CC BY
27
УДК 656.21 2.5
Оценка качества переработки вагонопотока в условиях неравномерности прибытия поездов на сортировочную станцию
А. Г. Котенко, В. В. Соляник
Петербургский государственный университет путей сообщения Императора Александра I, Российская Федерация, 190031, Санкт-Петербург, Московский пр., 9
Для цитирования: Котенко А. Г., Соляник В. В. Оценка качества переработки вагонопотока в условиях неравномерности прибытия поездов на сортировочную станцию // Известия Петербургского университета путей сообщения. - СПб.: ПГУПС, 2020. - Т. 17. - Вып. 3. - С. 397-406. БО1: 10.20295/1815-588Х-2020-3-397-406
Аннотация
Цель: Рассматривается подход к решению задачи по определению пороговых значений времени нахождения транзитного вагона с переработкой на станции для оценки качества технологии переработки на ней вагонопотока. Это необходимо для того, чтобы эффективно использовать пропускную и перерабатывающую способности сортировочной станции. Данный подход к решению задачи включает в себя анализ среднего времени нахождения транзитного вагона на станции с переработкой, а также определение суточной неравномерности количества подводимых к станции поездов и выявление изменения вагонопотока за месяц. Методы: Применялись теория массового обслуживания в части описания межоперационных ожиданий на сортировочной станции с транзитным вагоном с переработкой, аналитически-детерминированный и вероятностный подходы в исследовании возможностей станции по освоению вагонопотока, имитационное моделирование работы сортировочной станции. Результаты: Создан универсальный аппарат, позволяющий оценить качество технологии переработки вагонопотоков в условиях неравномерности подхода поездов к станции. Построены графики с нижними и верхними границами оценки качества процесса переработки вагонопотока на сортировочной станции. Также на основе анализа среднего времени нахождения вагона на станции была разработана модель работы сортировочной станции, технологические процессы которой отражены на графиках. Выявлены условия оптимального взаимодействия парков станции для задания величины вагонопотока во взаимодействии с прилегающими участками. Практическая значимость: С помощью модели можно осуществлять экспресс-оценку показателя качества технологии переработки вагонопотока в зависимости от нагрузки и возможностей технических средств, что позволит определить резервы станции с целью осуществления организационно-технических мероприятий.
Ключевые слова: Сортировочная станция, имитационное моделирование, техническое оснащение, переработка, показатели работы станции.
Введение
Сортировочная станция предназначена для массового расформирования и формирования составов. Она - ключевое звено в осуществлении ритма движения направлений сети, т. е. прием
поездопотока с учетом неравномерности движения поездов и отправлением поездопотока. Сортировочная станция выступает в качестве буфера, сглаживающего неравномерность для дальнейшей равномерной загрузки сети. К ключевым факторам, оказывающим негативное воздей-
ствие на функционирование станции, относится неравномерность поступления поездопотоков на станцию. Это приводит к неравномерной загрузке технических средств станции, возникновению межоперационных простоев, а также необходимости создания излишних резервов мощности станции. Неравномерность поступления поез-допотоков на станцию влияет на качественные показатели станции. Уточнение этого показателя дает возможность выявить резервы станции, чтобы проводить организационно-технические мероприятия.
Цель исследования - создание аппарата для экспресс-анализа технологии переработки вагонов на станции. Научная задача заключается в построении алгоритма прогноза интенсивности использования технических средств станции в зависимости от объема вагонопотока с учетом его неравномерности.
Под неравномерностью принято считать изменения объемов перевозок на железнодорожном транспорте в течение определенного периода времени. Под неравномерностью понимают объективное свойство сложных систем, связанное с множеством случайных процессов, происходящих в процессе деятельности железнодорожного транспорта. Причины ее возникновения подразделяют на экономические, технические и организационные. Неравномерность подвода поездов сказывается на всех технических средствах станции, вызывая межоперационные простои, нестабильность загрузки объектов инфраструктуры станции, создание резервов, необходимых для погашения пиков загрузки станции.
Ранее уже отмечалось, что сгущенный поез-допоток в отдельные часы вследствие неравномерности требует использования резервов [1-6] для его освоения. В этой связи возрастают потребная пропускная и перерабатывающая способности станции. Факторы неравномерности следует учитывать при определении максимальных размеров движения в процессе разработки графика, оценке количества бригад пунктов технического осмотра (ПТО) и пунктов коммерческого осмотра (ПКО), локомотивных бригад,
поездных и маневровых локомотивов. Будем использовать формулу из статьи [7]
т т max K Г°Д — пер мес неР г т сред
пер год
где U max , U сред - среднегодовые и мак" пер мес' пер год г " "
симальные объемы работы станции. Отсюда получается, что
ипер(тт) < ипер Кнер < ипер(тах),
здесь U , . , - минимальный объем переработ-
пер (min) г г
ки; ипер • Кнер - фактический перерабатываемый объем; U , , - максимальный перераба-
7 пер (max) г г
тываемый объем; Uпер - вагонопоток, следующий в переработку.
На рис. 1 показано, как изменяется коэффициент неравномерности в течение года. Максимальная величина коэффициента неравномерности наблюдается в мае, а минимальная - в январе и декабре.
Неравномерности подхода поездов к станции по четной и нечетной системам иллюстрирует рис. 2. На нем видно, что максимальный интенсивный интервал прибытия поездов составляет 20 мин. Распределение интервалов подчиняется логнормальному закону.
Время нахождения вагона на станции
Основным показателем работы станции является время нахождения [8-12] вагона на станции. Оно определяется временем переработки вагонопотока, которое, в свою очередь, описывается технической характеристикой станции:
^пер ^пр + ^ор + ^р + ^нак + ^оф + ^ф + ^от +
где t , tф - время нахождения вагона под операциями: прибытие, расформирование, формирование; t , t ,, t - время ожидания соответ-
г 7 ор7 сф' от г
ствующих операций из-за занятости технических средств; - время нахождения вагона под накоплением.
Рис. 1. Среднегодовое колебание значений коэффициента неравномерности
О « Z) 30 4) 5Е 50 ТС ЕО ЭО 1{В 1« 13) 130 -1Л
0 23 « 60 œ 133 123 1« 163
Рис. 2. Неравномерность прибытия поездов в четную (а) и нечетную (б) систему
В итоге получаем, что ^ер является функцией, зависящей от трех аргументов:
пер
f (^техн ' ^ж ' tHaK )'
tHaK
cmk
U
пер
где k - число назначений поездов, формируемых на станции; c - параметр накопления; m -количество вагонов в составе.
Техническая характеристика оценивает эксплуатационные возможности освоения тех или иных объемов вагонопотока на данной станции. Она связывает воедино количество и качество работы станции, техническое оснащение и тех-
нологию. На рис. 3 представлена зависимость времени нахождения вагона на станции от объема переработки, которая также называется технической характеристикой станции. Значение иП ер является фактическим остатком вагонов на станции, и^ер - максимальной загрузкой станции при минимальном значении времени переработки вагонопотока. Область от и'пер до иП ер - это область минимальных простоев вагона на станции, которая определяет оптимальный поток для станции. В случае увеличения потока до значения иП'ер время простоя резко возрастает. Чтобы этого не допустить, необходимо заблаговременно совершенствовать техническое оснащение и технологию, в результате чего график сдвигается вправо и оптимальный поток для станции увеличивается.
Методы описания работы станции
Работа сортировочной станции описывается с помощью следующих методов [13-18]:
- аналитические методы, в том числе детерминированный и вероятностный. В первом случае имеется в виду расчет по алгебраическим зависимостям, а во втором - по зависимостям теории массового обслуживания;
- графический метод, который заключается в построении суточного плана-графика работы станции;
- имитационное моделирование. Оно имеет наименьшую погрешность по отношению к остальным, поэтому получило широкое распространение. Особенность данного метода в том, что реальный объект заменяется компьютерной моделью, благодаря которой проводятся экспериментальные вариантные расчеты.
Для расчета ожиданий были использованы формулы Н. Н. Шабалина [19]
М2(у2,5 + У2)
^ _ гУвх г/
°р" 48 - 2 Мг '
NtJ(1 +
48М - 2 Nt,
ф
N/фд+v0 )
48 - 2NL '
где N - количество поездов, перерабатываемых за сутки; Увх, V, Уф, Уо - коэффициенты вариации интервалов прибытия поездов в расформирование, горки, формирование, отправление; /, 1ф -средний интервал отправления грузовых поездов, средний интервал формирования поездов.
Также для расчета ожиданий были использованы формулы И. Б. Сотникова [20]
t _ V!/(V 2Х + V2бсл ) ' ^бсл , а 'ож ~ ^ ч 'u '
t™ = -
2 • (1 -V)
¥ 2(v2x +V Обсл )
2ц(1 -V)[1 -vBx (1 -V)]
Рис. 3. Изменение технических и технологических возможностей станции
в которых ивх, иоб - коэффициенты вариации соответственно интервалов входящего потока и времени обслуживания; /обсл - время обслуживания; у - загрузка системы обслуживания; а -поправочный коэффициент, равный 0,5-0,75; ц - интенсивность обслуживания, поезд/ч;
На рис. 4 представлен алгоритм имитационной модели.
В исходных данных были введены интенсивности использования технических средств станции: парка приема, сортировочной горки, сортировочного парка, парка отправления и маневровых локомотивов, а также фактические времена в парках станции и нормативные.
В результате имитационного моделирования была построена модель работы сортировочной станции. На рис. 5, а показаны изменения параметров при максимуме использования технических средств станции, на рис. 5, б - при минимуме.
Заключение
С помощью представленной модели можно предвидеть затруднения в работе станции, выявить нужный темп, исходя из планируемых размеров движения, а также определить потреб-
УслюЕиа УСТОЙЧИВОЙ работа станции
Оценка интенсивности кШшпншш т.е.
Формирование вариантов решений 1
Нет
Оценка
интенсивности
использования i.e.
Формирование вариантов решений 2
Формирование вариантов решении 3
Формирование вариантов решений 4
Рис. 4. Алгоритм имитационной модели
Т
пер
30 25 20 15 10 5
0
б 0
Т
20 15 10 5 0
у = 1E-11x3+1E-06x2-0,0083x+23,717
у = 1E-11x3+1E-06x2-0,0083x+21,467
1000
2000 3000
4000
5000
6000
U
у = 2E-10x3-1E-06x2-0,0014x+17,588
1000 2000 3000 4000 5000 6000 и
пе
Рис. 5. Сравнение технических характеристик сортировочной станции четной (а) и нечетной (б) системы
ное количество бригад ПТО, ПКО и станционных технологических центров, локомотивных бригад, поездных и маневровых локомотивов. Более детальный учет данных параметров позволит уточнить целесообразность введения новых решений усовершенствования работы станции.
Библиографический список
1. Шенфельд К. П. О показателях качества организации перевозочного процесса / К. П. Шенфельд // Железнодорожный транспорт. - 2011. - № 3. -С. 64-67.
2. Лисогурский О. Н. Современные подходы к техническому нормированию работы железной дороги / О. Н. Лисогурский // Вкн. Дншропетровськ. нац. ун-ту залiзничного транспорту iм. академша В. Лазаряна. -2007. - № 19. - С. 109-112.
3. Левин Д. Ю. Теория оперативного управления перевозочным процессом / Д. Ю. Левин. - М. : Учеб.-метод. центр по образованию на ж.-д. транспорте, 2008. - 625 с.
4. Обухов А. Д. Совершенствование технологии работы сортировочных станций в современных условиях на основе факторного анализа / А. Д. Обухов // Бюл. транспортной информации. - 2015. -№ 235. - С. 45-51.
5. Котельников С. С. Имитационное моделирование работы станций / С. С. Котельников // Современ-
а
0
ные проблемы транспортного комплекса России. -2011. - Т. 1. - № 1. - С. 82-86.
6. Тимченко В. С. Пропускная способность линии в условиях реконструкции / В. С. Тимченко, А. Г. Котенко // Транспорт : Проблемы, Идеи, Перспективы. -2017. - С. 121-125.
7. Котенко А. Г. Методика комплексной оценки пропускной способности реконструируемой железнодорожной линии на основе имитационного моделирования / А. Г. Котенко, В. С. Тимченко // Транспорт : Наука, Техника, Управление. - М. : Всерос. Ин-т тех-нич. информации РАН, 2017. - С. 3-8.
8. Карчик В. Г. Концептуальные вопросы учета эксплуатационных издержек на грузовые перевозки железнодорожного транспорта на базе процессного подхода / В. Г. Карчик, А. Г. Котенко // Повышение эффективности транспортной системы региона: проблемы и перспективы. - Хабаровск : Дальнево-сточ. гос. ун-т путей сообщения, 2015. - С. 95-103.
9. Грошев Г. М. Исследование эффективности информационных технологий диспетчерского регулирования на сортировочной станции в современных условиях / Г. М. Грошев, А. Г. Котенко, А. В. Сугоров-ский, М. М. Магомедов // Интеллектуальные системы на транспорте. - СПб. : ПГУПС, 2015. - С. 177-184.
10. Котенко А. Г. Диспетчерское регулирование на сортировочной станции / А. Г. Котенко, М. М. Магомедов, Г. М. Грошев, А. В. Сугоровский // Железнодорожный транспорт. - 2016. - № 2. - С. 47-54.
11. Бородин А. Ф. Комплексные решения проблем развития инфраструктуры и перевозочных ресурсов / А. Ф. Бородин // Мир транспорта. - 2017. -Т. 15. - № 1 (68). - С. 6-17.
12. Козлов П. А. Теоретические основы, организационные формы, методы оптимизации гибкой технологии транспортного обслуживания заводов черной металлургии : автореф. дис____докт. техн. наук, специальность : 05.22.12 / П. А. Козлов. - М. : МИИТ, 1987. - 46 с.
13. Долгорук Д. С. Моделирование продвижения вагонопотоков по сортировочным станциям / Д. С. Долгорук, Т. Н. Каликина // Транспорт Азиатско-Тихоокеанского региона. - 2013. -№ 1 (1). - С. 81-84.
14. Грошев В. А. К вопросу моделирования технологических процессов на станциях / В. А. Грошев // Изв. Петерб. ун-та путей сообщения. - СПб. : ПГУПС, 2019. - Т. 16. - Вып. 1. - С. 87-94.
15. Ефименко Ю. И. Проблемы оптимизации этап-ности развития станций при использовании альтернативных вариантов проектных решений / Ю. И. Ефи-менко, М. В. Четчуев, А. Г. Филиппов, М. В. Гу-барь // Изв. Петерб. ун-та путей сообщения. - СПб. : ПГУПС, 2018. - Т. 15. - Вып. 2. - С. 194-206.
16. Тепикин В. А. Совершенствование способов расформирования составов с вагонами, запрещенными к роспуску / В. А. Тепикин, А. Г. Котенко, И. А. Ролле // Изв. Петерб. ун-та путей сообщения. -СПб. : ПГУПС, 2018. - Т. 15. - Вып. 1. - С. 90-100.
17. Рыбин П. К. Анализ структуры поездопотоков и вагонопотоков, поступающих в адрес российских портов Финского залива / П. К. Рыбин, Н. В. Ершиков, Н. С. Комовкина, Д. В. Путилина // Изв. Петерб. унта путей сообщения. - СПб. : ПГУПС, 2018. - Т. 15. -Вып. 3. - С. 478-486.
18. Сергеева Т. Г. Совершенствование управления парком приватных вагонов / Т. Г. Сергеева // Изв. Пе-терб. ун-та путей сообщения. - СПб. : ПГУПС, 2019. -Т. 16. - Вып. 3. - С. 449-455.
19. Шабалин Н. Н. Оптимизация процесса переработки вагонов на станциях / Н. Н. Шабалин. - М. : Транспорт, 1973. - 182 с.
20. Сотников Е. А. Неравномерность грузовых перевозок в современных условиях и ее влияние на потребную пропускную способность участков / Е. А. Сотников, К. П. Шенфельд // Вестн. Науч.-исслед. ин-та ж.-д. транспорта. - 2011. - № 5. - С. 3-9.
Дата поступления: 17.04.2020 Решение о публикации: 22.05.2020
Контактная информация:
КОТЕНКО Алексей Геннадьевич - д-р техн. наук, профессор; [email protected] СОЛЯНИК Владимир Владимирович - аспирант; [email protected]
Quality assessment of yard operation under the conditions of irregularity of train arrival at the marshaling yard
A. G. Kotenko, V. V. Solyanik
Emperor Alexander I Petersburg State Transport University, 9, Moskovsky pr., Saint Petersburg, 190031, Russian Federation
For citation: Kotenko A. G., Solyanik V. V. Quality assessment of yard operation under the conditions of irregularity of train arrival at the marshaling yard. Proceedings of Petersburg State Transport University, 2020, vol. 17, iss. 3, pp. 397-406. (In Russian) DOI: 10.20295/1815-588X-2020-3-397-406
Summary
Objective: To consider the approach to determining threshold time values of a through passenger train at a handling station in order to evaluate the quality of handling technology of the car traffic volume. This is necessary in order to use effectively train handling and estimated capacity of the marshaling yard. The given approach involves the analysis of average time of a through passenger train at a handling station, as well as determination of daily irregularity in the number of trains approaching the station, as well as the detection of changes in car traffic volume within a month's time. Methods: Queuing theory was applied concerning the description of a through passenger train waiting time between procedures at the marshaling yard. Analytically-deterministic and probabilistic approaches were used in order to study the station potential to handle the car traffic volume, and simulation modeling was applied for the study of the marshaling yard operation. Results: A multi-purpose tool was created allowing for quality evaluation of yard operation in conditions of irregularity of trains approaching the station. Graphs with lower and upper limits of quality evaluation of yard operation process were designed. Moreover, a marshaling yard operation model was designed by means of the analysis of average station time, technical processes of which are presented in the graphs as well. The conditions of the effective cooperation of yards, in order to set the size of car traffic volume during interaction with dependent sections, were detected. Practical importance: The model makes it possible to perform express-evaluation of quality indicators of yard operation technology depending on carrying capacity and capabilities of facilities. The above-mentioned will allow for determination of station reserves to perform administrative and technical measures.
Keywords: Marshaling yard, simulation modeling, technical equipment, yard operation, station performance indicators.
References
1. Shenfeld K. P. O pokazatelyakh kachestva or-ganizatsii perevozochnogo protsessa [Quality performance indicators of transportation process management]. Zheleznodorozhniy transport [Railway transport], 2011, no. 3, pp. 64-67. (In Russian)
2. Lisogurskiy O. N. Sovremenniye podkhody k tekh-nicheskomu normirovaniyu raboty zheleznoy dorogy [Modern approaches to technical rate setting ofrailway operation]. Bíchuk Днтропетровського нацюнального утверситету залiзничного транспорту ím. акаде-
MiKa B. MasapHHa [Proceedings of Lazarian Dnepropetrovsk National University of Railway Transport], 2007, no. 19, pp. 109-112. (In Russian)
3. Levin D. Yu. Teoriya operativnogo upravleniya perevozochnym protsessom [The theory of operational control over transportation process]. Moscow, Uchebno-metodicheskiy tsentr po obrazovaniyu na zheleznodo-rozhnom transporte [Training and Methodology Centre for Railway Transport] Publ., 2008, 625 p. (In Russian)
4. Obukhov A. D. Sovershenstvovaniye tekhnologii raboty sortirovochnykh stantsiy v sovremennykh uslo-viyakh na osnove faktornogo analiza [Technological
advancement of marshaling yard operation in modern conditions based on factor analysis]. Byulleten transport-noy informatsii [The Bulletin of Transport Information], 2015, no. 235, pp. 45-51. (In Russian)
5. Kotelnikov S. S. Imitatsionnoye modelirovaniye raboty stantsiy [Simulation modeling of station activity]. Sovremenniye problem transportnogo kompleksa Rossii [Transport system of Russia: modern problems], 2011, vol. 1, no. 1, pp. 82-86. (In Russian)
6. Timchenko V. S. & Kotenko A. G. Propusknaya spo-sobnost linii v usloviyakh rekonstruktsii [Traffic capacity of a railway under reconstruction]. Transport: Problemy, Idei, Perspektivy [Transport: Problems, Ideas, Prospects], 2017, pp. 121-125. (In Russian)
7. Kotenko A. G. & Timchenko V. S. Metodika kom-pleksnoy otsenky propusknoy sposobnosty rekonstrui-ruemoy zheleznodorozhnoy linii na osnove imitatsion-nogo modelirovaniya [Integrated assessment method of traffic capacity of a railway line under reconstruction based on simulation modeling]. Transport: Nauka, Tekhnika, Upravleniye [Transport: Science, Engineering, Management]. Moscow, All-Russian Institute of Technological Information RAS Publ., 2017, pp. 3-8. (In Russian)
8. Karchik V. G. & Kotenko A. G. Kontseptualniye voprosy ucheta ekspluatatsionnykh izderzhek na gru-zoviye perevozky zheleznodorozhnogo transporta na baze protsessnogo podkhoda [Concept-based issues of operating cost accounting on freight rail transport based on the process approach]. Povysheniye effektivnosty transportnoy sistemy regiona: problemy i perspektivy [Efficiency improvement of the region's transportation system: problems and prospects]. Khabarovsk, Far Eastern State Transport University Publ., 2015, pp. 95-103. (In Russian)
9. Groshev G. M., Kotenko A. G., Sugorovskiy A. V. & Magomedov M. M. Issledovaniye effektivnosty infor-matsionnykh tekhnologiy dispetcherskogo regulirovaniya na sortirovochnoy stantsii v sovremennykh usloviyakh [The study of train dispatching information technologies at the marshaling yard in the present context]. Intellek-tualniye sistemy na transporte [Intelligent systems for transport]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2015, pp. 177-184. (In Russian)
10. Kotenko A. G., Magomedov M. M., Groshev G. M. & Sugorovskiy A. V. Dispetcherskoye regulirovaniye na
sortirovochnoy stantsii [Train dispatching at the marshaling yard]. Zheleznodorozhniy transport [Railway transport], 2016, no. 2, pp. 47-54. (In Russian)
11. Borodin A. F. Kompleksniye resheniya problem razvitiya infrastruktury i perevozochnykh resursov [Comprehensive approach to problems of the development of infrastructure and transportation resources]. Mir transporta [The World of Transport], 2017, vol. 15, no. 1(68), pp. 6-17. (In Russian)
12. Kozlov P. A. Teoreticheskiye osnovy, organizat-sionniye formy, metody optimizatsii gibkoy tekhnologii transportnogo obsluzhivaniya zavodov chernoy metal-lurgii [Theoretical foundations, organizational forms, optimization methods for flexible technology of transport service for iron and steel works]. Paper of Dr. Sci. in Engineering, speciality: 05.22.12. Moscow, MIIT [Russian University of Transport] Publ., 1987, 46 p. (In Russian)
13. Dolgoruk D. S. & Kalikina T. N. Modelirovaniye prodvizheniya vagonopotokov po sortirovochnym stan-tsiyam [Modeling of car traffic volume movement along marshaling yards]. Transport Aziatsko-Tikhookeansko-go regiona [Transport of Asian-Pacific region], 2013, no. 1(1), pp. 81-84. (In Russian)
14. Groshev V. A. K voprosu modelirovaniya tekh-nologicheskikh protsessov na stantsiyakh [Modeling of engineering processes at stations]. Izvestiya Peterburg-skogo universitetaputey soobshcheniya [Proceedings of Petersburg State Transport University]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2019, vol. 16, iss. 1, pp. 87-94. (In Russian)
15. Efimenko Yu. I., Chetchuyev M. V., Filippov A. G. & Gubar M. V. Problemy optimizatsii etapnosty razvitiya stantsiy pry ispolzovanii alternativnykh variantov proek-tnykh resheniy [Optimization problems of stage-by-stage development of stations with alternative variants of design solutions]. Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobshcheniya [Proceedings of Petersburg State Transport University]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2018, vol. 15, iss. 2, pp. 194-206. (In Russian)
16. Tepikin V. A., Kotenko A. G. & Rolle I. A. Sover-shenstvovaniye sposobov rasformirovaniya sostavov s vagonamy, zapreshchennymy k rospusku [Improvements to splitting of unauthorized trains with cars]. Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobshcheniya
[Proceedings of Petersburg State Transport University]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2018, vol. 15, iss. 1, pp. 90-100. (In Russian)
17. Rybin P. K., Ershikov N. V., Komovkina N. S. & Putilina D. V. Analiz struktury poezdopotokov i vagono-potokov, postupayushchikh v adres rossiyskikh portov Finskogo zaliva [Structure analysis of train and car traffic volume entering the Russian ports of the Gulf of Finland]. Izvestiya Peterburgskogo universitetaputey soob-shcheniya [Proceedings of Petersburg State Transport University]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2018, vol. 15, iss. 3, pp. 478486. (In Russian)
18. Sergeyeva T. G. Sovershenstvovaniye upravleniya parkom privatnykh vagonov [Development of unofficial car fleet management]. Izvestiya Peterburgskogo universiteta putey soobshcheniya [Proceedings of Petersburg State Transport University]. Saint Petersburg, PGUPS [Petersburg State Transport University] Publ., 2019, vol. 16, iss. 3, pp. 449-455. (In Russian)
19. Shabalin N. N. Optimizatsiya protsessa pere-rabotky vagonov na stantsiyakh [Optimization of yard operation process at stations]. Moscow, Transport Publ., 1973, 182 p. (In Russian)
20. Sotnikov E. A. & Shenfeld K. P. Neravnomer-nost gruzovykh perevozok v sovremennykh usloviyakh i eyo vliyaniye na potrebnuyu propusknuyu sposobnost uchastkov [Freight traffic irregularity in the present context and its influence on the required train-handling capacity of sections]. VestnikNauchno-issledovatelskogo institute transporta [Proceedings of Research and Development Institute of Railway Transport], 2011, no. 5, pp. 3-9. (In Russian)
Received: April 17, 2020 Accepted: May 22, 2020
Author's information:
Alexey G. KOTENKO - D. Sci. in Engineering,
Professor; [email protected]
Vladimir V. SOLYANIK - Graduate Student;
