Прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия
Дипломная работа - Транспорт, логистика
Другие дипломы по предмету Транспорт, логистика
РЕФЕРАТ
Раiет и прогнозирование показателей надежности автомобилей. Оптимизация эффективности средств обслуживания автомобилей. Прогнозирование пассажирооборота автотранспортного предприятия Пашкевич А.Л. гр. ТЭА-10 - Брест: 2007 - 28 с.: 12 граф., 10 табл., 5 источников.
Ключевые слова: раiет ресурса автомобилей, оптимизация средств обслуживания автомобилей.
Выполнен раiет ресурса автобуса ЛАЗ-697Н, оптимизирована эффективность работы средств обслуживания автомобилей по критерию минимума затрат от функционирования системы, выполнен прогноз пассажирооборота АТП на перспективу.
Введение
Целью курсовой работы является закрепление и углубление знаний, полученных при изучении теоретического курса и выполнении лабораторных работ, а также получения практических навыков в раiете и прогнозировании показателей надежности автомобилей и их узлов и агрегатов, оптимизация эффективности работы средств обслуживания автомобилей.
В курсовой работе выполнен раiет ресурса автобуса ЛАЗ-697Н, оптимизирована эффективность работы средств обслуживания автомобилей по критерию минимума затрат от функционирования системы. Выполнен прогноз пассажирооборота АТП на перспективу.
1. РАiЕТ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕСУРСА АВТОМОБИЛЯ
Задание
На основании результатов подконтрольной эксплуатации автомобилей необходимо выполнить раiет показателей надежности автомобиля: определить среднее значение и среднее квадратическое отклонение ресурса (пробега) до капитального ремонта, коэффициент вариации, доверительный интервал, а также закон распределения ресурсов автомобилей, построить полигон экспериментального распределения, интегральную функцию эмпирического определения, выбрать теоретический закон распределения, расiитать и построить графики дифференциальной и интегральной функций выбранного теоретического распределения, проверить совпадение теоретического и экспериментального распределения с помощью критерия Пирсона. Затем, используя теоретический закон необходимо выполнить прогноз количества автомобилей той же модели, которые потребуют капитального ремонта или списания в заданном интервале пробега и при заданном пробеге.
Исходные данные
Вариант 10
Автобус: ЛАЗ-697Н
Показатель: Ресурс (пробег) до капитального ремонта (КР), тыс. км
Общее количество наблюдаемых автомобилей N= 50
Таблица 1.1 - Результаты подконтрольной эксплуатации автомобилей
№ интервалаГраницы интервала, тыс.кмКоличество автобусов, потребовавших КРотдо1122208422082958329538210438246811546855596555641576417283
Спрогнозировать количество аналогичных автобусов, которые потребуют капитального ремонта в интервале пробега от 295 тыс. км. До 382 тыс. км., а также при пробеге до 641 тыс. км. Общее количество автобусов равно N1 =70
1.1 Определение среднего значения ресурса (пробега) автомобиля до КР, доверительного интервала, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации
Для этого определяем середины интервалов пробега и относительные частоты mi:
,
где mi - относительная частота (частость) экспериментальных значений, попавших в i-й интервал вариационного ряда, ni - число попаданий экспериментальных значений в i-й интервал; N - общее количество наблюдаемых автобусов. Для удобства раiета результаты раiета сводим в таблицу 1.2.
Таблица 1.2 - Результаты раiета параметров экспериментального распределения ресурса автобуса до КР
№ интер- валаГраницы интервалаК-во а/б, потре- бовавших КРОтноси-
тельная
частотаiСередина интервала, тыс.км.
отдо112220840,08165,0013,2058845,06235380,23220829580,16251,5040,2424360,97194887,733295382100,20338,5067,704772,0547720,464382468110,22425,0093,50303,463338,02546855590,18511,5092,0710799,3797194,30655564150,10598,0059,8036259,78181298,88764172830,06684,5041,0776684,69230054,06Суммы407,58989873,68
Среднее значение ресурса до КР, тыс. км, расiитываем следующим образом:
где к - количество интервалов, к=7. Для примера:
тыс.км.
Дисперсию экспериментальных данных определяем при N > 30:
,
(тыс. км)2.
Недостатком дисперсии является то, что она имеет размерность квадрата случайной величины и поэтому не обладает должной наглядностью. Поэтому на практике чаще всего используют среднее квадратическое отклонение:
Значение характеризует рассеивание, разброс значений пробега до КР около его среднего :
тыс.км.
Доверительный интервал - это интервал, внутри которого с определенной (доверительной) вероятностью РD находится неизвестное значение М(х). Он определяется:
где - предельная абсолютная ошибка (погрешность) интервального оценивания математического ожидания, характеризующая точность проведенного эксперимента и численно равная половине ширины доверительного интервала.
Для N > 30 величина определяется по формуле:
где - значение критерия Стьюдента при доверительной вероятности PD=1-? (? - уровень значимости; он характеризует вероятность ошибки) и числу степеней свободы v = N - 1. Для уровня значимости ? = 0,05; доверительной вероятности PD=0,95 и числе степеней свободы v=49 по [8] значение критерия Стьюдента равно =2,013. Предельная абсолютная ошибка (погрешность)
тыс.км.
Доверительный интервал равен:
,58- 40,46 < М (х) < 407,58 + 40,46,
,12 тыс. км < М (х) < 448,04 тыс.км.
Относительная точность оценки математического ожидания определяется
и характеризует о