными владельцами дорог операторами [39].
ППВК также организуются уполномоченным контрольно-надзорным органом, владельцем таких автомобильных дорог или назначенным им оператором.
В процессе экспериментальных исследований, проведенных совместно с представителями Ространснадзора, ГИБДД, Комитета по благоустройства были проанализированы элементы и процедуры существующей процедуры весового контроля.
Совместно с представителями произведено взвешивание транспортных средств, что отражено на рисунках 1 -10.
Рисунок 1 - Статические переносные автомобильные весы на ПВК Шушары.
Рисунок 3 - Пластины взвешивания стационарных статических автомобильных весов.
Рисунок 5- Остановка на пластине взвешивания стационарных весов первой оси тяжеловесного транспортного средства.
Рисунок 6 - Остановка на пластине взвешивания стационарных весов последующих осей
тяжеловесного транспортного средства.
Рисунок 7 - Фиксация результатов взвешивания на табло переменной информации.
Рисунок 8 - Взвешивание на переносных статических автомобильных весах.
Рисунок 9 - Взвешивание последующих осей тяжеловесного транспортного средства.
Рисунок 10 - Результаты взвешивания на переносных статических автомобильных весах.
Таким образом, при осуществлении весового контроля на СПВК и ППВК проводятся следующие виды контроля в установленной последовательности:
• визуальный контроль, который осуществляется путем визуального выявления в транспортном потоке транспортного средства с вероятным превышением весовых параметров и направлением транспортного средства к месту размещения СПВК или ППВК для измерения весовых параметров.
• инструментальный контроль, который включает в себя измерение расстояний между осями, определением сближенных осей или осевых групп; определение типа подвески, скатности колес на каждой оси транспортного средства; измерение нагрузки на одиночную ось, или осевые группы, измерение общей массы транспортного средства.
• документальный контроль, при котором проверяется наличие специального разрешения на движение тяжеловесного транспортного средства, товаротранспортные накладные и другие необходимые для перемещения груза документы.
Приказ Минтранса РФ № 348 от 31.08.2020г. предполагает определенную процедуру оформления результатов взвешивания (Рисунок 11,12)
Рисунок 11 - Процедура оформления взвешивания тяжеловесного транспортного средства на СПВГК и ППВГК.
Для проведения процедуры взвешивания посредством АПВГК процедура несколько отличается. На АПВГК осуществляется регистрация весовых параметров с использованием специальных технических средств, работающих в автоматическом режиме имеющих функции фото - и киносъемки, видеозаписи.
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Повышение транспортно-эксплуатационных качеств лесовозных автомобильных дорог в процессе жизненного цикла2011 год, доктор технических наук Кондрашова, Елена Владимировна
Повышение качества информационного обеспечения транспортно-телематических систем в городах и регионах: на примере диспетчерского управления пассажирским транспортом2008 год, кандидат технических наук Ожерельев, Максим Юрьевич
Методика интеграции производственно-технических баз ведомственного автомобильного транспорта2024 год, кандидат наук Подзоров Александр Викторович
Разработка методики диагностирования бортового оборудования автоматизированной системы мониторинга пассажиропотоков как элемента телематической системы городского пассажирского транспорта2013 год, кандидат наук Ожерельева, Елена Валерьевна
Повышение эффективности использования автомобилей с учетом вероятности возникновения транспортных заторов2017 год, кандидат наук Исаева Екатерина Игоревна
Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Беликова Дарья Дмитриевна, 2023 год
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Safiullin R.N. Methodology for the improvement of control functions for traffic of road vehicles using systems of the automatic recording of administrative violations. // Architecture and Engineering. - 2018. - № 2 (3). - C. 26-33
2. Drop, N.; Garlinska, D. Evaluation of Intelligent Transport Systems Used in Urban Agglomerations and Intercity Roads by Professional Truck Drivers. Sustainability 2021, 13, 2935. https://doi.org/10.3390/su13052935
3. Rudskoy A, Ilin I, Prokhorov A. Digital Twins in the Intelligent Transport Systems. Transportation Research Procedia, 2021, 54: 927-935 // https://doi.org/10.1016/jtrpro.2021.02.152
4. Sjoberg K, Andres P, Buburuzan T, et al. Cooperative intelligent transport systems in Europe: Current deployment status and outlook. IEEE Vehicular Technology Magazine, 2017, 12(2): 89-97. // DOI 10.1109/MVT.2017.2670018
5. Baumler I, Kotzab H. Intelligent transport systems for road freight transport—an overview. Dynamics in Logistics, 2017. p/279-290 // D0I:10.1007/978-3-319-45117-6 25
6. Sravanthi Alamandala R.L.N. Sai Prasad Rathish Kumar Pancharathi V.D.R.Pavan P.Kishore // Study on bridge weigh in motion (BWIM) system for measuring the vehicle parameters based on strain measurement using FBG sensors // https://doi.org/10.1016/jyofte.2020.102440
7. IndrajitChatterjee Chen-Fu Liao Gary A.Davisa // A statistical process control approach using cumulative sum control chart analysis for traffic data quality verification and sensor calibration for weigh-in-motion systems // https://doi.org/10.1080/15472450.2016.1220306
8. Rui Hou Seongwoon Jeong Jerome P.Lynch Mohammed M.Ettouney Kincho H.Law // Data-driven analytical load rating method of bridges using integrated bridge structural response and weigh-in-motion truck data //https://doi.org/10.1016/jymssp.2021.108128
9. Shi-Zhi Chen Gang Wu De-Cheng Feng // Development of a bridge weigh-in-motion method considering the presence of multiple vehicles // https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2019.04.095
10. _Narges Tahaei Jidong J.Yang Mi Geum Chorzepa S. Sonny Kim Stephan A.Durham // Machine learning of Truck Traffic Classification groups from Weigh-in-Motion data // https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2021.100178
11. Maria Q.Feng Ryan Y.Leung Casey M.Eckersley // Non-Contact vehicle Weigh-in-Motion using computer vision //https ://doi.org/10.1016/j.measurement.2019.107415
12. Bernard Jacob Véronique Feypell-de La Beaumelle// Improving truck safety: Potential of weigh-in-motion technology // https://doi.org/10.1016/_j.iatssr.2010.06.003
13. Fatima Ahmed Alkhoori Praveen Kumar Maghelal // Regulating the overloading of heavy commercial Vehicles: Assessment of land transport operators in Abu Dhabi // https://doi.org/10.1016/j.tra.2021.10.019
14. Shuanfeng Zzhao, Jianwei Yang Zenghui, Tanging, Q Li, Zhizhong Xing Methodological Study on the Influence of Truck Driving State on the Accuracy of Weigh-in-Motion System //MDPI Special Issue "Soft Computing in Intelligent Transportation System"// DOI: 10.3390/info 13030130
15. Алексиков С.В., Русанов М.И., Фоменко Н.А., Болдин А.И., Лескин А.И. Обеспечение сохранности региональных дорог посредством введения весового контроля // Вестник ВГАСУ 53(72) 2018г. 66-71с.
16. Локтионова Т.С., Горелых Д.С., Новиков И.А. Основные виды нарушений оснащения постов весового контроля // сборник конференции Организация и безопасность дорожного движения» 2019г. 274-276с.
17. Gatta V, Marcucci E, Le Pira M. Smart urban freight planning process: integrating desk, living lab and modelling approaches in decision-making. European Transport Research Review, 2017, 9(3): 1-11. // DOI 10.1007/s12544-017-0245-9
18. Comi A, Schiraldi M M, Buttarazzi B. Smart urban freight transport: tools for planning and optimising delivery operations. Simulation Modelling Practice and Theory, 2018, 88: 48-61// DOI: 10.1016/i.simpat.2018.08.006
19. Kerimov M, Marusin A, Marusin A, et al. Methodological aspects of building mathematical model to evaluate efficiency of automated vehicle traffic control systems. Transportation Research Procedia, 2020, 50: 253-261// https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.10.031
20. Зенов В.В., Стариков А.В. Функциональная структура и особенности построения автоматизированной системы динамического весового и габаритного контроля грузового автотранспорта // Актуальные направления научных исследований 21 века: теория и практика №5 (41) 2018г. 29-33с.
21. С. В. Жанкизиев Научные основы и методология формирования интеллектуальных транспортных систем на автомобильно-дорожных комплексах городов и регионов [Текст]: [Автореферат диссертации] /- М. : 2012 - 43 с.
22. под ред. В. М. Приходько, В. М. Власов, А. М. Иванов Интеллектуальные транспортные системы в автомобильно-дорожном комплексе / // МАДИ. - М.: ООО «Мэйлер», 2011. - 487 с.
23. В.В.Комаров, С.А. Гараган Архитектура и стандартизация телематических и интеллектуальных транспортных систем. Зарубежный опыт и отечественная практика / // М. : НТБ «Энергия» 2012. - 352с.
24. Heck S, Sathyanarayana S, Hornbaker C. Systems and methods for safe route determination: U.S. Patent 10,733,460[P]. 2020-8-4.
25. Jin J, Ran B, Chen T, et al. Cloud-based technology for connected and automated vehicle highway systems: U.S. Patent Application 16/454,268[P]. 2020-1-2.
26. Kutila M, Tarkiainen M, Peussa P, et al. System and method for optimizing autonomous vehicle capabilities in route planning: U.S. Patent 10,921,810[P]. 20212-16.
27. Baldwin C A. Method and apparatus for controlling an autonomous vehicle: U.S. Patent 10,678,261[P]. 2020-6-9.
28. Konrardy B, Christensen S T, Hayward G, et al. Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness: U.S. Patent 10,599,155[P]. 20203-24.
29. Laws S, Switkes J, Gavrysh A, et al. Control of automated following in vehicle convoys: U.S. Patent Application 16/504,230[P]. 2020-2-20.
30. Wang P, Chen P. System and method for vehicle wheel detection: U.S. Patent 10,671,873[P]. 2020-6-2.
31. Lee S J, Ghalib S N. Telematics system, methods and apparatus for two-way data communication between vehicles in a fleet and a fleet management system: U.S. Patent 10,536,827[P]. 2020-1-14.
32. Wutu L I N, Hou X. System and method for path planning of autonomous vehicles based on gradient: U.S. Patent 10,710,592[P]. 2020-7-14.
33. DAI Cunjie, LI Yinzhen, HE Ruichun, et al.Multi-criteria optimization model and solving algorithm forhazardous materials transportation path[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2016, 16
(1) : 189-195. (in Chinese)
34. Shen Xiaoyan, Wei Shanshan, Feng Yuqing. Analysis of Influencing Factors of Dangerous Goods Road Transportation Accidents Based on Machine Learning. Traffic
Information and Safety, 2020. (in Chinese)
35. Aleksandr Belov, Konstantin Mattasb, Michail Makridisc, Monica Menendeza, and Biagio Ciuffo. A microsimulation based analysis of the price of anarchy in traffic routing: The enhanced Braess network case/Journal of Intelligent Transportation Systems 2021.D0I:10.1080/15472450.2021.1904920
36. Indrajit Chatterjee Chen-Fu Liao Gary A.Davisa // A statistical process control approach using cumulative sum control chart analysis for traffic data quality verification and sensor calibration for weigh-in-motion systems // https://doi.org/10.1080/15472450.2016.1220306
37. Saleh H M, Nuzhdin R V, Kurochkin S V. Application of systems of telematics on commercial vehicles//IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. IOP Publishing, 2019, 695(1): 012014.// D0I:10.1088/1757-899X/695/1/012014
38. Приказ Минтранса РФ №10 от 12.01.2018 «Об утверждении требований к организации дорожного движения по автомобильным дорогам тяжеловесным и крупногабаритным транспортным средствам» // Электронный фонд правовой и нормативно-технической документации «Кодекс» http ://docs.cntd.ru/document/542618144
39. Приказ Минтранса РФ №348 от 31.08.2020г. «Об утверждении порядка осуществления весового и габаритного контроля транспортных средств, в том числе порядок организации» // Справочно-правовая система «Консультант-плюс»
40. Федеральный закон №257-ФЗ от 08.11.2007 ( в ред. от 01.03.2020) «Об автомобильных дорогах и дорожной деятельности в РФ и о внесении изменений в отдельные законодательные акты РФ»// Справочно-правовая система «Консультант-плюс» http://www.consultant.ru/
41. Паспорт национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги». Утвержден президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам Протокол №15 от 24.12.2018г // http://static.government.ru/media/files/rBdyoIr3S9IDP8Q87 lXXYaktpKWGc0NY.pdf
42. Постановление Правительства РФ от 15.04.2011 N 272 (ред. от 26.03.2020) «Об утверждении Правил перевозок грузов автомобильным транспортом» // http://www.consultant.ru/
43. «СП 34.13330.2012. Свод правил. Автомобильные дороги. Актуализированная редакция СНиП 2.05.02-85*» (утв. Приказом Минрегиона России от 30.06.2012 № 266) (ред. от 25.02.2019) // http://www.consultant.ru/
44. Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях" от 30.12.2001 N 195-ФЗ (ред. от 24.04.2020) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.06.2020)
45. Постановление Конституционного суда РФ от 18.01.2019 №5-П «По делу о проверке конституционности статьи 2.6.1 и частей 1,2,3 и 6 статьи 12.21.1 КоАП РФ в связи с запросом Костромского областного суда и жалобами граждан А.И.Думилина и А.Б.Шарова» // Справочно-правовая система «Консультант-плюс» http://www.consultant.ru
46. Постановление Правительства РФ от 31.01.2020 N 67 «Об утверждении Правил возмещения вреда, причиняемого тяжеловесными транспортными средствами, об изменении и признании утратившими силу некоторых актов Правительства Российской Федерации» // http://www.consultant.ru/
47. Постановление Правительства РФ №658 от 30.05.2017г. «О нормативах финансовых затрат и Правилах расчета размера бюджетных ассигнований федерального бюджета на капитальный ремонт, ремонт и содержание автомобильных дорог федерального значения» // http://www.consultant.ru/ (дата обращения 17.05.2020)
48. Постановление Правительства РФ №539 от 23.08.2007г. «О нормативах денежных затрат на содержание и ремонт автомобильных дорог федерального значения и правилах их расчета» //http://www.consultant.ru/ (дата обращения 17.05.2020)
49. Доклад Министерства транспорта РФ «Об актуализации нормативов денежных затрат на содержание и ремонт автомобильных дорог федерального значения» от 02.06.2017г.// электронный ресурс http:// government.ru/ docs/27932/ (дата обращения 23.05.2020)
50. Постановление правительства Ленинградской области от 16.12.2013 N 467 «Об утверждении нормативов финансовых затрат на капитальный ремонт и ремонт автомобильных дорог общего пользования регионального значения Ленинградской области и Правил расчета размера ассигнований из областного бюджета Ленинградской области на капитальный ремонт и ремонт автомобильных дорог общего пользования регионального значения Ленинградской области» // http://www.consultant.ru/ (дата обращения 19.05.2020)
51. Постановление Муниципального образования Пудостьсокое сельское поселение Гатчинского района Ленинградской области №573 от 21.12.2013г. «Об утверждении нормативов финансовых затрат на содержание, ремонт и капитальный ремонт автомобильных дорог общего пользования местного значения поселения и правилах их расчета» //http://www.consultant.ru/ (дата обращения 19.05.2020)
52. Беликова Д.Д. Архитектура построения автоматизированной системы управления весовым контролем транспортных средств на автомобильной дороге // Транспорт: наука, техника, управление. - 2022. - №06. - С.56-61.
53. Сафиуллин Р.Р., Беликова Д.Д. Модели и алгоритм оптимизации технологических процессов весового контроля транспортных средств // Сборник трудов международной научной практической конференции «Транспорт России: проблемы и перспективы» - 2021. С.236-241.
54. А.П. Васильев «Справочная энциклопедия дорожника. Ремонт и содержание автомобильных дорог. Том2 // М. - 2004г. 1130с.
55. Системы автоматизации контроля движения на автомобильном транспорте. Монография. Под редакцией Р.Н. Сафиуллина. — Санкт-Петербург: Лань, 2019. —. — ISBN 978-5-8114-3655-22019, соавторы: Резниченко В.В., Калюжный А.Ф.-34 п.л.
56. Под редакцией Р.Н. Сафиуллина. Методы решения задач оптимального планирования в транспортно-логистических системах МТО Монография. — Санкт-Петербург; ВАМТ0,2020 - С. 248-15 п.л.
57. Бруно Далла Кьяра. ИТС на автомобильном транспорте. Технологии, методы и практика применения / Тех.ред. А.Э.Горев -М.,2014г - 532с.
58. Т.А. Минухова. Автоматизация оперативного управления междугородными грузовыми автомобильными перевозками // Записки Горного института. Том 211 (2015) С. 80.
59. Горев А.Э. К вопросу оптимизации планирования перевозочного процесса тяжеловесных грузов автомобильным транспортом// Вестник гражданских инженеров // №5 (70) 2018. С.47.
60. Горев А.Э., Попова О.В. Архитектура сервисов интеллектуальной транспортной системы в области управления процессами перевозок пассажиров// Сборник Архитектура-строительство-транспорт. 2017г. С.99
61. R.N. Safiullin The Concept of Development of Monitoring Systems and Management of Intelligent Technical Complexes.\ A SAfanasyev, V. V.
Reznichenko\Journal of Mining Institute. 2019. Vol. 237, р. 322-330. DOI: 10.31897/PMI.2019.3.322 S.322-330
62. Safiullin, R.N Modeling and optimization of processes of transportation of heavy cargoes based on the automation of monitoring systems for the motor vehicles movement. Safiullin, R.N., Reznichenko, V.V., Gorlatov, D.V. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2019, 378(1), 012069
63. R.N. Safiullin,. Methodical approaches for creation of intelligent management information systems by means of energy resources of technical facilities. Safiullin, R., Marusin, A., Safiullin, R., Ablyazov, T.E3S Web of Conferences, 2019, 140, 10008 EECE-2019
64. Method to evaluate performance of measurement equipment in automated vehicle traffic control systems.Safiullin, R., Fedotov, V., Marusin, A.Transportation Research Procedia, 2020, 50, стр. 20-27
65. Чэнь Шань, Ху Цзинь Лин. LTE-V2X технологии, стандарты и приложения^]. Телекоммуникационные науки, 2018,34(4): 1-11.
66. C.Y. David Yang, Ozbay K., Ban X(J). Developments in connected and automated vehicles //Journal of Intelligent Transportation Systems. Vol.21, 2017. P.251-254 стандарты и приложения^]. Телекоммуникационные науки, 2018,34(4): 1-11.
67. О.Д.Зайцева, Б.Д. Прудовский// Решение задачи по определению оптимальной схемы взаимодействия видов транспорта в транспортно-логистической сети в условиях заданных ограничений// Записки Горного института. Том 209 (2014) С. 177
68. Кристальный С.Р., Топорков М.А., Фомичёв В.А., Попов Н.В. Критерии оценки эффективности действия систем электронного контроля устойчивости автомобилей// Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. - 2015. - № 2 (4). - С. 2.
69. Кацуба Ю.Н., Григорьева Л.В. Интеллектуальная система контроля технического состояния автотранспортных средств// Сборник трудов II международной научно-практической конференции «Транспортное планирование и моделирование» 2017г., С.158.
70. Жустарева Е.В., Орлова А.И. Совершенствование методики комплексной оценки технико-эксплуатационного состояния автомобильных дорог с учетом современных средств измерения продольной ровности. // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. №4 (26) 2020.С.14
71. Керимов М.А., Р.Н. Сафиуллин, А.В. Марусин, Д.Д. Беликова. Методологические основы эффективного функционирования систем автоматической фиксации нарушений ПДД с целью повышения безопасности дорожного движения // Известия Тульского Государственного Университета Выпуск 4. (2015). С. 156
72. Сафиуллин Р.Р. Методика многокритериальной оптимизации процесса планирования перевозок тяжеловесных грузов автомобильным транспортом // Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук. СПб. 2019 г. С. 23.
73. Марусин А.В., Аблязов Т.Х. Перспективы цифровой трансформации логистики. // Вестник Алтайского академии экономики и права №4-2 (2019) С.240-244.
74. Сафиуллин Р.Н., Беликова Д.Д., Хаотянь Тянь Адаптивно-управляемый подход формирования систем оперативного управления процессом эксплуатации техники при внедрении цифровых технологий // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. - 2021. - № 4. - С. 29-35.
75. Под редакцией Сафиуллина Р.Н. Методы решения задач оптимального планирования в транспортно-логистических системах МТО // Монография. С. 68.
76. Сафиуллин Р.Н., Морозов Е.В., Беликова Д.Д. Система автоматической идентификации ТС с использование матричного QR кода // Вестник гражданских инженеров // №2 (79) 2020. С.195. 19.
77. Сафиуллин Р.Н., Беликова Д.Д., К вопросу оценки эффективности интегрированных автоматизированных систем управления контролем движения транспортных средств // В сборнике: Инновации и перспективы развития горного
машиностроения и электромеханики: IPDME-2021. Сборник тезисов VIII Международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2021. С. 446-451
78. Сафиуллин Р.Р., Сафиуллин Р.Н., Беликова Д.Д., Хаотянь Тянь Свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ №2021614874 от 31.03.2021, «Методика обоснования потребности технических средств автоматизированного контроля транспортных средств на автомобильных дорогах» // Бюллетень ФИПС «Программы для ЭВМ, Базы данных, топологии интегральных микросхем» №4-2021 (21.03.2021-20.04.2021)
79. Belikova D.D., Safiullin R.N. The Design and Evaluation of a Telematic Automated System of Weight Control for Heavy Vehicles // Infrastructures No 7(7), p. 86-96, 2022
80. Сафиуллин Р.Р., Сафиуллин Р.Н., Беликова Д.Д., Хаотянь Тянь Свидетельство о государственной регистрации программы ЭВМ № RU 2022610886 от 17.01.2022 «Программа оценки эффективности функционирования телематической автоматизированной системы управления контролем движения транспортных средств на автомобильной дороге» // Бюллетень ФИПС «Программы для ЭВМ, Базы данных, топологии интегральных микросхем» №1-2022 (21.12.2021-17.001.2022)
81. Сафиуллин Р.Н., Сорокин К.В., Беликова Д.Д. Патент на изобретение №2739652 от 28.12.2020, «Автоматизированная система мониторинга экологических параметров двигателя внутреннего сгорания транспортных средств» // Бюллетень ФИПС «Изобретения, полезные модели» №1-2021 (28.12.2020-10.01.2021)
82. Беликова Д.Д. Морозов Е.В. Хисамутдинова Э.Л Оптимальное управление силовыми агрегатами горных машин в диапазоне эксплуатационных режимов при применении системы контроля качества моторного масла // Mining Informational and Analytical Bulletin. June 2021. - Volume 6. - PP. 95-103.
83. Сафиуллин Р.Н., Беликова Д.Д., Хаотянь Тянь Концептуальные подходы к построению систем оперативного управления движением транспортных средств
при внедрении технологий 5G-V2X // Транспорт: наука, техника, управление № 4 (2021) С.51.
84. Сафиуллин Р. Н. Интеллектуальные бортовые транспортные системы на автомобильном транспорте. М.; Берлин: Директ-Медиа, 2017. С. 354.
85. Вишневский В. М. Анализ и исследование методов проектирования автоматизированных систем безопасности на автодорогах с использованием новых широкополосных беспроводных средств и RFID технологий // Технологии информационного общества. 2012/ T_Comm. 2012. № 7. С. 48-57.
86. Гаврилюк М.В., Шалагина Е.А., Давыдов Р.Д. Мировой опыт применения распознавания транспортных средств // Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. №2(24) 2020 С.11.
87. Р.Н. Сафиуллин, Резниченко В.В., Калюжный А.Ф Системы автоматизации контроля движения на автомобильном транспорте. Монография.— Санкт-Петербург: Лань, 2019.— ISBN 978-5-8114-3655-22019
88. Горев А.Э., Попова О.В. Развитие сервисов ИТС для повышения эффективности грузовых перевозок// Вестник Донецкой академии автомобильного транспорта. №1 (2016) С.21.
89. Жанказиев, С.В. Разработка проектов интеллектуальных транспортных систем: учебное пособие / С.В. Жанказиев. - М.: МАДИ, 2016. - 104 с.
90. Блинов А.М. Управление технологическими процессами за счет использования геоинформационных технологий // Записки Горного института. Том 202 (2013) С.266
91. Сальников В.И., Ю.Н. Козлов, А.А. Прокофьев, М.Б. Оценка эффективности работы электронных систем контроля устойчивости АТС / Сыропатов // Автомобильная промышленность. - 2013. - № 10. - С. 31
92. Кацуба Ю.Н., Григорьева Л.В. Интеллектуальная система контроля технического состояния автотранспортных средств// Сборник трудов II международной научно-практической конференции «Транспортное планирование и моделирование» 2017г., С.158.
93. Сафиуллин Р.Н., Морозов Е.В., Беликова Д.Д. Адаптивная система управления параметрами ДВС ТС на основе оценки качественных показателей топлива // Известия международной академии аграрного образования №50 (2020) С.31.
94. Сафиуллин Р. Н., Керимов М. А. Средства фотовидеофиксации нарушений ПДД: нормативное регулирование и практика применения. М.: ДиректМедиа, 2016. 355 с.
95. Ersal T, Kolmanovsky I, Masoud N, et al. Connected and automated road vehicles: state of the art and future challenges. Vehicle system dynamics, 2020, 58(5): 672-704.
96. Shladover S E. Connected and automated vehicle systems: Introduction and overview[J]. Journal of Intelligent Transportation Systems, 2018, 22(3): 190-200.
97. Zhu L, Yu F R, Wang Y, et al. Big data analytics in intelligent transportation systems: A survey[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, 20(1): 383-398.
98. Gorev A.E., Solodskiy A., V.Enokaev Improving efficiency of traffic management and safety based on integration of local ATMS// Transportation Research Procedia 36 (2018) P.207.
99. Т.А. Менухова. Автоматизация оперативного управления междугородными грузовыми автомобильными перевозками // Записки Горного института. Том 211 (2015) С.80.
100. Skrucany T, Cupera J, Figlus T, et al. Influence of Vehicle Aerodynamical Devices on Fuel Consumption Evaluated Using Telematics Tools.// 8th International Scientific Conference, CMDTUR 2018. 04-05 October 2018
101. Safiullin, R., Fedotov, V., Marusin, A Method to evaluate performance of measurement equipment in automated vehicle traffic control systems..Transportation Research Procedia, 2020, 50, стр. 20-27 DOI: https: //doi.org/ 10.1016/j .trpro .2020.10.003.
102. Safiullin R, Epishkin A, Haotian T. Method of forming an integrated automated control system for intelligent objects//CEUR Workshop Proceedings. 2021: 17-26.
103. Afanasyev A S, Egoshin A M, Alekseev S V. Simulation model of the organization of technologicaltransport movement at a mining enterprise/Journal of Physics: Conference Series. IOP Publishing, 2021, 1753(1): 012008.
104. Letnik T, Marksel M, Luppino G, et al. Review of policies and measures for sustainable and energy efficient urban transport. Energy, 2018, 163: 245-257.
105. Zaheer T, Malik A W, Rahman A U, et al. A vehicular network-based intelligent transport system for smart cities. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2019, 15(11): 1550147719888845.
106. Hu J, Bhowmick P, Arvin F, et al. Cooperative control of heterogeneous connected vehicle platoons: An adaptive leader-following approach. IEEE Robotics and Automation Letters, 2020, 5(2): 977-984.
107. Ersal T, Kolmanovsky I, Masoud N, et al. Connected and automated road vehicles: state of the art and future challenges. Vehicle system dynamics, 2020, 58(5): 672-704.
108. Zhang T, Tao D, Qu X, et al. Automated vehicle acceptance in China: Social influence and initial trust are key determinants. Transportation research part C: emerging technologies, 2020, 112: 220-233.
109. Pisareva O M, Alexeev V A. Organizational Aspects of Ensuring Information Security in the Framework of Creating an Intelligent Transport System in the Russian Federation//IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing, 2021, 666(6): 062077.
110. Wang F Y, Zheng N N, Cao D, et al. Parallel driving in CPSS: A unified approach for transport automation and vehicle intelligence. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2017, 4(4): 577-587.
111. Zajicek J, Schechtner K. Area wide hazardous goods monitoring on the TERN in Austria. project SHAFT. In: 2005 IEEE intelligent transportation systems, pp 287289.
112. Skrucany T, Cupera J, Figlus T, et al. Influence of Vehicle Aerodynamical Devices on Fuel Consumption Evaluated Using Telematics Tools. 2018.
113. Sussman J. M. Perspectives on intelligent transportation systems (ITS). New
York: Springer Science+Business Media, 2005. 232 c.
114. PYJ, Chen S, Dong J, et al. Leveraging the capabilities of connected and autonomous vehicles and multi-agent reinforcement learning to mitigate highway bottleneck congestion. arXiv:2010.05436, 2020.
115. Ortiz F M, Sammarco M, Costa L H M K, et al. Vehicle Telematics Via Exteroceptive Sensors: A Survey. arXiv preprint arXiv:2008.12632, 2020.
116. Neumann T. Automotive and telematics transportation systems//2017 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). IEEE, 2017: 1-4.
117. Maurer M. Entwurf und Test von Fahrerassistenzsystemen [Design and test of driver assistance systems], in Handbuch Fahrerassistenzsysteme. In: Winner H, Hakuli S, Wolf G (Vieweg + Teubner Verlag), pp 43-54.
118. Skrickij V, Sabanovic E, Zuraulis V. Autonomous road vehicles: recent issues and expectations. IET Intelligent Transport Systems, 2020, 14(6): 471-479.
119. Shladover S E. Connected and automated vehicle systems: Introduction and overview[J]. Journal of Intelligent Transportation Systems, 2018, 22(3): 190-200.
120. Zhu L, Yu F R, Wang Y, et al. Big data analytics in intelligent transportation systems: A survey[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2018, 20(1): 383-398.
121. Kirushnath S, Kabaso B. Weigh-in-motion using machine learning and telematics//2018 2nd International Conference on Telematics and Future Generation Networks (TAFGEN). IEEE, 2018: 115-120.
122. Morales-Alvarez W, Sipele O, Leberon R, et al. Automated driving: a literature review of the take over request in conditional automation. Electronics, 2020, 9(12): 2087.
123. Smirnov P I, Picalev O N. The Application of Transport Telematics for the Organization of an Innovative System for the Organization of the Technical Maintenance of Vehicles//2019 International Science and Technology Conference" EastConf'. IEEE, 2019: 1-8.
124. Adly A S. Integrating vehicular technologies within the IoT environment: a case
of Egypt//Connected Vehicles in the Internet of Things. Springer, Cham, 2020: 85-100.
125. Grimberg E, Botzer A, Musicant O. Smartphones vs. in-vehicle data acquisition systems as tools for naturalistic driving studies: a comparative review. Safety science, 2020, 131: 104917.
126. Endachev D, Kolbasov A, Karpukhin K. The study of intelligent transport systems management of convoy of unmanned vehicles with a lead vehicle with the purpose of increase of efficiency of cargo transportation//IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. IOP Publishing, 2020, 431(1): 012052.
127. Lucic M C, Wan X, Ghazzai H, et al. Leveraging intelligent transportation systems and smart vehicles using crowdsourcing: An overview[J]. Smart Cities, 2020, 3(2): 341-361.
128. Yang J, Chen T, Payne B, et al. Generating routes for autonomous driving in vehicle-to-infrastructure communications. Digital Communications and Networks, 2020, 6(4): 444-451.
129. Fayyad J, Jaradat M A, Gruyer D, et al. Deep learning sensor fusion for autonomous vehicle perception and localization: A review. Sensors, 2020, 20(15): 4220.
130. Watanabe D, Kenmochi T, Sasa K. An Analytical Approach for Facility Location for Truck Platooning—A Case Study of an Unmanned Following Truck Platooning System in Japan. Logistics, 2021, 5(2): 27.
131. Salanova Grau J M, Rusich A, Mitsakis E, et al. Evaluation framework in Cooperative Intelligent Transport Systems (C-ITS) for freight transport: the case of the CO-GISTICS speed advice service. International Journal of Advanced Logistics, 2016, 5(1): 30-43.
132. Festag A. Cooperative intelligent transport systems standards in Europe. IEEE communications magazine, 2014, 52(12): 166-172.
133. PTP, Shawn Leight PE PTOE. Development of an integrated transportation system of connected automated vehicles and highways. Institute of Transportation Engineers. ITE Journal, 2019, 89(11): 37-42.
134. Yang J, Jaillet P, Mahmassani H. Real-time multivehicle truckload pickup and
delivery problems. Transportation Science, 2004, 38(2): 135-148.
135. Ran B, Cheng Y, Li S, et al. Connected automated vehicle highway systems and methods: U.S. Patent 10,380,886[P]. 2019-8-13.
136. Scicluna L, Glaschenko A. Systems and methods for vehicle resource management: U.S. Patent 10,217,069[P]. 2019-2-26.
137. Wengreen E J, Schwie W E. Self-driving vehicle systems and methods: U.S. Patent 9,429,947[P]. 2016-8-30.
138. Freeck J, Ford A E, Sloan P, et al. Systems and methods for monitoring a vehicle operator and for monitoring an operating environment within the vehicle: U.S. Patent 9,972,184[P]. 2018-5-15.
139. Switkes J P, Gerdes J C, Lyons D F, et al. Vehicle platooning systems and methods: U.S. Patent 9,645,579[P]. 2017-5-9.
140. Stenneth L. Systems and methods for detecting road congestion and incidents in real time: U.S. Patent 9,240,123[P]. 2016-1-19.
141. Woodrow A J, Miller R E. Systems and methods for providing a vehicle service via a transportation network for autonomous vehicles: U.S. Patent 10,571,917[P]. 2020-2-25.
142. Tonnon G, Owen D A. Vehicle travel monitoring and payment systems and methods: U.S. Patent 10,580,088[P]. 2020-3-3.
143. Ran B, Cheng Y, Li S, et al. Intelligent road infrastructure system (IRIS): systems and methods: U.S. Patent 10,692,365[P]. 2020-6-23.
144. Toyoda H, Endo T. Systems and methods for providing collaborative control of a vehicle: U.S. Patent 10,543,853[P]. 2020-1-28.
145. Petousis I, Heiser C, Davis O. Systems and methods for processing vehicle sensor data: U.S. Patent 10,810,806[P]. 2020-10-20.
146. Heck S, Sathyanarayana S, Hornbaker C. Systems and methods for safe route determination: U.S. Patent 10,733,460[P]. 2020-8-4.
147. Jin J, Ran B, Chen T, et al. Cloud-based technology for connected and automated vehicle highway systems: U.S. Patent Application 16/454,268[P]. 2020-1-2.
148. Kutila M, Tarkiainen M, Peussa P, et al. System and method for optimizing
autonomous vehicle capabilities in route planning: U.S. Patent 10,921,810[P]. 20212-16.
149. Baldwin C A. Method and apparatus for controlling an autonomous vehicle: U.S. Patent 10,678,261[P]. 2020-6-9.
150. Konrardy B, Christensen S T, Hayward G, et al. Autonomous vehicle operation feature monitoring and evaluation of effectiveness: U.S. Patent 10,599,155[P]. 20203-24.
151. Laws S, Switkes J, Gavrysh A, et al. Control of automated following in vehicle convoys: U.S. Patent Application 16/504,230[P]. 2020-2-20.
152. Wang P, Chen P. System and method for vehicle wheel detection: U.S. Patent 10,671,873[P]. 2020-6-2.
153. Lee S J, Ghalib S N. Telematics system, methods and apparatus for two-way data communication between vehicles in a fleet and a fleet management system: U.S. Patent 10,536,827[P]. 2020-1-14.
154. Wutu L I N, Hou X. System and method for path planning of autonomous vehicles based on gradient: U.S. Patent 10,710,592[P]. 2020-7-14.
155. DAI Cunjie, LI Yinzhen, HE Ruichun, et al.Multi-criteria optimization model and solving algorithm forhazardous materials transportation path[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2016, 16
(1) : 189-195. (in Chinese)
156. Aleksandr Belov, Konstantin Mattasb, Michail Makridisc, Monica Menendeza, and Biagio Ciuffo. A microsimulation based analysis of the price of anarchy in traffic routing: The enhanced Braess network case/Journal of Intelligent Transportation Systems 2021 .DOI: 10.1080/15472450.2021. 1904920
157. Indrajit Chatterjee Chen-Fu Liao Gary A.Davisa // A statistical process control approach using cumulative sum control chart analysis for traffic data quality verification and sensor calibration for weigh-in-motion systems // https://doi.org/10.1080/15472450.2016.1220306
ПРИЛОЖЕНИЕ А Акт внедрения, патент, свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ
МИШ ГАНС Р( К t ИИ РОСТРЛНСПАДЧОР
(Т.ВКРО-ЗАПАДПОГ. МЕЖРЕГИОНАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО АВТОДОРОЖНОГО НАДЮРА ФЕДЕРАЛЬНОЙ СЛУЖБЫ ПО НАДЮРУ В СФЕРЕ ТРАНСПОРТА
(СЕВГро-чападног мугадИ)
Паи роки Фошанки.д 105. Jim. Б Ciuikt-I IcrepGypi. 190031 гол. <>70-21-87. Факс 670-21-87 (доО.О) | -niail ugailn7X и roslransnail/or ru http://www.ugadn78.lu.rosinin.snadzor.ru
Настоящим актом подтверждается внедрение результатов диссертационного исследования Беликовой Дарьи Дмитриевны «Комплексная методика построения телематической автоматизированной системы управления весовым контролем транспортных средств», представленной на соискание ученой степени кандидата технических енау к по научной специальности 05.22.10 «Эксплуатация автомобильного транспорта» в рабочий процесс СевероЗападного межрегионального управления государственного автодорожного надзора Федеральной службы по надзору в сфере транспорта.
Предметом внедрения является опробирование разработанной автором комплексной методики построения телематической автоматизированной системы управления весового контроля грузовых транспортных средств на автомобильной дороге (ТАСУ ВК ГТС). отличающаяся тем. что включает в себя алгоритм поддержки принятия управленческих решений по уточнению стр> ктуры. порядка ее организации и рекомендаций по их аппаратио-техническому, методическом), информационному и программному обеспечению, защищенного патентами и свидетельствами программ лля электронно-вычислительных машин, с учетом фактических ограничений их использования в конкретных условиях на автомобильной дороге, повышая эффективность автомобильных перевозок.
Внедрение Г АСУ ВК ГТС в том числе показало увеличение пропускной способности автомобильной дороги, а также увеличение срелней скорости движения транспортного потока.
AKI
О внедрении результатов диссертационного исследования
il
Начальник управления - главный государственный инспектор
Соискатель
25.05 2022
Изобретение относится к двигателестроению, в частности, к устройствам для стендовых испытаний двигателей внутреннего сгорания (ДВС)с принудительным зажиганием с жидким и газообразным топливом. Изобретение может быть использована для визуальной демонстрации работы электронных блоков управления двигателем, а ? в частности для наблюдения за контролем концентрации выхлопных газов в реальном времени, позволяющих анализировать механизмы их возникновения и методики моделирования работы двигателя с имитацией различных неисправностей и аварийных ситуаций.
Известна автоматизированная система контроля данных о техническом состоянии ю ДВС (Патент 174174, опубл. 10.05.2017), которая может быть использована для расширения возможностей существующих видов испытаний: исследовательских, доводочных и диагностических, введения дополнительных датчиков и газоанализатора, с помощью которых повышается информативность и точность определения контрольных параметров фактического состояния двигателей и их отклонение от и номинальных значений, диагностирование любого типа ДВС, автоматически с большей достоверностью и на основании обработки и анализа большего объема информации оценивать возможности дальнейшей эксплуатации при одновременном снижении трудозатрат в режиме реального времени.
Недостатком устройства являются недостаточная информативность об экологических го параметрах двигателя внутреннего сгорания, связанная с установкой датчиков в выхлопную систему двигателя, которые не функционируют на режимах холостого хода.
Известна имитационная система контроля данных электронных систем управления транспортных средств (Патент Ш № 175585, опубл.11.12.2017 }, которая может быть использована для визуальной демонстрации работы электронных блоков управления ¿5 двигателем, в частности для моделирования работы двигателя и имитации различных неисправностей и аварийных ситуаций, позволяющих анализировать механизмы возникновения и методики выявления нештатных ситуаций при работе системы контроля данных. Имитационная система контроля данных электронных систем управления транспортных средств состоит из датчика частоты вращения коленчатого вала, датчика зо массового расхода топлива, датчика давления газов в цилиндре двигателя, датчика положения дроссельной заслонки, датчика детонации, датчика угловых отметок коленчатого вала, датчика концентрации кислорода, датчика массового расхода воздуха и газоанализатора вредных выбросов в продуктах сгорания, установленных на испытуемом двигателе, электронного блока управления испытуемым двигателем, аналого-цифрового преобразователя, персонального компьютера с монитором. Согласно изменению, имитационная система контроля данных дополнительно снабжена моделью электронного блока управления двигателем, его интерфейсом связи с персональным компьютером и монитором, имитатором ключа зажигания, генератором-имитатором сигналов вышеназванных датчиков, коммутатором оо указанных сигналов и блоком задания режимов.
Недостатко м устр о йств а являются недостаточная и н формативы ост ьобэкологических параметрах двигателя внутреннего сгорания, связанная с установкой датчиков в выхлопную систему двигателя, которые не функционируют на режимах холостого хода.
Известна полезная модель датчика топлива (Патент К11№ 183160, опубл.21.03.2018 «5 }, которая содержит датчик частоты вращения коленчатого вала, датчик массового расхода топлива, датчик давления газов в цилиндре двигателя, датчик положения дроссельной заслонки, датчик детонации, датчик угловых отметок коленчатого вала, датчик концентрации кислорода, датчик массового расхода воздуха и газоанализатор
вредных выбросов в продуктах сгорания, установленные на испытуемом двигателе, электронный блок управления испытуемым двигателем, аналого-цифровой преобразователь, персональный компьютер с монитором, модель электронного блока управления макетом двигателя, ее интерфейсом связи с персональным компьютером 5 и монитором, имитатор ключа зажигания, генератор - имитатором сигналов
вышеназванных датчиков, коммутатор указанных сигналов, блок задания режимов, который дополнительно снабжен датчиком оценки качества топлива, датчиком температуры топлива и электронным блоком оценки результатов измерений данных датчиков.
ю Недостатком устройства являются недостаточная информативность об экологических параметрах двигателя внутреннего сгорания, связанная с установкой датчиков в выхлопную систему двигателя, которые не функционируют нарежимах холостого хода.
Известна автоматизированная система диагностики бензиновых автотракторных двигателей (Патент RU № 2349890, опубл.20.03.2009 ). Автоматизированная система и основана на том, что в процессе проведения шести циклов операций "разгон-выбег" двигателя сигналы сдатчика частоты вращения, датчика расхода топлива, датчика угла опережения зажигания, датчика давления поступают в устройство записи, состоящее из семи основных элементов (трех преобразователей уровня, инструментального усилителя, операционного усилителя, аналого-цифрового преобразователя (АЦП) и го микроконтроллера), которое преобразует их в цифровой формат и передает в
персональный компьютер (ПК). Послеэгого полученная информация обрабатывается в ПК и результаты контроля представляются пользователю в виде цифровых значений диагностических параметров и графиков динамических скоростных характеристик двигателя.
is Недостатком устройства являются недостаточная информативность об экологических параметрах двигателя внутреннего сгорания, связанная с установкой датчиков в выхлопную систему двигателя, которыене функционируют нарежимах холостого хода.
Известна имитационная система контроля качества топлива транспортных средств (патент RUN? 183160, опубл.21.03.2018) принятая за прототип, которая содержит датчик зо частоты вращения коленчатого вала, датчик массового расхода топлива, датчик давления газов в цилиндре двигателя, датчик положения дроссельной заслонки, датчик детонации, датчик угловых отметок коленчатого вал а, датчик концентрации кислорода, датчик массового расхода воздуха и газоанализатор вредных выбросов в продуктах сгорания, установленные на испытуемом двигателе, электронный блок управления jf испытуемым двигателем, аналого-цифровой преобразователь, персональный компьютер с монитором, модель электронного блока управления макетом двигателя, ее интерфейсом связи с персональным компьютером и монитором, имитатор ключа зажигания, генератор - имитатором сигналов вышеназванных датчиков, коммутатор указанных сигналов, блок задания режимов, который дополнительно снабжен датчиком <¡0 оценки качества топлива, датчиком температуры топлива и электронным блоком оценки результатов измерений данных датчиков.
Недостатком устройства являются недостаточная информативность об экологических параметрах двигателя внутреннего сгорания, связанная с установкой датчиков в выхлопную систему двигателя, которые не функционируют нарежимах холостого хода. os Техническим результатом является создание системы контроля данных, которая способна исследовать различные типы двигателей, определить влияния выхлопных газов на эксплуатационно-технические показатели транспортных средств, повысить информативность и точность данных о концентрации выхлопных газов в реальном
времени с возможностью анализа механизма.
Технический результат достигается тем, что он дополнительно снабжен не мене чем двумя датчиками концентрации кислорода и не мене чем двумя датчиками температуры с положительным температурным коэффициентом, которые установлены снизу на ? испытуемом двигателе, выходы которых соединены со входом электронного блока оценки результатов датчиков температуры и датчика кислорода выход которого соединен со входом в электронный блок управления испытуемого двигателя.
Автоматизированная система мониторинга экологических параметров двигателя внутреннего сгорания транспортных средств поясняется следующей фигурой: ю фиг. 1 - общая схема устройства, где:
1 - испытуемый двигатель;
2 - датчик частоты вращения коленчатого вала;
3 - датчик распределительного вала;
4 - датчик давления газа в цилиндре двигателя; и 5 - датчик положения дроссельной заслонки;
6 - датчик детонации;
7 - датчик угловых отметок коленчатого вала;
8 - датчик положения дроссельной заслонки;
9 - датчик массового расхода воздуха;
го 10 - газоанализатор вредных выбросов продуктов сгорания;
11 - блок управления двигателем;
12 - электронный блок управления испытуемого двигателя;
13 - аналого-цифровой преобразователь;
14 - персональный компьютер с монитором; 25 15 - нагружающее устройство;
16 - блок управления;
17 - модель электронного блока управления;
18 - интерфейс связи;
19 - имитатор ключа зажигания; зо 20 - генератор-имитатор;
21 - коммутатор;
22 - блок задания режимов;
23 - устройство управления работой;
24 - устройство сопряжения блока управления двигателя и электронного блока 35 управления;
25 - устройство сопряжения электронного блока управления и устройства управления работой;
26 - датчик контроля качества топлива;
27 - датчик температуры топлива;
оо 28 - электронный блок оценки результатов датчиков топлива;
29 - датчик температуры моторного масла;
30 - датчик контроля качества моторного масла;
31 -электронный блок оценки результатов;
32 - датчик температуры с положительным температурным коэффициентом; о5 33 - датчик концентрации кислорода;
34 - электронный блок оценки результатов датчиков температуры и датчиков кислорода.
Автоматизированная система мониторинга экологических параметров двигателя
внутреннего сгорания транспортных средств состоит из (фиг. I) испытуемого двигателя 1 с установленными на нем датчиком частоты коленчатого вала 2 и датчика распределительного вала 3, которые подключены через разъём к испытуемому двигателю 1. К испытуемому двигателю 1 снизу через разъём подключается датчик ? контроля качества моторного масла 30, который отвечает за оценку качества моторного масла. Сверху через разъём в двигатель подключается датчик давления газа в цилиндре двигателя 4, который показывает давления газов в цилиндре испытуемого двигателя 1, после этого через разъём подключается датчик положения дроссельной заслонки 5, отвечающий за положение дроссельной заслонки, данный датчик устанавливается ю сверху испытуемого двигателя 1. Правее относительно датчика положения дроссельной заслонки 5, черезразъём непосредственно в сам испытуемый двигатель I подключается датчик детонации 6, под ним подключается через разъём датчик угловых отметок коленчатого вала 7. Справа от датчика частоты вращения коленчатого вала 2 устанавливается датчик положения дроссельной заслонки 8, подключенный через и разъём к испытуемому двигателю 1. Снизу испытуемого двигателя 1 закреплен датчик массового расхода воздуха 9 и газоанализатор вредных выбросов продуктов сгорания 10, который находится соответственно под датчиком угловых стметок коленчатого вала 7 и подключены через разъёмы. Под датчиком массового расхода воздуха 9 устанавливаются подключенные через разъёмы датчик контроля качества топлива 26 го и датчик температуры топлива 27, выходы сданных датчиков соединены с помощью проводов со входом в электронный блок оценки результатов датчиков топлива 28. Слева относительно датчика контроля качества топлива устанавливается соответственно черезразъём, который находится в испытуемом двигателе 1, блок управления двигателем 11- Выход электронного блока управления 11 соединен через провода со входом в 25 устройство сопряжения блока управления двигателя и электронного блока управления 24.
Изобретение включает электронный блок управления испытуемого двигателя 12 испытуемым двигателем 1, например типа «Январь 5.1 (7.1)» выход которого через провода соединен с входом персонального компьютера с монитором 14, также со зо входом персонального компьютера с монитором 14 соединен через провода выход аналого-цифрового преобразователя 13. С соответствующим входом персонального компьютера с монитором 14соединен через провода соответствующий выход нагружающего устройства 15. Также с соответствующим входом персонального компьютера с монитором 14 соединен через провода соответствующий выход блок 35 управления 16. Автоматизированная система мониторинга экологических параметров двигателя внутреннего сгорания транспортных средств оборудована моделью электронного блока управления 17, например на базе контроллера «Январь 5.1 (7.1)» выход которого соединен через провода со входом интерфейса связи 18, выход которого соответственно подключен через провода ко входу персонального компьютера с оо монитором 14. Выход имитатора ключа зажигания 19 соединен через провода со входом устройство сопряжения электронного блока управления и устройства управления работой 25, выход которого соединен через провода со входом устройство управления работой 23, выход которого через провода соединен со входом генератора-имитатора 20. Выходы вышеназванных датчиков частоты вращения коленчатого вала 2 и датчик о5 распределительного вала 3, давления газов в цилиндре двигателя 4, датчиком детонации 6, датчиком угловых отметок коленчатого вала 7, датчиком массового расхода воздуха 9 и газоанализатором вредных выбросов в продуктах сгорания 10соединены с помощью проводов с входом в электронный блок управления испытуемого двигателя 12. Выходы
2 7 39 652 С1
сдатчиков массового расхода воздуха 9 и датчика положения дроссельной заслонки 8 соеди нены с помощью проводов с соответствующими входами в аналого-цифровой преобразователь 13. Входы генератора-имитатора 20 соединены через провода с выходами устройства управления работой 23. Выходы генератора-имитатора 20 5 соединены соответственно через провода со входами коммутатора 21, выходы которого в свою очередь соединяются через провода с соответствующими входами на модели электронного блока управления 17. Также данное устройство оборудованоблоком задания режимов 22 выход которого соединен через провода со входом устройства управления работой 23. Заявляемая полезная модель снабжена устройств ом со пряжен и я ю 24 выход которого подключен через провода со входом модели электронного блока управления 17. Вход блока управления 16 соединены соответственно с выходом модели электронного блока управления 17, а также выход блока управления 16 соединен через провода со входом в персональный компьютер с монитором 14. Выходы устройства сопряжения электронного блока управления и устройства управления работой 25 а соединены через провода с входом устройства управленияработой 23 и входоммодели электронного блока управления 17. Также система оборудована устройством сопряжения блока управления двигателем и электронного блока управления24, выход которого соединен через провода с входом в модель электронного блока управления 17. Датчик температуры моторного масла 29, подключенным к двигателю через разъём 20 и выход которого соединен через провода со входом электронного блока оценки результатов измерений датчиков 31 выход которого соединен через провода со входом в электронный блок управления испытуемого двигателя 12. Не менее двух датчиков концентрации кислорода 33 и не менее двух датчиков температуры с положительным температурным коэффициентом 32 устанавливается снизу испытуемого двигателя 1 и а все четыре датчика устанавливаются в выхлопную систему до и после катализатора, путем установки их в соответствующие отверстия. К выходам датчиков концентрации кислорода 33 и датчиков с положительным температурным коэффициентом 32 через провода подключен вход в электронный блок оценки результатов датчиков температуры и датчиков кислорода 34, выход которого в свою очередь соединен через провода со зо входом в электронный блок управления испытуемого двигателя 12.
Автоматизированная система мониторинга экологических параметров двигателя внутреннего сгорания транспортных средств работает следующим образом. При нажатии кнопки на блоке управления 16, а также поворотом имитационного ключа зажигания 19 включают персональный компьютере монитором 14 и электронный блок ¡5 управления испытуемого двигателя типа «Январь5.1 (7.1)» 12 испытуемым двигателем 1. При повторном нажатии на указанную кнопку запускают двигатель I. Вэлектронный блок управления испытуемого двигателя 12 к которому подключены датчики: датчик частоты вращения коленчатого вала 2 и датчик частоты распределительного вала 3, датчик массового расхода воздуха 4, датчик положения дроссельной заслонки б,датчик «о детонации 7, датчик концентрации кислорода 9 и датчик массового расхода воздуха 10, поступают значения параметров, характеризующих работу испытуемого двигателя 1, например, значение частоты вращения коленчатого вала. Полученная информация сдатчика контроля качества моторного масла 30 и датчика температуры моторного масла 29 поступает вэлектронный блок оценки результатов измерений данных датчиков «у 31, а оттуда в электронный блок управления испытуемого двигателя 12. Также
полученная информация с датчика контроля качества топлива 26 и датчика температуры топлива27 поступает вэлектронный блок оценки результатов датчиков топлива 28, а оттуда информация поступает в электронный блок управления испытуемого двигателя
2 7 39 652 С1
12. Также полученная информация сдатчиков концентрации кислорода 33 и датчиков с положительным температурным коэффициентом 32 поступает в электронный блок оценки результатов датчиков температуры и датчиков кислорода 34, а оттуда информация поступает в электронный блок управления испытуемого двигателя 12. 5 Данная информация с электронного блока управления испытуемого двигателя 12, а также с нагружающего устройства 15 передается в персональный компьютер с монитором 14, где обрабатывается программой СТР2.15 и выводится на монитор. Средние значения параметров за определенный промежуток времени в цифровом виде и текущие значения параметров в виде диаграмм в определенном масштабе. Также ю сигналы, получаемые из блока управления двигателем 11, передаются и обрабатываются с помощью устройства сопряжения блока оценки результатов работы двигателя и электронного блока управления 24 и затем переходят на один из входов в модель электронного блока управления 17. На другой вход модели электронного блока управления 17 и один из входов в устройство управления работой 23 приходят сигналы а с устройства сопряжения электронного блока управления и устройства управления работой 25. Затем сигналы с устройства управления работой 23 приходят на генератор-имитатор 20, затем передаются через коммутатор21 в модель электронного блока управления 17, после чего данные сигналы обрабатываются блоком управления 16 и затем поступают на вход персонального компьютера с монитором 14 и одновременно 20 выводятся на экран монитора соответствуют,ие показания. Такжедл я сравнения данные с модели электронного блока управления 17 передаются через интерфейс связи 18 в персональный компьютер с монитором 14. Одновременно сигналы с выхода датчика угловых отметок коленчатого вала 7 в виде импульсов, соответствующих углам поворота коленчатого вала, поступают на вход аналого-цифрового преобразователя 25 13, а на другой его информационный вход поступает текущее значение давления газов в цилиндре двигателя 1 с выхода датчика 5. С выхода аналого-цифрового преобразователя 13 значение давления газов в цилиндре в цифровом виде поступает в персональный компьютер с монитором 14, где рассчитываются индикаторные показатели двигателя, в первую очередь индикаторная работа двигателя и среднее зо индикаторноедавлениер^ показывающие индикаторную работу двигателя на единицу его рабочего объема. По данным, поступающим сдатчиков частоты вращения коленчатого вала 2, датчика распределительного вала 3, давления газов в цилиндре двигателя 4, датчиком положения дроссельной заслонки 5, датчиком детонации 6, датчиком угловых отметок коленчатого вала 7, датчиком положения дроссельной 15 заслонки 8, датчиком массового расхода воздуха 9 и газоанализатором вредных выбросов в продуктах сгорания 10 и датчика контроля качества моторного масла 30 и датчика температуры моторного масла 29 и датчика контроля качества топлива 26 и датчика температуры топлива 27 и датчиков концентрации кислорода 33 и датчиков с положительным температурным коэффициентом 32 в электронный блок оценки результатов датчиков температуры и датчиков кислорода 34, судят о работе двигателя 1.
Затем нажатием соответствующих кнопок (на чертеже не показаны) на блоке задания режимов 22 оператор выбирает эксплуатационные режим работы двигателя. В зависимости от выбранного режима работы генератор-имитатор 20 выбирает "5 количество, последовательность и величину сигналов, имитирующих сигналы сдатчика частоты вращения коленчатого вала 2, датчика распределительного вала 3, датчика давления газов в цилиндре двигателя 4, датчика положения дроссельной заслонки 5, датчика детонации б, датчика угловых отметок коленчатого вала 7, датчика положения
С г р.: 10
дроссельной заслонки 8, датчика массового расхода воздуха 9 и газоанализатора вредных выбросов в продуктах сгорания 10 и электронный блок оценки результатов датчиков температуры и датчиков кислорода 34. Указанные сигналы поступают на вход модели электронного блока управления на базе контроллера «Январь 5.1 (7.1)» ? 17. На управляют,ий вход модели электронного блока управления 17 с выхода блока задания режимов 22 поступает команда на работу модели электронного блока управления 17 в требуемом режиме для проверки работы макета (модели) двигателя. Полученные результаты с модели электронного блока управления 17 через ееинтерфейс связи 18 поступают на персональный компьютер с монитором 14, где происходит анализ ю работы макета двигателя и его систем. Результаты анализа выводятся на монитор (на чертеже показан), где визуально наблюдают за работой макета двигателя.
Результаты работы испытуемого двигателя 1 посредством устройства сопряжения блока управления двигателя с электронным блоком управления 24 передаются в модель электронного блока управления 17, откуда сигналы поступают в персональный и компьютер с монитором 14, где осуществляется сравнительный анализ полученных данных при работе испытуемого двигателя внутреннего сгорания 1 и макета двигателя с целью определения экологических параметров двигателя внутреннего сгорания транспортного средства.
Таким образом, заявляемое изобретение обеспечивает повышение информативность го и точность данных о концентрации выхлопных газов в реальном времени с возможностью анализа механизма их возникновения и коррекции методики моделированияработы двигателя симитацией различных неисправностей и аварийных ситуаций, а также визуальной демонстрации работы электронных блоков управления двигателем, что ползает осуществлять диагностические, исследовательские, доводочные 25 и лабораторные испытания.
(57) Формула изобретения Автоматизированная система мониторинга экологических параметров двигателя внутреннего сгорания транспортных средств, содержащая испытуемый двигатель, 30 датчик частоты вращения коленчатого вала, датчик распределительного вала, датчик давления газа в цилиндре двигателя, датчик положения дроссельной заслонки, датчик детонации, датчик угловых отметок коленчатого вала, датчик концентрации кислорода, датчик массового расхода воздуха, газоанализатор вредных выбросов продуктов сгорания, блок управления двигателем, электронный блок управления испытуемого двигателя, аналого-цифровой преобразователь, персональный компьютере монитором, нагружающее устройство, блок управления, модель электронного блока управления, интерфейс связи, имитатор ключа зажигания, генератор-имитатор, коммутатор, устройство управления работой, устройство сопряжения блока управления двигателя и электронного блока управления, устройство сопряжения электронного блока 40 управления и устройства управления работой, датчик контроля качества топлива, датчик температуры топлива, электронный блок оценки результатов датчиков топлива, датчик температуры моторного масла, датчик контроля качества моторного масла, электронный блок оценки результатов, блок заданиярежимов, отличающаяся тем, что она дополнительно снабжена не менее чем двумя датчиками концентрации кислорода „5 и не менее чем двумя датчиками температуры с положительным температурным
коэффициентом, которые установлены снизу на испытуемом двигателе, выходы которых соединены со входом электронного блока оценки результатов датчиков температуры и датчика кислорода, выход которого соединен со входом в электронный блок
С г р.: 11
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Результаты дополнительного исследования регрессионного анализа
При дополнительном исследовании регрессионного анализа, проведенного в программе посредством построения регрессионной модели с помощью языка программирования Python, с применением библиотек «mport numpy as np», «import pandas as pd», «import statsmodels.api as sm» были получены следующие результаты подтверждающие первоначальный расчет:
Регрессионная статистика приведена в таблице 1. Таблица 1 - Регрессионная статистика
Regression Statistics
Multiple R 0.9982673858348922
R Square 0.9965377736216295
Adjusted R S quai- J WMIWATO 0.9688399625946659
Standard Error 2243.85497082S59
Observation 10.0
где
Multiple R - множественный коэффициент корреляции R; R Square - множественный коэффициент детерминации R2; Standart Error - остаточное стандартное отклонение Observations- число наблюдений n. Таблица 2 - Дисперсионный анализ
DF SS Aß F Significance F
Regression 8 1449198483.769 181149810.471 35,978036 0.12 8 26 92 S 95 0 6S3 0 7 S
Residual 1 5034885.130 5034885.130
Total 9 145423336S.S99
Таблица 3 - Значение коэффициентов регрессии
Coefficients Standard Error t-Stat P-value Lower 9э% Upper 95%
Intercept -8334.0121 1.1534.1852 -0.7659 0.5339 -155339.730 137721.7063
Carso volume 210.7015 L57.7717 1.3355 0.4092 -1793.97S3 2215.3313
amount
carrying -306.4173 132.3574 -1.6303 0.3418 -2623.43 7 8 2010.6532
capacity
road conditions -20S6.27S4 L730.6S53 -1.2055 0.4409 -24076.7207 19904.1640
average speed 4055.0422 577.3720 7.0233 0.0900 -32S1.1650 11391.2494
Efficiency of vehicle traffic control on the road -6105.4162 646.0022 -9.4511 0.0671 -14313.6523 2102.8203
route length 44.8672 10.7904 4.1581 0.1503 -92.2380 181.9724
Traffic flow characteristics 0.0545 0.0159 2.37S9 0.2123 -0.1860 0.2951
traffic 5.0196 0.4926 10.1S92 0.0623 -1.2400 11.2792
intensitv
Полученные значения таблиц 2,3 имеют интерпретацию:
1. Столбец df - число степеней свободы. Столбец ББ - сумма квадратов отклонений. Регрессия - это сумма квадратов отклонений теоретических данных от среднего.
2. Столбец МS - дисперсии.
3. Столбец F - расчетное значение F - критерия Фишера Ер.
4.Столбец Значимость F - значение уровня значимости, соответствующее вычисленному значению Fр
5.Стандартная ошибка - стандартные ошибки коэффициентов аи
6. ^статистика - расчетные значения ^критерия [72].
Определенные коэффициенты а, позволили получить математическую модель влияния факторов функционирования автоматизированной системы управления весового контроля ТТС на транспортно-эксплуатационные показатели автомобильной дороги, в виде:
У=210Х1 - 306X2 - 2086Хз + 4055X4 - 6105X5 + 44Хб + 0,05X7 +5X8 - 8834 где, У - пропускная способность автомобильной дороги (ВК ТТС); Х] - объем (количество)груза; Х2 - провозная способность; Х3 - состояние автомобильной дороги; Х4 - средняя скорость движения ТС; Х5 - оперативность управления
движением ГТС на дороге; X6 - протяженность маршрута; X7 - характеристики транспортных потоков (плотность потока); X8 - интенсивность движения на автомобильной дороге. На рисунке 26 представлены результаты программного моделирования.
Таким образом, из полученного уравнения видно, что наибольшее влияние на пропускную способность автомобильной дороги в области размещения ВК ТТС оказывает оперативность управления, средняя скорость движения ТТС и состояние автомобильной дороги, в меньшей степени объем (количество) груза и провозная способность дороги.
Чтобы оценить, насколько отобранные факторы влияют на результативный признак, рассматривают коэффициент детерминации и коэффициент множественной корреляции R. Оба показателя отражают, насколько сильна связь между многими признаками.
Отраженное в таблице 5 множество коэффициента детерминации указывает на то, что 99% изменчивости результативного признака объясняется изменчивостью отобранных факторов. Это означает, что отобранные факторы оказывают существенное влияние на Y, что подтверждает верность их введения в модель. Рассчитанный уровень значимости р = 0.12826928950683078 < 0,99 (показатель Значимость F в таблице 3) подтверждает значимость R2, следовательно связь между признаками установлена.
Таблица 4 - Значение остаточной и средней дисперсии
Остаточная дисперсия равна 5034885
Среднее значение дисперсии 156546600.3032211
Расчет в программе показал коэффициент множественной корреляции - 0,88. Коэффициент парной корреляции представлен в таблице 5.
Таблица 5 - Значения коэффициентов парной корреляции.
Пропускная способность (road capacity)
Объем (кол-во) груза (cargo volume amount) 0.180515
Провозная способность (carrying capacity) 0.041748
Состояние дороги (road conditions) 0.458661
Средняя скорость (average speed) 0.104784
Оперативность управления движением ГТС на дороге (efficiency of vehicle traffic control on the road) -0.287209
Протяженность маршрута (Route length) -0.220109
Характеристика транспортного потока (traffic flow characteristics) 0.215101
Интенсивность дорожного движения (traffic intensity) 0.581420
Программный вид результатов расчета регрессионной модели
Model OLS Adj R-squared 0 969
Dependent Variable road_capacity A1C 177 6719
Date 2022-08 16 20 44 BIC 180 3952
No Observations 10 Log-Likelihood -79 836
Dr Model 8 F-statistic 35 98
Df Residuals 1 Prob (F-stattshc) 0.128
R-souared
0 997
Scale 5 0349e»06
Coef.
const 8834 0121
cargo_volume_amount 210 7015
carrying_capacity -306 4173
road_conditions -2086 2784
average_speed 4055 0422
efficiency _of_vehicle_traffic_control_on_the_road -6105 4162
routejength 44 8672
tiafnc_nuw_cluiiacleiisllcs 0 0545
traffic_intensity 5 0196
Sid.En. t P»|t| (0.025 0.975]
1534 1852 7659 0 5839 155389 7304 137721 7063
157 7717 1 3355 0 4092 -1793 9783 2215 3813
182 3574 -1 6803 0 3418 -2623 4878 2010 6532
1730 6853 -1 2055 0 4409 -24076 7207 19904 1640
577 3720 7 0233 0 0900 -3281 1650 11391 2494
646 0022 -9 4511 0 0671 -14313 6528 2102 8203
10 7904 4 1581 0 1503 -92 2380 181 9724
0 0189 2 8789 0 2128 -0 I860 0 2951
0 4926 10 1892 0 0623 -1 2400 11 2792
Omnibus 0 425 Durbin-Watson 1 528
ProtKOmnibusr 0 809 Jarque-Bera JB 0 495
Skew 0 262 ProlKJBi 0 781
Kurtosis 2 045 Condition No 1829692
Вопросы
коэффициент множественной коррелции парной корреляции остаточная дисперсия дисперсия среднего
Multiple correlation coeff
In [25] : r = np.corrcoef(X, V, rowvar=False)[-1, :-1] np . sqrt{np .sun(nM2) )
Out[25]: G.S7B02778S4516804
Pair correlation table
In [26]: data.corr()[["roadcapacity" ]][:-1 ] 0ut[26]:
road_capacily
carQO_volume_amount 0.180515
carrying_capacity 0.041748
road_condilions 0.458661
average_speed 0.104784
effic üen cy_of_veh icle_traffic_control_ori_th e_road -0.287209
routejengtfi -0.220109
traffi c_flow_c ha racteristics 0.215101
traffic „intensity 0.581420
Residual variance
res.mse_resid
Out[27]: 5934885.138112173
ПРИЛОЖЕНИЕ В Запросы в государственные организации, осуществляющие полномочия собственника дорог
nimm iii.k hin ii miii'ih kl и vih.iioi iaiu:;u:iiiik pik < iih
i 1-я лнинц. ji 2 l'niikt-l Icicpnvpi. 1491 Oft, России
21" Line. 2
Sainl-Petcrsburg, 199106. Russia
.10,0(0022
MIMIIU II l'l llll> Ид \ KU II ltl.lt Uli I МОЫ'ЛИШЛМИМ ННМПИ ICOft ФКДЕГЛЦИМ (сlqnjii.nnr inry:i»|)rinn«Miir (шмжгинк otyMWnnir и.мог учргжленме nurmriii u/ipiitoaUHHM
«< MIKT ПК I EPH У ITC КИЙ ГОРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
№ 11/11
Заместителю председателя комитета по дорожному хозяйству
Ленинградской области С.Е. АЛЕКСЕЕВУ
190103. г. проспект. 16
Санкт-Петербург. Рижский
Уважаемый Сергей Евгеньевич!
Просим Вас. оказать содействие в сборе необходимых исходных Данных для диссертационного исследования аспиранта кафедры транспортно-технологияеских процессов и машин (далее по тексту ТТПиМ)
Д:иСГУРГСКОГ° Г0РН0Г° " Д-ье
Кафедра ТТПиМ осуществляет подготовку студентов и аспирантов по направлению Техника и технологии наземного транспорта (23.06 0 ) научной специальности Эксплуатация наземного транспорта (05 22 10)
Аспирант кафедры ТТПиМ Беликова Дарья Дмитриевна, осуществляет Диссертационное исследование по теме «Комплекс«/методик телематической автоматизированной системы управления вГоГм контролем^портных средств» под научным руководств профессора кафедры ТТПиМ, д.т.н. Сафиуллина Равиля Нурудловича Р°ФессоРа
Для проведения диссертационного исследования требуется получение исходных данных по существующим ™ ^лучение
весогабаритного кон1роля, /ГоГиГ „а ааГГлГых "
общего пользования Ленинградской облас™, сфо^Гр а„ .Г" следующих вопросах: жированных в
1) организация выезда на автоматический пункт весового контоол, п возможности с ответственными лицами от эксплуати^ Р
на лва Л\тгк эк^пл>атирующеи организацией
на два А11В1 К (наиболее современный и устаревший )•
2) статические данные по количеству ГТС с перевесом;
3) статические данные по перевесу ГТС (если есть средний процент перевеса ITC, т. е. насколько перегружены ГТС);
4) статистические данные по времени прохождения процедуры взвешивания грузовых ТС на передвижном пункте весового контроля и весовые параметры перевозимых грузов;
5) перечень факторов, влияющих на режим эксплуатации АПВГК;
6) заполнение экспертной анкеты по обслуживанию АПВГК (объекта) 11 сотрудников (по возможности).
Приложение:
1. Экспертная анкета по обслуживанию АПВГК (объекта) на I листе.
Проректор по деятельности аспирантуры н докторанту ры
профессор
М.Л. Рудаков
Исп Кольцах К А тел (812) 328-82-80
ЭКСПЕРТНАЯ АНКЕТА но обслуживанию ЛННГК (объекта)*
11«1М1'Р оЛм'КШ •кеперги 1ы (компетенция) Очень высокая 1-0.Н Высокая »,»•0,63 Средняя 0.63-0,37 Низкая 0,37-0,2 Очень низкая 0.2-0
1 1'ОЧНОС1Ь шмеренни
- Безотказность
Ремонте*!фМГОДНОСть
4.Сохраняемость измерительного обор\лования
5 Возможность интеграции данных во внешние государственные системы > прамени» дорожным движением (едину ю платформ\ ИТС)
6. (Оперативность получения данных весового контроля
Возможность модернизации для установки дополнительных ф>нкций (взимание платы за возмещение ущерба автомобильной дороге, согласно действующему законодательства. 1
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.