Організація роботи сортувальної станції в умовах автоматизації

Abstract

UA: Об'єктом дослідження виступає процес організації вантажних залізничних перевезень. Метою роботи є вдосконалення процедур оперативного управління технічними станціями шляхом використання сучасних методів цифрового моделювання та впровадження інтелектуальних систем прийняття рішень. У межах дослідження було проведено аналіз існуючих методів організації роботи технічних станцій, а також визначено основні чинники, що впливають на затримки у переробці вагонів. Особливу увагу приділено побудові цифрових структур, які дозволяють формалізувати процеси планування та оптимізувати розподіл операцій. У роботі розглянуто впровадження адаптивних обчислювальних алгоритмів, зокрема моделей на основі нейронних мереж, що дозволяють здійснювати прогнозування параметрів вхідних вагонопотоків та приймати рішення щодо черговості обробки вагонів на основі багатофакторного аналізу. Практична цінність полягає у створенні гнучкої моделі оперативного управління, яка може бути інтегрована в загальну систему цифрового управління залізницею та сприяти скороченню простоїв, підвищенню ефективності перевізного процесу та зменшенню експлуатаційних витрат.

EN: The object of the study is the organization of freight railway transportation. The aim of the work is to improve the procedures for operational management of technical stations by employing modern digital modeling methods and implementing intelligent decision-making systems. As part of the research, the current methods of organizing the work of technical stations were analyzed, and the main factors influencing delays in wagon processing were identified. Particular attention was given to building digital structures that enable the formalization of planning processes and optimization of operational scheduling. The study explores the implementation of adaptive computational algorithms, specifically neural network-based models, which make it possible to forecast the parameters of incoming wagon flows and determine the processing priority of wagons based on multifactor analysis. The practical value of the work lies in the development of a flexible operational management model that can be integrated into the overall railway digital control system. This contributes to reduced idle times, improved efficiency of freight operations, and lower operational costs.