Застосування часових мереж Петрі як обчислювального ядра цифрового двійника на прикладі задачі побудови розкладу залізничної мережі з крос-докінгом
DOI:
https://doi.org/10.18664/ikszt.v31i2.362400Ключові слова:
часові мережі Петрі, цифровий двійник, крос-докінг, маятниковий поїзд, розклад руху, синхронізація, усталений режим, залізнична мережаАнотація
Запропоновано використання часових мереж Петрі як обчислювального ядра цифрового двійника залізничної транспортної системи для задачі побудови розкладу маятникових поїздів у мережі з крос-докінгом. На відміну від імітаційних підходів, часові мережі Петрі мають чітку алгебраїчну семантику, що дозволяє не лише розраховувати розклад, а й аналітично досліджувати властивості системи. Розроблено алгоритм симуляції методом черги подій, який автоматично знаходить усталений режим: мінімальний період курсування та розклад перевантажень. Експериментально доведено єдиність цього режиму, що свідчить про здатність системи до самосинхронізації. Запропонований підхід забезпечує автоматичний перерахунок розкладу при зміні умов експлуатації без участі диспетчера.
Посилання
Li L., Wang C., Zhang H., Liu D. Minimum initial state estimation of labeled time Petri nets in the presence of unobservable transitions. Information Sciences. 2026. Vol. 722. Article 122618. DOI: 10.1016/j.ins.2025.122618.
Aivaliotis P., Georgoulias K., Chryssolouris G. Methodology for enabling Digital Twin using advanced physics-based modelling in predictive maintenance. Procedia CIRP. 2019. Vol. 81. P. 417–422.
Tan Z., Peng Y., Wang J., Gou H., Li W., Bao Y., Pu Q. Digital twin-based cyber-physical system for intelligent monitoring and predictive operation of long-span high-speed railway arch bridges. Structures. 2025. Vol. 82. Article 110609.
Mendes G., Ferreira A. Application of Digital Twin Technology for the Digitization of Railway Maintenance Services in compliance with European Regulation EU 779/2019. IFAC-PapersOnLine. 2024. Vol. 58, No. 8. P. 229–234.
Pätzold J., Schöbel A. A Matching Approach for Periodic Timetabling. 16th Workshop on Algorithmic Approaches for Transportation Modelling, Optimization, and Systems (ATMOS 2016) / OpenAccess Series in Informatics (OASIcs). 2016. Vol. 54. P. 1:1–1:15.
Riedmuller S., Lindner N. Column Generation for Periodic Timetabling. 2025. 14 p. Corpus ID: 282064331. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/282064331
Brännlund U., Lindberg P., Nöu A., Nilsson J. Railway Timetabling Using Lagrangian Relaxation. Transportation Science. 1998. Vol. 32, No. 4. P. 358–369. DOI: 10.1287/trsc.32.4.358.
Chen X., Hai Y., Lang M. A rolling horizon based bi-objective optimization approach for dynamic truck dispatching with cross-dock door assignment. Computers & Industrial Engineering. 2026. Vol. 202. Article 110927. DOI: 10.1016/j.cie.2026.110927.
Прохоров В. М., Пархоменко Л.А., Кофанов О.В., Ребрун В.О. Формування системи залізничної доставки контейнерів на основі поєднання концепцій PSR, регулярної експрес-логістики та цифрових двійників. Збірник наукових праць УкрДУЗТ. 2025. № 212. С.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
