铁路编组站货车集结参数影响因素仿真分析

张嘉珩，李季涛

(大连交通大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116028)*



铁路编组站货车集结参数影响因素仿真分析

张嘉珩，李季涛

(大连交通大学 交通运输工程学院，辽宁 大连 116028)*

在对影响货车集结参数若干因素分析基础上，以大连市金州编组站为例，采用Anylogic仿真软件建立了下行编发场货车集结过程仿真模型.设计仿真实验方案，车组到达间隔时间和分析车组大小对货车集结参数的影响.仿真结果表明，车组到达间隔时间与货车集结参数成指数上升关系，车组大小与货车集结参数成线性反比关系.

货车集结参数；影响因素；仿真建模；实验分析

0 引言

铁路的货物运输在我国国民经济中占据重要地位,它关系到国家的命脉,对保障社会需求和经济快速发展起着关键作用.因此，研究货车集结过程，分析其影响因素，进而采取有效措施缩短集结时间具有十分重要的意义.蔡金晶[1]分析了各种定点集结方式下的适用条件及可行性和对编组站运输组织工作的影响，并从效益值角度建立了放宽条件定点集结模式下最小编成辆数的模型.陈崇双[2]分析了分组列车与单组列车两种车流组织形式下的集结参数，并构建了固定车组重量分组列车的集结参数模型.王慈光[3]证明了常规计算全站集结参数公式的不合理性，以此提出了改进后计算全站集结参数的数学模型.本文在对货车集结过程影响因素分析基础上，采用仿真的方法探讨了车组到达间隔时间和车组大小对货车集结参数的影响程度和规律.

1 货车集结参数影响因素分析

货车集结是铁路技术站作业的重要组成部分.与货车集结过程相关的主要指标是编组一个去向的列车一昼夜消耗的货车集结车小时，用T集表示，在实际工作中，影响T集的因素很多，是一个不易确定的变量.目前国内常采用公式法计算货车集结参数[4]，即货物列车集结时间T集用货车平均编成辆数和集结参数的乘积表示：

(1)

其中,m为货车平均编成辆数，c为集结参数，鉴于货车集结的规律性难以掌握，在实际的运输组织中集结参数采用统计查定的方法进行确定：

(2)

式中，ci为i去向的货车集结参数，Ti为查定时间内i去向集结车小时总和，mi为i去向货车平均编成辆数，D为查定天数.每辆货车的平均集结时间可表示为：

(3)

其中,N为全天的车流量，由此可得以下结论，编组一个到达站出发车列全天消耗的货车集结车小时T集，取决于货车集结参数c和车列编组辆数m,而与该去向全天的车流量N无关.至于每辆货车的平均集结时间t集，则与该去向全天的车流量成反比关系.影响货车集结参数c的因素主要是车组(特别是结束车列集结的最后车组)大小的不均衡性及其配合到达程度和货车集结中断次数与时间.本文在对金州站编发场仿真建模基础上，设计仿真实验，对影响货车集结参数的主要因素车组大小和到达间隔时间进行定量的仿真分析.

2 货车集结过程仿真建模

2.1 车组到达间隔时间和车组大小数据分析

图1 车组到达间隔时间分布拟合

按照以上方法本文对哈尔滨南及其以远车组大小，苏家屯及其以远，本溪及其以远和辽溪线三个方向的车组大小和车组到达间隔时间两个影响货车集结参数的因素进行随机分布拟合.经拟合后发现车组到达间隔时间服从指数分布，记作T～exp(λ).而车组大小仍服从指数分布，记作X～exp(λ).参数λ的具体输出值如表1所示.

表1 拟合参数λ

2.2 物理模型的建立

本文采用Anylogic仿真软件对金州站下行编发场进行仿真建模.模型设四条到发线1道,2道,6道和7道.按去向分别接发苏家屯及其以远，哈尔滨南及其以远，辽溪线和本溪及其以远的列车.此外模型还增设两条检车线4道和5道，在这两条股道上可进行检车以及机车摘挂作业.机务段位于驼峰以下进行调车机车的出入段作业，物理模型示意图如图2所示.

图2 金州站下行编发场物理模型

2.3 逻辑模型的建立

为了更为详细地了解仿真系统的逻辑运行，本文在此对模型的逻辑运行情况进行简单的介绍.解体(source源)：控制从驼峰溜放的四个方向车流的大小和到达间隔时间.集结(queue)：对每次溜放下来的货车属性进行判断，将其溜放至相应的股道进行集结.对每个股道而言，每进入一辆车，系统会自动对该股道进行车数累加，当该股道内的车辆数大于或等于65辆时，即该车列已经集结完毕，此时调车机车出段.编组(hold):锁闭模块，在某一组车组溜放前系统会自动判断其方向然后触发hold模块，用以锁闭其他三条股道，仅开放一条股道.整场(batch)和待检(hold):当某一股道的车辆数大于或等于65辆时，便停止溜放进行整场.然后触发hold模块，用以开放下行方向股道进行下一步列检作业.列检和机车挂头(delay):列检作业包括轴温检测和试风等作业.发车(sink)：本务机车连挂后便可进行发车作业.逻辑模型如图3所示.

图3 金州下行编发场逻辑模型

2.4 模型的运行及检验

为保证模型的有效性，现将运行十天后的仿真数据与大连金州站2015年站细进行比较，如表2所示.

在此把模型输出结果和大连金州站2015年站细比较可知，四个方向每列货车仿真平均集结时间与实际数据的误差分别为5.9%，5.8%，6.3%和16.9%.由于仿真作业具有离散型和随机性，所以认为该仿真模型有效.

表2 站细查定表

3 货车集结参数影响因素仿真实验分析

本文在灵敏度实验分析过程中，采用控制变量法，即在研究某一变量对货车集结参数影响时，其他参数保持不变，以此来分析该因素对货车集结参数c的影响.

3.1 车组到达间隔时间对货车集结参数的影响分析

在车组到达间隔时间对货车集结参数的影响仿真实验中，以哈尔滨南及其以远方向为例，车组到达间隔时间服从T～exp(λ=0.30)的随机分布.考虑到达间隔时间生成的随机性，设定T～exp(λ=0.30)，其中系数A从0.5变化至1.5，步长0.1.仿真运行10天，采用Origin软件进行数据分布拟合，集结参数c随车组到达间隔时间变化曲线如图4所示.

图4 集结参数随变量变化曲线

集结参数变化拟合曲线的拟合度R-Square=97.0%，可以认为拟合曲线符合指数分布，如公式(4)所示.

(4)

其中,x为车组到达间隔时间，y为货车集结参数.由上图分析可知，车组到达间隔时间是影响货车集结参数的一个重要因素.在其他条件一定的情况下，货车集结参数和车组到达间隔时间成正相关.车组到达间隔时间越大，货车集结参数越大，且表现为指数上升关系.说明车组到达间隔时间越分散，货车集结参数越大.这种总体上呈增长趋势且增大比例并不均衡的表现，也说明了车组到达间隔时间的不确定性.

由此可以分析在铁路编组场内，因为先进入调车场的车组集结等待时间长，后进入的车组等待时间短，集结车列的最后一组车组没有集结时间.所以在车组大小一定的情况下，当车组到达间隔时间前小后大时，货车的集结时间T集较大，货车集结参数c随之较大；反之，在车组大小一定的情况下当车组到达间隔时间前大后小时，货车的集结时间T集较小，货车集结参数c随之较小.

3.2 车组大小对货车集结参数的影响分析

在车组大小对货车集结参数c的影响仿真实验中，以哈尔滨南及其以远方向为例，车组大小服从X～exp(λ=0.15)的指数分布.考虑车组大小生成的随机性，设定X～exp(λ=0.15)，其中系数B从0.2变化至1.2，步长为0.1.仿真运行10天，采用Origin软件进行数据拟合，集结参数c随车组大小变化曲线如图5所示.

图5 集结参数随变量变化曲线

集结参数变化曲线的拟合度R-Square=97.8.0%，可以认为拟合曲线符合线性分布，如式(5)所示.

y =-12.61x+16.51

(5)

其中, x为车组大小，y货车集结参数.由上图分析可知，到达车组大小是影响集结参数的重要因素.在其他条件一定的情况下，集结参数和到达车组大小成线性反比关系，斜率为-12.61.到 达车组数越大，货车集结参数就越小.由此可知在铁路编组站货车集结过程中，若一昼夜内出现集结中断(在货车集结过程中前一车列集结达到满轴后所剩余的车数，记作m残；若m残=0称之为集结中断)的次数越多，则货车集结参c数就越小.

4 结论

本文以金州编组站为例，采用仿真的方法建立下行编发场货车集结过程仿真模型.针对所设计的仿真实验，分析影响货车集结参数的重要因素即车组大小和车组到达间隔时间.仿真结果表明，车组到达间隔时间与货车集结参数成指数上升关系，车组大小与货车集结参数成线性反比关系. 因此，为压缩货车集结时间，可采取组织超轴列车造成集结中断，扩大最后车组数来提前结束货车集结过程等措施以减小货车集结参数c从而提高铁路编组场的集结效率.

[1]蔡金晶.不确定条件下货车集结规律及集结时间研究[D].成都：西南交通大学，2010.

[2]陈崇双,王慈光,杨运贵,等.不确定条件下分组列车在编成站的集结参数研究[J]，铁道学报，2011(5):1-7.

[3]王慈光.货车集结参数的研究[J].铁道运输与经济，2006(7):83-85.

[4]胡思继，吴翠珑.铁路行车组织[M].北京：中国铁道出版社，2009：50-54.

[5]盛骤，谢式千，潘承毅.概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社，2001.

[6]崔圆圆.编组站货车集结仿真研究[D]. 北京：北京交通大学，2011.

[7]凌熙.多方向铁路编组站货车到达与集结规律研究[D]. 北京：北京交通大学，2006.

[8]蔡金晶.货车集结过程中车组大小规律性分析[J].交通科技与经济，2010，60(4)：48-52.

[9]彭其渊.王慈光.铁路行车组织[M].北京:中国铁道出版社，2007.

[10]盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社,2005:213-26.

Simulation Study of Affecting Factors of Freight Car Accumulation Parameters in Marshalling Station

ZHANG Jiaheng, LI Jitao

(School of Traffic and Transportation Engineering, Dalian Jiaotong University, Dalian 116028, China)

On the basis of analyzing some factors affecting accumulation parameter of freight cars and taking Jinzhou marshalling yard as an example, the simulation model of a downlink marshalling station where Freight cars carry out technical work is constructed using Anylogic simulation software. Emulational experiment schemes is designed, and the number and arrival interval time of train-sets affecting accumulation parameter are analyzed. The simulation results indicate that there is a monotonic relation between the increment train-sets arrival and accumulation parameter of freight cars. The number of train-sets is inverse to accumulation parameter of the freight cars.

accumulation parameter of freight cars; influence factors; simulation modeling; experimental analysis

1673-9590(2016)04-0020-04

2015-12-12

张嘉珩(1990-)，男，硕士研究生;李季涛(1971-)，男，副教授,博士，从事交通运输仿真的研究E-mail::to_lijitao@djtu.edu.cn.

A