不确定条件下开行固定车组重量分组列车适用条件研究

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1、不确定条件下开行固定车组重量分组列车适用条件研究陈崇双J王慈光-杨运贵2,薛锋I西南交通大学交通运输与物流学院.四川成都610031:2.中国民航飞行学院空中交通管理学院，四川广汉61830刀摘要：分组列车与单组列车是我国车流组织的两种形式，二者互有利弊，对英开行适用条件研究具有理论价值和现实意义。根据固定车组重量分组列车集结的动态待性和车组到达的不确定性，将车组的车数和间隔时间都视为随机变呈，应用随机过程理论，解析其在编成站和途中换挂站的集结耗费相对于单组列车的节省和额外梏耗，以一住夜所产生的总净节省的数学期望作为其综合效益的度量，给出分

2、组列车合理开行的判别式和更易判定的必要条件。针对模型的特点，应用离散事件系统仿真方法进行模拟。仿真算例表明：判定条件的吻合率为97.36%，必要条件的失真率为452%淇综合效益受到车组平均车数和平均间隔时间参数彫响且前者灵敏稻度更高适用于车流量较小且车流到达强度之比接近固定车组施呈之比情形。关键词：固定车组重呈分组列车；适用条件；不确定性：随机过程；离散事件系统仿真中图分类号：U2923文献标志码：Adoi3969/}issn1001-8360.2011.12001ResearchonApplicableOperationCondition

3、sofMulti-blockTrainwithFixedWeightunderUncertaintyCHENChong-shuang'，WANGCi-guang1.YANGYun-gui2.XUEFeng1f・SchoolofTransportationandLogistics・SouthwestJiaotongUniversitChengdu610031・China：2.CollegeofAirTrafficManagement.CivilAviationFlightUniversityofChina.Guanghan618307.Chi

4、na)Abstract:Themulti-blocktrain^rouptrain)andone-blocktrainSingle-grouptrain)arethetwomodesofcarfloworganizationinourcountryandtheybothhavetheirownadvantagesanddisadvantages.Theresearchontheirapplicableoperatingconditionsisoftheoreticalandpracticalsignificance.Basingonthe

5、uncertaintyofarrivalanddynamicassemb-ngcharacteristicsofthemulti-blocktrainwithfixedweight,takingthenumberandintervaltimeofcarsasrandomvariablesandapplyingthetheoryof「andomprocesstheaggregationcostsofthemulti-blocktrainoccu「「ingattheformationstationandintermediatecompling

6、-changestationswerecomparedwiththeone-blocktraintoobtaintherelativesavedcostsandadditionalexpenditu「esInkingtheexpectationofthetotalnetsavingsofnightanddayasthemeasurementofthecomprehensivebenefit，thediscriminantandmoreeasilyjudgednecessaryconditionsessentialtorunningofth

7、emulti-blocktrainweregivenInviewofthecharacteristicsofthemodel，simulationwasmadewiththediscretee-ventsystemsimulation(&ESS)method.Theemulationalexampleshowsasfollows:Thecoincideneerateofthedis-ciminationconditionsis97.36%andthedistortion「ateofthenecessaryconditionsis452%；t

8、hecomprehensivebene-fitofthemulti-blocktrainisaffectedbytheaveragenumberandaverageinterva