Сетевой научно-методический журнал
«Наука и технологии железных дорог»

Основан и издается АО «НИИАС» с 2017 года. Журнал бесплатный, ежеквартальный, рецензируемый.

Научно-методический журнал «Наука и технологии железных дорог» зарегистрирован как сетевое СМИ в Российской книжной палате (Международный стандартный номер сериального издания  ISSN 2587-5752 от 13.07.2017).

Журнал индексируется в системе Российского индекса научного цитирования (E-Library).

№2 (22) Июнь 2022

Содержание
Стратегия развития железных дорог

Розенберг Е.Н., Озеров А.В., Денчик Е.В.
Модели диспетчерского управления на железных дорогах мира

В статье анализируются общие тенденции развития диспетчерского управления железнодорожными перевозками и факторы, определяющие подходы к созданию диспетчерских центров управления перевозками (ДЦУП) в мире. На основе анализа со-временных ДЦУП определены основные модели диспетчерского управления в мире. В целях определения степени эффективности различных моделей ДЦУП с точки зрения основных показателей работы железнодорожного комплекса сформулированы подходы к сравнительному анализу ДЦУП и представлены результаты анализа. Даны рекомендации по дальнейшим исследованиям диспетчерского управления на железных дорогах.


Лёвин Б.А., Цветков В.Я.
Ономасиологическое и семасиологическое моделирование в геоинформатике транспорта

В работе исследуются новые технологии пространственного моделирования объектов транспортной инфраструктуры: семасиологическое моделирование и ономасиологи-ческое моделирование. Идеи моделирования взяты из области лингвистики. В области логики ономасиологию и семасиологию можно сопоставить с дедукцией и индукцией. Ономасиология направлена от общего к частному или «сверху вниз». Семасиологическое моделирование направлено от частного к общему или «снизу-вверх». Источником моделирования является идея, на основе которой формируют проект. Показано значение информационных единиц как основы композиционного моделирования в обеих технологиях. Описаны принципы пространственного семасиологического моделирования. Показаны примеры применения технологий.


Интеллектуальные системы и технологии на транспорте

Козлов А.В.
Субсидиарные транспортные потоки

Исследуются субсидиарные транспортные потоки, которые возникают при движении транспортных средств. Субсидиарные потоки на транспорте являются дискретными потоками. Для их оптимизации применяют методы дискретной оптимизации. Субсидиарные транспортные потоки можно рассматривать как системы группового движения. Кроме железнодорожного и автомобильного транспорта эти потоки образуют дроны и группы роботов. Элементами субсидиарных потоков являются подвижные объекты. Описываются синхронное, квазисинхронное и асинхронное движение объектов транспорта. Статья описывает примеры субсидиарных потоков. Сравнивается свойство комплементарности (синхронности) и субсидиарности (частичной асинхронности). Вводится групповая характеристика потока модель вектора потока и вектора элементов потока. Эти вектора создают векторное поле субсидиарного потока.


Титов Е.К.
Ситуационный анализ транспортных кибер-физических систем

В статье исследуется применение информационных ситуаций при использовании их в транспортных кибер-физических системах. Рассмотрены механизмы преобразования информационных ситуаций в полезную информацию для транспортных кибер-физических систем. Эти механизмы включают разнообразные сенсоры и специальные коммуникационные сети в сфере транспорта. Рассмотрено применение геоинформатики для задач транспортных кибер-физических систем. Приведена сенсорная структура транспортных кибер-физических систем. Статья анализирует различные сенсоры для управления транспортом и особенности их применения. Дается систематика транспортных сетей для подвижных объектов. Статья показывает необходимость применения информационной ситуации для управления движением с помощью транспортных кибер-физических систем.


Геоинформационные технологии и системы на транспорте

Беляков С.Л., Голова Н.А., Яворчук К.С.
Информационная безопасность геоинформационных моделей транспортных систем

В статье анализируются факторы информационной безопасности, влияющие на результаты использования геоинформационных моделей. Геоинформационная модель рассматривается как целостный конгломерат картографических объектов геоинформационной системы. Рассматривается влияние инцидентов информационной безопасности на транспортный процесс. Предлагается классификация угроз для геоинформационной модели. Приводится результат качественной оценки актуальных угроз на основе установленных методик.


Андреева О.А.
Информационное моделирование для объектов транспорта

В статье исследуется применение встроенного информационного моделирования (Built information modeling — BIM) в сфере транспорта. Этот вид моделирования направлен на построение трехмерных моделей объектов и пространственных ситуаций. Описаны разновидности моделирования: информационное моделирование инфраструктурных зданий, информационное моделирование исторических зданий. Применение BIM направлено на улучшение всех этапов проектирования, оно обеспечивает снижение затрат и улучшает контроль за пространственными объектами. Описаны особенности геостатистики как технологии сбора данных, особенности формирования простран-ственных моделей. Обобщен опыт применения BIM в транспортной сфере. Трехмерное моделирование является обязательным компонентом современного управления транспортной инфраструктурой.


Цифровые методы на железнодорожном транспорте

Булгаков С.В.
Большие данные в интеллектуальных транспортных системах

Большие данные являются важным фактором при эксплуатации интеллектуальных транспортных систем (ИТС) и транспортных кибер-физических систем. Большие данные становятся важным фактором при создании интеллектуальной среды для объектов транспорта. Большие данные выступают в двух качествах. Первое качество — это большие объемы входных данных, которые необходимо обработать в ИТС. Второе качество — это результат обработки ИТС в виде большого объема и большого количества вариантов. Большая информативность входных данных делает ИТС более надежными и безопасными. Исследование применения больших данных в ИТС является перспективной областью исследований.


Организация работ и безопасность движения на транспорте

Озеров А.В., Бересток Н.О.
Жизненный цикл диспетчерских центров управления железнодорожными перевозками

В статье описаны основные этапы жизненного цикла диспетчерских центров управления (ДЦУП) на железнодорожном транспорте в условиях цифровой трансформации и быстрого устаревания компьютерной техники. Произведена оценка среднего срока службы диспетчерских центров управления применительно к разным поколениям ДЦУП и предложен общий подход к оценке срока службы ДЦУП, с учетом факторов состояния здания, уровня технической оснащенности, надежности и соответствия оборудования современным задачам диспетчерского управления.


Коваленко Н.И., Коваленко Н.А.
Соблюдение технологии работ для повышения уровня технического состояния железнодорожной инфраструктуры

Безопасность железнодорожных перевозок определяется в большой степени состоянием путевого хозяйства. На примере инцидента со сходом поезда вследствие излома рельсов, проведена оценка важности соблюдения технологии ремонтных работ. Выполненным моделированием и произведенными расчетами установлено, что коэффициент запаса прочности по напряжениям в наиболее нагруженном сечении рельса составил при слабом (мягком, сразу после ремонта) подрельсовом основании 1.3, при жестком (стабилизированном) подрельсовом основании — 1.7. В случае разрушения принимающей шпалы, коэффициент запаса прочности по напряжениям в наиболее нагруженном сечении составил как при слабом, так и при жестком подрельсовом основании (принимающая шпала отсутствует) — 0,82. На основании проведенных исследований установлено, что стратегической задачей повышения эксплуатационной надежности пути является достижение равноресурсности в эксплуатации его элементов.


.

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ И ПРОЕКТНО-КОНСТРУКТОРСКИЙ ИНСТИТУТ ИНФОРМАТИЗАЦИИ, АВТОМАТИЗАЦИИ И СВЯЗИ НА ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОМ ТРАНСПОРТЕ


Россия, 109029, Москва, Нижегородская ул., 27 стр. 1
Тел.: (499) 262-88-83 (для соединения с оператором доб. 13135, 13182)


© АО «НИИАС», 2018

АО «НИИАС» – дочернее общество ОАО «Российские железные дороги»