Повышение пропускной способности улично-дорожной сети города

Тип работы:
Реферат
Предмет:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 656. 1:51. 001. 8
ПОВЫШЕНИЕ ПРОПУСКНОЙ СПОСОБНОСТИ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ
СЕТИ ГОРОДА
В. В. Ширин, ассистент, ХНАДУ
Аннотация. Рассматривается метод повышения пропускной способности элементов уличнодорожной сети города в условиях движения транспортных потоков высокой плотности. В качестве решения предложен метод динамического управления скоростью движения транспортных средств. Оценку пропускной способности улично-дорожной сети предложено проводить методом таксономического анализа.
Ключевые слова: улично-дорожная сеть, транспортный поток, пропускная способность, управление дорожным движением, имитационное моделирование.
П1ДВИЩЕННЯ ПРОПУСКНОI СПРОМОЖНОСТ1 ВУЛИЧНО-ДОРОЖНЬОI
МЕРЕЖ1 М1СТА
В. В. Ширш, асистент, ХНАДУ
Анотаця. Розглядаеться метод тдвищення пропускног спроможност1 елемент1 В вулично-дорожньог мереж1 м1ста в умовах руху транспортних потоюв високог щыьност! Як ршення запропонованo метод динам1чного управлтня швидюстю руху транспортних засоб1 В. Оцгнку пропускног спроможност1 вулично-дорожньог мереж1 запропоновано проводити методом таксоном1чного анал1зу.
Ключов1 слова: вулично-дорожня мережа, транспортний пот1к, пропускна спроможмсть, управлгння дорожтм рухом, гмгтацШне моделювання.
INCREASE OF TRAFFIC CAPACITY OF URBAN ROAD NET
V. Shirin, assistant, KhNAHU
Abstract. The method of urban road net elements traffic capacity increase under conditions of high density traffic flows movement is considered. The method of dynamic management of vehicles speed movement is offered as a way of solution. It is suggested to carry out the estimation of urban road net traffic capacity by means of taxonomic analysis.
Key words: urban road net, traffic flow, traffic capacity, traffic management, imitation modeling.
Введение
Для современных крупных и крупнейших городов характерным явлением становятся транспортные проблемы, обусловленные стремительным ростом уровня автомобилизации и отставанием развития инфраструктуры улично-дорожной сети (УДС). Достижение интенсивности движения транспортных потоков уровня пропускной способности УДС приводит к образованию заторов и вызывает острую необходимость принятия действенных мер по их ликвидации.
Существующие пути решения транспортной проблемы современного города разделяются на архитектурно-планировочные мероприятия и меры организационного характера. Архитектурно-планировочные мероприятия ограничены в реализации своей капиталоемкостью, а в некоторых случаях и вообще невозможны. Например, в центральной части многих городов располагаются объекты архитектурно-художественной ценности, и это вызывает определенные сложности в каких-либо изменениях конфигурации транспортной сети. В такой ситуации единственно
возможным решением становится разработка прогрессивных, действенных методов управления.
Анализ публикаций
Большинство исследований отечественных и зарубежных специалистов в сфере транспортных систем ориентированы на усовершенствование светофорного регулирования [1−6] и решение проблем координации движения транспортных потоков по УДС [7, 8]. Цель указанных исследований — снижение задержек транспортных средств, повышение безопасности движения и снижение экологической нагрузки транспортной сети.
Проблема образования заторов на регулируемых пересечениях рассмотрена в исследовании [9]. Решение проблемы возникновения заторов разными авторами предлагается путем реконструкции УДС, оптимизации светофорного регулирования, строительства многоуровневых развязок. Анализ существующих публикаций в области транспортных систем позволил классифицировать существующие методы повышения эффективности УДС. Классификация методов представлена на рис. 1.
Следует отметить, что различные методы, представленные в классификации (рис. 1), основаны на различных критериях эффективности, в некоторых случаях противопоставленных друг другу. Повышение скорости движения позволяет сократить время поездки, однако снижает безопасность транспортного процесса.
Основным параметром транспортной системы, определяющим ее эффективность, является пропускная способность. В связи с этим повышение пропускной способности УДС городов является актуальной в научном и практическом плане задачей.
На сегодня существует множество методов оценки пропускной способности УДС. Так, в результате исследования были выделены методы, применимые на этапе планирования УДС, на этапе проектирования ее элементов, а также в процессе функционирования. Следует отметить, что различные методы определения пропускной способности основываются на разных принципах. Например, существуют методы, основанные на микро и макромоделях транспортного потока, а также на элементах теории вероятности. Вследствие этого результаты, полученные различными методами, значительно отличаются.
Методы планирования улично-дорожной сети
графоаналитическое
моделирование
перераспределение транспортных потоков по УДС
критерии оценки эффективности УДС
входящие параметры
время перемещения по магистральной и примыкающей дорогам
координаты генерирующих корреспонденции пунктов, координаты дорожных узлов
длина перегонов сети, их пропускная способность, пропускная способность перекрестков, задержки и интенсивность движения
методы оптимального размещения узлов сети, основанные на графоаналитическом моделировании (И.А. Романенко, В.И. Кучинский)
рациональное распределение ТП по УДС (Цибенко Ю.А.), организация дорожного движения (Сильянов В.В., Клинковштейн Г. И., Коноп-лянко В.И., Иносе Х., Старовойда В. П., Пальчик А. М.)
критерии оценки эффективности УДС
экономикоматематическое мо- >
делирование развития
УДС > входящие параметры
дорожно-транспортные затраты
характеристики сети, объемы транспортных связей между пунктами сети
методы, основанные на экономикоматематическом моделировании (В.А. Паршиков, Г. А. Полякова), метод статистических испытаний, (Б.А. Волков), упрощенный эвристический подход (Еремин В.М., Шухман Г. А., Хомяк Я.В.)
Рис. 1. Классификация методов повышения эффективности улично-дорожной сети
Цель и постановка задачи
В результате проведенного анализа были выявлены причины возникновения заторов. Основной причиной их возникновения является снижение пропускной способности УДС на регулируемых пересечениях, что объясняется необходимостью остановки ТП для пропуска конфликтующих направлений. Именно остановка на светофорном объекте ТП высокой плотности, характерной для современных городов, вызывает возникновение так называемых «ударных волн» в потоке.
Повышение пропускной способности УДС путем разработки метода управления транспортными потоками с последующей ее оценкой является целью данного исследования. Для этого предлагается метод динамического управления скоростью движения транспортных средств в потоке на подходе к регулируемым пересечениям УДС.
Реализация метода динамического управления позволит повысить пропускную способность элементов УДС и, как следствие, повысить эффективность ее функционирования. Возникает задача оценки эффективности функционирования УДС. Разнообразие существующих критериев не позволяет получить однозначную оценку. Для этого предлагается применение таксономического анализа, который позволяет включать в оценку эффективности УДС различные показатели.
Моделирование заторов на УДС
Для недопущения распространения ударной волны в плотном транспортном потоке необходимо ограничивать доступ транспортных средств к месту ее возникновения. Нами предлагается осуществлять ограничение доступа транспортных средств к месту возникновения затора путем снижения скорости движения на подходе к перекрестку.
Предлагаемый метод позволит исключить прибытие транспортных средств к стоп-линии на перекрестке в момент действия запрещающего сигнала светофора, а также не допустить рост очереди на подходе к перекрестку, если у стоп-линии все же останавливаются транспортные средства на запрещающий сигнал.
Основной резерв повышения пропускной способности регулируемых пересечений заключается в обеспечении безостановочного проезда перекрестка. Это объясняется повышением эффективности времени разрешающего сигнала светофора, так как остановившимся транспортным средствам, после включения разрешающего сигнала светофора, нет необходимости затрачивать время для начала движения и ускорения.
Разработка модели изменения параметров движения транспортных средств в плотном потоке по УДС города даст возможность детально изучить природу образования заторо-вых ситуаций. Исходя из вышесказанного, задача создания новых имитационных систем моделирования движения автомобильного транспорта в городах является актуальной. Кроме того, определение управляющих параметров (скорость ограничения движения, начало зоны ограничения скорости) в составе задачи динамического управления ТП на подходах к регулируемому пересечению может быть реализовано с применением имитационной модели.
Для построения имитационной модели были проанализированы основные типы моделей в теории транспортных потоков: макромоделирование, микромоделирование, стохастический подход.
Движение транспортного потока подвержено множеству факторов. Это обуславливает вероятностный характер поведения транспортных средств. В то же время движение потока автомобилей в условиях городской УДС, когда большое количество транспортных средств двигается в группах, можно рассматривать как детерминированный процесс [7].
Первоначально для построения имитационной модели ТП на подходе к перекрестку была принята известная зависимость «интен-сивность-плотность-скорость»
N = p-V. (1)
Предполагая, что изменение количества автомобилей во времени на всем исследуемом участке зависит от интенсивности ТП на входе на участок и его выходе, получена зависимость изменения плотности транспортного потока (2)
Дп = (N (x) — N (x + Дт)) — Дt, (2)
где Дп — величина изменения количества автомобилей, находящихся на подходе, авт.- N (x) — интенсивность ТП на входе в исследуемый участок, авт. /км- N (x + Дт) — интенсивность ТП, пересекающего стоп-линию, авт. /час- М — длина исследуемого подхода к перекрестку, км- Дt — период времени, за который происходит изменение плотности ТП, час.
Попытка применения предложенной модели дает возможность анализировать параметры ударных волн в ТП, однако не применима для моделирования поведения ТП при различных режимах управления. Кроме того, применение модели затруднительно для реализации метода динамического управления.
Последующим этапом исследования в моделировании транспортного потока на подходе к регулируемому перекрестку является применение элементов теории микромоделирования, когда каждое транспортное средство представляется отдельным объектом.
Для построения имитационной модели ТП принято основное предположение — в зависимости от условий движения каждый водитель выбирает тип поведения: разгон, торможение, ожидание.
Разработанная имитационная модель ТП позволяет отображать процесс движения потока различной плотности. На первоначальном этапе работы модели генерируются транспортные средства в начале участка магистрали (с координатой x=0), которые исключаются из процесса моделирования после достижения транспортным средством координаты x=2000.
Поведение каждого транспортного средства определяет его текущее ускорение, которое интегрируется с заданным шагом.
В процессе моделирования вырабатывается возмущающий импульс — отображение запрещающего сигнала светофора, на время действия которого останавливается впере-диидущий автомобиль, если расстояние от координаты его местоположения до светофора меньше его тормозного пути. При приближении следующего автомобиля к остановившемуся на расстояние, равное тормозно-
му пути, он также начинает замедляться. Таким образом, создается процесс уплотнения транспортного потока в направлении, противоположном его движению. Таким образом, модель позволяет отслеживать и анализировать «ударную волну» в ТП.
Исходными параметрами модели являются:
— максимальная скорость транспортного средствапах (задается пользователем) по умолчанию 60 км/ч-
— максимальное ускорение при разгоне, а1тах, по умолчанию 3 м/с2 (задается пользователем) —
— максимальное замедление при торможении, «2тах, по умолчанию 5 м/с2 (задается пользователем) —
— продолжительность запрещающего сигнала, ^ (задается пользователем), по умолчанию 40 с-
— интенсивность движения транспортного потока, N по умолчанию 700 авт. /км-
— максимальная плотность транспортного потока, qmax (задается пользователем), по умолчанию 120 авт. /км.
Значение ускорения транспортного средства интегрируется на каждом этапе моделирования. Следует отметить, что в процессе моделирования возникает ситуация, когда транспортные средства в плотном потоке продолжают движение с критически низкой скоростью (0,5 км/ч и ниже). Ряд проведенных эмпирических наблюдений позволил сделать вывод о том, что движение транспортных средств с такими скоростями не происходит. В реальном транспортном потоке при снижении скорости до 5−7 км/ч наблюдается остановка потока автомобилей, что можно объяснить динамическими возможностями трансмиссии автомобиля. При этом каждый автомобиль в потоке простаивает, пока после начала движения впередиидущего автомобиля дистанция между автомобилями не достигает 5−7 м. Таким образом, в плотном транспортном потоке наблюдается эффект гистерезиса, когда происходит определенное «запаздывание» реакции объекта на изменение внешней среды (в задаче динамического управления ТП — внешней средой можно назвать состояние самого потока, а именно его плотность). Применение петли гистерезиса позволяет учитывать поведение водителя, а именно — реакцию на изменение дистанции между автомобилями в плотном транспортном потоке.
Таким образом, состояние каждого автомобиля в потоке описывается матрицей
Х1 Х2×3.. у
Х1 Х2×3.. х
Х1 Х2×3.. х
к к к.. 7
где xi — текущая координата перемещения 7-го автомобиля в потоке- п — количество автомобилей, находящихся в пределах рассматриваемого участка, ед.- X — ускорение автомобиля, м/с2- X — скорость автомобиля, км/ч- к — счетчик времени светофорного объекта.
На каждом шаге интегрирования в модели выполняются следующие действия:
1. Вызывается подпрограмма определения режима светофорного регулирования и показаний управляемого дорожного знака, ограничивающего скорость движения транспортных средств.
2. В начале участка и случайным образом генерируется транспортное средство. Из модели исключается автомобиль, если координата его положения превышает длину участка моделирования.
3. Определяется наличие препятствия для сгенерированного автомобиля, а также дистанция до него, в случае его наличия. Препятствием считается впередиидущий автомобиль, запрещающий сигнал светофора, действие ограничивающего скорость управляемого дорожного знака. Для каждого автомобиля в потоке эта процедура производится на каждом шаге интегрирования.
4. Определяется требуемая скорость для безопасного движения на расстоянии до ближайшего препятствия, исходя из условия равенства длины тормозного пути и дистанции безопасности. Укрупненная блок-схема алгоритма модели представлена на рис. 2.
В результате моделирования было выяснено, что предлагаемый способ динамического управления без определения параметров управления (уровня ограничения скорости и расстояния, на котором необходимо начи-
нать ограничивать скорость) не позволяет полностью исключить образование очереди на подходе к перекрестку. Для определения параметров управления ТП был проведен модельный эксперимент.
Рис. 2. Блок-схема алгоритма модели
Следует отметить, что значения ограничения скорости определяются методом прямого перебора. В качестве критерия предложено отношение длины зоны ограничения скорости к длине «мертвой зоны».
Под «мертвой зоной» следует понимать расстояние от стоп-линии, находясь в пределах которого последний в пачке автомобиль, ускоряясь, не успевает достичь перекрестка и проехать его.
Моделирование параметров транспортного потока выполнено на основании данных натурного эксперимента на УДС г. Харькова. Исследование проведено на одной из городских магистралей — участке ул. Деревянко (Дзержинский район) между пересечениями с ул. Балакирева и Белгородским шоссе.
По разработанной методике была рассчитана пропускная способность исследуемого перегона до введения управления скоростью при подходе к регулируемому пересечению и после. Увеличение пропускной способности перегона в целом составляет 15%.
Любое управляющее воздействие, имеющее своей целью повышение уровня эффективности функционирования транспортной сети, с точки зрения оптимальности избранного ва-
рианта регулирования, может быть оценено по различным критериям: снижение уровня аварийности, повышение скорости сообщения, улучшение состояния окружающей среды и т. д. Оптимальные, с позиции одного из указанных критериев, варианты воздействия могут оказаться нерациональными или же неприемлемыми, с точки зрения других выбранных критериев. Поэтому принцип оптимальности предполагает комплексную оценку путей достижения определенного уровня эффективности функционирования УДС.
Следующим этапом исследований является разработка усовершенствованного метода оценки пропускной способности УДС (её эффективности), который позволит получить конкретные количественные значения показателей.
Для получения обобщающего показателя эффективности функционирования УДС предлагается применить элементы таксономического анализа.
Основным понятием, используемым в таксономии, является так называемое таксономическое расстояние — это расстояние между точками многомерного пространства, исчисляемое чаще всего по правилам аналитической геометрии. Размерность пространства определяется числом признаков, характеризующих единицы изучаемой совокупности.
Метод радара, относящийся к методам таксономического анализа, впервые был применен Ж.М. де Лиершнайдером, Р. Урсе, А. Ван Блоксталем [10].
Общую эффективность транспортной сети можно условно разделить на эффективность перегонов сети, перекрестков. В процессе выбора маршрута каждый участник дорожного движения стремится реализовать собственные предпочтения, которые, являясь сугубо субъективными, подчас не являются эффективными с позиции системы в целом. Принимая во внимание эффективность элементов сети (перекрестков и перегонов), можно утверждать, что маршруты следования корреспонденций можно оценить обобщающим показателем применением метода радара.
На основании того, что определение эффективности функционирования производится
по социальным, экологическим, экономическим, энергетическим критериям, нами выделены наиболее значимые показатели для их оценки. В транспортной системе можно выделить маршруты движения. Маршрут движения включает определенный набор элементов сети, который обеспечивает связь между отдельными образующими и поглощающими частями города.
Определение обобщающего показателя начинается с определения матрицы наблюдений с последующей процедурой стандартизации. На первом этапе определяются элементы матрицы наблюдений Х.
X =
Пк
Мп
(4)
¦Л 2 л1к
где п — число частных показателей (социальной, экологической, экономической групп) — t — количество элементов, для которых рассчитывались частные показатели (перегонов или перекрестков) — хк — значение частного показателя к для элемента г.
Матрица наблюдений составляется отдельно для перегонов и перекрестков УДС. Элементами являются соответствующие критерии: для перекрестков: показатель безопасности пересечения, суммарная конфликтная загрузка, задержка транспортного потока- для перегонов: относительная аварийность, средняя задержка на перегоне, коэффициент использования скоростного режима, коэффициент загрузки дороги движением, коэффициент насыщения движением, дорожно-транспортные затраты, объемы выбросов загрязняющих веществ, а именно оксида углерода, углеводорода, оксида азота.
Полученные значения предлагается объединить в интегральный показатель уровня эффективности исследуемых маршрутов движения. Анализ интегральных показателей позволяет утверждать о том, что на сегодня, при решении задач организации дорожного движения, применяются показатели, которые разрабатываются на основе «метода экспертных оценок». Основное ограничение данного метода заключается в возможном субъекти-
визме в процессе получения показателей. Данный недостаток предлагается исключить, применив для получения интегрального показателя «метод радара».
Суть определения эффективности маршрута движения методом радара заключается в следующем: интегральным показателем оценки эффективности маршрута является относительная площадь радара (К), построенного внутри оценочного круга по сравниваемым показателям
К = -?, (5)
где • - площадь радара- • - общая площадь оценочного круга.
Радар эффективности маршрута движения строится с соблюдением следующих принципов:
— все учтенные показатели имеют одинаковый «вес», поэтому круг делится радиальными оценочными шкалами на равные секторы, количество которых равно числу оценочных параметров. Значение угла а
где аг,…, ап
значения показателей, пред-
ставленные в единицах длины- а — угол между ближайшими показателями.
360°
а = -
где п — количество показателей-
(6)
— по мере отдаления от центра круга значение показателя улучшается, если показатель является стимулятором (то есть положительно влияет на эффективность маршрута движения) и ухудшается, если показатель является дестимулятором-
— шкалы на радиальных прямых градуируются так, чтобы все значения показателей лежали внутри оценочного круга.
Исходными параметрами для построения «радаров» маршрутов движения являются значения комплексных показателей эффективности перегонов и перекрестков УДС.
Чем эффективнее направление, тем большая площадь, которую занимает радар, а количественное значение интегральной оценки эффективности ближе к единице.
Площадь радара определяется по формуле [11]
•р = а (а1 • а2 + а2 • а3 + … + ап-1 ¦ ап + ап ¦ а1)
Рис. 3. Радар эффективности маршрута движения
Применение метода «радара» дает возможность с высокой степенью достоверности и минимальным влиянием возможной субъективности мнений экспертов получить оценочный показатель маршрута движения. Кроме того, данный метод имеет ряд преимуществ в применении. Кроме наглядности результатов данного метода, в радар оценки эффективности маршрута движения может быть включено любое количество показателей эффективности, причем с увеличением их количества растет точность и полнота анализа. Таким образом, основное преимущество метода «радара» заключается в комплексности при сопоставлении разнородных показателей.
Выводы
Проведенный анализ методов планирования УДС города позволяет выделить основные походы:
— графоаналитическое моделирование сети-
— распределение транспортных потоков по существующей сети-
— экономико-математическое моделирование развития сети.
Применение каждого из отмеченных методов имеет определенные ограничения. Следует отметить, что заторовые ситуации возникают в результате достижения интенсивности
I
3
п
транспортных потоков значений пропускной способности УДС. Решение указанной проблемы возможно путем повышения пропускной способности УДС организационными методами.
Основная причина возникновения ударной волны — запрещающий сигнал светофора на перекрестке. При недостаточной длительности разрешающего сигнала на подходе начинает накапливаться очередь. Это является причиной возникновения заторов и снижения пропускной способности УДС города.
Разработанная имитационная модель движения транспортных средств в потоке позволяет в режиме диалога исследовать влияние возмущающих воздействий (таких как транспортные задержки на пересечении, ДТП) на изменение основных параметров транспортного потока. Таким образом, предложенная модель является эффективным инструментом в процессе моделирования ударных волн при движении транспортного потока, с целью формирования управляющих воздействий на ТП. Результаты моделирования проверены на УДС г. Харькова.
Предложена методика получения интегральной оценки эффективности маршрутов движения. Основным преимуществом предложенной методики является: возможность включения в интегральную оценку различных показателей оценки элементов уличнодорожной сети, причем чем большее число показателей принимается, тем более полным будет интегральный показатель- относительная простота применения и наглядность получаемых результатов- исключение возможности субъективизма в итоговой интегральной оценке.
Применение предлагаемой методики дает возможность всесторонне оценить направления движения, а также принимать решения по их поощрению.
Литература
1. Сильянов В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организации движения / В. В. Сильянов. — М.: Транспорт, 1977. — 303 с.
2. Мягков Н. С. Математическое обеспечение
градостроительного проектирования / В. Н. Мягков, Н. С. Пальчиков, В. П. Федоров. — Л.: Наука, 1989. — 144 с.
3. Иносе Х. Управление дорожным движени-
ем: пер. с англ./ Х. Иносэ, Т. Хамада — под. ред. М. Я. Блинкина. — М.: Транспорт, 1983. — 248 с.
4. Цибенко Ю. А. Оптимальное распределе-
ние транспортных потоков по уличнодорожной сети: автореф. дис. на соискание научн. степени канд. техн. наук:
05. 22. 10 «Автомобильные дороги и автомобильный транспорт» / Ю.А. Цибен-ко. — М.: МАДИ, 1984. — 18 с.
5. Живоглядов В. Г. Теоретические принципы
возникновения и упреждения заторовых состояний на автодорогах / В. Г. Живоглядов, О. Н. Бахтина // Изв. вузов Сев. -Кавк. регион. техн. науки. — Армавир. -2004. — № 3. — С. 52−54.
6. Хомяк Я. В. Организация дорожного дви-
жения / Я. В. Хомяк. — К.: Высшая школа, 1986. — 276 с.
7. Кременец Ю. А. Технические средства ор-
ганизации дорожного движения: учебник для вузов / Ю. А. Кременец, М. П. Печерский, М. Б. Афанасьев. — М.: ИКЦ «Академкнига», 2005. — 279 с.
8. Капитанов В. Т. Управление транспортны-
ми потоками в городах / В. Т. Капитанов, Е. Б. Хилажев. — М.: Транспорт, 1985. -94 с.
9. Бахтина О. Н. Разработка методов расчета
и оценки заторовых состояний транспортного потока на улично-дорожной сети городов: автореф. дис. на соискание научн. степени канд. техн. наук:
05. 22. 10 «Автомобильные дороги и автомобильный транспорт» / О. Н. Бахтина. — Армавир, 2006. — 15 с.
10. Плюта В. Сравнительный многомерный
анализ в экономических исследованиях: методы таксономии и факторного анализа: пер. с пол. / В. Плюта. — М.: Статистика, 1980. — 151 с.
11. Тищенко А. Н. Стратегия управления раз-
витием предприятия / А. Н. Тищенко, О. С. Головко. — Харьков: ЭДЭНА, 2003.
— 198 с.
Рецензент: Е. В. Нагорный, профессор, д.т.н., ХНАДУ.
Статья поступила в редакцию 9 июля 2010 г.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой