На пропускную способность транспортных путей, по которым происходит вывозка заготовленной древесины, влияет большое количество природно-климатических и производственных факторов. Одним из параметров, позволяющим проанализировать указанную зависимость, является скорость движения автолесовоза, которая может использоваться в качестве критерия оптимальности при оптимизации лесотранспортных процессов. В данной статье представлено исследование влияния на этот показатель природно-климатических факторов при движении на различных категориях лесных дорог в порожнем и грузовом направлениях в различные периоды года. Объектом исследования являются автомобильные лесовозные дороги, находящиеся в интенсивно используемых лесозаготовительных районах Красноярского края. Исследования строились на базе натурных наблюдений и анализа результатов транспортировки древесины. Для получения регрессионных зависимостей получен план эксперимента. В результате статистической обработки результатов наблюдений в системе Statisica найдены регрессионные уравнения, описывающие влияние величины уклона дороги, количества осадков, времени суток, типа дороги и направления движения на скорость автолесовоза. Указанные зависимости получены для различных периодов года. Все уравнения имеют достаточно высокую точность и являются статистически значимыми. Получены и проанализированы графики зависимостей скорости движения автолесовоза от уклона дороги и количества осадков для движения в зимний, весенний и летний периоды. Полученные результаты могут быть использованы в имитационном моделировании технологического процесса вывозки древесины с лесосеки на нижний склад лесозаготовительных предприятий Красноярского края. В приведенном исследовании также предложен ряд новых подходов к оценке скорости лесовозных дорог. Ключевые слова: скорость автолесовоза, величина уклона, количество осадков, регрессионная зависимость, тип дороги, направление движения
Рис. 3 Анализ результатов численных экспериментов показывает, что предлагаемый метод адекватен и эффективен при моделирования статически неопределимых механических систем с неудерживающими связями.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.