Представление динамической модели переработки контейнерных грузов в среде MVS

УДК 656.6

Н. Ю. Барышникова, аспирант;

ФГБОУ ВО «ГУМФР имени адмирала С. О. Макарова»

Научный руководитель

Н.В. Крупенина, к.т.н., доцент

ОРГАНИЗАЦИЯ ОБОБЩЕННОЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПЕРЕРАБОТКИ КОНТЕЙНЕРНЫХ ГРУЗОВ В СРЕДЕ MVS

ORGANIZATION THE GENERALIZED DYNAMICAL MODEL PROCESSING OF CONTAINER CARGO ON STUDIO MVS

В статье рассматриваются вопросы организации обобщенной динамической модели процессов переработки контейнерных грузов в специализированной среде Model Vision Studium (MVS).

The article discusses the subject of organization generalized dynamical model processing of container cargo on specialized studio Model Vision Studium (MVS).

Ключевые слова: контейнерные грузы, контейнерные перевозки, переработка, динамические режимы, полиномиальные модели, вычислительный эксперимент.

Keywords: containerized cargo, container transport, processing, dynamical modes, polynomial models, computational experiment.

Введение

Морской транспорт является одним из самых экономичных и удобных видов среди транспорта для перевозки различных видов грузов. Например, сегодня при участии морских портов осуществляется приблизительно около 50-60% всего внешнеторгового грузооборота по всей России. В свою очередь реализация мероприятий по развитию инфраструктуры морских портов позволила увеличить объем перевозимых грузов в российских портах приблизительно в два с половиной раза по сравнению с показателями, имеющимися 10-15 лет назад. По мнению аналитиков, значительный рост контейнерных перевозок будет обеспечен за счет вовлечения в контейнеризацию экспортных и каботажных грузопотоков, т. к. потоки импортных грузов в контейнерах растут с заметным опережением.

При этом в мире уже давно наблюдается устойчивая тенденция роста именно морских контейнерных перевозок благодаря имеющемуся опыту в строительстве контейнерных терминалов. В США и Европе именно им уделяется особое внимание. Значительные средства в развитие контейнерных терминалов вкладываются и в строительство китайских портов, например, в Шанхае, Циндао и т. д. В России же строительство новых терминалов значительно отстает от мирового уровня, однако его также можно охарактеризовать устойчивой положительной динамикой, активно отстраиваются новые современные и удовлетворяющие всем требованиям контейнерные перегрузочные комплексы.

Несмотря на кризисные явления, затронувшие мировую экономику в целом, что негативно сказалось на объемах грузопотоков, в том числе и контейнерных грузов, уже сейчас заметно восстановление регулярных контейнерных перевозок и постепенный рост грузооборота [1]. Также возрастающая сложность современных перерабатывающих терминалов и ужесточение требований к качеству переработки контейнерных грузов [2] делает актуальной задачу исследования этих процессов на различных стадиях проектирования и эксплуатации терминалов, что требует применение новых методов. В том числе благодаря высокой информатизации общества возникает острая необходимость в предоставлении клиентам и сотрудникам дополнительных сервисов путем разработки и внедрения в эксплуатацию специализированных информационных систем.

Представление динамической модели переработки контейнерных грузов в среде MVS

В настоящее время используется довольно много различных программных продуктов для моделирования и исследования сложных динамических систем [3], в том числе и в области процессов переработки и хранения контейнерных грузов. Разработанные в них информационные системы позволяют решать целый ряд задач, таких как:

− сведение к минимуму лишних перемещений и операций, производимых погрузочной техникой морских портов;

− реализация хранения всех данных об адресе, местоположении контейнеров на терминале, учете перемещений;

− учет времени хранения контейнеров на терминале и производимых над ними операциями;

− тарификация и биллинг оказанных терминалом услуг;

− организация и упорядочение подходов автомобильного транспорта по вывозу и завозу контейнеров на терминал;

− обеспечение взаимодействия с таможенными органами;

− возможность предоставления клиентам и сотрудникам информации через Интернет средствами web-браузера;

− информационный электронный обмен данными с участниками грузоперевозки в международном формате Electronic Data Interchange (EDI).

Для реализации информационной системы, основной целью которой является изучение поведения обобщенных динамических систем в области переработки и хранения контейнерных грузов, удобным является использование программного продукта Model Vision Studium (MVS). Он является визуальной оболочкой, предназначенной для математического моделирования сложных систем (например, механических, электрических, биологических и т. д.), в том числе и гибридных, состоящих из дискретных и непрерывных компонентов. Моделируемая система может иметь одновременно как дискретные свойства, например, отображать текущее состояние в соответствии с диаграммой состояний, так и непрерывные свойства, такие как функция зависимости выходных параметров от входных. В целом MVS реализует объектно-ориентированный подход и не требует дополнительных знаний в данной области от пользователя, что в значительной степени облегчает процесс проведения вычислительного эксперимента.

Информационная система предлагает пользователю две различные рабочие среды:

1. редактор моделей;

2. испытательный стенд.

В первой рабочей среде осуществляется реализация записи алгоритма работы модели, ее описание, перечисление основных свойств, во второй – графическое создание модели, работа, отладка и внесение требуемых корректировок. Нажатие кнопки с зеленым треугольником «Запустить модель» переводит систему в режим испытательный стенд, а до этого вся работа осуществляется только в режиме редакторе моделей. В левом верхнем углу расположено окно испытательного стенда, которое отражает иерархическую структуру модели и является проводником по ней. Также есть блок, называемый виртуальный стенд, который заполнен параметрами, задаваемыми на этапе описания модели в редакторе модели.

Одной из главных базовых единиц информационной системы, реализованной в MSV, является событие, которое подразумевает некоторое изменение состояния модели. Под событием понимается механическое действие со стороны пользователя, такое, как щелчок кнопки мыши, так и программные изменения в самой модели, например, одна величина в некоторый момент времени становится равной по значению другой. Все эти изменения считываются компьютером, выводится информационное сообщение пользователю и с его стороны ожидается ответная реакция. Обычно после того, как событие произошло, модель обновляет дифференциальные уравнения, в соответствии с которыми она осуществляет свою работу. Стоит отметить, что в динамической модели событие происходит в какой-то момент времени и жестко привязано к нему. Статическая модель в свою очередь во времени не изменяется, поэтому события в ней к конкретным моментам времени не привязаны.

Отличительной особенностью программного продукта MVS является то, что в нем можно связывать с поведением модели динамически изменяющийся графический образ любой природы, позволяющий лучше понять суть моделируемого объекта. В предлагаемой реализации информационной системы таким графическим образом выступает временная диаграмма. На ней скорость выполнения модели можно установить с помощью специальной команды путем переключения параметра «Соотношение модельного и реального времени» из положения «Так быстро как можно» в положение «Число» (по умолчанию это 1, т. е. моделирование в реальном времени), изменения которого приводят к ускорению или замедлению процедуры прогонки модели. Пользователь может потребовать использование максимально возможной скорости решения без визуализации поведения графического решения. Эти задачи в данной информационной системе возложены на блок продвижения модельного времени, который содержит важный для гибридных систем блок поиска точек переключения (смены поведения).

Также еще одна особенность MVS – это использование стратегии проведения вычислительного эксперимента путем «смотри и настраивай». Она позволяет замыкать обратную связь через пользователя. Все это соответствует «активному» вычислительному эксперименту, что важно для решения и исследований задач в области, когда модель разработана, но ее осмысление и понимание происходит по мере накопления материалов и данных эксперимента. В частности, пользователь может изменять значения переменных во время прогона модели. Настройки делаются в окне переменных, при этом в диалоговом окне задаются новые значения. Это не требует остановки выполнения модели. Также предусмотрен выбор формата ввода чисел с плавающей точкой и задание точности для большей правильности получаемых расчетов.

При достаточной производительности компьютера эксперимент можно проводить в реальном времени, что позволяет получить более точные результаты. Также в любой момент процесс вычисления можно приостановить, выбрав «паузу», и настроить новый численный метод, обновить дифференциальные уравнения. Современные моделируемые системы – это иерархические многокомпонентные системы, объединенные различными типами связей и изменяющие свою структуру во времени. Поэтому еще одно важное требование, связанное с моделированием гибридных систем – при численном интегрировании в любом режиме (решение с визуализацией поведения и решение без визуализации) должны быть правильно определены точки смены поведения, точки переключения или точки остановки. В точке приостановки разрешается вводить и вычислять новые выражения над переменными модели. Таким образом, пользователь по ходу эксперимента может вручную изменять значение нужной переменной, в том числе и непрерывно. В информационной системе предусмотрена возможность остановки выполнения модели при выполнении следующих условий:

− вход в указанное пользователем состояние;

− срабатывание указанного пользователем перехода;

− истинность значения заданного логического предиката.

Последнее условие позволяет проводить отладку и одновременно следить за событиями, происходящими в системе. Останов по ждущему предикату происходит в момент, когда его значение «False» меняется на «True».

В процессе работы информационной системы для пользователя предоставляется возможность самостоятельного переключения от одной модели к другой и обратно. Это приводит к автоматическому изменению системы и порядка дифференциальных уравнений, что соответствует следующим типам моделей:

− модель экспортно-импортных судов без ограничения по длине очереди;

− модель экспортно-импортных судов с ограничением по длине очереди;

− модель каботажных судов

По завершению проведения всех необходимых расчетов в информационной системе сохраняются результаты выполнения вычислительного эксперимента. При необходимости пользователю разрешается произвести рестарт программы. Стоит отметить, что при этом все заданные изначально параметры сохраняются.

Заключение

Внедрение информационной системы для переработки и хранения контейнерных грузов является одним из преимуществ организации контейнерных перевозок на водном транспорте, что в значительной степени позволяет упростить данный процесс.

Предложенная информационная система, реализованная в программной среде MVS, позволяет решать задачу с различными выбранными и введенными начальными условиями, с изменением параметров дифференциальных уравнений в реальном времени. По завершении проведения вычислительного эксперимента пользователю отображается график состояния системы, что соответствует использованию активного вычислительного эксперимента.

Список литературы

1. Зубарев Ю.Я., Русинов И.А. Переработка контейнерных грузов. – СПб.: Политехника, 2009. – 317 с.

2. Барышникова Н.Ю., Барышникова Н.Ю. Организация процессов переработки контейнерных грузов в динамических режимах // IT: ВЧЕРА, СЕГОДНЯ, ЗАВТРА: материалы IV научно-исследовательской конференции студентов и аспирантов Института водного транспорта. – СПб.: изд-во ГУМРФ им. адм. С.О. Макарова, 2016. – С. 27-30.

3. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 224 с.